KR20230060649A - korean disambiguation swipe sentence input system for search - Google Patents

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KR20230060649A
KR20230060649A KR1020210145087A KR20210145087A KR20230060649A KR 20230060649 A KR20230060649 A KR 20230060649A KR 1020210145087 A KR1020210145087 A KR 1020210145087A KR 20210145087 A KR20210145087 A KR 20210145087A KR 20230060649 A KR20230060649 A KR 20230060649A
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South Korea
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KR1020210145087A
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Korean (ko)
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박태운
심상정
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박태운
심상정
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Abstract

The present invention facilitates the input of non-character phrases and sentences by applying a word prediction input method, which is generally used as a character input method in English-speaking culture, not only to letters but also to symbols and spaces. Furthermore, in the case of Hangul, the present invention provides a method of dramatically reducing the size of a database by configuring grammatical blank keys.

Description

한글 문장예측 swipe 입력시스템{korean disambiguation swipe sentence input system for search}Korean sentence prediction swipe input system {korean disambiguation swipe sentence input system for search}

예측입력방법Prediction input method

핸드폰이 사용되기 시작하면서 문자통화가 보편화되기 시작했고, 스마트폰으로 변화되면서 문자통화가 음성통화보다 많아지는 상황으로까지 변하게 되었다. 더 나아가서 스마트폰은 단순히 메시지 전달이 아니라 멀티미디어 통신수단으로서의 기능으로 인해 웹주소, 이메일 등 비단어 입력이 많아지게 되었다. 이러한 비단어 입력은 일반적인 문자입력의 경우와 달리 문자와 기호의 입력을 번갈아서 입력해야 되는 경우가 발생하여 입력이 불편하다. 그럼에도 컴퓨터의 full keyboard를 사용하는 경우 문자와 기호의 입력이 수월하게 이루어지지만 두 손가락만을 사용하여 입력해야 하는 모바일기기에서는 문자만을 입력하는 경우보다 훨씬 어려워진다. 특히 0 ~ 9의 숫자와 *, #을 기본으로 하는 12개의 키로 구성된 키패드를 이용하여 문자와 기호를 입력하는 것은 여간 어려운 것이 아니다. 알파벳 문자만을 위한 입력을 위해서는 영어 문화권에서는 12개 키패드를 이용한 단어예측입력방법(Disambiguity Input Method)을 이용해 오고 있으나 위에 언급된 알파벳과 기호가 혼합된 구절의 입력은 문자와 기호가 별도로 입력되야 하는 불편함이 여전히 있다. 이러한 배경에서 본 발명은 기존의 12개의 키로 구성된 키패드를 위해 개발되어 영어권에서 널리 사용되는 단어예측입력방법(Disambiguation Input Method)을 단어입력 및 기호와 숫자 심지어 공백문자(space)의 입력이 가능하도록 하는 입력시스템을 제공하고자 한다.As mobile phones began to be used, text calls began to become commonplace, and as smartphones changed, text calls became more common than voice calls. Furthermore, smart phones do not simply transmit messages but function as a means of multimedia communication, resulting in a large number of non-word inputs such as web addresses and e-mails. Unlike general text input, such non-word input is inconvenient because there are cases in which characters and symbols must be input alternately. Nevertheless, when using a full keyboard of a computer, it is easy to input characters and symbols, but in a mobile device where only two fingers are used to input, it becomes much more difficult than when only characters are input. In particular, it is not difficult to input characters and symbols using a keypad composed of 12 keys based on the numbers 0 to 9 and * and #. In order to input only alphabetic characters, English culture has been using the word prediction input method (Disambiguity Input Method) using 12 keypads, but the above-mentioned input of phrases in which alphabets and symbols are mixed is inconvenient that letters and symbols must be input separately Ham is still there. Against this background, the present invention is developed for the existing 12-key keypad and allows the input of words, symbols, numbers, and even spaces by using a disambiguation input method widely used in the English-speaking world. We want to provide an input system.

모든 문자와 기호가 각각의 키에 지정되어 있는 qwerty 키보드의 경우에는 문자와 기호가 혼용되는 웹주소나 password는 용이하게 입력될 수 있지만 웨어러블 기기인 스마트워치와 같이 키보드 입력공간이 한정되는 경우에는 제한된 갯수를 갖는 키보드를 고려해야 한다. 더욱이 최근에 등장하는 VR(virtual reality-가상현실), AR(augmented reality-증강현실)을 위한 기기에 필요한 문자입력장치로서 qwerty 키보드는 사용성에서 한계를 가지게 되어 새로운 입력장치가 요구되고 있다. 이들 웨어러블 기기는 문자입력에 필요한 공간이 충분하지 않은 관계로 스마트폰과 달리 제한적인 용도에 국한되어 이용되고 있다. AR용으로 개발된 헤드셋이나 글래스 종류도 스마트워치에 비해 충분한 화면을 제공하지만 스마트폰과 같이 터치(촉각)를 통한 입력이 어려워 문자입력을 위한 키보드 제공이 어려운 상황이다. 이런 점에서 본 발명은 웨어러블 기기의 제약을 극복하고 입력의 효율성을 갖는 10개 내외의 키를 갖는 입력시스템을 제공하고자 한다. In the case of a qwerty keyboard in which all letters and symbols are assigned to each key, web addresses or passwords in which letters and symbols are mixed can be easily entered, but when the keyboard input space is limited, such as a wearable device smart watch, You have to consider keyboards with numbers. Moreover, as a character input device required for devices for VR (virtual reality) and AR (augmented reality) that have recently emerged, the qwerty keyboard has limitations in usability, and a new input device is required. Unlike smartphones, these wearable devices are used for limited purposes because they do not have enough space for text input. Headsets and glasses developed for AR provide a sufficient screen compared to smart watches, but it is difficult to provide a keyboard for text input because it is difficult to input through touch (tactile sense) like a smartphone. In this regard, the present invention aims to provide an input system having about 10 keys that overcomes the limitations of wearable devices and has input efficiency.

핸드폰이 사용되면서 음성중심의 통신이 점차 메시지 중심의 통화로 발달되었고 그 따라 컴퓨터에 사용되는 qwerty keyboard가 핸드폰의 제한된 공간으로 인해 12개 키패드로 변형되어 그에 맞는 입력시스템이 개발되었다. 특히 영어권(중국과 일본 포함)에서는 핸드폰의 키패드에 각각의 키에 여러개의 문자가 지정된 비확정(ambiguous) 키가 구성되어 있다. 하나의 키에 여러개의 문자가 지정된 비확정키를 이용하여 이들 비확정 키를 한 번씩 눌러주어 이들 키에 지정된 문자들로 구성된 단어를 추출하여 입력하도록 한 단어예측입력방법(disambiguation input method)이 고안되어 널리 사용되었다. 단어예측입력방법은 여러개의 문자가 지정된 비확정 키를 한 번만 눌러주어도 원하는 단어를 입력할 수 있게하여 누름 숫자를 줄여주는 방법이다. 도 1에 보여지는 자판을 예를 들어 설명하면 'boy'라는 단어를 입력하고자 할 때에 여러번 키를 눌러주는 방법(multi-tapping method)의 경우 'b'를 입력하기 위해 'abc'키를 두 번 눌러주고, 'o'를 입력하기 위해 'mno'키를 세 번 누르고 마지막으로 'y'를 입력하기 위해 'wxyz'키를 세번 눌러주어 'boy'를 입력한다. 이에 반해 단어예측입력방법은 'boy'를 입력하기 위해 'boy'를 이루는 'b', 'o', 'y'가 지정된 키 즉 'abc', 'mno', 'wxyz' 비확정 키를 각각 순서대로 한 번씩 눌러주면 이들 키에 지정된 문자들의 조합으로 만들어질 수 있는 단어를(예를 들면 'any', 'amy', 'boy', 'box', 'cow', 'bow', 'cox', 'coy' 등) 사전적 데이터베이스로부터 추출하여 도 2에 보이는 바와 같이 예측단어로서 표시(키 내에 이탤릭체로 표시)되어 이들 단어 중에서 입력하고자 하는 단어 'boy'를 선택하면 입력이 이루어지는 것이다. 단어예측입력방법을 위해서는 위의 예에서 보는 바와 같이 'boy'를 포함한 단어가 등록되어 있는 사전적인 단어 데이터베이스가 준비되어 있어야 하고 이를 이용하게 된다. As mobile phones were used, voice-oriented communication gradually developed into message-oriented communication. Accordingly, the qwerty keyboard used in computers was transformed into 12 keypads due to the limited space of the mobile phone, and an appropriate input system was developed. In particular, in the English-speaking world (including China and Japan), an ambiguous key in which several characters are assigned to each key is configured in a keypad of a mobile phone. A disambiguation input method is devised to extract and input words composed of characters assigned to these keys by pressing these non-confirmed keys once using non-confirmed keys in which several characters are assigned to one key. and has been widely used. The word prediction input method is a method of reducing the number of presses by allowing a desired word to be input even if a non-deterministic key designated with several letters is pressed only once. Referring to the keyboard shown in FIG. 1 as an example, in the case of a multi-tapping method where you press the key several times when you want to input the word 'boy', you press the 'abc' key twice to input 'b'. Press the 'mno' key three times to input 'o' and finally press the 'wxyz' key three times to input 'y' to enter 'boy'. On the other hand, in the word prediction input method, in order to input 'boy', 'b', 'o', and 'y' constituting 'boy' are designated keys, that is, 'abc', 'mno', and 'wxyz' non-confirmed keys, respectively. When pressed once in order, words that can be made up of combinations of characters assigned to these keys (e.g. 'any', 'amy', 'boy', 'box', 'cow', 'bow', 'cox') ', 'coy', etc.) is extracted from the dictionary database and displayed as a predicted word (indicated in italics in the key) as shown in FIG. For the word prediction input method, as shown in the above example, a dictionary word database in which words including 'boy' are registered must be prepared and used.

본 발명에서는 이러한 사전적 데이터베이스에 수록된 단어뿐만 아니라 구, 문장 및 심지어 절을 포함한 내용도 입력될 수 있도록 자판의 구성이 문자, 기호, 숫자, 심지어 공백문자도 포함된 비확정키로 구성된다. 이러한 구성으로 10개 내외의 키로 구성된 자판으로도 qwerty keyboard와 같은 입력의 효율성을 갖는 입력시스템을 제공한다.In the present invention, the composition of the keyboard is composed of non-confirmed keys including letters, symbols, numbers, and even spaces so that not only words recorded in such a dictionary database but also contents including phrases, sentences, and even clauses can be entered. With this configuration, it provides an input system with the same input efficiency as a qwerty keyboard even with a keyboard composed of about 10 keys.

본 발명의 구성은 예측입력방법을 단순한 단어의 입력을 위한 것으로부터 기호를 포함하는 문구와 심지어 공백문자('space')를 포함하여 문장전체를 입력할 수 있도록 하는 것이다. 이를테면 "Arnold J. Toynbee"라는 이름을 입력하기 위해서 일반적인 예측단어입력방법에서는 'Arnold', 'J.', 'Toynbee'를 각각 순서대로 사전적인 데이터베이스에서 예측하여 입력한 후에 공백문자인 'space'를 단어 사이에 입력해 주어 이름의 입력을 완성하게 된다. 하지만 본 발명의 구성은 아래의 식 (3)[식 (3-1)~식(3-6)]에 보여지는 ambiguous key sequence'의 키입력이 이루어지면 도 5에 보이는 바와 같이 'Arnold J. Toynbee'라는 이름이 예측문구(이탤릭체로 표시)로 자판영역에 표시되어 선택/입력할 수 있게 된다. The configuration of the present invention is to enable the prediction input method to input a whole sentence including a phrase including a symbol and even a space character ('space') from simple word input. For example, in order to enter the name "Arnold J. Toynbee", in a general prediction word input method, 'Arnold', 'J.', and 'Toynbee' are predicted in a dictionary database in order, respectively, and then entered, followed by a space character 'space'. Enter between words to complete the input of the name. However, in the configuration of the present invention, when a key input of the ambiguous key sequence shown in Equation (3) [Equation (3-1) to Equation (3-6)] is made, as shown in FIG. 5, 'Arnold J. The name 'Toynbee' is displayed in the keyboard area as a predictive phrase (in italics) so that it can be selected/entered.

'abc'-'pqrs'-'mno'-'jkl'-'def'- ...(3-1) 'abc'-'pqrs'-'mno'-'jkl'-'def'-...(3-1)

'Sym'('공백'문자 포함 기호들을 대표하는 ambiguous 키)- ...(3-2)'Sym' (an ambiguous key representing symbols containing the 'space' character) - ...(3-2)

'jkl'- ...(3-3)'jkl'- ...(3-3)

'Sym'- ...(3-4)'Sym' - ...(3-4)

'Sym'- ...(3-5)'Sym' - ...(3-5)

'tuv'-'mno'-'wxyz'-'mno'-'abc'-'def'-'def' ...(3-6)'tuv'-'mno'-'wxyz'-'mno'-'abc'-'def'-'def' ...(3-6)

즉 단어예측입력방법에서는 'Arnold', 'J.', 'Toynbee'를 각각 단어로서 예측한 후에 선택하는 3번의 과정으로 이루어짐에 반해 본 발명에서는 한 번의 과정으로 축약되어 입력의 편리함과 신속함을 더하게 되는 것이다. 각각의 단어 첫 글자에 해당하는 ambiguous key와 기호를 대표하는 'Sym'키(도 1a의 L11에 해당)를 혼용한 식 (4)의 ambiguous key sequence만을 입력해도 'Arnold J. Toynbee'가 사전적 데이터베이스에 등록되어 있다면 예측문구로서 추출되어 'Arnold J. Toynbee'라는 문구(문장)의 입력이 가능한 것이다. That is, in the word prediction input method, 'Arnold', 'J.', and 'Toynbee' are each predicted as words and then selected in three steps, whereas in the present invention, it is reduced to one step to improve the convenience and speed of input. it will add up Even if you enter only the ambiguous key sequence of Equation (4), in which the ambiguous key corresponding to the first letter of each word and the 'Sym' key representing the symbol (corresponding to L11 in FIG. 1a) are mixed, 'Arnold J. If it is registered in the database, it is extracted as a prediction phrase and it is possible to input the phrase (sentence) of 'Arnold J. Toynbee'.

'abc'-'Sym'-'jkl'-'Sym'-'Sym'-'tuv' ...(4)'abc'-'Sym'-'jkl'-'Sym'-'Sym'-'tuv' ...(4)

이러한 맥락에서 'Sym'키를 문자 amibiguous 키와 동일하게 이용한 본 발명의 문구예측입력방법은 단어예측입력을 간편하게 하는 효과를 가져오게 되는 것이다. 더 나아가서 'Arnold Toynbee'을 예측문구로 예측하기 위해서 입력되는 과정이 식 (5)와 같이 간략해질 수도 있다.In this context, the phrase prediction input method of the present invention using the 'Sym' key identically to the character amibiguous key has an effect of simplifying word prediction input. Furthermore, the input process to predict 'Arnold Toynbee' as a prediction phrase can be simplified as shown in Equation (5).

'abc'-'Sym'-'tuv'-'mno'- ...(5) 'abc'-'Sym'-'tuv'-'mno'- ...(5)

즉 'Arnold'을 위해서는 첫 글자인 'abc'만을 입력한 후 'space'에 해당하는 'Sym'키를 입력하고 성에 해당하는 'Toynbee'의 철자를 순서대로 입력하면 'Arnold Toynbee'가 예측문구로 추출될 수 있는 방법을 제공되는 것이다. 이에 대해서는 실시예 5과 실시예 6에서 좀더 자세히 설명하도록 한다.That is, for 'Arnold', enter only the first letter 'abc', then enter the 'Sym' key corresponding to 'space' and enter the letters of 'Toynbee' corresponding to the last name in order, then 'Arnold Toynbee' will be displayed as a prediction phrase. It is to provide a method that can be extracted. This will be described in more detail in Examples 5 and 6.

본 발명의 구성은 이상에서 살펴 본 문구뿐만 아니라 다음과 같이 문장에도 적용된다. 즉 'Where are you going?'를 입력하기 위해서 식 (6)에 해당하는 키입력이 이루어지면 'Where are you going?'을 포함하여 문장을 구성하는 첫 번째 단어의 첫 글자가 'w, x, y, z' 중의 하나이고 두 번째 단어의 첫 글자가 'a, b, c' 중의 하나, 세 번째 단어의 첫 글자가 'w, x, y, z' 중의 하나, 네 번째 단어의 첫 글자가 'g, h, i' 중의 하나인 문장들을 나열하여 이들 문장 중에서 'Where are you going?'을 선택/입력하면 되는 극도의 편리성을 제공한다.The configuration of the present invention is applied not only to the phrases examined above but also to sentences as follows. That is, when a key input corresponding to Equation (6) is made to input 'Where are you going?', the first letter of the first word constituting a sentence including 'Where are you going?' is 'w, x, One of y, z', the first letter of the second word is one of 'a, b, c', the first letter of the third word is one of 'w, x, y, z', the first letter of the fourth word Sentences that are one of 'g, h, and i' are listed, and 'Where are you going?'

'wxyz'-'Sym'-'abc'-'Sym'-'wxyz'-'Sym'-'ghi' ...(6)'wxyz'-'Sym'-'abc'-'Sym'-'wxyz'-'Sym'-'ghi' ...(6)

이는 단어예측입력방법이 'boy'를 입력하기 위해 ambiguous key sequence 'abc'-'mno'-'wxyz'에 해당하는 키입력이 이루어지면 'boy'를 포함한 예측단어로서 'any', 'amy', 'cox', 'box', 'cow', 'bow', 'cmx', 'coy', 'coz' 등을 나열하여 선택/입력되도록 하고 더 나아가서 'important'을 입력하기 위해 ambiguous key sequence 'ghi'-'mno'-'pqrs'-'mno'-'pqrs'-'tuv'에 해당하는 키입력이 이루어져도 'import'뿐만 아니라 'important'까지도 예측하여 입력될 수 있도록 하는 것과 같은 이치이다.This means that when a key input corresponding to the ambiguous key sequence 'abc'-'mno'-'wxyz' is made to input 'boy' in the word prediction input method, 'any' and 'amy' are predicted words including 'boy'. , 'cox', 'box', 'cow', 'bow', 'cmx', 'coy', 'coz', etc. to be selected/input, and furthermore, to input 'important', ambiguous key sequence ' Even if a key input corresponding to ghi'-'mno'-'pqrs'-'mno'-'pqrs'-'tuv' is made, it is the same principle that predicts not only 'import' but also 'important' so that it can be entered. .

이상의 구성은 스마트폰 이후 모바일 기기를 대표하는 웨어러블기기인 스마트워치에 도 9a에 보이는 것처럼 적용할 경우 그 효율성이 두드러진다. 스마트워치의 경우 사각형이 아닌 원형의 형태를 갖게 되는데 이에 맞춰 도 9b에 보이는 형태의 자판도 제공하여 스마트폰에서의 이루어진 문자입력의 편리성과 빠른 입력 속도를 웨어러블 기기에도 구현할 수 있도록 하였다.When the above configuration is applied to a smart watch, which is a wearable device representing mobile devices after a smartphone, as shown in FIG. 9A, the efficiency is remarkable. In the case of a smart watch, it has a circular shape rather than a square. Correspondingly, a keyboard in the form shown in FIG. 9B is also provided so that the convenience and fast input speed of character input made in a smartphone can be implemented in a wearable device.

이러한 맥락에서 인터넷 검색에 필수인 웹 주소의 입력도 용이하게 수행될 수 있다. 'www.fda.gov'와 같은 웹주소도 포함될 수 있다. '.'를 포함한 기호들이 지정된 ambiguous 'Sym'키가 있어서 'www.fda.gov'를 입력하기 위해서 다음의 식 (1)과 같은 순서의 키입력이 이루어지면 도 1(c)에 보여지는 바와 같이 예측 목록으로 'www.fda.gov'가 표시되어(자판내에 이탤릭체로 표시됨) 선택하면 입력되도록 하는 것이다. 즉 기호 '.'를 입력하기 위해 문자모드에서 기호모드로 변경할 필요도 없이 식 (1)에 해당하는 키입력으로 'www.fda.gov'를 입력할 수 있게 되는 것이다. In this context, input of a web address essential for internet search can be easily performed. A web address such as 'www.fda.gov' may also be included. If there is an ambiguous 'Sym' key designated with symbols including '.', and key input is performed in the order shown in the following equation (1) to input 'www.fda.gov', as shown in FIG. 1(c) Likewise, 'www.fda.gov' is displayed as a prediction list (displayed in italics in the keyboard) so that it is entered when selected. That is, 'www.fda.gov' can be input with a key input corresponding to Equation (1) without having to change from character mode to symbol mode to input the symbol '.'.

'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ...... (1)'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ...... (One)

즉 문자모드에서 기호모드로의 변환없이 단지 열한 번의 키 입력으로 'www.fda.gov'를입력할 수 있게 되는 것이다. 그리고 도 1에 보여지는 자판은 도 9에 보여지는 9개의 키로 이루어진 자판으로 대체할 수 있어서 결과적으로 9개의 키로도 웹주소와 password와 같은 문자-기호의 혼합 구절을 qwerty keyboar에서와 같이 손쉽게 입력할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.That is, 'www.fda.gov' can be input with only 11 keystrokes without conversion from character mode to symbol mode. And the keyboard shown in Figure 1 can be replaced with a keyboard consisting of 9 keys shown in Figure 9, and as a result, even with 9 keys, you can easily enter web addresses and character-symbol mixed phrases such as passwords as in qwerty keyboar. We want to provide you with a way to do it.

그리고 이하에서 사용할 용어에 대한 정의을 통해 본 발명의 상세한 내용을 기술하고자 한다. In addition, the details of the present invention will be described through definitions of terms to be used below.

