[인터뷰] “혁신 기술 집약한 Neo QLED, 새로운 차원의 ‘보는 경험’ 만들어나갈 것”

 

‘보는 즐거움’은 디스플레이 표현 기술 발전의 원동력 중 하나. 많은 개발진이 ‘꿈의 화질’을 찾듯, Neo QLED를 세상에 선보인 이들 역시 한계 너머 새로운 목표를 바라보며 사람들에게 더 좋은 ‘화면’을 선사하기 위해 최선을 다했다. 항상 더 높은 수준을 기대하는 사용자의 니즈에 맞춰 기술적 허들을 넘고, 전에 없던 혁신 요소를 접목해 Neo QLED를 선보인 삼성전자 영상디스플레이사업부 엔지니어들을 뉴스룸이 만났다. 이들이 제시하는 TV 선택의 새로운 기준은 과연 무엇일까?

▲삼성전자 영상디스플레이사업부 이봉근, 이계훈, 이민훈 엔지니어(왼쪽부터)

 

Neo QLED의 시작, 먼지처럼 작은 ‘퀀텀 미니 LED’

다양한 혁신기술이 집약된 Neo QLED, 그 시작점은 기존 LED 높이의 1/40에 불과한 ‘퀀텀 미니 LED’다. 개발진은 마치 먼지와 같은 크기로 LED 소자를 줄이고, 빛을 부드럽게 펼쳐주는 ‘마이크로 레이어’를 LED 소자에 넣어 칩 자체적으로 빛을 퍼뜨릴 수 있게 했다. 수많은 LED 소자 간 이질적인 노이즈를 없애고, 자연스러운 표현이 가능해진 이유다.

 

이민훈 엔지니어는 “기존 LED 소자를 활용한 TV에서는 LED 위에 렌즈를 한 겹 더 씌워, 빛을 확산하는 작업이 필수적이었다. 퀀텀 미니 LED는 소자 자체의 크기를 줄인 것과 더불어 위에 씌우던 렌즈도 걷어내 LED 소자를 더 많이, 촘촘하게 배치할 수 있었다”고 설명했다.

기존 대비 40분의 1로 LED 크기를 줄인 만큼, 생산 과정에서 여러 한계에 부딪히기도 했다. 모래알처럼 작은 퀀텀 미니 LED를 다룰만한 장비가 부족한 것은 물론, 공정 자체도 매우 까다로웠다. 이계훈 엔지니어는 “LED 자체도 작지만, 전기가 들어오는 위치를 정확하게 맞춰서 수만 개를 이어 붙여야 한다. 전문적인 기술이 절대적으로 필요한 부분”이라면서 “삼성전자는 마이크로 LED 등 차세대 디스플레이에 대한 노하우가 이미 형성돼 있었기에, 초미세 소자를 다루는 방식을 응용하며 해결해 나갈 수 있었다”고 떠올렸다.

 

정교한 제어로 극강의 디테일까지 표현, 로컬 디밍의 신세계 ‘퀀텀 매트릭스’

‘로컬 디밍(Local Dimming)’은 백라이트를 다수의 영역으로 구분해 영상에 따라 화면에서 어둡게 표현해야 할 부분은 어둡게 하고, 밝게 표현해야 할 부분은 더 밝게 극대화해 더 좋은 화질을 구현하는 기술이다. 명암비를 높여 현실에 가까운 화면을 구현하고, 소비전력도 대폭 개선할 수 있다. 오랜 시간 로컬 디밍 기술에 대한 중요성을 체감한 삼성전자는 끊임없는 연구개발을 거듭하며 기술발전을 이뤄왔고, 한 차원 더 진화된 로컬 디밍 기술인 ‘퀀텀 매트릭스’를 Neo QLED TV에 적용할 수 있었다.

LED 소자 위에서 빛을 퍼뜨려주던 렌즈를 거둬내고, 백라이트가 그대로 노출될 경우. 사용자 눈에도 빛을 켜고 끄는 게 직관적으로 보이지 않을까? 개발진은 이 같은 의문에 기존보다 더욱 섬세한 ‘조절’로 응수했다. 기존 10비트였던 밝기를 12비트까지 올려, 총 4,096단계로 빛을 조절할 수 있게 된 것. 만약 밝기 단계가 세밀하지 않을 경우 툭툭 끊기는 듯한 느낌은 물론 인접한 로컬 블록들에도 빛이 스며들 수 있다. ‘퀀텀 매트릭스’는 같은 색도 수십 가지 단계로 나눠 뭉침 없이 표현하고, 블루밍 현상 없이 모든 색을 있는 그대로 재현한다. 만약 TV로 게이밍을 즐길 경우, 어두운 동굴 속 악당과 장애물들을 육안으로 확실히 파악하고 구분할 수 있게 된 것.

이민훈 엔지니어는 “우리가 눈으로 볼 수 있는 밝기의 폭을 ‘다이내믹 레인지’라고 한다. ‘퀀텀 매트릭스’의 경우 4,096단계로 빛을 조절하기 때문에 이 다이내믹 레인지 역시 극대화된다. 사람의 눈은 굉장히 민감한데, 각각의 색이 뭉치지 않고 본연의 역할을 할 수 있도록 돕는 것”이라면서 “또 어두운 부분에서 사용하지 않는 남는 전력을 밝은 부분으로 끌어와, 최대한 집중시키는 기술도 접목해 최대 4,000니트[1]의 밝기를 구현했다”고 말했다.

