스마트폰 환경에서 천지인, 나랏글, qwerty 등과 같은 가상 키보드들은 문자 입력 버튼의 위치가 고정되어 있으며 기본적으로 문자 버튼의 위치를 인식하는 시각 정보를 기반으로 문자를 입력하는 방식을 취하고 있다. 이처럼 입력할 문자의 위치가 고정되어 있는 버튼 입력 방식은 시각 장애인들이 사용하기에 매우 불편하다. 본 연구는 고정된 위치의 버튼을 기반으로 하는 한글 입력 방식의 불편한 점을 개선하기 위해, 버튼 위치의 시각 인지가 필요하지 않은 손가락 터치 기반의 한글 입력 방식을 제안한다. 자음과 모음의 손가락 터치 동작은 학습 편의성을 위해 한글 자모의 형태와 사용 빈도수, 손가락의 우선 순위 등을 고려하여 설계하였다. 최초 입력시에는 사용자가 직접 기준 위치를 정함으로써 다른 기기의 터치 화면에서도 동일한 인터페이스를 사용할 수 있는 장점이 있다. 이 방법은 고유의 손가락 터치 동작들을 각각의 한글 자음과 모음에 할당함으로써 기존의 버튼 터치 방식에서 이웃 버튼을 잘못 입력하는 오류가 발생하지 않기 때문에 의도치 않았던 문자가 잘못 입력되는 오류가 감소되는 장점이 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 보급되면서 모바일 기기는 인간과 주변 환경간의 인터페이스 기기로서, 사용자와 정보를 주고받는 휴대용 단말의 역할을 할 것으로 예상된다. 모바일 기기에서 정보 검색을 위해서는 네비게이션 외에 특정의 문자열을 포함하는 정보를 입력할 수 있어야 하므로, 제한된 크기와 면적 내에서 효율적인 문자입력 방식을 선택해야 한다. 기존 의 펜입력, 숫자 키패드에 의한 문자 조합 등의 입력방식은 사용자에게 불편을 주고 있다. 본 연구는 모바일 기기에서의 문자 입력을 위해 영상입력을 통한 가상키보드 방식을 제안하고자 하며, 기존 방법과의 비교를 통해 유효성을 검증하고자 한다. 이를 위해 영상입력을 통해 커서를 조작하는 가상 키보드 프로토타입을 제작하고 기존의 문자입력 방식과 비교하여 새로운 인터랙션 방법으로서의 적용 가능성을 검토한다. 본 연구에서 제시하는 방법은 휴대폰이나 PDA와 같은 소형 모바일 기기의 내장 카메라를 이용하여 문자 입력을 하기 위한 대안적 방법으로 활용이 가능하며, 문자 입력을 위한 하드웨어 부분을 제거함으로써 기존 제품보다 소형의 디자인이 가능할 것으로 기대된다. 한편, 영상입력을 통한 커서의 조작 방식은 컨텐츠에서의 네비게이션에도 적용할 수 있을 것으로 본다.
문자메시지를 작성하는 작업 특성과 사용자의 특성간의 상호작용의 결과로, 휴대전화 사용자 집단간 통화량과 문자메시지 사용량은 다르게 나타난다. 본 연구에서는 문장 입력시간을 기준으로 청년층과 중장년층 집단 간의 운지 속도를 비교하여 노화로 인한 운지 속도의 차이를 고려한 지적활동의 시간 차이를 알아보고자 하였다. 그리고 한글 문자 입력 과제의 수행을 반복하여 청년층과 중장년층의 입력 속도 변화를 비교하였다. 즉, 사용자가 충분한 연습을 거치면 연령층에 관계없이 문장 입력 시간이 비슷해질 수 있는지를 실험을 통해 확인하였다. 휴대전화의 문자 입력 시스템에 익숙하지 않은 청년층과 중장년층 각각 8명을 선발하였으며, 50ms단위로 입력시간을 측정하였다. 실험결과, 두 집단의 연습 이후의 성취한 문장입력 수행도는 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (P=0.039). 이러한 결과는 노화로 인한 인지적 기능의 저하가 문자 입력의 속도를 저해하는 주요 요인임을 보여준다.