용어Terms 실예real example ambiguous keyambiguous key 'abc', 'def', 'ghi''abc', 'def', 'ghi' ambiguous key sequenceambiguous key sequence 'ghi'-'tuv'-'wxyz''ghi'-'tuv'-'wxyz' numeric codenumeric code '0', '1', '2''0', '1', '2' numeric code sequencenumeric code sequence '99902210368''99902210368'

ambiguous key는 하나의 키에 여러 개의 문자가 지정되어서 그 키를 눌렀을 때 지정된 문자 중에 하나를 선택하지 않고 지정된 문자 전부를 의미하도록 설정되어 예측입력방법의 키입력을 나타내는 것이다. 즉 표 0의 두 번째 열에 보여주는 바와 같이 키에 지정된 문자를 전부를 단일 따옴표('...')내에 표시한다. 이러한 ambiguous key의 입력 순서를 나타내는 것을 'ambiguous key sequence'라고 하며 이를 숫자의 형태로 전환하기 위해 ambiguous key를 숫자로 전환한 것을 'numeric code'라고 명명한다. 표 1의 ambiguous key와 그에 해당하는 'numeric code'의 관계는 도 1a에 보여지는 자판의 키배열을 근거로 설정되어 있으며 자판의 키배열이 바뀌면 표 1의 관계도 바뀌게 된다. 따라서 ambiguous key로 표현되는 'ambiguous key sequence'는 'numeric code'를 이용하여 'numeric code sequence'로 변환된다. 따라서 식 (1)의 'ambiguous key sequence'는 아래의 식 (2)의 numeric code sequence로 변환된다. '99902210368' ..... (2)An ambiguous key indicates key input of the predictive input method by setting several characters to one key and pressing the key to mean all of the designated characters without selecting one of the designated characters. That is, as shown in the second column of Table 0, all characters assigned to the key are displayed within single quotation marks ('...'). The input sequence of these ambiguous keys is called 'ambiguous key sequence', and the conversion of ambiguous keys into numbers to convert them into numbers is called 'numeric code'. The relationship between the ambiguous keys in Table 1 and the corresponding 'numeric code' is set based on the key arrangement of the keyboard shown in Figure 1a, and the relationship in Table 1 changes when the key arrangement of the keyboard is changed. Therefore, 'ambiguous key sequence' expressed as ambiguous key is converted into 'numeric code sequence' using 'numeric code'. Therefore, the 'ambiguous key sequence' of equation (1) is converted to the numeric code sequence of equation (2) below. '99902210368'.....(2)

< ambiguous key와 number code의 변환 관계>< Conversion relationship between ambiguous key and number code > ambiguous keyambiguous key
'abc'

'abc'

'def'

'def'

'ghi'

'gi'

'jkl'

'jkl'

'mno'

'mno'

'pqrs'

'pqrs'

'tuv'

'tuv'

'wxyz'

'wxyz'
numeric codenumeric code
1

One

2

2

3

3

4

4

6

6

7

7

8

8

9

9
ambiguous keyambiguous key
'Num'

'Num'

'Sym'

'Sym'
numeric codenumeric code
5

5

0

0

이상에 살펴 본 예측입력시스템은 알파벳을 근간으로 하는 영어권 언어에서 활용되어 왔다. 따라서, 예측입력시스템을 한글에 적용할 경우 이용하는데 있어서 어려움이 발생하는데 그 이유는 알파벳 언어와 다르게 한글은 주어와 동사로 사용되는 단어가 조사와 어미와 조합되어 그 변화가 수천가지에 이르게 되는 경우도 있어서 예측입력시스템을 위한 사전적 데이터베이스의 양이 방대하여 지기 때문이다. 예를들면 영어의 경우 'I went to school.'이라는 문장을 살펴 볼 때, 동사로 사용되는 'went'는 동사로서 변화가 없다. 하지만, 한글의 경우 대응되는 문장으로 '나는 학교에 갔다.'를 살펴 볼 때, 동사인 '갔다'는 어간인 '갔'과 조합되는 어미로서 '-었다', '-었었다', '-지만' 등과 더불어 그 수가 수 백 가지 혹은 수 천 가지가 있을 수 있다. 이들 어미에 해당하는 의미는 영어에 경우 별도의 단어를 추가하여 뜻을 전한다. '갔었다'는 'have gone'으로, '갔었었다'는 'had gone'으로, '갔지만'은 'Although (I) went'로, 구성되므로 이미 사전적데이터 베이스에 등록되어 있는 'have' 'had'와 'although'를 이용하여 그 뜻을 표시하므로 사전적 데이터 베이스에 추가되는 단어는 증가하지 않는다. 이에 반해 한글의 경우에는 '갔다', '갔었다', '갔지만'이 각각 별도의 단어로 등록되어야 해서 데이터베이스의 양이 증가하는 단점이 발생하게 되는 것이다. 이것이 한 두개 정도이면 문제가 없지만 그 수가 어미변화를 통해 수 천 가지에 이를 경우 데이터베이스의 크기가 수 천 배 증가하게 되는 문제가 발생하게 된다.The predictive input system examined above has been used in English-speaking languages based on the alphabet. Therefore, when applying the predictive input system to Hangul, there is difficulty in using it. The reason is that, unlike alphabet languages, in Hangul, words used as subjects and verbs are combined with postpositions and endings, resulting in thousands of variations. This is because the amount of the dictionary database for the predictive input system is vast. For example, in the case of English, when examining the sentence 'I went to school.', 'went' used as a verb does not change as a verb. However, in the case of Korean, when looking at 'I went to school' as a corresponding sentence, the verb 'go' is a combination of the stem 'go' and '-was', '-were', '- But, there may be hundreds or thousands of them. The meaning corresponding to these endings is conveyed by adding a separate word in English. 'had gone' is composed of 'have gone', 'had gone', and 'although (I) went', so 'have' 'had' already registered in the dictionary database ' and 'although' are used to indicate the meaning, so words added to the dictionary database do not increase. On the other hand, in the case of Hangeul, 'gone', 'gone', and 'gone' must be registered as separate words, resulting in an increase in the amount of database. There is no problem if there are only one or two of these, but if the number reaches thousands through suffix changes, a problem arises in that the size of the database increases thousands of times.

한글의 경우 동일한 문제가 주어에도 발생하게 된다. '꽃이 핀다.'라는 문장에서 보듯이 영어의 경우 'Flowers blossom.'로 주어가 'flower(s)'로 단수와 복수로 구분하면 더 이상의 단어로서의 추가되는 것이 없는 반면에 한글은 '꽃이', '꽃은', '꽃과', '꽃을', '꽃도', '꽃에게', '꽃같이', '꽃이랑', '꽃이란', 등에서 보듯이 체언 명사와 조사가 결합하여 하나의 단어로서 사전적 데이터 베이스에 수록되어야 하는 것이 조사의 종류와 갯수에 비례하여 증가하게 되는 문제가 발생한다. 즉 체언명사와 결합할 수 있는 조사의 갯수가 수 천개가 되면 사전적 데이터베이스에 등록되어야 하는 단어의 양이 수 천배가 증가하여 데이터 저장을 위한 저장장치의 용량이 비례적으로 증가하는 문제와 더불어 실제 사전적 데이터베이스를 검색하는데 걸리는 시간이 수 천배 증가하는 문제가 발생한다. 영어의 경우 한글의 체언에 결합하는 조사 혹은 용언에 결합하는 어미가 별도의 단어를 이용하여 그 의미를 전달하므로 한글의 조사와 어미에 해당하는 단어를 사적적 데이터베이스에 등록하여 한글과 다르게 다른 단어와 결합하여 또 다른 복합단어를 생성하지 않으므로 사전적 데이터베이스의 양이 상대적으로 적은 것이다. 예를 들면 '서울로'라는 어휘를 영어로 표현하면 'To Seoul'이 되는데, 영어의 경우 'To'와 'Seoul'이 공백('space')으로 구분되므로 'To'를 사전적 데이터베이스에 하나의 단어로서 등록하여 다른 장소를 나타내는 단어들과 결합하여 'To Busan', 'To Inchon' 등과 같이 사용되고 단어예측입력방법에서 'To'와 'Busan', 'Inchon'이 각기 단어로서 예측되므로 'To Busan', 'To Inchon'을 별도의 어휘로 사전적 데이터베이스에 등록할 필요가 없다. 이에 반해 '서울로'는 '서울'과 '로'가 영어에서와 달리 '서울'과 '로'가 구분이 되지 않으므로 각기 단어로서 예측되지 않기 때문에 '서울로'를 예측하기 위해서는 '서울로'가 사전적 데이터베이스에 등록되어야 하고, 이는 '부산(으)로', '인천(으)로' 등이 각기 사전적데이터 베이스에 등록되어야 단어로서의 예측이 가능하게 된다. 따라서, 이러한 체언과 조사의 결합에 의한 생성되는 단어를 일일이 사전적 데이터베이스에 등록하지 않고 영어처럼 체언과 조사를 각기 다른 단어로 사전적 데이터베이스에 등록하고 영어처럼 사용되도록 품사 공백(grammatical space)을 만들어 활용하여 사전적 데이터베이스에 수록되는 한글 단어의 수를 줄일 수 있는 방법을 본 발명이 제공하게 된다.In the case of Hangul, the same problem occurs in the subject. As seen in the sentence 'Flowers bloom.' ', 'flowers', 'flowers', 'flowers', 'flowers', 'to flowers', 'like flowers', 'flowers', 'flowers', etc. A problem arises in that the number of words to be combined and recorded in the dictionary database as a single word increases in proportion to the type and number of investigations. In other words, if the number of postpositions that can be combined with indirect nouns is thousands of, the amount of words to be registered in the dictionary database increases thousands of times, and the capacity of the storage device for data storage increases proportionally. A problem arises in that the time taken to search the dictionary database increases thousands of times. In the case of English, since postpositions that are combined with Hangul words or endings that are combined with verbs use separate words to convey their meaning, the words corresponding to the postpositions and endings of Hangul are registered in a private database so that they can be combined with other words differently from Hangul. Since they do not combine to create another compound word, the amount of the dictionary database is relatively small. For example, if the word 'To Seoul' is expressed in English, it becomes 'To Seoul'. In English, 'To' and 'Seoul' are separated by a space ('space'), so 'To' is one in the dictionary database It is registered as a word and combined with words representing other places, used as 'To Busan', 'To Inchon', etc. In the word prediction input method, 'To', 'Busan', and 'Inchon' are predicted as words, respectively, There is no need to register 'Busan' and 'To Inchon' in the dictionary database as separate vocabularies. On the other hand, 'Seoullo' is not predicted as a word because 'Seoul' and 'Lo' are not distinguished from each other unlike in English, so 'Seoullo' is not predicted as 'Seoullo'. must be registered in the dictionary database, and 'to Busan' and 'to Incheon' must be registered in the dictionary database, respectively, to be able to be predicted as words. Therefore, instead of registering the words generated by the combination of these words and postpositions in the dictionary database, register the words and postpositions as different words in the dictionary database like English, and create a grammatical space to be used like English. The present invention provides a method for reducing the number of Hangul words recorded in a dictionary database by utilizing.

지금까지 정보통신분야에서 컴퓨터에서 문자의 입/출력을 위한 규약은 각각의 문자를 코드로 규정하여 이 코드를 이용하여 입/출력이 이루어졌다. 하지만 본 발명에서는 다수의 문자가 지정된 비확정 키 'abc', 'def' 등에 표 1에 보여 지는 바와 같은 고유한 코드(표 1의 'numberic code')를 부여하여 문자의 입/출력에 활용하는 입력시스템을 가져온다. 다만 지금까지와 다른 점은 비확정키에 '공백'문자('space')도 포함되어 문자, 숫자 및 기호로서 표현되는 내용을 쉽게 출력할 수 있는 방법을 제공하게 되며 특히 인터넷 검색과 같은 작업에 있어서 10개 내외의 키 만으로도 인터넷에 존재하는 컨텐츠를 쉽게 찾아 낼 수 있도록 입력의 편리성을 제공하게 된다. 즉 qwerty keyboard를 대체할 수 있는 입력시스템을 제공하게 되는 것이다. Until now, in the field of information and communication, the rules for input/output of characters in computers have defined each character as a code, and input/output has been performed using this code. However, in the present invention, a unique code ('numberic code' in Table 1) as shown in Table 1 is given to non-deterministic keys 'abc', 'def', etc. to which a number of characters are designated, and used for input / output of characters. Bring in the input system. However, what is different from the past is that the 'space' character ('space') is also included in the non-deterministic key, providing a way to easily output contents expressed as letters, numbers, and symbols, especially for tasks such as Internet searches. It provides the convenience of input so that content existing on the Internet can be easily found with only about 10 keys. In other words, it provides an input system that can replace the qwerty keyboard.

그리고 한글의 경우 체언의 조사와 용언의 어미변화로 인해 예측입력시스템을 위한 사전적 데이터베이스가 방대해져서 그 사용이 어려웠다. 하지만 '문법적 공백'을 생성하여 체언의 '조사'와 용언의 '어미'를 독립된 단어로서 사전적 데이터베이스에 수록하게 되어 한글에서도 단어예측입력시스템을 용이하게 사용할 수 있게 되는 것이다.And in the case of Hangeul, it was difficult to use it because the dictionary database for the predictive input system was vast due to the investigation of the phrasal verb and the change of the ending of the verb. However, by creating a 'grammatical blank', the 'postposition' of a verb and the 'suffix' of a verb are recorded in the dictionary database as independent words, so that the word prediction input system can be easily used in Korean.

도 1 - 'www.fda.gov'를 입력하기 위한 키 입력 순서 및 'www.fda.gov'가 데이터베이스에 등록되었을 때 키 입력으로 예측되어 화면에 표시된 상태
도 2 - 'boy'를 입력하기 위해 키 입력을 마친 후 예측단어들이 화면에 보여지는 상황
도 3, 도 4 - 본 발명의 구성에 따라 '123@ivy.net'를 입력하는 과정
도 5, 도 6 - 본 발명의 구성에 따라 'Arnold J. Toynbee'를 입력하는 과정
도 7 - 'Where are you going?'을 문장예측입력방법으로 입력하는 과정
도 8 - 'www.fda.gov'를 문구예측입력방법으로 검색창에 입력하는 과정
도 9 - 문장예측입력을 위한 9키 자판을 스마트워치에 적용한 모습
도 10 - 9개의 키를 갖는 자판형태로 문자가 지정되지 않은 키에는 'sym'[기호와 '공백문자'('space')키와 지정됨]키와 메뉴확장키가 지정된 비확장키 입력자판
도 11 - 시카고 지역의 주소록의 일부를 보여주는 예
도 12 - "My name is HanAll."을 데이터베이스에 등록 및 입력하는 과정
도 13 - 문장예측이 이루어진 상태에서의 기호입력 과정
도 14 - 독립적인 'space'와 'sym'키를 갖는 원형자판의 구성
도 15 - 독립적인 'space'와 'sym'키를 갖는 사각형 자판
도 16 - 8방향 키를 갖는 리모컨
Figure 1 - Key input sequence for entering 'www.fda.gov' and a state displayed on the screen predicted as key input when 'www.fda.gov' is registered in the database
Figure 2 - Situation in which prediction words are displayed on the screen after key input to enter 'boy'
3 and 4 - process of inputting '123@ivy.net' according to the configuration of the present invention
5 and 6 - Process of inputting 'Arnold J. Toynbee' according to the configuration of the present invention
Figure 7 - Process of inputting 'Where are you going?' as a sentence prediction input method
Figure 8 - The process of entering 'www.fda.gov' into the search box as a phrase prediction input method
Figure 9 - Application of a 9-key keyboard for sentence prediction input to a smart watch
10 - Non-extended key input keyboard with 'sym' [symbol and 'space'('space') key and designated] key and menu expansion key assigned to keys to which characters are not designated in the form of a keyboard with 9 keys
Figure 11 - Example showing part of an address book for the Chicago area
Figure 12 - The process of registering and entering "My name is HanAll."
Figure 13 - Symbol input process in the state in which sentence prediction is made
Figure 14 - Configuration of a circular keyboard with independent 'space' and 'sym' keys
Figure 15 - Rectangular keyboard with independent 'space' and 'sym' keys
Fig. 16 - Remote control with 8-way keys

<단어예측입력 방법에 의한 'boy' 입력><Input 'boy' by word prediction input method>

도 2는 'boy'를 단어예측입력방법으로 입력하기 위해 ambiguous key sequence ['abc'-'mno'-'wxyz']에 따라 키를 순서대로 눌러 주었을 때 터치스크린 화면에 'boy'를 포함한 예측단어가 표시된 상태를 보여주고 있다. 이들 예측단어들은 각 단어의 첫 번째 문자가 'a, b, c'중의 하나이고, 두 번째 문자는 'm, n, o' 중의 하나이며 세 번째 문자는 'w, x, y, z' 중에 하나로서 구성된 단어로서 사전적인 데이터베이스에 수록되어 있는 것을 사용빈도에 따라 추출하여 표시되는 것이다. 2 is a prediction including 'boy' on the touch screen screen when keys are pressed in order according to the ambiguous key sequence ['abc'-'mno'-'wxyz'] to input 'boy' as a word prediction input method It shows the state in which the word is displayed. In these prediction words, the first letter of each word is one of 'a, b, c', the second letter is one of 'm, n, o', and the third letter is 'w, x, y, z' As a word composed of one, it is displayed by extracting what is recorded in the dictionary database according to the frequency of use.

도 2(a)와 (b)는 예측단어가 키패드 내부에 표시된 경우이고, 도 2(c)는 예측단어가 키패드 위쪽에 별도 영역에 보여지고 있는 경우이다. 도 2(c)의 경우 예측단어를 입력하기 위해서는 키패드 위쪽에 표시되어 있는 예측단어 목록 중에서 입력하고자 하는 단어가 표시된 영역을 터치하면 입력된다. 도 2(a)와 (b)의 경우는 예측단어가 키패드 내부에 표시되어 있으므로 예측단어가 표시된 영역을 터치하는 경우는 각 키를 눌러주는 동작에 해당되므로 이 경우에 예측단어를 입력하기 위한 방법은 키패드 중앙의 검은색 키에서 드래그 동작으로 예측단어가 표시된 키로 이동한 후 손가락을 떼면 그 키에 표시된 예측단어가 입력된다. 도 2(a), 도 2(b)의 경우 예측단어가 표시된 키를 터치한 상태에서 방향에 관계없이 일정한 거리를 이동한 후 손가락이 이격해도 입력될 수 있다. 위의 두 가지 방법 중 하나에 의해 예측단어가 입력되는 경우 도 2의 'Sym'키(L21) 대신에 중앙의 검은색 키(L22)가 대신 사용될 수 있다. 도 2a와 도 2b에 보여지는 단어예측입력방법은 도 2c에 보여지는 방법에 비해 예측단어 표시를 위한 별도의 영역이 필요하지 않아서 키보드 입력 영역을 줄일 수 있는 장점이 있다. 이러한 장점을 활용한 예가 도 9에 보여지는 스마트워치에서의 자판이다. Figures 2 (a) and (b) are cases where the prediction word is displayed inside the keypad, Figure 2 (c) is a case where the prediction word is shown in a separate area above the keypad. In the case of FIG. 2(c), in order to input a predicted word, touch the area where the word to be input is displayed among the predicted word list displayed above the keypad. In the case of FIGS. 2 (a) and (b), since the predicted word is displayed inside the keypad, touching the area where the predicted word is displayed corresponds to an operation of pressing each key, so a method for inputting the predicted word in this case After moving from the black key in the center of the keypad to the key on which the predicted word is displayed by dragging, when the finger is released, the predicted word displayed on the key is input. In the case of FIGS. 2A and 2B , input may be input even if the finger moves apart after moving a certain distance regardless of the direction while touching the key on which the predicted word is displayed. When the prediction word is input by one of the above two methods, the central black key L22 may be used instead of the 'Sym' key L21 of FIG. 2 . Compared to the method shown in FIG. 2C, the word prediction input method shown in FIGS. 2A and 2B does not require a separate area for displaying the predicted word, and thus has the advantage of reducing the keyboard input area. An example of utilizing these advantages is a keyboard in a smart watch shown in FIG. 9 .

'www.fda.gov'와 같은 웹주소도 포함시킨다. 그리고 단어검색에 사용되는 키 중에 문자가 지정된 키 외에 '.'를 포함한 기호들이 지정된 ambiguous 'Sym'키가 있어서 'www.fda.gov'를 입력하기 위해서 다음의 식 (1)과 같은 순서의 키입력이 이루어지면 도 1(c)에 보여지는 바와 같이 예측 목록으로 'www.fda.gov'가 표시되어(자판내에 이탤릭체로 표시됨) 선택하면 입력되도록 하는 것이다. 즉 기호 '.'를 입력하기 위해 문자모드에서 기호모드로 변경할 필요도 없이 식 (1)에 해당하는 키입력으로 'www.fda.gov'를 입력할 수 있게 되는 것이다. Include web addresses such as 'www.fda.gov'. And among the keys used for word search, there is an ambiguous 'Sym' key designated with symbols including '.' in addition to the key designated with letters, so to input 'www.fda.gov', the following sequence of keys When an input is made, as shown in FIG. 1(c), 'www.fda.gov' is displayed as a prediction list (indicated in italics in the keyboard) so that it is entered when selected. That is, 'www.fda.gov' can be input with a key input corresponding to Equation (1) without having to change from character mode to symbol mode to input the symbol '.'.

'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ...... (1)'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ...... (One)

즉 문자모드에서 기호모드로의 변환없이 단지 열한 번의 키 입력으로 'www.fda.gov'를입력할 수 있게 되는 것이다. 그리고 도 1에 보여지는 자판은 도 9에 보여지는 9개의 키로 이루어진 자판으로 대체할 수 있어서 결과적으로 9개의 키로도 웹주소와 password와 같은 문자-기호의 혼합 구절을 qwerty keyboar에서와 같이 손쉽게 입력할 수 있는 방법을 제공하고자 한다.That is, 'www.fda.gov' can be input with only 11 keystrokes without conversion from character mode to symbol mode. And the keyboard shown in Figure 1 can be replaced with a keyboard consisting of 9 keys shown in Figure 9, and as a result, even with 9 keys, you can easily enter web addresses and character-symbol mixed phrases such as passwords as in qwerty keyboar. We want to provide you with a way to do it.

< 문구예측입력방법에 의한 이메일주소 '123@ivy.net'의 입력 >< Input of e-mail address '123@ivy.net' by phrase prediction input method >

도 2(c)는 일반적인 단어예측입력방법의 자판 구성을 보여주고 있는데 이러한 일반적인 단어예측입력방법에서 이메일 주소 '123@ivy.net'를 입력하기 위해서는 다음과 같은 과정을 거친다.2(c) shows the keyboard configuration of a general word prediction input method. In order to input the e-mail address '123@ivy.net' in this general word prediction input method, the following process is performed.

