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.
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.
게임기의 성능은 나날이 발전하여, 최근에는 이를 이용해서 인터넷에 접속하는 등의 서비스가 가능하게 되었다. 따라서 게임기에 문자를 입력하는 방법에 대한 요구가 증가하는데, 본 논문에서는 게임기의 입력 장치인 게임패드를 이용해서 알파벳 문자 및 여러 가지 기호를 입력하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 지금까지 제시된 여러 방법들과 같이 사용자가 게임패드를 조작하여 화면상의 사용자 인터페이스를 통해서 문자를 입력하는데, 사용자 인터페이스로 휴대폰의 키패드와 유사한 화면 키패드를 제공한다. 이는 사용자들이 평소에 익숙하게 사용하는 문자 입력 도구에 대한 사용 경험이 비슷한 인터페이스를 가진 다른 문자 입력 도구에도 전이될 수 있다는 점을 이용한 것으로, 상하좌우의 방향 입력과 여러 개의 발사 버튼을 가진 게임패드의 특성상 복잡한 화면 키보드 형태의 사용자 인터페이스보다는 $4{\times}3$ 구조를 가진 단순한 키패드 형태의 인터페이스가 더 조작하기 쉽기 때문이다. 이러한 가정은 실험 결과를 통해서도 충분히 입증되는데, 본 논문에서 10명의 피실험자를 선발해서 2차에 걸친 실험을 진행해본 결과, 피실험자들은 평균 13 WPM 수준의 문자 입력이 가능하게 되었으며, 이는 기존의 화면 키보드 형태의 문자 입력 도구보다 훨씬 빠르고 정확하게 문자를 입력할 수 있게 되었다는 점을 입증한다.
As CAD systems are introduced in the filed of engineering design, the necessities for automatic drawing input are increased . In this paper, we propose a method for realizing automatic drawing input by separation of text regions and graphic regions, extraction of line vectors from graphic regions, and recognition of circular arcs and circles from line vectors. Sizes of isolated regions, on a drawing are used for separating text regions and graphic regions. Thinning and maximum allowable error method are used to extract line vectors. And geometric structures of line vectors are analyzed to recognize circular arcs and circles. By processing text regions and graphic regions separately, 30~40% of vector information can be reduced. Recognition of circular arcs and circles can increase the utilization of automatic drawing input function.
A few people are frequently using Korean text entry function in the mobile phone. To make matters worse, too many kinds of Korean text entry methods exist in the market, compelling mobile phone users to learn how to input texts all over again, whenever they purchase a new mobile phone. The purpose of this study is to propose a universal design of Korean text entry method for mobile phones. Several experiments and several questionnaire surveys were conducted in order to induce design factors for the universal design. Participants were mobile phone users with the diverse levels of text entry expertise and with the diverse ages. The results of this investigation were identical, irrespective of participants' age and expertise. The efficiency of the text entry method was not more important factor than memorability. The layout of vowels to keypad was preferred to map just 3 strokes to the 3 buttons so that users can make for themselves vowels that they want to input. The preference on the consonants layout was different according to investigation methods. According to the survey, it was preferred that consonants were arranged by alphabet order. However, the result of text entry speed measurement was that the arrangement by alphabet order was not superior to the typical arrangement. Such results may be used to design mobile phones for diverse users.
Pham, Van Khien;Kim, Soo-Hyung;Yang, Hyung-Jeong;Lee, Guee-Sang
스마트미디어저널
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제6권4호
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pp.32-40
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2017
In this paper, a robust text detection method based on edge enhanced contrasting extremal region (CER) is proposed using stroke width transform (SWT) and tensor voting. First, the edge enhanced CER extracts a number of covariant regions, which is a stable connected component from input images. Next, SWT is created by the distance map, which is used to eliminate non-text regions. Then, these candidate text regions are verified based on tensor voting, which uses the input center point in the previous step to compute curve salience values. Finally, the connected component grouping is applied to a cluster closed to characters. The proposed method is evaluated with the ICDAR2003 and ICDAR2013 text detection competition datasets and the experiment results show high accuracy compared to previous methods.
The majority of text categorization systems use the term-based classification method. However, because of too many terms, this method is not effective to classify the documents in areal-time environment. This paper presents a real-time concept-based text categorization system,which classifies texts using thesaurus. The system consists of a Korean morphological analyzer, athesaurus tool, and a probability-vector similarity measurer. The thesaurus tool acquires the meaningsof input terms and represents the text with not the term-vector but the concept-vector. Because theconcept-vector consists of semantic units with the small size, it makes the system enable to analyzethe text with real-time. As representing the meanings of the text, the vector supports theconcept-based classification. The probability-vector similarity measurer decides the subject of the textby calculating the vector similarity between the input text and each subject. In the experimentalresults, we show that the proposed system can effectively analyze texts with real-time and do aconcept-based classification. Moreover, the experiment informs that we must expand the thesaurustool for the better system.
In this study, we propose a method for encoding documents into string vectors, instead of numerical vectors. A traditional approach to text categorization usually requires encoding documents into numerical vectors. The usual method of encoding documents therefore causes two main problems: huge dimensionality and sparse distribution. In this study, we modify or create machine learning-based approaches to text categorization, where string vectors are received as input vectors, instead of numerical vectors. As a result, we can improve text categorization performance by avoiding these two problems.
In this paper we propose skewed angle detection methods for images that contain text that is not aligned horizontally. In most images text areas are aligned along the horizontal axis, however there are many occasions when the text may be at a skewed angle (denoted by 0 < ${\theta}\;{\leq}\;{\pi}$). In the work described, we adapt the Hough transform, Shadow and Threshold Projection methods to detect the skewed angle of text in an input image using the orthogonal angle view property. The results of this method are a primary text skewed angle, which allows us to rotate the original input image into an image with horizontally aligned text. This utilizes document image processing prior to the recognition stage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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