본 논문에서는 클록 입력을 갖는 대표적인 회로인 5비트 카운터를 대상회로로 선정하여 경계면 스캔 구조를 적용하고, 대상회로에 대한 지연시험을 위한 새로운 시험 구조와 지연시험 절차를 개발하였다. 지연시험 대상회로가 클록 입력을 갖는 경우, 기존의 경계면 스캔 구조에서는 동일한 패턴의 중복 입력, 클록 입력과 데이터 입력과의 시간 간격과, 패턴 입력과 응답값 캡쳐까지의 시간 문제에 의해 적절치 않음을 보였다. 본 논문에서 제안하는 지연 시험 구조는 클록 계수 발생기를 사용하여 연속 발생시킬 클록의 개수를 입력받아 이를 대상회로의 클록 입력에 적용하여 대상회로에 대한 입력 패턴의 중복문제를 해결하였다. 또한 시스템 클록을 TCK로 사용하여 대상회로를 정상 속도에서 동작할 수 있도록 하였다. 연속적인 클록 발생에 TCK를 사용함으로써 대상회로를 정상 속도에서 검증할 수 있다. 제안된 시험 구조와 절차는 대상회로에 대한 타이밍 시뮬레이션을 통해 동작의 정확성을 확인하였다.
현재 널리 사용되고 있는 모바일 기기에서는 대부분 텍스트 위주의 메모 기능이 지원되고 있다. 특히 스타일러스 펜을 입력 도구로 사용하는 PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 모바일 기기에서는 텍스트뿐만 아니라 그래픽 환경에서 드로잉을 이용한 메모 기능도 지원되고 있다. 그러나 기기의 특성상 제약이 많아 키패드를 주 입력 수단으로 사용할 수밖에 없는 모바일 기기에서는 이러한 방식의 그래픽 메모는 현실적으로 거의 불가능하여 일반적으로 지원되지 않고 있다. 그래픽 메모의 기능이 지원된다고 하더라도, 제한된 입력 환경에서 필요한 좌표 값의 입력을 위해 방향키를 이용하여 픽셀 단위로 포커스를 이동시키는 방법은 직관성을 보장할 수 있으나 그 속도가 매우 느려 실제 활용이 불가능하다. 반면, 필요한 좌표 값을 직접 키패드로 입력하여 그리는 경우에는 메모 시간은 상대적으로 감소할 수 있으나 그래픽 메모 시 그리고자 하는 형태에 대해 직관성을 확보할 수 없다. 이러한 한계점들을 극복하고 문제점들을 개선하여 휴대 전화와 같이 극히 제한된 환경에서 키패드를 주 입력 장치로 사용할 수밖에 없는 모바일 기기에서도 많은 장점을 지니고 있는 그래픽 메모를 보다 효과적으로 사용할 수 있도록, 본 논문에서는 다중 해상도를 이용한 입력 방법을 제안하고, 그 적용 가능성을 고찰하였다.
본 논문에서는 지문입력에서 회전에 의한 오차를 줄이는 방법으로 기존의 지문 입력기를 개선한 새로운 지문 입력 방법을 제안한다. 일반적인 지문 센서는 센서 위에 손가락을 올려서 지문 영상을 획득하는데 주의를 해도 회전이 발생하여 인식률에 영향을 미친다. 개선된 입력 방법은 엄지와 검지의 사이에 지문입력기를 두어 회전을 최소화하는 방법이다. 반도체 지문 입력기를 양쪽으로 부착하여 엄지와 검지를 동시에 집게 형태로 쥐어서 지문을 입력하는 방법이다. 이 방법은 지문을 획득할 때 마다 거의 같은 각도를 유지한다. 실험결과 제안된 방법이 인식률이 향상되었다. 단점으로는 하드웨어 비용이 더 추가 된다.