(i) 숫자모드에서 '123'을 입력(i) Enter '123' in number mode

(ii) 기호모드로 전환하여 '@'를 입력(ii) Switch to symbol mode and input '@'

(iii) '영어모드로 전환하여 'ivy'를 단어예측입력으로 입력(iii) Switch to 'English mode and input 'ivy' as word prediction input

(iv) '기호모드로 전환하여 '.' 입력 (iv) 'Switch to symbol mode to '.' input

[ 도 2(c)의 자판 가장 좌측 열에 위치한 키 중의 하나에 [In one of the keys located in the leftmost column of the keyboard in FIG. 2(c)

'.'가 지정될 경우 기호모드 전환은 생략 가능하며 If '.' is specified, symbol mode switching can be omitted.

* 이 경우 (v)의 과정에서 영어모드로의 전환 불필요 ]* In this case, it is not necessary to switch to English mode in the process of (v)]

(v) 영어모드로 전환하여 'net'를 단어예측입력으로 입력(v) Switch to English mode and input 'net' as word prediction input

'123@ivy.net'의 입력이 단어예측입력으로 이루어진다고 하여도 그 과정이 모드변경을 거쳐야 하므로 입력이 불편하게 된다. 이에 반하여 도 1에 보여지는 자판구성으로 문구예측입력방법을 이용하면 모드변경 없이 '123@ivy.net'가 입력된다. 그 과정은 아래의 식 (7)에 해당하는 ambiguous key sequence에 따르는 키입력이 이루어지면 예측문구 '123@ivy.net'가 도 3(a)에 보이는 것처럼 자판영역 내에 표시되어 '123@ivy.net'를 선택/입력 하는 것이다. '123@ivy.net'를 선택하는 방법은 도 2에서 예측단어 'boy'를 선택하는 방법과 동일하다. 즉 키패드 중앙의 검은색 키에서 드래그 동작으로 '123@ivy.net'가 표시된 키로 이동한 후 손가락을 떼거나 '123@ivy.net'가 표시된 키를 터치한 상태에서 방향에 관계없이 일정한 거리를 이동한 후 손가락을 이격하여 '123@ivy.net'를 입력하는 방법이다. Even if the input of '123@ivy.net' is made by word prediction input, the input process is inconvenient because the mode must be changed. On the other hand, if the phrase prediction input method is used with the keyboard configuration shown in FIG. 1, '123@ivy.net' is input without changing the mode. In the process, when a key is input according to the ambiguous key sequence corresponding to Equation (7) below, the prediction phrase '123@ivy.net' is displayed in the keyboard area as shown in FIG. 3 (a), and '123@ivy. net' is selected/entered. The method of selecting '123@ivy.net' is the same as the method of selecting the prediction word 'boy' in FIG. 2 . That is, after moving from the black key in the center of the keypad to the key marked '123@ivy.net' by dragging, release your finger or touch the key marked '123@ivy.net' and move a certain distance regardless of the direction. After moving, separate your fingers to input '123@ivy.net'.

'Num'-'Num'-'Num'-'Sym'-'ghi'-'tuv'-'wxyz'-'Sym'-'mno'-'def'-'tuv' ..... (7)'Num'-'Num'-'Num'-'Sym'-'ghi'-'tuv'-'wxyz'-'Sym'-'mno'-'def'-'tuv' ..... (7)

여기서 'Num'키는 도 3의 L31을 가리키며 숫자 1부터 0까지 10개의 숫자가 지정된 ambiguous key이다.Here, the 'Num' key refers to L31 in FIG. 3 and is an ambiguous key assigned with 10 numbers from 1 to 0.

< 사전적 데이터베이스에 문구를 등록하는 방법>< How to register a phrase in the dictionary database >

실시예 1에서 보여주는 바와 같이 본 발명의 문구예측입력방법은 멀티탭핑방식에 비해 모드변환("문자모드 <-> 기호모드")없이 빠르게 입력할 수 있는 방법을 제공한다. 이러한 장점에도 불구하고 예측입력방법의 한 가지 단점은 입력하고자 하는 단어(문구)가 사전적 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 경우이다. 그리고 실제로 키입력이 완료되기 전까지는 입력하고자 하는 단어(혹은 문구)가 등록되었는지의 여부를 알 수 없다는데 있다. 이를 극복하기 위한 방안으로 ambiguous key 입력이 완료되었을 때 입력하고자 하는 문구가 데이터베이스에 등록되어 있지 않더라더 그 상태에서 데이터베이스에 문구를 등록하여 입력을 완성하는 방법을 설명하고자 한다.As shown in Example 1, the phrase prediction input method of the present invention provides a fast input method without mode conversion ("character mode <-> symbol mode") compared to the multi-tapping method. Despite these advantages, one disadvantage of the predictive input method is when the word (phrase) to be input is not registered in the dictionary database. And until the key input is actually completed, it is not known whether the word (or phrase) to be input has been registered. As a way to overcome this problem, we will explain how to complete the input by registering the phrase in the database even if the phrase to be entered is not registered in the database when the ambiguous key input is completed.

도 4는 '123@ivy.net'가 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 경우에 '123@ivy.net'를 데이터베이스에 등록하는 과정을 보여주고 있다. 실제로 도 4의 등록 과정이 시작되는 것은 도 3(b)에 보이는 상황이다. 즉 '123@ivy.net'를 입력하기 위해 식 (7)에 해당하는 키입력을 진행하였는데 '123@ivy.net'를 비롯하여 어떠한 문구도 사전적 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 경우이다. 그래서 도 3(b)에 보이는 바와 같이 예측단어 대신에 numeric code sequence '55503890629'가 자판 영역 내에 표시되고 이와 더불어 'Reg'문구가 예측단어처럼 함께 표시된다. 'Reg'문구는 도 4에 보여지는 등록과정을 수행하는 기능을 담당하게 되며 예측단어가 추출된 상태에서도 자판 내에 항상 표시되어 등록과정 준비를 하게된다. 그 이유는 입력된 ambiguous key sequence에 해당하는 문구가 사전적 데이터베이스에 이미 등록되지 않은 경우를 대비하기 위함이다. 그리고 등록과정을 실행하기 위한 'Reg'문구의 선택하는 방법은 도 2a와 도 2b에서 예측단어를 선택하는 방법과 동일하다. 따라서 'Reg'문구가 선택되면 도 4에 보여지는 바와 같이 등록과정이 실행된다. 이 등록과정을 '123@ivy.net'의 경우로 설명하면 numeric code sequence '55503890629'를 구성하는 numeric code에 따라 해당 확장자판이 순서대로 활성화되어 입력이 진행된다. 참고로 표 2는 numeric code에 대응되는 확장자판의 구성을 보여준다.4 shows a process of registering '123@ivy.net' in the database when '123@ivy.net' is not registered in the database. Actually, the registration process of FIG. 4 starts in the situation shown in FIG. 3(b). That is, in order to input '123@ivy.net', a key input corresponding to equation (7) is performed, but no phrases including '123@ivy.net' are registered in the dictionary database. So, as shown in FIG. 3(b), instead of the prediction word, the numeric code sequence '55503890629' is displayed in the keyboard area, and the phrase 'Reg' is displayed together like the prediction word. The 'Reg' phrase is responsible for the function of performing the registration process shown in FIG. 4 and is always displayed on the keyboard even when the predicted word is extracted to prepare for the registration process. The reason is to prepare for the case where the phrase corresponding to the entered ambiguous key sequence is not already registered in the dictionary database. And, the method of selecting the 'Reg' phrase to execute the registration process is the same as the method of selecting the prediction word in FIGS. 2A and 2B. Therefore, when the phrase 'Reg' is selected, the registration process is executed as shown in FIG. 4 . If this registration process is explained in the case of '123@ivy.net', the corresponding extensions are activated in order according to the numeric codes that make up the numeric code sequence '55503890629', and the input proceeds. For reference, Table 2 shows the composition of the extension version corresponding to numeric code.

< numeric code에 대응되는 확장자판 구성내용><Contents of extension version corresponding to numeric code> numeric codenumeric code 대응 확장자판 내용Corresponding extension version contents 1One 'a', 'b', 'c', 'A', 'B', 'C'키로 구성Composed of 'a', 'b', 'c', 'A', 'B', 'C' keys 22 'd', 'e', 'f', 'D', 'E', 'F'키로 구성Composed of 'd', 'e', 'f', 'D', 'E', 'F' keys 33 'g', 'h', 'i', 'G', 'H', 'I'키로 구성Composed of 'g', 'h', 'i', 'G', 'H', 'I' keys 44 'j', 'k', 'l', 'J', 'K', 'L'키로 구성Composed of 'j', 'k', 'l', 'J', 'K', 'L' keys 55 '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0' 키로 구성Composed of '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0' keys 66 'm', 'n', 'o', 'M', 'N', 'O'키로 구성Composed of 'm', 'n', 'o', 'M', 'N', 'O' keys 77 'p', 'q', 'r', 's', 'P', 'Q', 'R', 'S'키로 구성Composed of 'p', 'q', 'r', 's', 'P', 'Q', 'R', 'S' keys 88 't', 'u', 'v', 'T', 'U', 'V'키로 구성Composed of 't', 'u', 'v', 'T', 'U', 'V' keys 99 'w', 'x', 'y', 'z', 'W', 'X', 'Y', 'Z'키로 구성Composed of 'w', 'x', 'y', 'z', 'W', 'X', 'Y', 'Z' keys 00 qwerty keyboard에 지정된 기호 32개와 '공백'문자(space)
` ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) - _ = + [ ] { } ; : ' " , . ? < > / | \
32 symbols assigned to the qwerty keyboard plus the 'space' character (space)
` ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) - _ = + [ ] { } ; : '" , . ? <> / | \

이러한 배경에서 '123@ivy.net'의 등록과정 첫 단계는 도 4a에 보여지는 바와 같이 '123@ivy.net'의 numeric code sequence '55503890629'의 첫 번째 numeric code '5'에 해당하는 확장자판으로서 숫자자판이 활성화 되어 '123@ivy.net'의 첫 글자 '1'을 입력하는 과정이다. [ 도 4에서 점선 원은 누름 동작을 의미한다. ] 이어서 도 4b와 도 4c는 numeric code sequence '55503890629'의 두 번째와 세 번째 numeric code는 '5'이므로 도 4a에서와 마찬가지로 숫자 자판이 활성화 되어 '123@ivy.net'의 두 번째, 세 번째 문자인 '2'와 '3'을 입력하는 과정이다. 도 4d는 '@'를 입력하기 위한 과정으로 numeric code sequence '55503890629'의 네 번째 ambiguous key code '0'에 해당하는 기호자판이 활성화된 상태이며 기호자판의 '@'가 포함된 '$@~'키를 터치하는 과정이다. 이하는 도 4(a)~도4(d)와 같은 맥락으로 등록하는 과정이다. In this background, the first step of the registration process of '123@ivy.net' is the extension version corresponding to the first numeric code '5' of the numeric code sequence '55503890629' of '123@ivy.net' as shown in Figure 4a. This is the process of activating the numeric keypad and inputting '1', the first letter of '123@ivy.net'. [ In FIG. 4, a dotted line circle means a pressing operation. ] Subsequently, in Figures 4b and 4c, since the second and third numeric codes of the numeric code sequence '55503890629' are '5', the numeric keyboard is activated as in Figure 4a, and the second and third numbers of '123@ivy.net' This is the process of inputting the characters '2' and '3'. 4D is a process for inputting '@', in which the symbol keyboard corresponding to the fourth ambiguous key code '0' of the numeric code sequence '55503890629' is activated, and '$@~' including '@' on the symbol keyboard 'This is the process of touching a key. The following is a registration process in the context of FIGS. 4(a) to 4(d).

도 4e는 '$@~'키를 터치하면 '$', '@', '~'가 좌우로 확장 배치되어 원래의 키 위치에서 손가락을 떼어 '@'가 입력됨을 보여준다. 도 4f은 'i'를 입력하기 위해 'ghi'키의 구성 알파벳인 'g', 'h', 'i', 'G', 'H', 'I'로 구성된 자판이 활성화 되어 'i'가 지정된 키를 터치하여 'i'의 입력이 완료된다. 'i'가 입력되면 자동으로 다음 알파벳인 'v'를 입력할 수 있도록 't', 'u', 'v', 'T', 'U', 'V'로 구성된 자판이 활성화되어 'v'가 지정된 키를 터치하여 'v'가 입력된다. 도 4h로부터 도 4m까지는 'y', '.', 'n', 'e', 't'를 차례대로 입력하는 과정이다. 4E shows that when the '$@~' key is touched, '$', '@', and '~' are extended to the left and right, and '@' is input by removing the finger from the original key position. 4F shows that the keyboard composed of 'g', 'h', 'i', 'G', 'H', and 'I', which are the alphabets of the 'ghi' key, is activated to input 'i'. By touching the designated key, input of 'i' is completed. When 'i' is entered, the keyboard consisting of 't', 'u', 'v', 'T', 'U', 'V' is activated so that the next alphabet 'v' can be entered automatically. 'v' is input by touching the designated key. 4H to 4M are processes of sequentially inputting 'y', '.', 'n', 'e', and 't'.

이러한 등록과정이 마무리되면 도 4(m)에 보이는 바와 같이 기기 내부적으로 사전적 데이이터베이스에 등록됨과 동시에 '123@ivy.net'가 입력창에 입력되어(L41) 사용자는 입력하고자 하는 문구가 데이터베이스에 등록되었는지의 여부를 염려할 필요가 없게 된다. 이와 같은 '123@ivy.net'의 등록 이후에는 numeric code sequence '55503890629'에 해당하는 키입력[식 (7)에 해당]이 이루어지면 도 4(n)에 보여지는 바와 같이 자판영역에 '123@ivy.net'가 예측문구로서 표시되어 선택/입력이 이루어질 수 있게 되며 재차 등록할 필요가 없어진다.When this registration process is completed, as shown in FIG. 4(m), the device is internally registered in the dictionary database and at the same time '123@ivy.net' is entered in the input window (L41), and the user inputs the phrase There is no need to worry about whether or not it is registered in the database. After registration of '123@ivy.net', if a key input corresponding to the numeric code sequence '55503890629' [corresponding to Expression (7)] is made, as shown in Fig. 4(n), '123' appears in the keyboard area. @ivy.net' is displayed as a predictive phrase so that selection/input can be made and there is no need to re-register.

< 예측입력방법으로 공백문자(space)를 포함하는 문구를 입력하는 과정 ><Process of inputting phrases including spaces using the predictive input method>

본 발명의 구성에 따라 공백문자(space)를 포함하는 'Arnold J. Toynbee'라는 인명을 한 번에 입력하는 과정이 도 5에 보여지고 있다. 이미 실시예 2에서 '123@ivy.net'의 입력과정을 설명한 바와 같이 도 1에 보여지는 자판을 이용하여 'Arnold J. Toynbee'를 입력하기 위한 ambiguous key sequence는 식 (3)과 같다. 여기서 'Arnold J. Toynbee'와 '123@ivy.net'의 차이점은 공백문자(space)가 기호처럼 취급되어 공백문자에 대한 ambiguous key 입력이 'Sym'키로 이루어지는 점이다.According to the configuration of the present invention, a process of inputting a person's name 'Arnold J. Toynbee' including spaces is shown in FIG. 5 at once. As the input process of '123@ivy.net' has already been described in Example 2, the ambiguous key sequence for inputting 'Arnold J. Toynbee' using the keyboard shown in FIG. 1 is as shown in Equation (3). Here, the difference between 'Arnold J. Toynbee' and '123@ivy.net' is that the space is treated like a symbol, and the ambiguous key input for the space is made with the 'Sym' key.

식 (3)에 따른 키입력 과정이 완료되면 자판영역에 예측문구로서 'Arnold J. Toynbee'가 표시되어 실시예 2에서와 같이 선택/입력된다. 만약에 예측입력방법을 위한 사전적 데이터베이스에 식 (3)에 해당하는 문구가 없다면 도 5b와 같이 식 (3)의 numeric code sequence '17664204008696122'가 자판영역에 예측단어처럼 표시되어 사전적 데이터베이스에 이 numeric code sequence '17664204008696122'에 해당하는 문구가 등록되어 있지 않음을 나타내고 있다. 이럴 경우 자판영역에 보여지는 'Reg' 문구를 선택하면 사전적 데이터베이스에 이 문구를 등록하는 과정이 실행된다. 여기서 'Reg' 문구를 선택하는 방법은 이미 설명한 예측단어 선택방법과 동일하며 이미 사전적 데이터베이스에 'Arnold J. Toynbee'가 등록되어 있다고 하여도 'Reg' 문구는 자판영역에 보여지도록 하여 항상 등록과정을 수행할 준비를 하는 것이다. 그 이유는 사전적 데이터베이스가 주로 사용되는 문구만을 등록하여 데이터베이스가 기기의 메모리에서의 비중을 작게 할 수 있고 더 나아가서 데이터베이스의 크기를 작게 함으로서 문구의 예측과정을 신속히 처리하게 하는 것이 모든 문구를 미리 등록하여 추가적인 등록이 필요없게 하는 것보다 바람직하기 때문이다.When the key input process according to Equation (3) is completed, 'Arnold J. Toynbee' is displayed as a prediction phrase in the keyboard area and is selected/input as in Example 2. If there is no phrase corresponding to equation (3) in the dictionary database for the predictive input method, the numeric code sequence '17664204008696122' of equation (3) is displayed as a prediction word in the keyboard area as shown in Figure 5b and entered in the dictionary database. Indicates that the phrase corresponding to the numeric code sequence '17664204008696122' is not registered. In this case, if you select the 'Reg' phrase shown in the keyboard area, the process of registering this phrase in the dictionary database is executed. Here, the method of selecting the 'Reg' phrase is the same as the method of selecting the predicted word already described, and even if 'Arnold J. Toynbee' is already registered in the dictionary database, the 'Reg' phrase is always registered in the keyboard area so that it is displayed. is to prepare to do The reason is that the dictionary database registers only the phrases that are mainly used, so that the database can reduce the weight of the device's memory, and furthermore, by reducing the size of the database, the phrase prediction process is quickly processed, and all phrases are registered in advance. This is preferable to eliminating the need for additional registration.

도 6은 'Arnold J. Toynbee'를 사전적 데이터베이스에 등록하는 과정을 보여주고 있다. 이 등록과정은 'Arnold J. Toynbee'의 numeric code sequence '17664204008696122'를 이루는 각각의 numeric code에 대응되는 확장자판이 표 2의 규칙에 따라 순서대로 활성화되어 'Arnold J. Toynbee'를 구성하는 문자와 기호(공백문자를 포함)를 순서대로 입력하게 된다. 구체적으로 설명하면 도 5a의 상태에서 중앙의 검은 키로부터 터치 드래그 동작으로 'Reg'키로 이동하여 손가락을 자판으로부터 떼면 도 6a에 보여지는 등록과정의 첫 화면으로 'a', 'b', 'c', 'A', 'B', 'C'를 포함하는 확장자판이 표시된다. 첫 글자인 'A'키를 터치하면 화면에 'A'가 입력되면서 동시에 데이터베이스에 등록되는 과정이 시작되는 것이다. 도 6b부터 도 6t까지 등록이 완료되면 입력창에 'Arnold J. Toynbee'가 입력됨과 동시에 데이터베이스에 등록되는 것이다. 그리고 이와 같이 'Arnold J. Toynbee'가 데이터베이스에 등록된 후에는 식 (3)의 키순서로 키 입력이 완료되면 도 5a에 보이는 바와 같이 예측문구로서 'Arnold J. Toynbee'가 화면에 표시되어 선택/입력될 수 있게 된다. 6 shows a process of registering 'Arnold J. Toynbee' in a dictionary database. In this registration process, the extensions corresponding to each numeric code constituting the numeric code sequence '17664204008696122' of 'Arnold J. Toynbee' are activated in order according to the rules in Table 2, and the characters and symbols constituting 'Arnold J. Toynbee' are activated. (including space characters) are entered in order. Specifically, when moving from the black key in the center to the 'Reg' key with a touch-and-drag operation in the state of FIG. 5a and removing the finger from the keyboard, the first screen of the registration process shown in FIG. 6a is displayed with 'a', 'b', and 'c'. ', 'A', 'B', 'C' is displayed. If you touch the 'A' key, which is the first letter, 'A' is entered on the screen and the process of being registered in the database starts at the same time. When the registration of FIGS. 6B to 6T is completed, 'Arnold J. Toynbee' is entered into the input window and registered in the database at the same time. In this way, after 'Arnold J. Toynbee' is registered in the database, when the key input is completed in the key sequence of Equation (3), 'Arnold J. Toynbee' is displayed on the screen as a prediction phrase as shown in FIG. / can be entered.

그리고 'Arnold J. Toynbee'문구 등록과정 중에 'Arnold J. Toynbee'문구에 포함된 '공백'문자(space)를 입력하기 위해서는 도 6g에 보여지는 기호자판이 활성화되어 중앙의 검은색 키를 터치하면[도 6의 등록과정 중에서 점선 원은 활성화된 확장자판에서 손가락으로 터치하는 위치를 표시한다.] 도 6h에 보이는 바와 같이 '공백'키를 포함한 총 9개의 기호가 배열된 상태가 되어 '공백'문자는 중앙의 검은색 키에 지정되므로 주변키로 움직이지 않고 손가락을 떼면 입력된다. In addition, in order to input the 'space' character (space) included in the 'Arnold J. Toynbee' phrase during the 'Arnold J. Toynbee' phrase registration process, the symbol keyboard shown in FIG. 6g is activated and the black key in the center is touched. [In the registration process of FIG. 6, the dotted line circle indicates the location touched by the finger on the activated expansion keyboard.] As shown in FIG. 6h, a total of 9 symbols including the 'space' key are arranged and 'space' Since the character is assigned to the black key in the center, it is input when you lift your finger without moving to the surrounding key.

이렇게 공백문자도 문자나 기호처럼 취급되어 공백문자를 포함하는 문구와 심지어 문장까지 예측입력방법으로 손쉽게 입력가능하게 되는 것이다.In this way, blank characters are treated like characters or symbols, so that phrases and even sentences containing blank characters can be easily entered using the predictive input method.

