There is a limitation of using a small number of input buttons for writing Hangul words on hand-held devices. As a quick and convenient way of implementing Hangul vowels by small number of buttons, we propose a vowel input system in which vowels are fabricated from eight vowels. Our input system supports a fast input speed by making all the diphthong from one or two strokes. It also adopts a multiple input method for diphthong that users can make a diphthong in a user-friendly way of vowel writing formation or pronunciation similarity. Furthermore, we added an error correction functionality for the similar vowels that are caused by vowel harmony rules. When the proposed method is compared to the previous ones, our method outperformed in the input speed and error correction.
The ways to interact with digital appliances are becoming more diverse. Users can control appliances using a remote control and a touch-screen, and appliances can send users feedback through various ways such as sound, voice, and visual signals. However, there is little research on how to define which output method to use for providing feedback according to the user' input method. In this study, we designed an experimental study that seeks to identify how to appropriately match the output method - voice and sound - based on the user input - voice and button. We made four types of interaction with two kinds input methods and two kinds of output methods. For the four interaction types, we compared the usability, perceived satisfaction, preference and suitability. Results reveals that the output method affects the ease of use and perceived satisfaction of the input method. The voice input method with sound feedback was evaluated more satisfying than with the voice feedback. However, the keying input method with voice feedback was evaluated more satisfying than with sound feedback. The keying input method was more dependent on the output method than the voice input method. We also found that the feedback method of appliances determines the perceived appropriateness of the interaction.
In this paper, we propose a method to analyze security vulnerabilities of MS word-processor by checking the validation of its input files. That is, this study is to detect some vulnerabilities in the input file of the word processor by analyzing the header information of its input file. This validation test can not be conducted by the existing software fault injection tools including Holodeck and CANVAS. The proposed method can be also applied to identify the input file vulnerabilities of Hangul and Microsoft Excel which handle a data file with a header as an input. Moreover, our method can provide a means for assessing the fault tolerance and trustworthiness of the target software.
With a rapid extension of functions in mobile phones, text input method has become very important for mobile phone users. Previous studies for text input methods were focused on Fitts' law, emphasizing expert's behaviors with one-handed text input method. However, it was observed that 97% of Korean mobile phone users input texts with two-hands. Therefore, this study was designed to develop a prediction model of two-handed Hangul text entry method including novice users as well as experts for mobile phone. For this study, Fitts' law was hypothesized to predict experts' movement time(MT) whereas Hick-Hyman law for visual search time was hypothesized to be added to MT for novices. The results showed that the prediction model was well fitted with the empirical data for both experts and novices with less than 3% error rates. In conclusion, this prediction model of two-handed Hangul text entry including novice users was proven to be a very effective model for modeling two-handed Hangul text input behavior for both experts.
Park, Min-Kyu;Lee, Sang-Hun;Hur, Jong-Sung;Yim, Jong-Guk;Park, Jong-Hyeon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2004.08a
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pp.1249-1253
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2004
A robust input modification approach to the control of flexible joint robot is presented. In our previous study, we developed an observer based state feedback control for the suppression of residual vibration of a robot. The control was very effective in suppressing the inherent vibration of a flexible joint robot. However it did not meet high performance requirements under high speed motion and model uncertainties. As a solution of the problem, we present an input modification method with robustness against parametric uncertainties. The main idea of the proposed input modification method is to generate a modified reference position command for fast and accurate motion of the robot. Using this proposed method we can reduce the servo delay and settling time by about 60% and substantially improve the path accuracy.
We propose a method for selection of input-output factors in DEA. It is designed to select better combinations of input-output factors that are well suited for evaluating substantial performance of DMUs. Several selected DEA models with different input-output factors combinations are evaluated, and the relationship between the computed efficiency scores and a single performance criterion of DMUs is investigated using decision tree. Based on the results of decision tree analysis, a relatively better DEA model can be chosen, which is expected to well represent the true performance of DMUs. We illustrate the effectiveness of the proposed method by applying it to the efficiency evaluation of 101 listed companies in steel and metal industry.
Herein, we propose a novel method to create multidirectional and multilevel pointing input using only a hardware keyboard. The relative position vectors among pressed keys are calculated into an input vector. The pointing performance of this method is evaluated based on the ISO 9241-9 recommendations. We find that the performance of the method is sufficient to create moderate pointing input, as the measurement of the throughput is close to that of a touchpad, as measured in past studies also using the ISO 9241-9 recommendations.
We propose the cascade PID type fuzzy control method for a good performance such as robustness. The one of proposed method, the first stage have two input variables of an error and a derivative error, and one output variable, and the next stage have two input variables of the output of first stage and an integral error, and one output variable, have two stages. The other, the first stage has one input of an error, and one output variable, and the second stage have two input of the output of first stage and a derivative error, and one output variable, and the third stage have two input of the output of the second stage and an integer error, and one output variable ...
A new control method of three phase converter without measuring input phase-voltage and DC-link voltage is proposed. Input phase-voltage of these required voltages is estimated using EKF(Extended Kalman Filter) and DC-link voltage is estimated from the measured line currents and the estimated input phase-voltage. This control method is achieved without PLL(Phase Locked Loop) which senses the angle of input phase-voltage and DC-link voltage sensor. In addition, the proposed method controls high power factor and DC-link voltage utilizing the estimated phase angle. This paper describes the effectiveness of the proposed estimated algorithm through simulations.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.9
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pp.117-123
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1996
In this paper, we present a new learning method for the fuzzy ARTMAP which is effective for the noisy input patterns. Conventional fuzzy ARTMAP employs only fuzzy AND operation between input vector and weight vector in learning both top-down and bottom-up weight vectors. This fuzzy AND operation causes excessive update of the weight vector in the noisy input environment. As a result, the number of spurious categories are increased and the recognition ratio is reduced. To solve these problems, we propose a new method in updating the weight vectors: the top-down weight vectors of the fuzzy ART system are updated using weighted average of the input vector and the weight vector itself, and the bottom-up weight vectors are updated using fuzzy AND operation between the updated top-down weitht vector and bottom-up weight vector itself. The weighted average prevents the excessive update of the weight vectors and the fuzzy AND operation renders the learning fast and stble. Simulation results show that the proposed method reduces the generation of spurious categories and increases the recognition ratio in the noisy input environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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