이미지 스티킹(Image Sticking)이란?
정적인 이미지 콘텐츠는 특정 디스플레이에서 흔히 나타납니다. 예를 들어 공공장소의 공항이나 기차역(여행 정보 안내), 터치스크린(앱 아이콘), 또는 비디오 게임, 스마트폰 애플리케이션 등에서 자주 나타납니다. 화면이 갱신되더라도, 이전에 표시된 정적인 이미지가 일시적 또는 영구적으로 잔상(ghost image) 형태로 남아 있을 수 있습니다. 이 현상을 이미지 스티킹, 잔상(residual image), 잠상(latent image), 이미지 유지(image retention), 또는 **번인(burn-in)**이라고도 합니다.
이 응용 노트는 이미지 스티킹 측정의 중요한 요소들을 이해하는 데 도움을 주며, TechnoTeam의 평가 절차(LMK5 또는 LMK6와 LabSoft를 이용)에 따른 측정 방법과 장점들을 설명합니다.

측정 평가 기간 동안 이미지 스티킹 현상이 사라지는 과정을 보여주는 휘도 이미지들
이미지 스티킹 측정 및 측정 요소
이미지 스티킹 측정 또는 일련의 측정은 다음의 세 단계로 구성됩니다:
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웜업 기간(Warm-up period):
초기의 이미지 스티킹 현상을 회복시키고 디스플레이를 안정된 상태로 만들기 위한 단계입니다.
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번인 기간(Burn-in period):
최악의 이미지 스티킹 상황을 유도하기 위해 특정 패턴을 화면에 표시합니다. 사용되는 패턴과 그레이 레벨은 측정 방법에 따라 다릅니다.
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이완 기간(Relaxation period):
시간에 따른 이미지 스티킹 감소를 측정합니다. 이때도 사용되는 패턴과 그레이 레벨은 방법에 따라 달라집니다.
이미지 스티킹 측정은 시간이 많이 소요되며, OLED와 같은 디스플레이의 경우 반복 측정이 어려울 수 있습니다. 따라서 측정 전과 측정 중에는 아래 세 가지 요소를 반드시 고려해야 합니다:

상단: LMK6 등 ILMD를 사용한 일반적인 이미지 스티킹 측정 설정
하단: 예시 테스트 패턴을 포함한 일반적인 이미지 스티킹 측정 일정

상단: 트리거 위치를 선택하는 사용자 인터페이스
하단: 이미지 스티킹 측정 중 트리거의 동작 원리
타이밍의 영향
첫 번째 이완 이미지 측정의 시작 시점은 번인 패턴에서 이완 패턴으로 전환되는 시점과 정밀하게 맞춰져야 초기 이미지 스티킹 수준을 정확히 평가할 수 있습니다.
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측정이 너무 늦게 시작되면, 이미지 스티킹이 이미 감소한 상태일 수 있습니다.
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반대로 너무 일찍 시작되어 번인 패턴의 일부가 포함되면, 결과가 과대평가될 수 있습니다.
디스플레이와 설정에 따라 패턴 전환 신호와 실제 화면 전환 사이에 입력 지연(Input Lag)이 발생할 수 있어 상황은 더욱 복잡해집니다.
이러한 복잡한 시간 정렬 문제를 해결하기 위해, TechnoTeam은 LMK6용 **이미지 콘텐츠 기반 트리거(Image Content-Based Trigger)**를 개발했습니다.
카메라는 번인 패턴의 일부를 매우 높은 주기로 관찰하며, 화면의 전환을 광학적으로 감지합니다. 이 명확한 기준점을 바탕으로 측정 시작 지점을 간단하고 재현성 높게 설정할 수 있습니다.
오른쪽의 이미지는 이미지 스티킹 측정 중 TechnoTeam의 트리거 원리를 시각적으로 보여줍니다.
그레이 레벨 의존성과 불균일 보정
이미지 스티킹을 측정할 때, 디스플레이의 정적 불균일성과 이미지 스티킹에 의해 유도된 불균일성을 명확히 구분하는 것이 매우 중요합니다. 이를 위한 방법은 두 가지가 있습니다:
또한, 정적 불균일성과 이미지 스티킹의 강도는 그레이 레벨에 따라 크게 달라질 수 있습니다, 이는 오른쪽의 측정 데이터에서 확인할 수 있습니다.
TechnoTeam의 소프트웨어 솔루션은 측정 중은 물론, 후처리(Post-Processing) 단계에서도 다양한 그레이 레벨 및 불균일 보정 방법을 유연하게 적용할 수 있도록 설계되었습니다. 이로써 특정 프로젝트에 최적화된 이미지 스티킹 측정이 가능합니다.

그레이 레벨의 영향 예시
이 액정 디스플레이(LCD) 테스트 장비에서는, 서로 다른 번인 및 이완 그레이 레벨을 적용했을 때 이미지 스티킹 결과에 뚜렷한 차이가 나타납니다.
결과
이미지 스티킹 결과는 시간에 따라 측정된 수치로, **백분율(%)**로 표현되며 모든 원시 데이터(Raw Data)를 포함합니다. 또한, 측정 과정에서 모든 원본 이미지(Raw Image)를 저장할 수 있어,
예를 들어 로컬/글로벌 보정 방식 변경과 같은 **후처리(Post-Processing)**가 가능합니다.
또한 DFF의 3-레벨(3-Level) 접근 방식은 공간적인 분석을 도입하여, 이미지 스티킹 현상을 화면의 열(Column) 단위로 분석합니다. 이 방식은 컬러 이미지 스티킹(Color Image Sticking) 측정으로도 쉽게 확장할 수 있으며, OLED 디스플레이처럼 색상 특성이 중요한 장비에 매우 유용합니다.

이미지 스티킹 이완 결과 비교
두 가지 다른 화면 불균일 보정 방식 적용 예시:
요약
이 응용 노트에서는 시간 의존적 현상인 이미지 스티킹과 그 측정 시 고려해야 할 핵심 요소들을 소개하였습니다.
기본적인 측정 원리부터 시작하여, 시간 정렬(temporal alignment), 그레이 레벨 의존성(grey level dependency), **불균일 보정(non-uniformity correction)**과 같은 주요 측정 포인트들을 간략하게 다루었습니다.
특히 이미지 스티킹 측정이 시간과 자원을 많이 요구하는 작업이라는 점을 고려할 때, 이러한 세 가지 핵심 요소는 최종 측정 결과와 애플리케이션에 영향을 미치는 매우 중요한 부분이며,
책임자가 반드시 사전에 고려해야 합니다.