< 예측입력방법에 의한 문장입력><Sentence input by predictive input method>

실시예 1과 실시예 3에서 보여주는 바와 같이 숫자와 기호 및 공백문자도 예측입력방법으로 입력가능하게 되어 문장도 예측입력방법을 통해 손쉽게 입력될 수 있다. 일 예로 'Where are you going?'을 일반적인 단어예측입력방법으로 입력할 경우 문장을 구성하는 각각의 단어 'Where', 'are', 'you', 'going'를 사전적 데이터베이스에 추출하여 입력하고 각 단어 사이에 '공백'문자(space)를 입력해 주어야 하는데 반해 본 발명의 기호를 문자와 동일하게 취급하는 예측입력방법으로는 식 (8)[식 (8-1) ~ 식 (8-7)]에 해당하는 ambiguous key 입력이 이루어지면 도 7(a)에 보여지는 바와 같이 'Where are you going?'이 예측단어처럼 자판영역에 표시되어 단어처럼 선택하여 입력하는 것이다.As shown in Embodiment 1 and Embodiment 3, numbers, symbols, and spaces can also be entered through the predictive input method, so sentences can also be easily entered through the predictive input method. For example, when 'Where are you going?' is entered as a general word prediction input method, each word constituting the sentence 'Where', 'are', 'you', 'going' is extracted and entered into a dictionary database, While a 'space' character should be entered between each word, the predictive input method that treats the symbol as the same as a character in the present invention is Equation (8) [Equation (8-1) ~ Equation (8-7) )], as shown in FIG. 7(a), 'Where are you going?' is displayed on the keyboard area like a predicted word, and is selected and entered like a word.

'wxyz'-'ghi'-'def'-'pqrs'-'def' ... (8-1) 'wxyz'-'ghi'-'def'-'pqrs'-'def' ... (8-1)

-'Sym' ... (8-2) -'Sym' ... (8-2)

-abc'-'pqrs'-'def' ... (8-3) -abc'-'pqrs'-'def' ... (8-3)

-'Sym' ... (8-4) -'Sym' ... (8-4)

-'wxyz'-'mno'-'tuv' ... (8-5) -'wxyz'-'mno'-'tuv' ... (8-5)

-'Sym' ... (8-6) -'Sym' ... (8-6)

-'ghi'-'mno'-'ghi'-'mno'-'ghi' ... (8-7) -'ghi'-'mno'-'ghi'-'mno'-'ghi' ... (8-7)

-'Sym' ... (8-8) -'Sym' ... (8-8)

< 문장을 사전적 데이터베이스에 간편하게 등록하는 과정 >< The process of easily registering sentences in the dictionary database >

도 4와 도 6에 보여지는 바와 같이 예측입력방법에 있어서 입력하고자 하는 문구(단어)가 사전적 데이터베이스에 없을 경우 이를 데이터베이스에 등록하는 방법은 numeric code sequence의 각 숫자에 해당하는 확장자판이 순서대로 활성화되어 문구를 구성하는 문자, 숫자, 기호를 순서대로 하나씩 입력하였다. 이러한 문구 등록방법은 문구가 짧을 경우에는 문제가 없지만 실시예 4에서와 같이 입력하고자 하는 문장이 사전적 데이터베이스에 등록되어 있지 않고 그 문장이 길다면 문장을 구성하는 문자를 하나씩 등록하는 것은 여간 불편한 것이 아니다. 이를 극복하는 방안으로 단어예측입력방법을 문장등록과정에 이용하는 것이다. 즉 만약 식 8에 해당하는 ambiguous key 입력을 수행한 후에 문장 "Where are you going?"이 문장 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 경우 도 7(b)에 보이는 바와 같이 "Where are you going?"이 표시되지 않고 대신에 numeric code sequence '93272017209680363630'가 예측단어처럼 자판영역에 보여진다. 이 경우 도 7(b)에서 보이는 'Reg'키를 선택하여 'Where are you going?'의 등록 과정에 진입한다. 본 실시예에서 보여주는 등록과정이 실시예 2에서의 등록과정과 다른 점은 다음과 같다. 실시예 2에서는 'Reg'키를 선택하면 numeric code squence를 구성하는 numeric code에 해당하는 확장자판을 표 2에 근거하여 순서대로 활성화하여 문자을 구성하는 문자를 하나씩 등록하였다. 이에 반해 본 실시예의 등록과정에서는 문장을 구성하는 단어나 숫자 등이 단어예측방법으로 입력이 가능하면 이들 단어를 제외한 부분만을 실시예 2와 같이 문자를 하나씩 등록하는 것이다. 따라서 본 실시예의 등록과정의 첫 단계는 문장의 numeric code sequence를 기호와 기호가 아닌 부분으로 구분하는 과정이다. 즉 numeric code sequence '93272017209680363630'를 기호와 기호가 아닌 그룹으로 세분하기 위해 기호를 나타내는 ambiguous key code '0'을 경계로 다음과 같이 세분화 하는 것이다.As shown in FIGS. 4 and 6, if the phrase (word) to be entered in the predictive input method is not in the dictionary database, the method of registering it in the database is to activate the extensions corresponding to each number in the numeric code sequence in order. The letters, numbers, and symbols constituting the phrase were entered one by one in order. There is no problem with this method of registering a phrase when the phrase is short, but as in Example 4, if the sentence to be entered is not registered in the dictionary database and the sentence is long, it is inconvenient to register the letters constituting the sentence one by one. . As a way to overcome this problem, the word prediction input method is used in the sentence registration process. That is, if the sentence “Where are you going?” is not registered in the sentence database after performing ambiguous key input corresponding to Expression 8, “Where are you going?” is not displayed as shown in FIG. 7(b). Instead, the numeric code sequence '93272017209680363630' is shown in the keyboard area as a predicted word. In this case, the 'Reg' key shown in FIG. 7(b) is selected to enter the 'Where are you going?' registration process. The registration process shown in this embodiment differs from the registration process in Example 2 as follows. In Example 2, when the 'Reg' key was selected, the extensions corresponding to the numeric codes constituting the numeric code squence were activated in order based on Table 2, and the characters constituting the characters were registered one by one. On the other hand, in the registration process of the present embodiment, if words or numbers constituting a sentence can be input by the word prediction method, only the parts excluding these words are registered one by one as in the second embodiment. Therefore, the first step of the registration process of this embodiment is the process of dividing the numeric code sequence of a sentence into symbols and non-symbols. In other words, in order to subdivide the numeric code sequence '93272017209680363630' into symbols and non-symbol groups, the ambiguous key code '0' representing symbols is subdivided as follows.

[ '93272', '0', '172', '0', '968', '0', '36363', '0' ] ...(9) [ '93272', '0', '172', '0', '968', '0', '36363', '0' ] ...(9)

이렇게 세분화된 segmented numeric code sequence 중에서 '0'이 아닌 부분에 대해서는 단어예측입력방법으로 문장등록과정을 수행하는 것이다. 식 (9) segmented ambiguous numeric code sequence의 첫 번째 numeric code sequence '93272'는 문자에 해당되는 숫자열이므로 도 7(c)에 보이는 바와 같이 numeric code sequence '93272'에 해당하는 예측단어 'where'가 표시되어 있어서 이를 예측단어 선택하는 방법으로 선택하면 'where'가 문장의 첫 구절로서 등록됨과 동시에 입력창에 입력된다.(L71)For the part other than '0' in this subdivided segmented numeric code sequence, the sentence registration process is performed by the word prediction input method. Equation (9) Since the first numeric code sequence '93272' of the segmented ambiguous numeric code sequence is a numeric sequence corresponding to a character, as shown in Fig. 7(c), the prediction word 'where' corresponding to the numeric code sequence '93272' If you select this as a method of selecting a prediction word, 'where' is registered as the first phrase of the sentence and entered into the input window at the same time. (L71)

[ 도 7(c)에는 'Where'의 첫 글자인 'w'가 대문자로 표시되어 있는데 이는 'where'가 예측단어로 자판에 표시된 상태에서 'shift'키(L72)를 눌러주어 'Where'로 변경된 상태이다. 도 7(c)에서 shift키(L73)는 이탤릭체로 표시되어 있는데 이는 'shift'키(L73)가 눌려졌음을 의미한다.] [In Fig. 7(c), 'w', the first letter of 'Where', is displayed in capital letters. is in an altered state. In FIG. 7(c), the shift key (L73) is displayed in italics, which means that the 'shift' key (L73) is pressed.]

만약에 'where'가 사전적 데이터베이스에 등록되어 있지 않으면 도 7(d)와 같이 숫자열 '93272'가 예측단어처럼 자판내 영역에 표시되고 이 상태에서 'where'의 등록과정을 실행시키기 위해 'Reg'문구를 선택하면 표 1의 구성에 따라 숫자열 코드 '93272'에 해당하는 확장자판이 순서대로 활성화되어 실시예 2와 실시예 4에서 보여준 방식과 동일하게 'where'의 문자 하나씩 입력하는 방법으로 사전적 데이터베이스에 'where'가 등록되고 입력창에 'Where'기 입력되는 것이다.(L74) 이렇게 '93272'에 해당하는 단계가 완료되면 자동으로 'Where'의 다음 단계인 '공백'문자(space)를 등록하는 단계로 넘어가서 도 7(e)에 보여지는 바와 같이 기호자판이 활성화된다. 이 상테애서 가운데 검은색 키를 터치한 후 손가락을 떼면 공백문자(space)가 입력되고 그 다음 단계인 식 (9)의 두 번째 숫자열 '172'에 해당하는 단어예측입력 단계가 실행되어 도 7(f)에 보여지는 바와 같이 'are'가 예측단어로 자판영역 내에 표시되어 선택/입력될 수 있게 되는 것이다. 이하 'you', 'going'에 해당하는 등록과정도 마찬가지로 진행되어 문장등록과정이 종료되고 동시에 입력창에 'Where are you going?'이 입력되는 것이다.If 'where' is not registered in the dictionary database, as shown in Fig. 7(d), the number string '93272' is displayed in the keyboard area like a predicted word, and in this state, to execute the registration process of 'where', '93272' is displayed. Reg' is selected, according to the configuration in Table 1, the extension version corresponding to the number string code '93272' is activated in sequence, and in the same way as shown in Examples 2 and 4, by entering the letters of 'where' one by one 'Where' is registered in the dictionary database and 'Where' is entered in the input window. (L74) When the step corresponding to '93272' is completed, the 'space' character (space), which is the next step of 'Where', is automatically ), and as shown in FIG. 7 (e), the symbol keyboard is activated. In this state, if you touch the black key in the middle and then release your finger, a space is input, and the word prediction input step corresponding to the second number string '172' of equation (9) is executed, which is the next step. As shown in (f), 'are' is displayed in the keyboard area as a predicted word so that it can be selected / input. Hereinafter, the registration process corresponding to 'you' and 'going' proceeds in the same way, and the sentence registration process ends, and at the same time, 'Where are you going?' is entered in the input window.

[ 참고로 위의 'Where'를 사전적 데이터베이스에 등록하는 과정은 문장 등록과정의 일부로서 수행하게 되므로 'Where'의 'W'를 대문자로 등록하게 되지만 사전적 데이터베이스에 'Where'가 등록되어 있지 않을 경우 소문자인 'where'로서 사전적 데이터베이스에 등록되도록 하는 것이 바람직하다. 왜냐하면 나중에 'where'를 소문자로 입력해야 할 경우 생기더라도 문제가 없지만 만약 문장의 일부가 아닌 하나의 단어로서 'where'가 'Where'로 등록되어 있다면 키입력 numeric code sequence '93272'에 해당하는 단어로서 'Where'가 예측단어로 표시되므로 이경우 'Where'의 'W'를 소문자로 변경하는 방법이 없으므로 'where'를 'Where'와 구별하여 사전적 데이터베이스에 새로운 단어로서 등록해야 하는 상황이 벌어지기 때문이다. ][For reference, the above process of registering 'Where' in the dictionary database is performed as part of the sentence registration process, so the 'W' of 'Where' is registered as a capital letter, but 'Where' is not registered in the dictionary database. If not, it is desirable to register it in the dictionary database as 'where', a lowercase letter. Because there is no problem if 'where' needs to be entered in lowercase later, but if 'where' is registered as 'Where' as a single word that is not part of a sentence, the word corresponding to the key input numeric code sequence '93272' As 'Where' is displayed as a prediction word, in this case, there is no way to change 'W' of 'Where' to lower case, so 'where' must be distinguished from 'Where' and registered as a new word in the dictionary database. Because. ]

위에서 본 바와 같이 문장등록과정의 일부분으로 단어등록이 이루어지면 이는 사전적 데이터베이스에 단어의 등록이 문장등록과 동시에 이루어지는 효과를 가져온다. 따라서 본 실시예의 문장등록과정을 실시예 3의 'Arnold J. Toynbee'의 등록과정에 적용할 경우 'Arnold', 'Toynbee'가 사전적 데이터베이스에 등록되어 있다면 도 6(a) ~ 도 6(f)까지의 과정과 도 6(m) ~ 도 6(s)의 과정이 사전적 데이터베이스에서 'Arnold'와 'Toynbee'를 예측/선택/입력하는 각각 하나의 단계로 줄어들어 사전적 등록과 입력과정이 간소화되는 장점을 가져온다. 만약 'Arnold'와 'Toynbee'가 사전적 데이터베이스에 등록되어 있지 않다면 도 6의 과정을 그대로 진행하면 된다. As seen above, if words are registered as part of the sentence registration process, this brings about the effect that words are registered in the dictionary database at the same time as sentence registration. Therefore, when the sentence registration process of this embodiment is applied to the registration process of 'Arnold J. Toynbee' of Example 3, if 'Arnold' and 'Toynbee' are registered in the dictionary database, FIGS. ) and the process of FIGS. 6 (m) to 6 (s) are reduced to one step of predicting / selecting / entering 'Arnold' and 'Toynbee' in the dictionary database, so that the dictionary registration and input process brings the advantage of simplification. If 'Arnold' and 'Toynbee' are not registered in the dictionary database, the process of FIG. 6 may be performed as is.

< 문구 및 문장예측 키입력방법의 간략화 개요><Simplified overview of phrase and sentence prediction key input method>

실시예 1, 3, 4에서 기호뿐만 아니라 공백문자(space)를 포함하는 문구 및 문장을 예측입력방법으로 입력하는 방법을 예시하였다. 이러한 문구 및 문장의 예측입력방법을 위한 키입력을 더 간편하게 하는 방법을 기술하고자 한다.In Examples 1, 3, and 4, a method of inputting phrases and sentences including not only symbols but also spaces was exemplified by the predictive input method. A method for simplifying key input for the predictive input method of such phrases and sentences will be described.

문장예측입력으로 'Who is he?'를 입력하기 위한 ambigous key sequence는 실시예 3의 방법을 따르면 식 (10-2)이다. 그리고 식 (10-3)은 식 (10-2)와 달리 (10-1)의 'Who is he?'를 구성하는 단어들의 경우 첫 글자인 'w', 'i', 'h'에 해당되는 ambiguous key만을 키입력한 ambiguous key sequence로서 단어의 첫글자에 해당하는 ambiguous key만 입력이 이루어져도 문장이 예측되는 것이다. 이는 단어예측입력방법에서 'important'를 예측하기 위해 'import'에 해당하는 ambiguous key 입력이 이루어져도 'important'뿐만 아니라 앞부분이 일치하는 'importance', 'important' 등이 사전적 데이터베이스에서 예측되도록 하는 방법과 같은 맥락이다. 식 (10-3)과 같은 간편 키입력의 핵심은 입력하고자 하는 문장을 구성하는 요소 중에서 기호와 공백문자를 제외하고 그 나머지 부분의 경우 그것들의 일부만을 입력하여도 문장이 예측되도록 하는 것이다. The ambigous key sequence for inputting 'Who is he?' as a sentence prediction input is Equation (10-2) according to the method of Example 3. Unlike equation (10-2), equation (10-3) corresponds to the first letters 'w', 'i', and 'h' in the case of words constituting 'Who is he?' in (10-1) As an ambiguous key sequence in which only the ambiguous key that corresponds to the first letter of a word is entered, the sentence is predicted. In the word prediction input method, even if an ambiguous key corresponding to 'import' is input to predict 'important', not only 'important' but also 'importance' and 'important' whose front part matches are predicted from the dictionary database. It is in the same context as the method. The key to simple key input as in Equation (10-3) is to make the sentence predictable even if only some of them are input, except for symbols and blank characters among the elements constituting the sentence to be input.

Who is he? ...(10-1) Who is he? ...(10-1)

'wxyz'-'ghi'-mno'-'Sym'-'ghi'-'pqrs'-Sym-'ghi'-'def'-'Sym' ...(10-2) 'wxyz'-'ghi'-mno'-'Sym'-'ghi'-'pqrs'-Sym-'ghi'-'def'-'Sym' ...(10-2)

'wxyz' -'Sym'-'ghi' -'Sym'-'ghi'- 'Sym'...(10-3) 'wxyz'-'Sym'-'ghi'-'Sym'-'ghi'-'Sym'...(10-3)

따라서 위와 같이 문장을 이루는 단어의 일부분만을 키입력하여도 문장이 예측되도록 하는 예측문장 추출 기준이 표 5에 명시되어 있고 이 기준을 표 3의 문장과 표 4의 ambiguous key 입력에 적용하여 데이터베이스에 등록된 표 3의 문장이 표 4의 ambiguous key 입력에 따른 예측문장으로 추출되는 과정을 설명하고자 한다. Therefore, the criteria for extracting predicted sentences are specified in Table 5 so that sentences can be predicted even if only a part of the words constituting the sentence is keyed in as above, and this criterion is applied to the sentences in Table 3 and the ambiguous key input in Table 4 and registered in the database. The process of extracting the sentences in Table 3 as predicted sentences according to the ambiguous key input in Table 4 will be explained.

< 6-I. 예측문장 추출 변수 numeric code sequence를 데이터베이스에 등록된 문장으로부터 산출>< 6-I. Calculate the predicted sentence extraction variable numeric code sequence from the sentence registered in the database>

표 3에 보이는 바와 같이 데이터베이스에 등록된 문장은 그에 해당하는 ambiguous key sequence로 표현되며 이렇게 표현된 ambiguous key sequence는 'Sym'키를 경계로 세분되는데 이렇게 세분된 것을 segment라고 하고 이들 segment를 표 3의 첫 번째 열 위에서부터 차례로 배열한다. 그런 다음 각 segment의 ambiguous key sequence를 표 1에 따라 numeric code sequence가 산출되는데 이 numeric code sequence를 표 3의 두 번째 열의 해당 segment에 기입한다. As shown in Table 3, the sentences registered in the database are represented by the corresponding ambiguous key sequence, and the ambiguous key sequence expressed in this way is subdivided at the boundary of the 'Sym' key. Arrange them sequentially from the top of the first column. Then, a numeric code sequence is calculated from the ambiguous key sequence of each segment according to Table 1, and this numeric code sequence is written in the corresponding segment of the second column of Table 3.

< 6-II. 예측문장 추출 변수 numeric code sequence를 키입력으로부터 산출>< 6-II. Calculate prediction sentence extraction variable numeric code sequence from key input>

위 문단 <6-I>에서와 마찬가지로 문장예측을 위한 키입력의 ambiguous key sequence로부터 표 1에 근거하여 numeric code sequence를 산출한 다음 해당 segment에 기입한다. As in the above paragraph <6-I>, a numeric code sequence is calculated based on Table 1 from the ambiguous key sequence of key input for sentence prediction, and then written in the relevant segment.

문단 < 6-I >에서 산출된 numeric code sequence(데이터베이스의 문장의 numeric code sequence에 해당)와 문단 < 6-II >에서 산출된 numeric code sequence(키입력의 numeric code sequence에 해당)를 표 6의 기준에 따라 비교하여 기준 1과 2를 모두 만족하면 문장예측을 위한 키입력이 데이터베이스의 문장과 부합된다고 판단하여 데이터베이스의 문장이 예측문장으로 추출되는 것이다. 위의 내용으로 표 3의 데이터베이스에 등록된 문장인 'Where are you going?'의 numeric code sequence와 표 4의 ambiguous key 입력의 numeric code sequence를 비교하여 표 4의 키입력이 표 3의 데이터베이스의 문장을 추출할 수 있는지의 여부를 결정하는 과정을 표 5의 기준을 들어 설명하고자 한다.The numeric code sequence calculated in paragraph <6-I> (corresponding to the numeric code sequence of the database sentence) and the numeric code sequence calculated in paragraph <6-II> (corresponding to the numeric code sequence of key input) are shown in Table 6. When the criteria are compared and both criteria 1 and 2 are satisfied, it is determined that the key input for sentence prediction coincides with the sentence in the database, and the sentence in the database is extracted as the predicted sentence. With the above contents, the numeric code sequence of 'Where are you going?', a sentence registered in the database of Table 3, and the numeric code sequence of the ambiguous key input of Table 4 were compared, and the key input of Table 4 was the sentence of the database of Table 3. The process of determining whether or not can be extracted will be described by referring to the criteria in Table 5.

즉, 표 4의 key sequence 1(이하 'A'라 지칭)의 numeric code sequence과 표 3의 문장(데이터베이스에 등록된 문장 - 이하 'B'라 지칭)을 표 5의 기준에 따라 비교하면 다음과 같다. In other words, comparing the numeric code sequence of key sequence 1 (hereinafter referred to as 'A') in Table 4 and the sentences in Table 3 (sentences registered in the database - hereinafter referred to as 'B') according to the criteria in Table 5, the following same.

기준 1에 의거하여 각 segment 별로 A와 B의 numeric code sequence의 자릿수를 비교할 때 첫 번째 segment의 경우 B의 numeric code sequence는 '93272'이므로 자릿수가 5이고 A의 numeric code sequence가 '932'로서 자릿수가 3이 되어 B의 numeric code sequence 자릿수보다 작아서 기준 만족한다. 이하 2번째 segment에서 7번째 segment까지 모두 A의 numeric code sequence 자릿수가 B의 numeric code sequence의 자릿수보다 작거나 같아서 기준 만족한다. 마지막으로 8번째 segment는 키입력의 numeric code sequence가 없으므로 자릿수가 0 에 해당하고 데이터베이스 문장의 numeric code sequence가 '0'이여서 자릿수가 1에 해당하여 기준 1이 충족된다. When comparing the number of digits of the numeric code sequences of A and B for each segment based on standard 1, in the case of the first segment, the numeric code sequence of B is '93272', so the number of digits is 5, and the numeric code sequence of A is '932', the number of digits becomes 3, which is smaller than the number of digits in the numeric code sequence of B, so it satisfies the standard. Below, from the 2nd segment to the 7th segment, the number of digits of the numeric code sequence of A is less than or equal to the number of digits of the numeric code sequence of B, and satisfies the criteria. Finally, in the 8th segment, since there is no numeric code sequence of key input, the number of digits corresponds to 0, and since the numeric code sequence of the database sentence is '0', the number of digits corresponds to 1, so criterion 1 is satisfied.