‘퀀텀 매트릭스’ 기술은 수많은 퀀텀 미니 LED를 정밀하게 제어할 뿐만 아니라, 콘텐츠별로 광원도 컨트롤한다. 이봉근 엔지니어는 “사용자들이 더욱 현실감 넘치는 경험을 할 수 있도록, 영상을 분석하는 원리다. 예를 들어 입체감을 극대화해야 하는 장면일 경우 전면에 있는 오브젝트에 빛을 집중 시켜 밝게 하고, 배경은 어둡게 해 전체적으로 깊이감을 준다. 단순히 빛을 켜고 끄는 방식과는 완전히 차별화된 기술”이라고 강조했다.

 

16개의 뉴럴 네트워크로 세분된 AI 업스케일링, ‘Neo 퀀텀 프로세서’

“인터넷 속도와 상관없이 최상의 화질로 ‘넷플릭스’를 보고 싶어요”, “FHD 콘텐츠도 8K 수준으로 볼 순 없을까요?”

최고의 시청 경험을 위해서는 디스플레이와 더불어 ‘고화질 콘텐츠’도 뒷받침돼야 한다. 개발진들은 기존 콘텐츠를 유의미하게 탈바꿈하는 과정에 집중, 어떤 콘텐츠가 들어와도 최적화된 고화질로 자동 변환해주는 화질 엔진을 개발했다. 최첨단 AI 기술이 집약된 ‘Neo 퀀텀 프로세서’가 바로 그 주인공이다.

‘Neo 퀀텀 프로세서’의 가장 큰 혁신 포인트는 기존 1개의 뉴럴 네트워크를 16개로 늘렸다는 것. 현존하는 수많은 콘텐츠를 종류별로 매핑해, 업스케일링 수준을 대폭 향상시키기 위해서다. 이봉근 엔지니어는 “영상이 들어오면 먼저 해당 영상의 속성을 실시간으로 분석하고, 16개의 뉴럴 네트워크 중 가장 최적화된 뉴럴 네트워크가 적용돼 업스케일링 하도록 모델링했다”고 설명했다. 즉, 16개의 뉴럴 네트워크가 각각 다른 역할을 부여받은 만큼, 더욱 세밀화된 임무 수행이 가능해진다.

저해상도와 고해상도 사이의 차이를 메우는 방식도 정교해졌다. 만약 픽셀 사이의 간격이 벌어졌을 때, 단순히 같은 픽셀을 반복해서 붙여넣을 경우 영상이 뭉개지고 흐릿해지기 마련. ‘Neo 퀀텀 프로세서’에서는 신경망 학습을 통해 지속적으로 상관관계를 분석하고, 픽셀 간 변화를 예측해 실제와 가까운 형태로 픽셀 사이를 메운다. 때문에 어떤 저해상도(SD/HD/FHD/4K)의 영상이 입력되더라도 실시간으로 패턴을 분석해 최적의 솔루션을 대입할 수 있다.

 

“Neo QLED는 삼성전자 디스플레이 기술의 결정체, 꿈의 화질 위해 나아갈 것”

15년 연속 글로벌 시장 1위를 달려온 삼성 TV의 저력은, 다양한 혁신 기술들이 시너지를 이룬다는 점이다. 완전히 새로운 영역을 개척한 ‘Neo QLED TV’ 역시 그간 무르익은 디스플레이 기술이 있었기에 가능했다.

이계훈 엔지니어는 “‘Neo QLED’는 단순히 작은 LED로 만들어진 디스플레이가 아니다. 소자 제작부터 정밀 제어까지, 사용자들이 아름다운 화면을 만날 수 있도록 수많은 기술이 복합적으로 맞물려있다. 업계를 선도하며 기술개발에 노력을 쏟은 것들이 결실을 이룬 것 같아 감회가 새롭다”고 강조했다.

매년 변화하는 디스플레이 트렌드 속, 개발진들은 주목해야 할 방향으로 모두가 단연 `거거익선(巨巨益善)`을 꼽았다. TV를 고르는 수많은 요소 중 변하지 않는 절대적인 요인이 바로 ‘크기’라는 것. 시장 역시 이를 중심에 두고 발전해나가야 한다는 믿음이다.

이봉근 엔지니어는 “과거엔 화면이 클수록 픽셀이 보이거나 시각적인 불편함에 시청에 거부감이 들기도 했지만, Neo QLED는 그 모든 걸 만족시킬 수 있는 기술적 단계에 이른 제품이다. 점점 초대형화되는 TV 시장의 트렌드에 발맞춰, 완벽한 화질을 구현할 수 있도록 노력해 나가겠다”고 마무리했다.

눈앞에 있는 것처럼 있는 그대로 생생하게, 디스플레이가 나아갈 궁극적 방향을 품고 세상에 나온 ‘Neo QLED’. 가정 내 거실에서도 새로운 차원의 ‘보는 경험’을 마주할 날이 머지않았다.


[1]최대 밝기는 모델에 따라 다를 수 있습니다.

 

 

 

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https://news.samsung.com/kr/%ec%9d%b8%ed%84%b0%eb%b7%b0-%ed%98%81%ec%8b%a0-%ea%b8%b0%ec%88%a0-%ec%a7%91%ec%95%bd%ed%95%9c-neo-qled-%ec%83%88%eb%a1%9c%ec%9a%b4-%ec%b0%a8%ec%9b%90%ec%9d%98-%eb%b3%b4%eb%8a%94

 

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