• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.814-820
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• 2009

일반 12-키 휴대폰 키패드의 알파벳 배치 방식은 한두 가지로 통일되어 있다. 대개 하나의 키에 여러 개의 알파벳을 순서가 있게 배치한다. 영문을 입력할 때 우리나라를 포함한 비영어권 국가에서는 대부분 멀티탭(multi-tap) 방식을 사용하는데, 이 멀티탭 방식에서는 같은 키를 반복해서 눌러야 다음 알파벳을 입력할 수 있게 된다. 본 논문에서는 멀티탭 방식으로 다양한 상황의 영문 데이터를 입력할 때 필요한 키 누름 횟수를 최소화하는 키패드를 디자인한다. 제안한 유전 알고리즘을 이용해 최적의 키패드를 디자인할 수 있었다. 키의 개수는 최소 8개에서 최대 12개까지를 사용하며 알파벳 순서를 유지한 것과 그렇지 않은 키패드 디자인에 대해 다양하게 실험하였고, 결과적으로 모든 경우에 개선된 키패드 디자인을 도출 해냈다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.43-51
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• 2012

스마트 폰에서는 문서작성, 채팅, 웹 검색 등의 다양한 기능들이 제공되고 있으며, 이에 따라 스마트폰에서 글자를 입력하는데 사용하는 글자판의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 그러나 기존의 스마트폰 영어 글자판에서는 글자들을 단순히 글자 순서대로 배치하고 있기 때문에 입력의 효율성이 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 영어 글자의 빈도수 정보와 바이그램을 사용하여 글자를 배치한 개선된 영어 글자판을 설계하였다. 또한 성능평가를 통해 제안하는 자판의 성능을 기존의 자판과 비교하여 제안하는 자판의 성능이 더 우수함을 보였다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.81-89
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• 2021

본 연구는 모바일 플랫폼 환경에서 언어 기반의 교육 콘텐츠 지원을 위한 텍스트 인터페이스를 제안한다. 이는 손 글씨를 통해 단어를 작성하는 입력 구조로 딥 러닝을 활용한다. 모바일 플랫폼 콘텐츠의 버튼, 메뉴 등을 활용한 GUI (Graphical User Interface)와 화면 터치, 클릭, 드래그 등의 입력 방식을 기반으로 손 글씨를 사용자로부터 직접 입력하여 처리할 수 있는 텍스트 인터페이스를 설계한다. 이는 EMNIST (Extended Modified National Institute of Standards and Technology database) 데이터 셋과 훈련된 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하여 알파벳 텍스트를 분류하고 조합하여 단어를 완성한다. 최종적으로 영어 단어 교육 콘텐츠를 직접 제작하여 제안하는 인터페이스의 학습 지원 효과를 분석하고 만족도를 비교하기 위한 실험을 진행한다. 동일한 교육 환경에서 기존의 키 패드 방식의 인터페이스와 제안하는 손 글씨 기반 텍스트 인터페이스를 서로 체험한 사용자들이 제시하는 영어 단어를 학습하는 능력을 비교하고, 인터페이스를 조작하여 단어를 작성하는 과정에서의 전체적인 만족도를 분석, 확인하도록 한다.