기준 2에 의거하여 각 segment 별로 A와 B의 numeric code sequence가 앞에서부터 일치하는지 비교할 때 첫 번째 segment의 경우 B의 numeric code sequence는 '93272'이고 A의 numeric code sequence는 '932'이므로 앞에서부터 일치하므로 기준 만족한다. 이어서 두 번째 segment부터 7번째 segment까지 비교할 때 A의 numeric code sequence가 B의 numeric code sequence와 모두 앞에서부터 일치하므로 기준을 만족한다. 그리고 8번째 segment의 경우 키입력의 number code sequence가 없으므로 기준을 만족하므로 기준 2도 충족한다. 따라서 표 4의 키입력에 해당하는 key sequence 1은 표 5의 기준을 만족하여 데이터베이스로부터 'Where are you going?'을 예측문장으로 추출하여 선택/입력이 가능하게 되는 것이다. Based on criterion 2, when comparing whether the numeric code sequences of A and B for each segment match from the beginning, in the case of the first segment, the numeric code sequence of B is '93272' and the numeric code sequence of A is '932', so they match from the beginning. Therefore, it satisfies the criterion. Then, when comparing the second segment to the seventh segment, the numeric code sequence of A matches the numeric code sequence of B from the beginning, so the criterion is satisfied. And in the case of the 8th segment, since there is no number code sequence of key input, it satisfies the criterion, so criterion 2 is also satisfied. Therefore, key sequence 1 corresponding to the key input of Table 4 satisfies the criteria of Table 5, and 'Where are you going?' is extracted from the database as a prediction sentence, and selection/input is possible.

위에서 표 4의 key sequence 1을 데이터베이스의 문장과 비교한 것처럼 표 4의 key sequence 2를 표 3의 문장 'Where are you going?'와 비교할 때 표 3의 문장은 8번째 segment까지만 있는데 반해 key sequence 2는 9번째 segment도 있으므로 기준 2의 조건이 충족되지 않으므로 'Where are you going?'을 예측문장으로 추출할 수 없게 된다. Just as key sequence 1 in Table 4 was compared with the database sentence above, when key sequence 2 in Table 4 is compared with the sentence 'Where are you going?' in Table 3, the sentence in Table 3 is only up to the 8th segment, whereas key sequence 2 Since there is also a ninth segment, the condition of criterion 2 is not satisfied, so 'Where are you going?' cannot be extracted as a prediction sentence.

Where are you going?Where are you going? ambiguous key sequenceambiguous key sequence number code sequencenumber code sequence SegmentSegment 'wxyz'-'ghi'-'def'-'pqrs'-'def'-'wxyz'-'ghi'-'def'-'pqrs'-'def'- 9327293272 1st1st 'Sym'-'Sym' - 00 2nd2nd 'abc'-'pqrs'-'def''abc'-'pqrs'-'def' 172172 3rd3rd 'Sym''Sym' 00 4th4th 'wxyz'-'mno'-'tuv''wxyz'-'mno'-'tuv' 968968 5th5th 'Sym''Sym' 00 6th6th 'ghi'-'mno'-'ghi'-'mno'-'ghi''ghi'-'mno'-'ghi'-'mno'-'ghi' 3636336363 7th7th 'Sym''Sym' 00 8th8th

key sequence 1key sequence 1 key sequence 2key sequence 2 ambiguous key sequenceambiguous key sequence number code sequencenumber code sequence SegmentSegment ambiguous key sequenceambiguous key sequence number code sequencenumber code sequence 'wxyz'-'ghi'-'def''wxyz'-'ghi'-'def' 932932 1st1st 'wxyz'-'wxyz' - 99 'Sym'-'Sym' - 00 2nd2nd Sym'-Sym'- 00 'abc'-'pqrs'-'def''abc'-'pqrs'-'def' 172172 3rd3rd 'abc'-'abc' - 1One 'Sym''Sym' 00 4th4th Sym'Sym' 00 'wxyz'-'mno'-'tuv''wxyz'-'mno'-'tuv' 968968 5th5th 'wxyz'-'mno'-'tuv''wxyz'-'mno'-'tuv' 968968 'Sym''Sym' 00 6th6th Sym'-Sym'- 00 'ghi'-'mno'-'ghi''ghi'-'mno'-'ghi' 363363 7th7th 'ghi'-''ghi'-' 33 8th8th 'Sym'-'Sym' - 00 9th9th 'abc'-'abc' - 1One


기준 1

criterion 1

각 segment에서 number code sequence의 자릿수를 비교할 때
키입력의 number code sequence의 자릿수가
데이터베이스 문장의 number code sequence의 자릿수가 작거나 같아야 한다.
(단 segment에 number code sequence가 없는 경우 자릿수를 0(zero)으로 취급하여 비교한다.)

When comparing the number of digits of the number code sequence in each segment
The number of digits in the number code sequence of the key input
The number of digits in the number code sequence of the database sentence must be less than or equal to.
(However, if there is no number code sequence in the segment, the number of digits is treated as 0 (zero) and compared.)

기준 2

criterion 2

기준 1을 충족할 때,
각 segment에서
키입력의 number code sequence가
데이터베이스 문장의 number code sequence와 앞에서부터 비교하여 일치해야 한다.
(단 키입력의 number code sequence가 없는 경우 기준 2를 충족한다.)

When criterion 1 is met,
in each segment
The number code sequence of key input
It must match the number code sequence of the database sentence by comparing it from the beginning.
(However, if there is no number code sequence of key input, criterion 2 is satisfied.)

key sequence 3key sequence 3 key sequence 4key sequence 4 ambiguous key sequenceambiguous key sequence number code sequencenumber code sequence SegmentSegment ambiguous key sequenceambiguous key sequence number code sequencenumber code sequence 'wxyz'-'wxyz' - 932932 1st1st 'wxyz'-'wxyz' - 99 'Sym'-'Sym' - 00 2nd2nd Sym'-Sym'- 00 'abc'-''abc'-' 172172 3rd3rd 'abc'-'abc' - 1One 'Sym'-'Sym' - 00 4th4th Sym'Sym' 00 'wxyz'-''wxyz'-' 968968 5th5th 'wxyz'-'mno'-'tuv''wxyz'-'mno'-'tuv' 968968 'Sym'-'Sym' - 00 6th6th 'ghi'-'ghi' - 33 7th7th

이상에서 살 펴본 표 5의 기준을 적용하여 표 6에 보여지는 key sequence 3과 key sequence 4는 표 3의 문장(데이터베이스의 문장으로 가정)과 비교하였을 때 표 5의 기준을 만족하므로 key sequence 3과 key sequence 4는 모두 'Where are you going?'을 데이터베이스에서 예측문장으로 추출하여 선택/입력될 수 있게 하는 것이다. 즉 'Where are you going?'의 각 단어의 첫 글자만을 입력하여도 예측문장으로 추출될 수 있고(key sequence 3의 경우) 심지어는 문장의 중간 'you'에 해당하는 ambiguous key 입력이 이루어진 상태에서도(key sequence 4의 경우) 'Where are you going?'이 예측문장으로 추측되어 선택/입력되는 것이다. 이러한 편리성을 위한 간략 키입력을 구현하기 위해서는 데이터베이스에서 예측문장을 추출하는 과정에 표 5의 기준을 적용하면 문장의 일부만의 입력으로도 예측문장의 추출이 가능해지므로 간략 키입력의 구현이 이루어지는 것이다. By applying the criteria of Table 5 examined above, key sequence 3 and key sequence 4 shown in Table 6 are compared with the sentences in Table 3 (assumed to be database sentences), so they satisfy the criteria of Table 5, so key sequence 3 and key sequence 4 Key sequence 4 extracts 'Where are you going?' as prediction sentences from the database so that they can be selected/input. That is, even if only the first letter of each word of 'Where are you going?' is input, it can be extracted as a prediction sentence (in the case of key sequence 3), and even when an ambiguous key corresponding to 'you' is input in the middle of the sentence (In the case of key sequence 4) 'Where are you going?' is guessed as a prediction sentence and selected/input. In order to implement simple key input for this convenience, if the criteria of Table 5 are applied to the process of extracting prediction sentences from the database, it is possible to extract prediction sentences even with only part of the sentence, so simple key input is implemented. .

< 간단한 웹주소 입력><Enter a simple web address>

실시예 6에 설명된 문장예측입력방법을 웹주소 입력에도 적용할 수 있다. 일례로 "www.fda.gov"라는 웹주소 문구를 입력하기 위해는 일반적으로 식 (11)로 표시되는 키입력이 이루어져야 한다.The sentence prediction input method described in Example 6 can also be applied to web address input. For example, in order to input the web address phrase "www.fda.gov", a key input represented by Equation (11) must be performed.

'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'- 'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-

'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ....(11) 'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ....(11)

하지만 실시예 6의 문장예측입력방법의 간략입력방식을 적용하면 식 (12)에 해당하는 키입력으로도 'www.fda.gov'가 사전적 데이터베이스로부터 추출되어 선택/입력 가능해지는 것이다.However, if the simple input method of the sentence prediction input method of Example 6 is applied, 'www.fda.gov' is extracted from the dictionary database and can be selected/inputted even with a key input corresponding to Equation (12).

'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ....(12) 'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' ....(12)

웹주소는 일반적으로 'www.'로 시작하므로 식 (12)과 같이 키입력되어도 'www.fda.gov'가 사전적 데이터베이스에서 추출되어 입력될 수 있다.Since a web address generally starts with 'www.', 'www.fda.gov' can be extracted from the dictionary database and entered even if keyed in as shown in Equation (12).

< 예측입력방법에 의한 인터넷 검색 및 사전적 데이터베이스 활용 >< Internet search and dictionary database utilization by predictive input method >

실시예 7까지 문구 혹은 문장예측입력방법이 사전적 데이터베이스로부터 문장을 추출하는 과정을 거쳐서 입력되었다. 그리고 단어예측입력방법은 키의 갯수가 한정된 모바일기기용 입력방법으로 사용되어 왔다. 이러한 모바일기기의 경우 대부분 인터넷에 연결되어 있으므로 단어예측입력방법을 위한 사전적 데이테베이스를 인터넷 서버에 저장된 것을 이용하면 모바일기기에 내장된 사전적 데이터베이스를 이용하는 것보다 효율적이다. 단어의 경우는 수 메가바이트 정도의 메모리로 사전적 데이트베이스를 구축할 수 있지만 문장의 경우는 이보다 훨씬 큰 메모리 용량이 필요하여 모바일기기에 데이터베이스를 저장하기 보다 인터넷 서버의 메모리를 이용하는 것이 유리하고 더욱이 데이터베이스에서 데이터를 추출하는 query 과정도 인터넷 서버의 고성능 프로세서를 이용하는 것이 모바일기기에서 query과정을 수행하는 것보다 입력과정을 신속하게 처리할 수 있게 된다. 이는 모바일 기기의 인터넷 전송속도가 초당 gigabyte에 이르게 되어 처리결과를 인터넷서버에서 모바일기기에 전달하는 과정에 실시간에 가깝게 되므로 굳이 데이터베이스를 모바일기기에 가지고 있을 필요가 없게 되는 것이다. Until Example 7, the phrase or sentence prediction input method was input through the process of extracting the sentence from the dictionary database. In addition, the word prediction input method has been used as an input method for mobile devices with a limited number of keys. Since most of these mobile devices are connected to the Internet, using a dictionary database stored in an Internet server for a word prediction input method is more efficient than using a dictionary database built into the mobile device. In the case of words, a dictionary database can be built with a memory of several megabytes, but in the case of sentences, a much larger memory capacity is required, so it is advantageous to use the memory of an Internet server rather than storing a database in a mobile device. In the query process of extracting data from the database, using the high-performance processor of the Internet server can process the input process more quickly than performing the query process in a mobile device. This means that the mobile device's Internet transmission speed reaches gigabytes per second, and the process of transferring the processing result from the Internet server to the mobile device becomes close to real time, so there is no need to have a database in the mobile device.

인터넷 검색엔진 google, yahoo, bing 등의 검색에 문장예측입력방법을 적용할 수 있게 되면 스마트워치와 같이 키의 갯수가 제한되어 일반적인 입력방법으로는 입력이 어려운 경우에도 쉽게 검색할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 다만 이를 위해서 각 검색엔진이 구축하고 있는 데이터베이스의 인덱스(index)를 표 7에 보이는 바와 같이 구축되어야 한다. 즉 단어(구절, 웹주소, 문장 등)에 해당하는 인덱스가 일반적인 string code뿐만 아니라 ambiguous key sequence로도 구축되어야 한다. 표 7의 numeric code sequence는 표 1에 근거하여 산출된 것이므로 표 1의 내용이 변경되면 그에 따라 변경되어야 한다.If the sentence prediction input method can be applied to searches of Internet search engines such as google, yahoo, and bing, it provides a way to easily search even when it is difficult to input with general input methods due to the limited number of keys, such as in smart watches. is to do However, for this, the index of the database that each search engine is building must be built as shown in Table 7. That is, indexes corresponding to words (phrases, web addresses, sentences, etc.) must be constructed not only with general string codes but also with ambiguous key sequences. Since the numeric code sequence in Table 7 is calculated based on Table 1, it should be changed accordingly if the contents of Table 1 are changed.

string codestring code ambiguous key sequenceambiguous key sequence numeric code sequence
according to
표 1
numeric code sequence
according to
Table 1
"www.fda.gov""www.fda.gov" 'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv''wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' '99902210368''99902210368' "www.efa.gov.in""www.efa.gov.in" 'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi','mno','tuv'-'Sym'-'ghi','mno''wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'Sym'-'def'-'def'-'abc'-'Sym'-'ghi','mno','tuv'-'Sym'-'ghi ','mno' '99902210368036''99902210368036' "We will be back.""We will be back." 'wxyz'-'def'-'Sym'-'wxyz'-'ghi'-'jkl'-'jkl'-'Sym'-'abc'-'def'-'Sym'-'abc'-'abc'-'abc'-'jkl']'wxyz'-'def'-'Sym'-'wxyz'-'ghi'-'jkl'-'jkl'-'Sym'-'abc'-'def'-'Sym'-'abc'-'abc '-'abc'-'jkl'] '920934401201114''920934401201114'

표 7과 같이 검색엔진의 데이터베이스가 구축되어 있을 경우 검색 프로그램의 입력창에 식 (13)에 해당하는 ambiguous 키입력이 이루어지고 실행되면 도 8에 보이는 바와 같이 미국 식약청 홈페이지 사이트가 연결될 수 있는 링크(link) 아이템 목록이 보여 자판영역에 표시되는 주소('www.fda.gov')를 선택하거나 아니면 화면상에 표시되는 목록 사이트(site) 중에서 'www.fda.gov'를 터치하여 선택하면 되는 것이다. As shown in Table 7, when the search engine database is built, an ambiguous key input corresponding to equation (13) is made in the input window of the search program and when executed, a link to the US Food and Drug Administration homepage site as shown in FIG. 8 ( link) You can select the address ('www.fda.gov') displayed in the keyboard area when the list of items is displayed, or select 'www.fda.gov' by touching 'www.fda.gov' among the list sites displayed on the screen. .

'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'sym'-'def'-'def'-'abc'-'sym'-'ghi'-'mno'-'tuv' 'wxyz'-'wxyz'-'wxyz'-'sym'-'def'-'def'-'abc'-'sym'-'ghi'-'mno'-'tuv'

... (13) ... (13)

이와 같이 도 1에 보이는 자판으로도 인터넷 사이트를 쉽게 연결할 수 있으며 심지어 문장입력도 쉽게 이루어질 수 있는 것이다. 현재 스마트폰의 차세대 모바일 기기로 주목받고 있는 스마트워치에서도 인터넷 검색, 일상적으로 사용되는 문장의 입력, 심지어 비밀번호의 입력도 스마트폰과 차이 없이 쉽게 이루어지게 되는 것이다.As such, even with the keyboard shown in FIG. 1, Internet sites can be easily connected and even text input can be easily performed. Even on a smart watch, which is currently drawing attention as a next-generation mobile device of a smartphone, internet search, input of everyday sentences, and even password input are easily performed without any difference from smartphones.

<터치방식의 기기와 누름방식의 기기에의 비확정키 자판의 적용><Application of non-deterministic key keyboard to touch-type devices and push-type devices>

이상의 실시예에서 살펴 본 문장예측입력방법은 화면 터치방식의 키입력에 대해서 살펴 보았는데 누름방식의 키패드에 적용하여도 실행될 수 있다. 단지 차이점이라 하면 터치방식의 경우에는 드래그 동작에 예측단어를 선택하는 기능을 부여하여 키를 터치하는 것은 ambiguous key input이고 드래그 동작은 예측단어 혹은 예측문장 선택/입력 기능을 담당하여 구분이 된다. 하지만 키패드 누름입력 방식에서는 드래그 동작이 불가능하므로 대신에 길게 누르는 동작으로 드래그 동작을 대체하면 본 발명의 문장예측입력방법을 누룸키를 갖는 키패드에서도 적용할 수 있다.Although the sentence prediction input method examined in the above embodiments has been examined for key input of a screen touch method, it can be executed even when applied to a press-type keypad. The only difference is that in the case of the touch method, the function of selecting a predicted word is given to the drag operation, and touching the key is an ambiguous key input, and the drag operation is in charge of selecting/inputting the predicted word or predicted sentence, and is distinguished. However, since the drag operation is impossible in the keypad press input method, if the drag operation is replaced with a long press operation, the sentence prediction input method of the present invention can be applied to a keypad having a press key.

본 발명의 문장예측입력방식을 위해서 기호나 공백문자를 문자처럼 ambiguous key에 지정하여 입력하도록 하였다. 하지만 공백문자의 경우 별도의 ambiquous key를 가지지 않고 키를 터치한 상태에서 드래그하여 그 키에 지정된 문자와 공백문자를 동시에 입력하는 기능을 담당하게 하여 키의 갯수를 줄일 수 있게 된다. 즉 'abc' ambiguous key를 터치한 상태에서 일정한 거리 이상을 움직일 경우 'abc'-'Sym'key를 입력하는 것과 같은 기능을 담당하게 하는 것이다. 이 경우 'abc'키를 터치한 후 드래그하는 동작으로 예측단어(문장)을 선택/입력하는 기능은 다른 방법으로 구현되어야 한다.For the sentence prediction input method of the present invention, a symbol or a blank character is designated and inputted as an ambiguous key like a character. However, in the case of a space character, it does not have a separate ambiquous key, and it is possible to reduce the number of keys by dragging a key in a state of touching it and taking charge of inputting a character designated for the key and a space character at the same time. That is, when the 'abc' ambiguous key is touched and moved over a certain distance, the same function as 'abc'-'Sym' key is input. In this case, the function of selecting/inputting a prediction word (sentence) by touching and dragging the 'abc' key must be implemented in a different way.

< 비확정키를 이용한 비확정 검색에서 검색 내용의 표시 우선순위>< Display priority of search contents in non-confirmed search using non-confirmed keys>

실시예 8에서 살펴 본 바와 같이 본 발명의 비확정키를 이용한 입력시스템의 활용은 인터넷 검색과 같이 사용자의 기기에 ambiguous 입력에 대한 단어, 문장 및 구절의 데이터베이스가 존재하지 않고 대신 검색하고자 하는 검색 엔진에 데이터베이스가 존재하는 경우에도 입력시스템으로 활용될 수 있다. 다만 실시예 8에서 본 바와 같이 인터넷 검색의 경우 예상되는 검색 내용이 사용자 데이터베이스에 등록된 한 정된 내용과 달리 그 양을 예측할 수 없으므로 검색의 효율성을 높이기 위해 비확정 키입력에 대하여 추출되는 검색의 내용을 아래와 같은 순서로 추출하여 보여주는 것이 바람직하다. 즉 실시예 6에서 비확정키 입력에 따른 ambiguous key sequence에 대하여 추출되는 문구열(string code)이 다음의 우선 순위에 따라 추출되도록 하는 것이다.As reviewed in Example 8, the use of the input system using non-deterministic keys of the present invention is a search engine that does not have a database of words, sentences, and phrases for ambiguous input in the user's device, such as Internet search, but instead Even if a database exists in the database, it can be used as an input system. However, as seen in Example 8, in the case of Internet search, unlike the limited contents registered in the user database, the amount of expected search contents cannot be predicted, so search contents extracted for non-determined key inputs to increase search efficiency. It is desirable to extract and display in the following order. That is, in Example 6, a string code extracted for an ambiguous key sequence according to a non-deterministic key input is extracted according to the following priority order.

우선 순위 1 : Priority 1:

검색되는 내용에 해당하는 number code sequence가 입력된 number code sequence와 정확히 일치하는 경우 우선적으로 추출한다.If the number code sequence corresponding to the searched content exactly matches the input number code sequence, it is extracted first.

우선 순위 2 : Priority 2:

검색되는 내용에 해당하는 number code sequence가 입력된 number code sequence와 정확히 일치하지 않으나The number code sequence corresponding to the searched content does not exactly match the input number code sequence.

표 5의 기준과 맞는 경우 우선적으로 추출한다. If it meets the criteria in Table 5, it is extracted preferentially.

다음 표 7을 참고하여 위의 우선 순위에 따른 추출을 살펴보면 key sequence 3에 따른 비확정키 입력이 이루어진 경우 추출되는 문장은 표 5의 기준에 따라 추출문장 1~3 모두 가능하지만 그 중에서 우선 순위 1에 따라 추출문장 3이 최우선으로 표시되고 추출문장 2와 3이 차례대로 표시되도록 하여 사용자가 선택할 수 있도록 한다. 만약 하나의 추출문장만이 표시된다면 추출문장 3만이 표시되도록 하는 것이다. 그리고 key sequence 2에 따라 비확정키 입력이 이루어지면 표 5의 기준에 따라 추출문장 2와 3이 추출되고 그 중에서 추출문장 2가 우선적으로 표시된다. 따라서 key sequence 3은 문장의 마지막 단어인 'United'의 'U'에 해당하는 비확정키 'tuv'를 입력해도 전체 문장 'My name is United.'를 추출할 수 있지만 추출내용 중에 추출문장 2와 3이 검색되는 경우에는 'United'의 나머지 문자에 대해서 순차적으로 입력하여 추출된 검색 내용이 많아서 그 중에서 선별해야 하는 과정을 생략할 수 있게 되는 것이다.Looking at the extraction according to the above priority order with reference to Table 7 below, when a non-deterministic key input is made according to key sequence 3, the extracted sentences can be extracted according to the criteria of Table 5, but all sentences 1 to 3 are possible. According to this, the extracted sentence 3 is displayed as the highest priority, and the extracted sentences 2 and 3 are displayed in order so that the user can select them. If only one extracted sentence is displayed, only extracted sentence 3 is displayed. And when non-confirmed key input is made according to key sequence 2, extracted sentences 2 and 3 are extracted according to the criteria of Table 5, and extracted sentence 2 is displayed preferentially among them. Therefore, in key sequence 3, the entire sentence 'My name is United.' When 3 is searched, the remaining characters of 'United' are entered sequentially and there are many extracted search contents, so the process of selecting among them can be omitted.