본 논문은 입력 버퍼와 중앙 중재기 사이에 중재 정보 전달 지연을 갖는 고속 셀/패킷 스위치에 적용된 다중 입력 큐 관리기의 구조 및 Chip 설계 기법을 제안한다. 제안된 다중 입력 큐 관리기의 구조는 wire-speed 셀/패킷 라우팅을 지원하고 입력 버퍼와 중앙 중재기 사이의 중재 정보 전송 지연에 대한 내성을 지원한다. 고속 쉬프터를 사용한 새로운 요청 신호 관리 방법을 사용하여 중재 정보 전송 지연에 대처하며 그로 인한 전체 스위치의 성능 향상을 제공한다. 제안된 다중 입력 큐 관리기는 FPGA Chip을 이용하여 구현되었으며 포트 당 OC-48c 속도를 지원한다. 본 다중 입력 큐 관리기를 이용하여 16$\times$16 스위치 크기와 입력 포트 당 128 셀 공유 버퍼를 가지는 입력 큐 스위치 시스템에서 최대 98.6%의 성능을 가지는 400bps의 스위치 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 입력전류 추정에 의한 전밥형 PWM 컨버터의 정상상태 및 과도상태 특성을 개선하기 위하여 정현추종제어기를 제안한다. 그리고, 입력전류의 추정방법과 제어기의 구성에 대해서 논의된다. DC 출력전압은 PI제어기로 제어되며, AC 입력전류를 직접추총 제어하는 정현추종 전류제어기가 입력전류 제어기로 사용된다. 정현추종 전류제아기는 좌표변환 알고리즘 없이 사용가능 하므로 제어계를 간소화 할 수 있다. 입력전류 제어계의 전달함수로부터 입력전류의 정상상태오차가 0이 되고, 입력전압의 동에 대해서도 제안한 제어계는 영향을 받지 않는다는 것을 알 수 있다. 아울러 제안한 방법에 대한 타당성이 시뮬레이션 및 부하, 입력 전압 변동에 대한 실험결과로부터 확인할 수 있다.
본 논문에서는 신경회로망의 분류 정확도를 향상시키고 퍼지 데이타도 분류 할 수 있도록 하기 위하여 퍼지 전처리기를 갖는 신경회로망을 제안한다. 제안된 방법을 사용하면 수치값으로 주어지는 입력뿐 아나라 언어의 형태로 주어지는 부정확한 입력들도 분류할 수 있다. 퍼지 신호 변환 방법은 전처리로 수행되어 진다.이 과정을 통하여 언어 형태의 부정확한 입력과 수치형태의 입력을 다차원 수치 값으로 변환한다. 변환된 입력은 후처리 모듈인 신경회로망의 입력으로 사용된다. 제안된 방법을 사용하여 실험한 결과 퍼지 입력 신호표현 방법이 이진 입력표현이나 십진 입력표현 방법에 비해 우수한 분류 성능을 나타냄을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망 모형의 입력노드를 선정하기 위한 방법론으로 연결강도판별분석(Link Weight Discrimination Analysis)에 의한 약체뉴론제거법(Weak-Linked Neuron Elimination)과 강체뉴론선택법 (Strong-Linked Neurons Selection)을 제안한다. 연결강도판별분석이란 적절한 학습이 끝난 인공신경망 모형에서 입력노드와 연결되는 가중치의 합에 대한 절대값인 연결강도 판별식(Link Weight Discrimination)에 의해 해당 입력노 드가 출력노드에 미치는 영향정도를 분석하는 것이다. 한편 강체연결뉴론선택법은 선처리를 통해 얻어진 학습된 인공신경망의 입력노드 가운데서 연결강도판별식이 큰 뉴론만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것인데 비해 약체연결뉴론제거법은 연결강도판별식이 일정 값 즉, 연결강도 판별임계치(Link Weight Discrimination Cut off Value) 보다 낮은 입력노드를 제외하고 나머지 입력노드만을 본처리의 입력노드로 선정하는 것이다. 본 연구에서는 강체연결뉴론선택법과 약체연결뉴론제거법을 각각 정형적인 방법론으로 정립하고 이 방법론에 의해 부도예측용 인공신경망을 구축하여 각각의 모형을 의사결정트리에 의해 선정된 인공신경망 모형 및 선처리 과정을 거치지 않은 인공신경망 모형과 성능을 비교, 분석하여 본 연구에서 제안한 방법론의 타당성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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