추출문장 1
extract sentence 1
MyMy namename isis UnitedUnited ..
My name is United.My name is United. 추출문장 2
extract sentence 2
MyMy namename isis UniUni ..
My name is Uni.My name is Uni. 추출문장 3
extract sentence 3
MyMy namename isis UU ..
My name is U.My name is U. key sequence 1key sequence 1 'mno'-
'wxyz'
'mno' -
'wxyz'
'Sym''Sym' 'mno'-
'abc'-
'mno' -
'abc' -
'Sym''Sym' 'ghi'-
'pqrs'
'ghi' -
'pqrs'
'Sym''Sym' 'tuv'-
'mno'-
'ghi'-
'tuv'-
'def'-
'def'
'tuv' -
'mno' -
'ghi' -
'tuv' -
'def' -
'def'
'Sym''Sym'
key sequence 2key sequence 2 'mno'-
'wxyz'
'mno' -
'wxyz'
'Sym''Sym' 'mno'-
'abc'-
'mno' -
'abc' -
'Sym''Sym' 'ghi'-
'pqrs'
'ghi' -
'pqrs'
'Sym''Sym' ''tuv'-
'mno'-
'ghi'-
''tuv'-
'mno' -
'ghi' -
'Sym''Sym'
key sequence 3key sequence 3 'mno'-
'wxyz'
'mno' -
'wxyz'
'Sym''Sym' 'mno'-
'abc'-
'mno' -
'abc' -
'Sym''Sym' 'ghi'-
'pqrs'
'ghi' -
'pqrs'
'Sym''Sym' 'tuv''tuv' 'Sym''Sym'

< 기호와 '공백문자'('space')가 지정된 'sym'키와 메뉴(확장)키를 갖는 9키 자판의 구성과 장점><Composition and advantages of 9-key keyboard with 'sym' key and menu (expansion) key with symbols and 'space' ('space') designated >

도 10은 비확정 검색을 입력을 위한 원형 자판 및 자판 배열을 보여주고 있다. 이 자판의 특징은 메뉴키와 'Sym'키을 별도로 가지고 있는 것이며 문자키의 배열은 qwerty keyboard의 배열을 유지하고 있으며 상단의 문자키는 3개로 구분되어 'qwer', 'tyu', 'iop'의 3개의 비확정키를 가지고 있다. 중단과 하단은 각각 2개의 키로 구성되어 qwerty keyboard의 자음배열을 좌우로 양분한 구성이다. 더욱이 숫자도 문자키에 지정되어 있는데 '0'과 '5'는 'qwer'키에 함께 지정되어 있고, '1'과 '6'은 'tyu'키에 함께 지정되어 있다. 즉 키에 보여지는 숫자와 이 숫자에 '5'를 더한 숫자가 함께 각각의 키에 지정되어 숫자를 위한 별도의 키가 없어도 숫자의 검색이 가능하도록 한 것이다. 그리고 'Sym'키는 '공백문자'('space')를 포함하여 표 2의 numeric code '0'에 해당되는 기호를 포함한다. 그리고 이 자판의 'menu'키는 다양한 기능을 수행하게 되는데 그 중의 하나가 이 키를 터치하면 도 10(b)에 보이는 바와 같이 'category(,)'키를 활성화시켜 구문 혹은 문장 추출을 보다 용이하게 하는 기능을 수행한다.10 shows a circular keyboard and keyboard layout for inputting a non-confirmed search. The feature of this keyboard is that it has a menu key and a 'Sym' key separately, and the layout of the character keys maintains the layout of the qwerty keyboard, and the character keys at the top are divided into three, representing 'qwer', 'tyu', and 'iop'. It has 3 non-deterministic keys. The middle and bottom are composed of two keys each, and the consonant arrangement of the qwerty keyboard is divided into left and right sides. Moreover, numbers are also assigned to character keys. '0' and '5' are assigned together to the 'qwer' key, and '1' and '6' are assigned to the 'tyu' key together. That is, the number shown on the key and the number obtained by adding '5' to this number are assigned to each key so that the number can be searched without a separate key for the number. And the 'Sym' key includes the symbol corresponding to the numeric code '0' in Table 2, including the 'space' ('space'). In addition, the 'menu' key of this keyboard performs various functions. When one of them touches this key, the 'category (,)' key is activated as shown in FIG. 10 (b), making it easier to extract phrases or sentences. perform a function that makes

다음은 미국 우편주소의 데이터베이스를 검색하기 위해 'category'키를 이용하여 비확정키 입력이 이루어지는 과정을 설명한다. 도 11은 미국 시카고의 주소록의 일부분을 보여주고 있다. 주소 표기를 명확하게 하기 위해 '공백문자'('space')를 도 11에서는 '-'(hyphen)으로 표시하고 있다. 표 11에 보여지는 주소에서 '-'(hyphen)을 '공백문자'('space')로 변환하여 실제로 사용 되는대로 표시하면 아래와 같다. The following describes a process in which a non-confirmed key is entered using the 'category' key to search a database of US postal addresses. 11 shows a part of an address book in Chicago, USA. In order to clearly indicate the address, the 'space' ('space') is indicated by '-' (hyphen) in FIG. 11 . In the addresses shown in Table 11, '-' (hyphen) is converted to 'space' ('space') and displayed as actually used, as shown below.

1723 WEST 107TH STREET,1723 WEST 107TH STREET,

City of Chicago, ILCity of Chicago, IL

6064360643

위의 주소를 검색하기 위해서는 일렬로 주소를 다음과 같이 배열하게 되는데 ','(comma)로 표시되는 구분된 주소는 주소의 구분을 용이하게 하기 위한 '구역구분' 기호이다.To search for the above addresses, the addresses are arranged in a row as follows. The separated addresses indicated by ',' (comma) are 'zone separator' symbols to facilitate address identification.

1723 WEST 107TH STREET, City of Chicago, IL 60643 1723 WEST 107TH STREET, City of Chicago, IL 60643

따라서 이러한 '구역구분'기호 ','(comma)를 단순한 기호로서가 아니라 도 11의 구분기호 'category'키로 적용하여 입력하면 이 주소를 검색하기 위한 비확정(ambiguous)키 입력은 식 (14) 같이 이루어질 수도 있는데 특이한 점은 'category'(,)키를 이용하면 비확정(ambiguous)키 입력을 표 5의 기준에 따른 간단한 입력보다도 더욱 축약되어 검색이 용이하게 되는 이점을 가져오게 된다. 즉 category키 입력으로 'STREET'에 해당되는 비확정키 입력이 이루어지지 않아도 category키 다음에 입력되는 비확정키가 도시를 나타내는 'City of Chicago'의 첫 문자에 해당됨을 알려주어 'STREET'에 해당되는 비확정키 입력이 생략되어도 주소 검색이 가능하게 되는 것이다. 다만 category키를 활용하기 위해서는 검색 내용이 이러한 규칙에 따라 검색되어야 하는 규정이 미리 설정되어야 한다는 한계가 있다. 하지만 이러한 규칙이 설정되어 있다면 도 11에 보여지는 자판의 구성과 같이 category키를 활용할 수 있다. 다음의 실시예 13은 도 11에 보여지는 자판구성의 category키가 실제로 활용되는 검색을 설명한다.Therefore, if such a 'zone separator' symbol ',' (comma) is applied and entered as the separator 'category' key in FIG. The peculiarity is that when the 'category' (,) key is used, an ambiguous key input is more abbreviated than a simple input according to the criteria of Table 5, resulting in an advantage of easy search. In other words, even if the non-confirmed key corresponding to 'STREET' is not entered by inputting the category key, it informs that the non-confirmed key entered after the category key corresponds to the first letter of 'City of Chicago', which corresponds to 'STREET'. Even if the input of the non-confirmed key is omitted, the address search is possible. However, in order to utilize the category key, there is a limitation that the search content must be searched according to these rules must be set in advance. However, if these rules are set, the category key can be used as shown in the configuration of the keyboard shown in FIG. The following embodiment 13 describes a search in which the category key of the keyboard configuration shown in FIG. 11 is actually utilized.

'1tuy'-'2iop'-'2iop'-'3asdf'- : '1723''1tuy'-'2iop'-'2iop'-'3asdf'- : '1723'

'sym'- : 'sym' - :

'0qwer'- : 'W'(est)'0qwer' - : 'W' (est)

'sym'-'sym' -

'1tyu'-'0qwer'-'2iop'-'1tyu'-'ghjkl'- : '107TH''1tyu'-'0qwer'-'2iop'-'1tyu'-'ghjkl'- : '107TH'

'category'-'category' -

'4zxcv'- : 'C'(ity)'4zxcv' - : 'C' (ity)

'sym'- : 'sym' - :

'2iop'- : 'o'(f)'2iop' - : 'o' (f)

'sym'-'sym' -

'4zxcv' : 'C'(hicago) ... (14)'4zxcv' : 'C' (hicago)... (14)

실시예 12에서 살펴 본 'category'키의 장점은 검색하고자 하는 문장 혹은 문구가 이어지지 않는 구조를 가져도 된다는 장점이다. 그리고 일반적으로 인터넷 검색에서 두 개의 단어를 연결하는 'space'는 문장에서의 'space'와 달리 두 단어가 문장 내에서 인접한 것을 의미하는 것이 아니라 문장 혹은 구절이 두 단어를 동시에 포함하고 있는 것을 의미하여서 두 의미의 차이를 'sentence-space'와 'search-space'로 구분하고자 한다. 즉 'sentence-space'키는 두 개의 단어가 'sentence-space'로 구분되는 경우는 검색할 때 두 단어가 인접하게 붙어 있는 구절 혹은 문장을 추출하는 것이고, 'search-space'로 구분되는 두 개의 단어의 경우는 두 단어를 포함하는 문장과 구절이 추출되는 것이다. The advantage of the 'category' key examined in Example 12 is that it can have a structure in which sentences or phrases to be searched are not connected. In general, the 'space' connecting two words in Internet search means that the sentence or phrase contains both words at the same time, not that the two words are adjacent in the sentence, unlike the 'space' in the sentence. The difference between the two meanings is to be divided into 'sentence-space' and 'search-space'. That is, the 'sentence-space' key extracts phrases or sentences in which two words are adjacently attached when searching when two words are separated by 'sentence-space', and two words separated by 'search-space'. In the case of words, sentences and phrases containing two words are extracted.

이렇게 'space'키를 'sentence-space'키와 'search-space'키로 구분하게 될 때 얻어지는 장점은 추출하고자 하는 문장 혹은 구절을 정확하게 검색할 수 있도록 하기 위함이다. 예를 들면 음악 검색에 있어서 음악 타이들 "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)"를 검색하고자 한다면 이 타이틀에 해당하는 key sequence를 전부 입력하기 보다는'Nocturnes'과 'Chopin'에 해당하는 key sequence를 'search-space'로 결합하여 입력하면 된다. 하지만 "chopin nocturnes"라는 구절을 정확히 검색하기 위해서는 key sequence가 'Chopin'과 'Nocturnes'에 해당하는 key sequence가 'sentence-space'로 연결되어 있어야 "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)"가 배제된 "chopin nocturnes" 구절만이 추출되어 예측문장의 갯수가 작아져서 예측문장의 선택/입력이 보다 더 용이하게 이루어질 수 있는 것이다.The advantage obtained when the 'space' key is divided into the 'sentence-space' key and the 'search-space' key is to accurately search for the sentence or phrase to be extracted. For example, if you want to search for the music titles "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)" in music search, enter the key sequence corresponding to 'Nocturnes' and 'Chopin' instead of entering all the key sequences corresponding to this title. Search-space' and input. However, in order to accurately search for the phrase "chopin nocturnes", the key sequences corresponding to 'Chopin' and 'Nocturnes' must be connected in 'sentence-space' so that "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)" is excluded. Only the phrase "chopin nocturnes" is extracted, and the number of prediction sentences is reduced, so that selection/input of prediction sentences can be made more easily.

실시예 11의 규칙대로라면 검색되는 내용이 있지 않으면 검색이 되지 않으므로 이러한 경우에 'category'키를 이용하면 비확정키 입력 key sequence를 순서대로 찾을 필요가 없이 'category'키의 앞 뒤에 위치한 key sequence를 표 5의 기준에 따라 각기 검색하여 추출하는 것이다. According to the rule of Example 11, if there is no content to be searched for, search is not performed. In this case, if the 'category' key is used, there is no need to find non-deterministic key input key sequences in order, and the key sequence located before and after the 'category' key. are respectively searched and extracted according to the criteria of Table 5.

'bnm'-'iop'-'zcxv'-'tyu'-'tyu'-'qwer'-'bnm'-'qwer'-'qwer'-'asdf' ..(15-a)'b n m'-'i o p'-'z c xv'-' t yu'-'ty u '-'qwe r '-' b n m'-'qwe r '-'qw e r'- 'a s df' ..(15-a)

'category'-'category' -

'zxcv'-'ghjkl'-'iop'-'iop'-'iop'-'bnm' ...(15-b)'zx c v'-'g h jkl'-'i o p'-'io p '-' i op'-'b n m' ...(15-b)

따라서 식 15의 key sequence는 'category'키('search-space'키)로 구분된 식 15(a)와 식 15(b)의 key sequence에 해당하는 예측 단어인 "Nocturnes"와 "Chopin"로 검색되는 구문을 추출하여 사용자가 선택할 수 있도록 하는 것이다. 일 예로 "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)"은 category 키로 구분된 식 (15-a)에 해당하는 'Nocturnes'에 상응하는 key sequence를 만족하고 식 (15-b)에 해당하는 'Chopin'에 해당하는 key sequence를 만족하여 검색되는 것이다. 본 실시예의 구성에 따라 'space'키와 'and-space'키가 구분될 경우 사용자가 "Nocturnes Chopin"이라는 문구만을 검색하고자 한다면 식 15의 'category'키 대신에 'space'키가 입력된다면 "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)"와 같은 구문은 제외되고 단지 "Nocturnes Chopin"이라는 문구만이 추출되어 사용자가 쉽게 선택하거나 입력할 수 있게 되는 것이다.Therefore, the key sequence of Equation 15 is "Nocturnes" and "Chopin", which are predicted words corresponding to the key sequence of Equation 15 (a) and Equation 15 (b), separated by the 'category' key ('search-space' key). Search phrases are extracted so that the user can select them. For example, "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)" satisfies the key sequence corresponding to 'Nocturnes' corresponding to equation (15-a) separated by category key and corresponds to 'Chopin' corresponding to equation (15-b). It is searched by satisfying the corresponding key sequence. If the 'space' key and the 'and-space' key are distinguished according to the configuration of this embodiment, if the user wants to search only the phrase "Nocturnes Chopin", if the 'space' key is input instead of the 'category' key in Equation 15, " Phrases such as "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)" are excluded and only the phrase "Nocturnes Chopin" is extracted so that the user can easily select or input them.

비확정키입력을 통한 문자, 문구, 문장의 입력에 있어서 사용되는 데이터베이스는 사용자 데이터베이스와 서버 데이터베이스의 이중적 구조를 가질 수 있는데 검색의 경우는 검색엔진이 가지는 데이터베이스를 사용하게 되어 사용자의 데이터베이스를 사용할 필요가 없다. 하지만 사용자의 기기에서의 문자, 문구, 문장의 입력을 위한 비확정키 입력이 이루어질 경우 사용자 기기에 내재되어 있는 사용자 데이터베이스를 우선적으로 검색하여 입력하고자 하는 문자, 문구, 문장을 검출하도록 우선순위를 설정하는 것이 본 실시예의 구성이다. The database used for inputting characters, phrases, and sentences through non-deterministic key input can have a dual structure of a user database and a server database. In the case of search, the database of the search engine is used, so it is necessary to use the user's database. there is no However, when non-confirmed key input is made to input characters, phrases, or sentences in the user's device, priority is set to detect the characters, phrases, or sentences to be entered by first searching the user database inherent in the user device. It is the configuration of this embodiment.

< 'sym'키와 'menu'키를 별도로 가지는 자판구성과 'sym'키와 'menu'키를 동시에 수행하는 자판구성의 차이><The difference between the keyboard configuration that has the 'sym' key and the 'menu' key separately and the keyboard configuration that executes the 'sym' key and the 'menu' key at the same time>

도 10(a) 보여지는 자판형태는 '메뉴'(확장)키와 기호입력을 위한 'sym'키를 구분하여 구성되어 터치방식과 키누름 방식의 기기에 모두 적용할 수 있음에 반해 도 9에 보여지는 자판의 구성은 가운데의 검정색 키가 기호입력을 위한 'sym'키와 다양한 기능을 수행할 'menu'키를 동시해 수행하여야 하므로 터치 입력방식의 기기에는 본 발명의 비확정(ambiguous)키를 이용한 예측입력방법을 수행할 수 있지만 키 누름방식의 기기에서는 중앙의 검은색 키를 'sym'키와 'menu'키의 기능을 함께 수행하기 위해서는 누름 횟수가 증가하거나 길게 누르는 방법 등 단순한 누름 동작과 구분되는 방법을 제공해야 되는 불편함이 수반된다. 예를 들면 도 9에 보여지는 자판의 경우 터치형태의 기기에서는 중앙의 검은색 키를 단순히 터치했다 손가락을 띄었을 경우에는 'sym'키의 기능으로 사용하고, 손가락이 터치한 상태에서 '도 10b'와 같이 'category'키가 활성화되어 손가락을 'category'키로 드래그한 후 자판으로부터 손가락을 떼면 'category'키의 기능을 수행하는 'menu'키의 기능을 수행하도록 할 수 있도록 'menu'키와 'sym'키의 기능의 구분이 가능하다. 하지만 단순 누름키 방식의 키패드입력기기에서는 터치방식의 기기와 달리 터치/드래그 동작이 불가능하므로 'sym'키 기능은 단순 누름동작으로 수행하고 키 누름동작이 길게 지속되면 'menu'키의 기능을 수행하도록 구분하면 되지만 실제 길게 누름과 단순 누름 동작의 구분이 용이하지 않아 불편함을 유발함으로 도 10(a)에 보여지는 바와 같이 문자키의 갯수는 1개 줄이더라도 'menu'키를 'sym'키와 구분하여 터치 방식의 입력기기와 누름방식의 키패드 입력기기에 동일한 자판의 작동 구성을 가져갈 수 있는 장점이 있다.The keyboard type shown in FIG. 10 (a) is configured by dividing the 'menu' (extension) key and the 'sym' key for symbol input, and can be applied to both touch-type and key-press type devices, whereas in FIG. 9 The configuration of the keyboard shown is that the black key in the middle must simultaneously perform the 'sym' key for symbol input and the 'menu' key to perform various functions, so the touch input method device has the ambiguous key of the present invention It is possible to perform the predictive input method using the key press method, but in order to perform the functions of the 'sym' key and the 'menu' key together, the black key in the center is a simple pressing operation such as increasing the number of presses or long-pressing the key. It is accompanied by the inconvenience of having to provide a way to distinguish it from For example, in the case of the keyboard shown in FIG. 9, in a touch-type device, a black key in the center is simply touched, and when the finger is released, it is used as a function of the 'sym' key, and while the finger is touched, 'Fig. 10b ', the 'category' key is activated, drag your finger to the 'category' key, and then release your finger from the keyboard to perform the function of the 'menu' key that performs the function of the 'category' key. It is possible to distinguish the function of the 'sym' key. However, since touch/drag operations are not possible in keypad input devices with a simple push key method, unlike touch-type devices, the 'sym' key function is performed with a simple push motion, and the 'menu' key function is performed if the key-press motion continues for a long time. However, it is not easy to distinguish between actual long press and simple press operation, which causes inconvenience. As shown in FIG. There is an advantage in that the operation configuration of the same keyboard can be brought to a touch-type input device and a push-type keypad input device as distinguished from.

이러한 점이 도 10 보여지는 자판형태와 도 9에 보여지는 자판형태의 차이점이다. 도 10(c)는 도 10(a)의 자판을 사각형 기기에 적용한 형태로서 도 10(a)의 자판과 다른 점은 기호와 공백문자('space')가 지정된 비확정(ambiguous) 'sym'키가 아래쪽으로 배치된 점이다. This is the difference between the keyboard form shown in FIG. 10 and the keyboard form shown in FIG. 10(c) is a form in which the keyboard of FIG. 10(a) is applied to a rectangular device, and the difference from the keyboard of FIG. 10(a) is an ambiguous 'sym' with symbols and space characters ('space') designated. The point is that the keys are placed downwards.

< 비확정키 'sym'키와 'menu'키를 갖는 9키 자판을 이용하여 사용자 데이터베이스에 문장을 등록하는 방법><How to register a sentence in the user database using a 9-key keyboard with non-deterministic keys 'sym' and 'menu' keys>

실시예 5에서 보여 준 문장을 사용자 데이터베이스에 등록하는 방법을 도 10(a)에 보여지는 자판으로 수행하는 과정을 본 실시예에서 설명하고자 한다. 실시예 5에서는 자판이 10 개가 넘는 키로 구성되어 있어서 'shift'키를 포함한 다양한 기능키를 문자키 외에 지정하기가 용이하지만 도 10에 보여지는 9개로 구성된 키로는 이들 다양한 기능키를 수행하기 위해 '메뉴'(확장)키를 활용하게 된다. 이렇게 메뉴(확장)키를 활용하여 9 키만으로도 qwerty keyboard와 같은 용이한 문자입력을 수행할 수 있는 구성이 도 10의 자판이다. 일 예로서 "My name is HanAll."이라는 문장을 등록하는 과정으로 이러한 구성을 설명하고자 한다. The process of performing the method of registering the sentence shown in Example 5 in the user database with the keyboard shown in FIG. 10 (a) will be described in this embodiment. In Example 5, since the keyboard is composed of more than 10 keys, it is easy to designate various function keys, including the 'shift' key, in addition to character keys. You will use the 'Menu' (expand) key. The keyboard of FIG. 10 is a configuration that can perform easy character input such as qwerty keyboard with only 9 keys by utilizing the menu (extension) key. As an example, this configuration will be described as a process of registering the sentence "My name is HanAll."

'bnm'-'tyu'- (16a)'bn m ' - 't y u' - (16a)

'sym'- (16b)'sym' - (16b)

'bnm'-'asdf'-'bnm'-'qwer'- (16c)'b n m'-' a sdf'-'bn m '-'qw e r'- (16c)

'sym'- (16d)'sym' - (16d)

'iop'-'asdf'- (16e)' i op' - 'a s df' - (16e)

'sym'- (16f)'sym' - (16f)

'ghjkl'-'asdf'-'bnm'-'asdf'-'ghjkl'-'ghjkl'- (16g)'g h jkl'-' a sdf'-'b n m'-' a sdf'-'ghjk l '-'ghjk l'- (16g)

'sym' (16h)'sym' (16h)

도 12a는 "My name is HanAll."이라는 문장을 입력하기 위해서는 이 문장에 해당하는 식 (16)의 비확정키 key sequence가 입력된다. 하지만 데이터베이스로부터 검출되는 예측구절(문장)이 없기 때문에 도 12(a)처럼 예측단어가 자판내에 표시되지 않고 대신에 '문장등록' 가능상태를 의미하는 'REG' 표시가 'menu'키 우측에 붉은색 글씨로 표시된다. ( 'REG'가 붉은 색으로 표시되는 이유는 'menu'키를 눌러서 'REG'키를 활성화시켜야 함을 의미하는 것이다.) 이렇게 예측 문장이 없는 이유는 문장을 구성하는 단어 중에 'HanAll'이 고유명사로서 누락되었기 때문이며 만약에 'HanAll'이라는 고유명사가 데이터베이스에 등록되어 있다면 문장이 추출되어 표시되었을 것이다. 따라서 'HanAll'을 포함하는 "My name is HanAll."을 문장으로서 데이터베이스에 등록하기 위해서는 중간에 'HanAll'을 사전적 데이터베이스에 등록하는 과정도 포함되게 된다. 그리고 이러한 "My name is HanAll."을 등록하는 첫 번째 과정은 도 12(a)에 보여지는 자판 상태에서 'menu'키를 눌러주어 도 12(b)처럼 '등록'(REG)키를 활성화 시킨 다음 'REG'키를 눌러주어야 하는 것이다. In FIG. 12A, in order to input the sentence "My name is HanAll.", the non-confirmed key key sequence of Equation (16) corresponding to this sentence is input. However, since there is no predicted phrase (sentence) detected from the database, the predicted word is not displayed in the keyboard as shown in FIG. displayed in colored letters. (The reason why 'REG' is displayed in red color means that the 'REG' key must be activated by pressing the 'menu' key.) The reason there is no prediction sentence is that 'HanAll' is unique among the words constituting the sentence. This is because it was omitted as a noun, and if a proper noun called 'HanAll' was registered in the database, the sentence would have been extracted and displayed. Therefore, in order to register "My name is HanAll." including 'HanAll' in the database as a sentence, a process of registering 'HanAll' in the dictionary database is included in the middle. And the first process of registering "My name is HanAll." is to press the 'menu' key in the keyboard state shown in Figure 12 (a) to activate the 'registration' (REG) key as shown in Figure 12 (b) Then you have to press the 'REG' key.

이렇게 문장등록'(REG)키가 활성화되어 눌러주면 문장등록과정이 시작되는데 첫 번째 과정이 도 12(c)에 보이는 바와 같이 식 (16a)의 key sequence에 해당하는 문장의 첫 번째 단어인 'my'가 사전적 데이터베이스에 추출되어 나타나는데 대문자를 만들기 위해서는 'Cap'키를 눌러준다. 그러면 도 12(d)처럼 추출된 단어들이 대문자로 변경되어 추출된 단어 중에서 'My'가 지정된 키를 눌러주면 'My'가 입력된다. 이어서 식 (16b)에 해당하는 'sym'키에 대응되는 기호 및 공백문자(space) 자판이 도 12(e)처럼 나타난다. '공백문자'('space')가 지정된 키를 눌러주어 'space'의 입력이 이루어진다. 이어서 식 16(c)에 해당하는 key sequence에 대응되는 추출단어들이 도 12(f)와 같이 자판에 표시되면 'name'이 지정된 키 영역을 눌러주어 'name'을 입력하게 된다. 이어서 도 12(f)~(h)와 같이 동일한 방법으로 '공백문자'('space')와 'is' 및 추가적인 '공백문자'('space')의 입력이 마무리되면 'HanAll'을 입력해야 하는데 'my', 'name', 'is' 등과 달리 'HanAll'은 사전에 등록되어 있지 않으므로 자판에 추출단어로서 표시되지 않고 'HanAll'이 등록되어 있지않아서 등록해야 한다는 의미의 'reg'가 도 12(j)에 보여진다. 여기서 도 12(j)가 도 12(b)와 다른 점은 등록을 의미하는 표시가 'REG'가 아니라 'reg'로 소문자로 표시되어 있다는 점이다. 즉 도 12(b) 'REG'는 문장이 데이터베이스에 등록되어 있지 않아서 문장(혹은 구문) 등록과정이 진행되어야 함을 의미하고 도 12(j)의 'reg'는 단어의 등록이 시작되어야 함을 의미한다. 따라서 도 12(j)에서 'reg'가 지정된 키를 눌러주면 도 12(k)~(p)에 해당하는 단어등록과정이 진행된다. 문장등록과정 중에 수행되는 단어등록과정이 종료되면 마지막으로 식 16(h)에 해당되는 '.'(period-마침표)의 입력이 도 12(q)에 보이는 바와 같이 이루어져 'My name is HanAll.'의 입력이 이루어지게 된다. 이렇게 'My name is HanAll.'이 데이터베이스에 등록이 이루어지면 이후에 식 (16)에 해당되는 key sequence가 입력되면 추출문장으로 자판에 표시되어 선택/입력 할 수 있게되는 것이다.In this way, when the 'sentence registration' (REG) key is activated and pressed, the sentence registration process starts. As shown in FIG. 12(c), the first process is 'my ' is extracted and displayed in the dictionary database. To make a capital letter, press the 'Cap' key. Then, as shown in FIG. 12(d), the extracted words are changed to uppercase, and 'My' is input when a key designated for 'My' is pressed among the extracted words. Subsequently, a symbol and a space keyboard corresponding to the 'sym' key corresponding to Equation (16b) appear as shown in FIG. 12 (e). Input of 'space' is made by pressing the key designated with 'space' ('space'). Subsequently, when the extracted words corresponding to the key sequence corresponding to Equation 16(c) are displayed on the keyboard as shown in FIG. 12(f), 'name' is input by pressing the key area designated 'name'. 12(f) to (h), when input of 'space' ('space'), 'is' and additional 'space' ('space') is completed in the same way, 'HanAll' must be entered. Unlike 'my', 'name', 'is', etc., 'HanAll' is not registered in advance, so it is not displayed as an extracted word on the keyboard, and 'reg', which means that 'HanAll' is not registered and needs to be registered, is also helpful. 12(j). Here, a difference between FIG. 12(j) and FIG. 12(b) is that a sign indicating registration is displayed in lowercase letters as 'reg' instead of 'REG'. That is, 'REG' in FIG. 12(b) means that the sentence (or phrase) registration process should proceed because the sentence is not registered in the database, and 'reg' in FIG. 12(j) indicates that word registration should begin. it means. Accordingly, when a key designated 'reg' is pressed in FIG. 12(j), the word registration process corresponding to FIGS. 12(k) to (p) proceeds. When the word registration process performed during the sentence registration process ends, the input of '.' (period-period) corresponding to Equation 16(h) is finally made as shown in FIG. 12(q), resulting in 'My name is HanAll.' input is made. If 'My name is HanAll.' is registered in the database in this way, if the key sequence corresponding to equation (16) is input later, it is displayed on the keyboard as an extracted sentence and can be selected/entered.

비확정키를 이용한 단어예측 입력의 경우 사전적인 데이터베이스에 통용되는 단어들이 등록되어 있어서 대부분의 경우 예측이 가능하지만 문장과 구절의 경우 단어와 달리 'space'키로 연결되는 단어의 조합을 모두 준비하여 데이터베이스에 등록할 수 없으므로 이를 보완하는 방법으로 실시예 16에서 직접 등록하는 방법을 설명하였다. 그럼에도 이를 보완하기 위해 본 실시예에서는 새로운 문장예측방법을 구성하여 손쉽게 문장등록을 보완할 수 있도록 한다. 이를테면 실시예 16의 "My name is HanAll"를 문장예측방법으로 입력하고자 하는 경우 식 16에 해당하는 키입력이 이루어지면 데이터베이스 상에서 문장전체로는 검색이 되지 않아서 실시예 16의 방법으로 등록하는 과정을 진행해야 하는데 본 구성에서는 이러한 문장등록과정을 진행하기 전에 데이터베이스 상에 존재하는 구절을 검색하여 검색가능한 구절을 조합하는 방법을 문장을 추출하는 것이다. 즉 인터넷 상에서 검색되는 구절은 검색 엔진의 데이터베이스 상에 등록되어 있다고 가정할 때 "My name is"과 "HanAll"이라는 문구는 연결된 문장으로 검색이 되지 않지만 각각의 구절 및 단어로서는 검색이 되므로 이렇게 검색된 구절을 연결하여 하나의 예측문장으로 추출되도록 하는 것이다. 따라서, "My name"+"HanAll"이 'space'로 연결되어 "My name is HanAll"까지 추출되어 도 13(a)에 보여져서 "My name is HanAll"이 예측문장으로 자판내에 표시되어 선택할 수 있게 된다. 그리고 "My name is HanAll"이 선택되어 입력되면 도 13(b)에 보여지는 바와 같이 마지막으로 식 16의 마지막 key sequence인 'sym'키에 상응하는 기호자판이 보여져서 마침표('.')의 입력이 이루어질 수 있게 되는 것이다. 만약에 도 13(a)에 보여지는 예측문장이 "My name is HanAll"이 아니라면 중앙의 'ret(urn)'키를 눌러주어 도 16에 보여지는 문장 등록과정을 진행하게 된다. In the case of word prediction input using non-deterministic keys, common words are registered in the dictionary database, so prediction is possible in most cases. Since it cannot be registered, the direct registration method was described in Example 16 as a way to supplement this. Nevertheless, in order to supplement this, in this embodiment, a new sentence prediction method is configured so that sentence registration can be easily supplemented. For example, when trying to input "My name is HanAll" of Example 16 as a sentence prediction method, when a key input corresponding to Equation 16 is made, the entire sentence is not searched in the database, so the registration process by the method of Example 16 is performed. In this configuration, a method of searching for phrases existing on the database and combining searchable phrases before proceeding with the sentence registration process is extracting sentences. That is, assuming that phrases searched on the Internet are registered on the database of a search engine, the phrases "My name is" and "HanAll" are not searched as linked sentences, but are searched as individual phrases and words. are connected to be extracted as one prediction sentence. Therefore, "My name" + "HanAll" is connected by 'space' and extracted to "My name is HanAll", and shown in FIG. 13 (a), "My name is HanAll" is displayed in the keyboard as a prediction sentence and can be selected. there will be And when "My name is HanAll" is selected and entered, as shown in Figure 13 (b), finally, the symbol keyboard corresponding to the 'sym' key, which is the last key sequence of Equation 16, is displayed, and the period ('.') input can be made. If the predicted sentence shown in FIG. 13(a) is not "My name is HanAll", the sentence registration process shown in FIG. 16 is performed by pressing the 'ret (urn)' key in the center.

<검색 및 문장입력 상황에 맞게 ambiguous 'sym'키의 내용 변경 및 'space'키를 'sentence-space'키와 'search-space'('&space')키로 구분한 자판의 설정><Changing contents of ambiguous 'sym' key according to search and sentence input situations and setting keyboard by dividing 'space' key into 'sentence-space' key and 'search-space' ('&space') key>

실시예 18에서 'sym'키는 'space'를 의미하는 것으로 설정하고 설명되었는데 실제로 'sym'키가 표 2와 같이 모든 기호를 포함하는 ambiguous key일 경우 식 16으로 표시되는 키입력이 "My name is HanAll."의 검색을 효율적으로 진행하기 위해서는 기호와 'space'(정확하게는 'sentence-space')키를 구분하는 것이 바람직하다. 그릭고 문장의 검색을 위해서는 'sym'키로 대표되는 문자가 기호보다는 'space'(공백문자)가 해당되는 경우가 많으므로 도 10에 보여지는 자판의 배열을 도 14a와 같이 변경하여 'space'의 입력을 기호와 분리시켜 식 16의 키입력이 이루어질 때 식 16의 'sym'은 도 14a에 보여지는 자판의 'space'키를 눌러주면 검색이 효율적으로 이루어지게 되는 것이다. 더 나아가서 웹주소를 검색하기 위해 키입력이 이루어지는 경우 도 14a에 보여지는 자판을 이용하여 키입력이 이루어질 경우 기호입력을 위해 'menu'키를 눌러주어 도 14b에 보여지는 확장자판을 활성화시켜 'sym'키를 눌러주어야 한다. 하지만 웹주소에는 'space'가 없으므로 이럴 경우 도 14c에 보여지는 바와 같이 'space'키 대신에 'sym'키를 배치하여 웹주소 검색을 위한 키입력에서 'sym'키의 입력을 굳이 'menu'키를 눌러주어야 하는 불편함을 해소할 수 있게 된다. In Example 18, the 'sym' key was set to mean 'space' and explained. In fact, when the 'sym' key is an ambiguous key including all symbols as shown in Table 2, the key input represented by Equation 16 is "My name" is HanAll.", it is desirable to distinguish between the symbol and the 'space' (more precisely, 'sentence-space') key. In order to search for a sentence, the character represented by the 'sym' key is often a 'space' (space character) rather than a symbol, so the arrangement of the keyboard shown in FIG. 10 is changed as shown in FIG. When the key input of Equation 16 is made by separating the input from the symbol, 'sym' of Equation 16 is efficiently searched by pressing the 'space' key of the keyboard shown in FIG. 14A. Furthermore, when a key input is made to search for a web address, when a key input is made using the keyboard shown in FIG. 14a, the 'menu' key is pressed for symbol input to activate the extended keyboard shown in 'You have to press the key. However, since there is no 'space' in the web address, in this case, the 'sym' key is placed instead of the 'space' key as shown in FIG. The inconvenience of having to press a key can be eliminated.

< 입력 key sequence와 정확히 일치하는 내용이 없는 경우에 group key sequence를 이용한 예측문장의 추출과정><Prediction sentence extraction process using group key sequence when there is no content that exactly matches the input key sequence>

실시예 17의 검색 과정을 도 14a의 자판을 이용한 키입력으로 설명하면 다음과 같다. 식 16에 해당되는 key sequence를 다음의 식 17과 같이 개념적으로 표시될 수 있다. 식 17에서 'space'키는 '+'로 표시되었으며 'sym'키는 #으로 표시되었다. A, B, C, D는 각각 단어 'my', 'name', 'is', 'HanAll'에 해당하는 key sequence를 의미한다. The search process of Example 17 will be described with key input using the keyboard of FIG. 14A. The key sequence corresponding to Equation 16 can be conceptually expressed as Equation 17 below. In Equation 17, the 'space' key is indicated by '+' and the 'sym' key is indicated by #. A, B, C, and D mean key sequences corresponding to the words 'my', 'name', 'is', and 'HanAll', respectively.

A+B+C+D# ....(17)A+B+C+D# ....(17)

문장 및 구절의 검색을 위한 key sequence 비교는 전체 문장을 예측하기 위해서는 데이터베이스에 있는 문장(혹은 구절)의 key sequence와 식 17의 "A+B+C+D#"를 가장 먼저 비교하여 일치하는 것이 있는지 검색하고 일치하는 것이 없으면 "A+B+C", "B+C+D"를 비교하고 여기서도 없으면 "A+B", "B+C", "C+D"를 차례로 비교하여 일치하는 가장 큰 구절을 선택하고 이 구절에 속하지 않는 구절 혹은 단어의 key sequence를 데이터베이스와 비교 검색하여 일치하는 것을 추출한 다음 이미 검색된 가장 큰 구절의 내용과 결합하여 예측문장으로 보여주는 과정을 거치게 되는 것이다. 만약 "A+B+C"와 일치하는 구절도 있고, "B+C+D"와 일치하는 구절이 있을 경우 두 가지로 나누어서 추출문장을 결정하게 된다. In the key sequence comparison for sentence and phrase search, in order to predict the entire sentence, first compare the key sequence of the sentence (or phrase) in the database with “A+B+C+D#” in Equation 17 to see if there is a match. If it searches and doesn't find a match, it compares "A+B+C" then "B+C+D"; It selects a large phrase, compares and searches the key sequence of phrases or words that do not belong to the phrase with the database, extracts matching ones, and then goes through the process of displaying them as prediction sentences by combining them with the contents of the largest phrase already searched. If there is a phrase that matches “A+B+C” and a phrase that matches “B+C+D”, the extracted sentence is determined by dividing it into two parts.

(I) 첫 번째의 경우로 "A+B+C"와 일치하는 구절에서 "B+C"에 해당하는 내용이 "B+C+D"에 해당하는 구절의 "B+C"에 해당하는 내용이 동일할 경우 "A+B+C"와 일치하는 구절에서 "A"에 해당하는 내용을 "B+C+D"에 해당하는 구절에 연결하여 예측문장(혹은 구절)으로 추출하면 된다. 표 9에서 1번의 경우 식 17의 "A+B+C"과 일치하고, 2번의 경우 식 17의 "B+C+D"와 일치하며 두 경우 "B+C"에 해당되는 내용이 일치하므로 표 9의 1번에서는 "A"에 해당되는 내용을 추출하고, 표 9의 2번 경우에서는 "D"에 해당되는 내용을 추출하여 예측문장으로 "My name is HanAll"이 추출되는 것이다. (I) In the first case, the content corresponding to "B+C" in the phrase corresponding to "A+B+C" corresponds to "B+C" in the phrase corresponding to "B+C+D" If the contents are the same, extract the prediction sentence (or phrase) by connecting the contents corresponding to "A" in the passage corresponding to "A + B + C" to the passage corresponding to "B + C + D". In Table 9, case 1 matches “A+B+C” in Equation 17, case 2 matches “B+C+D” in Equation 17, and the contents corresponding to “B+C” in both cases match. In No. 1 of Table 9, the contents corresponding to "A" are extracted, and in case No. 2 of Table 9, the contents corresponding to "D" are extracted, and "My name is HanAll" is extracted as a prediction sentence.

(II) 두 번째의 경우로 표 9의 2번과 3번 경우로서 3번의 경우 식 17의 "A+B+C"와 일치하지만 2번의 "B+C"에 해당하는 "name is"와 3번의 "B+C"에 해당하는 "oboe is"가 일치하지 않으므로 이럴 경우 "B+C+D"가 일치하는 표 9의 2번 경우를 선택하고 "A"에 해당하는 부분을 표 9의 3번의 "My"를 선택하여 예측문장으로 "My name is HanAll"을 추출하는 것이다. 즉 "A+B+C"가 일치하는 것과 "B+C+D"가 일치하는 경우에 key sequence의 뒷 부분 "B+C+D"와 일치하는 내용을 우선적으로 선택하고 나머지 부분을 짧은 key sequence group "A"에 일치하는 것을 선택하는 것이다.(II) In the second case, in case No. 2 and No. 3 in Table 9, in case No. 3, “A + B + C” in Equation 17 matches, but “name is” and 3 corresponding to “B + C” in No. 2 Since "oboe is" corresponding to "B+C" of No. does not match, in this case, select case 2 of Table 9 where "B+C+D" matches, and replace the part corresponding to "A" with Table 9 of 3 By selecting "My" in the number, "My name is HanAll" is extracted as a prediction sentence. In other words, if "A+B+C" matches and "B+C+D" matches, the content that matches "B+C+D" at the end of the key sequence is first selected and the rest is a short key. It is to select the matching sequence group "A".

AA BB CC DD 1One MyMy namename isis TomTom 22 HisHis namename isis HanAllHanAll 33 MyMy oboeoboe isis thisthis

실시예의 키입력에 해당하는 식 16을 도 14a에 보여지는 자판으로 키입력이 이루어질 경우 'space'입력을 위한 키가 'sym'키가 아니라 'space' 단독으로 지정된 'space'키를 눌러주어 입력되므로 식 16이 식 18처럼 변경된다. 이렇게 식 18로 키입력이 이루어진 후 검색을 통한 예측문장이 추출되지 않아서 등록과정을 진행하기 위해 'REG'키를 눌러주어 등록과정을 실행할 때 도 12(e), (g), (i)에 보여지는 'space'의 입력은 생략되어도 문제가 되지 않으므로 문장 등록과정이 단순해지는 장점을 가져온다. 즉 도 14a에 보여지는 'space' 단독 키를 갖는 자판을 사용할 경우 검색 과정이 효율적이 될 뿐만 아니라 검색 후에 추출문장이 없을 때 등록하는 과정도 효율적이 되는 장점을 가져오는 것이다. When key input is made with the keyboard shown in FIG. 14A for Equation 16 corresponding to the key input of the embodiment, the key for inputting 'space' is not the 'sym' key, but the 'space' key designated as 'space' alone. Therefore, Equation 16 is changed to Equation 18. In this way, when the registration process is executed by pressing the 'REG' key to proceed with the registration process because the prediction sentence through the search is not extracted after the key input is made in Equation 18, FIG. 12 (e), (g), (i) It does not matter if the displayed 'space' input is omitted, which brings the advantage of simplifying the sentence registration process. That is, when a keyboard having a 'space' single key shown in FIG. 14a is used, not only the search process is efficient, but also the registration process when there is no extracted sentence after the search is efficient.

'bnm'-'tyu'- (18a)'bn m ' - 't y u' - (18a)

'space'- (18b)'space' - (18b)

'bnm'-'asdf'-'bnm'-'qwer'- (18c)'b n m'-' a sdf'-'bn m '-'qw e r'- (18c)

'space'- (18d)'space' - (18d)

'iop'-'asdf'- (18e)' i op' - 'a s df' - (18e)

'space'- (18f)'space' - (18f)

'ghjkl'-'asdf'-'bnm'-'asdf'-'ghjkl'-'ghjkl'- (18g)'g h jkl'-' a sdf'-'b n m'-' a sdf'-'ghjk l '-'ghjk l'- (18g)

'sym' (18h)'sym' (18h)

< 원형형태의 자판과 사각형 형태의 자판의 구성><Configuration of a circular keyboard and a rectangular keyboard>

도 14의 자판은 원형을 갖는데 이를 사각형 형태의 기기에 적용한 것이 도 15에 보여지고 있다. 그리고 이러한 4각형 형태는 도 16에 보여지는 리모컨 형태의 방향키 키패드에 쉽게 적용될 수 있어서 리모컨에서 키보드를 대체하여 손쉽게 문자의 입력을 통한 문장 작성 및 인터넷 검색 등 입력 자판으로서의 기능을 충분히 수행할 수 있을 뿐만 아니라 심지어 게임기의 joy-stick에도 적용시킬 수 있는 장점을 가져온다. 따라서 원형, 사각형의 모바일 기기뿐만 아니라 웨어러블 기기의 입력장치로서의 통일성을 유지하는 장점을 갖는다.The keyboard of FIG. 14 has a circular shape, and application of this to a rectangular device is shown in FIG. In addition, this quadrangular shape can be easily applied to the remote control-type direction key keypad shown in FIG. 16, so that it can replace the keyboard on the remote control and sufficiently perform functions as an input keyboard such as text writing and Internet search through easy text input. In addition, it brings the advantage that it can be applied even to the joy-stick of the game console. Therefore, it has the advantage of maintaining uniformity as an input device for wearable devices as well as circular and square mobile devices.

도 17과 도 18은 한글예측입력을 위한 자판을 보여주고 있다. 이 자판을 이용한 한글예측입력은 단어와 문장예측을 동시에 수행하도록 구성되어 있다. 17 and 18 show keyboards for Hangul prediction input. Hangul prediction input using this keyboard is configured to simultaneously predict words and sentences.

도 17의 (A)는 예측문장 표시 영역, (B)는 자판의 키 영역, (C)는 현재 입력되는 문자표시 창, (D)는 예측단어 표시 영역이다.17 (A) is a prediction sentence display area, (B) is a key area of the keyboard, (C) is a currently input character display window, and (D) is a prediction word display area.

도 18은 도 17의 (B)영역인 10개의 키영역을 보여주고 있다. 이 자판을 사용하는 예측입력 방법은 도 1과 도 9에 보여지는 영어 자판의 예측입력 방법과 동일하며, 각 키와 그에 해당하는 numberic code는 표 10에 보는 바와 같다.FIG. 18 shows 10 key areas, which are areas (B) of FIG. 17 . The predictive input method using this keyboard is the same as the predictive input method of the English keyboard shown in FIGS. 1 and 9, and each key and its corresponding numeric code are shown in Table 10.

ambiguous keyambiguous key
'ㄱㅋㄲ
ㅏㅑ
qwer
0'

'ㅋㄲ
ah
qwer
0'

'ㄴㄹ
ㅓㅕ
tyu
1'

'nl

tyu
One'

'ㄷㅌㄸ
ㅗㅛ
iop
2'

'D'
ㅗㅛ
iop
2'

'ㅁㅇ
ㅜㅠ
asdf
+5'

'sorry
TT
asdf
+5'

'ㅂㅍㅃ
ㅡㅣㅢ
ghjkl
3'

'Ph
ㅡㅣㅢ
ghjkl
3'

'ㅅㅎㅆ
ㅐㅒ
zxcv'

'ㅅㅎ
ㅐㅒ
zxcv'

'ㅈㅊㅉ
ㅔㅖ
bnm
4'

'jjjjj
ㅔㅖ
bnm
4'
numeric codenumeric code
1

One

2

2

3

3

4

4

5

5

6

6

7

7
ambiguous keyambiguous key
'grammatical space'

'grammatical space'

'space'

'space'
numeric codenumeric code
8

8

9

9

만약 "서울에 갔어요."를 입력하고자 하면, 표 10의 구성에 따라 각 문자에 해당하는 키를 눌러주면 되고, 키입력 순서는 아래 식 (19)와 같다.If you want to input "I went to Seoul", you can press the key corresponding to each letter according to the configuration of Table 10, and the key input sequence is as shown in Equation (19) below.

서울에 : ⑥②④④②-⑧-④⑦- (19a)To Seoul: ⑥②④④②-⑧-④⑦- (19a)

<공백> : ⑨- (19b)<Blank>: ⑨- (19b)

갔어요 : ①①⑥-⑧-④②④③ (19c)I went: ①①⑥-⑧-④②④③ (19c)

즉 '서울에 갔어요'의 첫 구절인 '서울에'는 조사 '에'를 포함하는 체언부로서 이를 입력하기 위해서, 체언 '서울'과 조사 '에'에 해당하는 키구성을 아래와 같이 순서대로 입력하면 된다. '서울'에 해당하는 숫자코드(numeric code) '⑥②④④②'와 조사 '에'에 해당하는 숫자코드(numeric code)'④⑦'를 입력하되 이들 사이에 '문법적 공백' 키인 '⑧'번을 누르면 '⑥②④④②'에 해당하는 예측단어는 사전적 데이터베이스의 '체언(명사, 대명사, 수사)'군(群)에서 추출되는데 '서울', '허물', '서문', '허울', '서물', '서운', '서윤' 등이 예측 단어로서 추출된다. 이어서 조사의 키입력순서 '④⑦'에 해당하는 예측단어인 '에'가 사전적 데이터베이스의 '조사'군(群)에서 추출되어 이들 체언 예측단어들과 조사 예측단어가 결합되어 '서울에', '허물에', '서문에', '허물에', '서물에', '서운에', '서윤에'가 통합 예측단어(정확하게는 예측 '구')로 예측단어 표시 영역에 보여지게 된다. 따라서, 이들 중에 입력하고자 하는 것을 선택하여 입력하면 되는 것이며, 예측입력시스템에서는 가장 먼저 예측단어로 추출된 '서울에'를 문장입력창(도 17-(B))에 임시로 입력된 상태가 된다. 만약 예측단어로 추출된 '서문에'가 입력하고자 하는 단어일 경우 입력장치가 터치스크린이라면 도 17에서 '서문에'가 표시되어 있는 예측단어입력창 영역을 터치하거나 입력장치에 미리 정해진 그에 상응하는 방법을 실행하여 기본 예측단어로 입력창에 표시되어 있는 '서울에'를 대신하여 표시되게 된다.In other words, 'To Seoul', the first phrase of 'I went to Seoul', is a verb that includes the postpositional word 'e', and to input it, enter the key configuration corresponding to the verb 'Seoul' and the postpositional word 'e' in the following order. You can do it. Enter the numeric code '⑥②④④②' corresponding to 'Seoul' and the numeric code '④⑦' corresponding to the postposition 'e', but press '⑧', the 'grammatical space' key between them, ⑥②④④②' Prediction words are extracted from the 'words (nouns, pronouns, numerals)' group of the dictionary database, and 'Seoul', 'excuse', 'preface', 'spoof', 'seomul', 'seoul' 'Seowun', 'Seoyun', etc. are extracted as prediction words. Next, 'E', a prediction word corresponding to the key input sequence '④⑦' of the investigation, is extracted from the 'Investigation' group in the dictionary database, and these prediction words and the investigation prediction words are combined to create 'to Seoul', 'To the sheath', 'To the preface', 'To the sheath', 'To the sheath', 'To the seoun', and 'to the seoyun' are displayed in the prediction word display area as integrated prediction words (precisely, the prediction 'gu') . Therefore, you only need to select and input the one you want to input among them, and in the prediction input system, 'to Seoul', which is extracted as the first predicted word, is temporarily input into the sentence input window (FIG. 17-(B)). . If 'preface' extracted as a predicted word is a word to be input, if the input device is a touch screen, touch the prediction word input window area where 'preface' is displayed in FIG. By executing the method, 'To Seoul' displayed in the input window is displayed as a default prediction word.

위에서 살펴본 바와 같이 체언에 해당하는 단어들과 조사에 해당하는 단어를 각기 다른 그룹으로 분류하여 예측단어로 구분하여 추출하도록 하면, 식 (19a)에서 보는 바와 같이 문법적 공백에 해당하는 키 '⑧'의 앞쪽의 키입력은 체언 단어를 추출하는데 사용되고, 키 '⑧'의 뒤쪽의 키입력은 조사 단어 추출에 사용되는 것이다. As seen above, if words corresponding to cheheom and words corresponding to postposition are classified into different groups and classified as predicted words to be extracted, as shown in Equation (19a), the key '⑧' corresponding to the grammatical blank The front key input is used to extract the word, and the key input after the key '⑧' is used to extract the search word.

체언부와 마찬가지로 동사 혹은 형용사의 어미 활용을 수반하는 용언부의 경우 체언의 조사에 해당하는 용언의 어미와 체언에 해당하는 용언의 어간를 각각 사전적 데이터베이스에 '어미'군(群)와 '어간'군(群)를 구성하여 '문법적 공백키' 전후의 키순서를 이들 군으로부터 용언 어간 단어와 어미 단어를 추출하는데 적용하게 되는 것이다. 즉, 용언 어간군(群)과 어미군(群)으로 분리된 데이터베이스에서 '문법적 공백키'의 앞쪽 키입력순서에 맞게 추출된 어간 예측단어와 '문법적 공백키'의 앞쪽 키입력순서에 맞게 추출된 어미 예측단어를 결합하여 용언부 예측단어(정확하게는 예측구)로 예측단어입력창에 표시되도록 하여 선택/입력하면 된다. 식 (19c)를 예로서 설명하면, '서울에 갔어요'의 용언에 해당하는 '갔어요'는 어간에 해당하는 '갔'과 어미에 해당하는 '어요'로 구성되어 있으므로 키 입력순서는 어간 '갔'에 해당하는 '①①⑥'과 어미 '어요'에 해당하는 '④②④③'이 문법적 공백 기호인 '⑧'에 의해 이어진 상태이다. 따라서, 문법적 공백키를 이용하여 체언부의 경우 체언과 조사를 구분하고, 용언부는 어간과 어미를 구분하여 사전적 데이터베이스에 체언군, 조사군, (용언)어간군, (용언)어미군으로 등록하게 되면 체언과 조사가 합하여 만들어지는 체언부와 용언 어간과 어미가 합하여 만들어지는 용언부에 해당하는 단어(정확하게는 '구')의 수를 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제공한다. 이를 구체적으로 설명하면, 체언부의 경우 체언의 수가 10만이라고 가정했을 때, 체언에 결합할 수 있는 조사의 수가 1000개라고 하면 체언과 조사가 결합한 체언구의 수는 1억개에 이르게 된다. 용언부의 경우 용언 어간의 수가 10만이고 어간에 결합할 수 있는 어미의 수가 1000개라고 하면 어간과 어미가 결합한 용언구의 갯수도 1억개에 이르게 된다. 하지만 실제 어간에 결합할 수 있는 어미의 수는 간단하게 '-다'('가'+'다'->'가다'), '-는'('가'+'는'->'가는')에서부터 '-지만서도요'('가'+'지만서도요'->'가지만서도요')와 같이 그 수가 족히 10만을 넘는 경우의 수를 보이므로 이들 어미를 어간에 결합한 용언구의 수는 10억 개를 넘게 된다. 따라서 용언의 어간과 어미를 구분하여 사전적 데이터베이스에 등록하는 경우에 어간의 갯수 10만과 어미의 갯수 10만을 더한 20만개를 사전적 데이터베이스에 등록하면 되어, 어간과 어미를 결합한 용언구를 모두 등록할 경우보다 그 용량이 대략 5만배나 줄어들게 된다. 이렇게 줄어든 용량은 그 크기의 차이도 문제이지만 실제로 데이터베이스에서 예측단어(구)를 추출하기 위해 데이터베이스를 검색하는 시간이 만 배이상 차이가 발생하게 되어 실용성 면에서 비교가 되지 않는 것이다.In the case of a predicate part involving the use of the ending of a verb or adjective, as in the case of a predicate part, the ending of the predicate corresponding to the particle of the pronoun and the stem of the predicate corresponding to the pronoun are stored in the dictionary database, respectively, in the 'stem' group (群) and 'stem' group. By constructing a group, the key sequence before and after the 'grammatical blank key' is applied to extract the stem words and ending words from these groups. In other words, the stem prediction words extracted according to the key input sequence in front of 'grammatical blank key' and the key input sequence in front of 'grammatical blank key' are extracted from the database separated into verb stem group and ending group. Combine the predicated prediction words and select/enter them so that they are displayed in the prediction word input window as a verb prediction word (precisely, a prediction phrase). To explain Equation (19c) as an example, since 'I went' corresponding to the verb 'I went to Seoul' is composed of 'I went' corresponding to the stem and 'Yo' corresponding to the ending, the key input order is the stem 'Go' '①①⑥' corresponding to ' and '④②④④③' corresponding to the ending 'yo' are connected by '⑧' which is a grammatical blank symbol. Therefore, by using grammatical blank keys, in the case of the word part, the word and the postposition are distinguished, and in the part of the word, the stem and the ending are classified and registered in the dictionary database as the word group, the particle group, the (verb) stem group, and the (verb) ending group. In this case, it provides a way to drastically reduce the number of words ('phrases', to be precise) corresponding to the verb part formed by combining the verb and the postposition and the verb stem and ending. To explain this in detail, assuming that the number of words in the case of the word part is 100,000, and the number of postpositions that can be combined with the word is 1000, the number of phrases in which the word and the postposition are combined reaches 100 million. In the case of the verb part, if the number of verb stems is 100,000 and the number of stems that can be combined is 1,000, the number of verb phrases that stems and endings are combined reaches 100 million. However, the number of endings that can be combined with the actual stem is simply '-da' ('ga'+'da'->'go'), '-is' ('ga'+' is'->'go' ) to '-even though' ('ga' + 'even though' -> 'even though'), showing the number of cases where the number exceeds 100,000, so the number of phrases combining these endings in the stem is 1 billion. exceeds the dog. Therefore, in the case of classifying the stem and ending of a word and registering it in the dictionary database, 200,000 words, the sum of 100,000 of the number of stems and 100,000 of the number of endings, need to be registered in the dictionary database. The capacity is about 50,000 times smaller than the case. The difference in size is also a problem with this reduced capacity, but in fact, the time to search the database to extract the predicted word (phrase) from the database is more than 10,000 times different, so it is not comparable in terms of practicality.

영어의 경우 체언구를 형성할 때 한글의 '서울에'에 해당하는 구절은 'To Seoul'로 표현되므로 체언구를 만드는 전치사 'To'와 체언에 해당하는 'Seoul'이 공백으로 인해 'To'와 'Seoul'을 구분되므로 전치사와 체언이 결합된 체언부를 예측할 필요가 없는 것으므로 데이터베이스에 등록되는 단어는 전치사의 갯수와 체언(명사)의 갯수의 합이 된다. 따라서, 전치사의 갯수가 체언(명사)의 갯수만큼 많다고 해도 등록되는 단어의 수는 2 배 정도 증가하게 된다. 그에 반해 한글에서는 조사(영어의 전치사에 해당)와 체언(영어의 명사에 해당)가 결합한 형태이므로 이를 본 발명의 '문법적 공백'을 의도적으로 체언과 조사(용언의 경우 어간과 어미)사이에 삽입하여 영어와 같이 사전적 데이터베이스에 등록해야하는 단어의 수를 획기적으로 줄여서 전저가기의 저장용량이 커져야 하는 것을 방지하고 더 나아가서 등록된 단어의 숫자의 감소로 검색시간을 획기적으로 줄이는 효과를 가져오게 되는 것이다. In the case of English, when forming a phrase, the phrase corresponding to 'to Seoul' in Korean is expressed as 'To Seoul', so the preposition 'To' and 'Seoul' corresponding to the phrase are 'To' due to the space. Since 'Seoul' and 'Seoul' are distinguished, there is no need to predict the indirect part in which prepositions and indirect words are combined, so the word registered in the database is the sum of the number of prepositions and the number of indirect words (nouns). Therefore, even if the number of prepositions is as large as the number of words (nouns), the number of registered words increases by about twice. On the other hand, since the postposition (corresponding to a preposition in English) and the epithet (corresponding to a noun in English) are combined in Hangeul, this is intentionally inserted between the postposition and the postposition (the stem and the ending in the case of a verb) to 'grammatically blank' in the present invention. This dramatically reduces the number of words that need to be registered in the dictionary database, such as English, to prevent the need to increase the storage capacity of the dictionary, and furthermore, the reduction in the number of registered words has the effect of dramatically reducing search time. .

실시예 22에서 살펴본 '문법적 공백'키를 이용한 한글 예측입력방법이 한글 단어구(체언구, 용언구)의 데이터베이스를 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 보여주고 있다. 이러한 장점을 가져오는 '문법적 공백'키를 사용하기 위해서는 사용자가 체언과 조사의 구분 및 용언의 어간과 어미의 구분을 확실히 할 수 있는 문법적 이해를 가지고 있어야 한다. 하지만 '서울에'의 경우는 쉽게 '서울'과 '에'의 구분이 용이하지만 용언구인 '갔어요'의 경우 '갔'+'어요'인지 아니면 '갔어'+'요'인지 그 구분이 쉽지 않아 사용자가 혼동하는 문제가 발생할 수 있다. 심지어 '갔었었지만'의 경우 더욱 구분이 힘들어진다. 이러한 문제를 극복하고자 본 실시예에서는 한글의 각 음절사이마다 '문법적 공백'을 삽입하여 사용자가 실질적인 '문법적 공백'키의 위치를 인지하지 못하여도 단어구(체언구와 용언구)를 사전적 데이터베이스에서 추출할 수 있도록 하는 방법을 보여준다. The Hangul predictive input method using the 'grammatical space' key examined in Example 22 shows how to drastically reduce the database of Hangul word phrases (word phrases, verbs). In order to use the 'grammatical space' key that brings these advantages, the user must have a grammatical understanding that can clearly distinguish between a verb and a postposition, and the stem and ending of a verb. However, in the case of 'To Seoul', it is easy to distinguish between 'Seoul' and 'Eh', but in the case of the verb 'I went', it is not easy to distinguish whether it is 'I went' + 'I went' or 'I went' + 'Yo'. This can cause user confusion. Even in the case of 'I went', it becomes more difficult to distinguish. In order to overcome this problem, in this embodiment, a 'grammatical space' is inserted between each syllable of Hangul, so that even if the user does not recognize the location of the actual 'grammatical space' key, word phrases (phrasal phrases and phrases) can be retrieved from the dictionary database. Shows how to extract it.

'서울에 갔어요'를 예를 들자면, 체언구에 해당하는 '서울에'는 체언과 조사의 구분이 용이하므로 용언구에 해당하는 '갔어요'를 선택하여 그 키입력 순서는 실시예 22의 방법으로는 식 (19c)에 해당한다. 하지만 본 실시예의 구상에 따라 각 음절마다 '문법적 공백'키를 삽입하면 키입력순서는 아래의 식 (20)이 된다.Taking 'I went to Seoul' as an example, 'to Seoul' corresponding to the phrase phrase is easy to distinguish between the phrase and the postpositional phrase, so 'I went to' corresponding to the phrase phrase is selected and the key input sequence is the method of Example 22. corresponds to equation (19c). However, if a 'grammatical blank' key is inserted for each syllable according to the concept of the present embodiment, the key input sequence becomes Equation (20) below.

갔어요 : ①①⑥-⑧-④②-⑧-④③ (20)I went: ①①⑥-⑧-④②-⑧-④③ (20)

식 (20)과 같은 키입력순서가 이루어지면 데이터베이스에서 용언구를 추출하는 방법은 각 '문법적 공백'키 전후의 키입력순서에 해당하는 예측 어간 단어와 어미 단어를 각각 어간군와 어미군에서 추출하여 결합하는 것이다. 즉 식 (20)의 키입력순서는 예측단어 추출과정에서 다음 두 개의 식 (21a)와 (21b)로 변환되어 각 식의 '문법적 공백'키 전후의 키입력순서에 해당하는 어간단어와 어미단어를 추출하는 과정을 거치게 된다. 이를 문법적 공백을 포함하는 단어구 예측과정을 보여주는 표 23에 비추어 설명하면, 문법적 공백이 포함된 키입력순서에 따라 체언구와 용언구를 예측하는 과정을 음절사이마다 삽입된 문법적 공백에 대하여 실행하여 예측 문구를 추출하게 된다. 위의 식 (20)의 경우 표 23에 보여지는 문법적 공백 활용 단어구 예측 과정을 2 번 수행하게 된다. 이와 같이 '갔어요'를 예측하기 위해 '갔'과 '어요' 사이에 정확하게 한 번만 문법적 공백을 입력하는 경우보다 음절 사이마다 문법적 공백을 입력하게 되어, 한 번 더 표 23의 과정을 수행하게 된다. 그래도, 사용자가 문법적 공백을 입력해야 하는 위치를 정확히 숙지하지 못해도 입력하고자 하는 단어구를 사전적 데이터베이스에서 추출하여 입력이 가능하게 되는 장점을 가져오게 되는 것이다. When the key input sequence as shown in Equation (20) is made, the method of extracting phrasal verbs from the database extracts the predicted stem word and the suffix word corresponding to the key input sequence before and after each 'grammatical space' key from the stem group and the suffix group, respectively. is to combine That is, the key input sequence of equation (20) is converted into the following two equations (21a) and (21b) in the prediction word extraction process, and the stem word and the stem word corresponding to the key input sequence before and after the 'grammatical blank' key of each expression goes through the extraction process. If this is explained in light of Table 23, which shows the process of predicting word phrases including grammatical spaces, the process of predicting phrases and verbs according to the key input sequence including grammatical spaces is predicted by executing the grammatical spaces inserted between syllables. phrases are extracted. In the case of Equation (20) above, the word phrase prediction process using grammatical spaces shown in Table 23 is performed twice. In this way, in order to predict 'I went', a grammatical space is input between each syllable rather than entering a grammatical space exactly once between 'I went' and 'I went', and the process of Table 23 is performed once more. Still, even if the user does not know exactly where to input a grammatical space, the advantage of being able to input a word phrase to be input is obtained by extracting it from a dictionary database.

갔^어요 : ①①⑥-⑧-④②④③ (21a)I went ^ : ①①⑥-⑧-④②④③ (21a)

갔어^요 : ①①⑥④②-⑧-④③ (21b)I went^yo: ①①⑥④②-⑧-④③ (21b)

갔어요 : ①①⑥④②④③ (21c)I went: ①①⑥④②④③ (21c)

식 (21a)에 해당하는 키입력순서를 이용한 추출과정에서 '갔어요'가 추출되지만, 식 (21b)의 경우 용언부가 추출되지 않는데 그 이유는 데이터베이스의 어간군에 '갔어'라는 단어가 등록되어 있지 않기 때문이다. 따라서, '문법적 공백'키를 각 음절사이에 삽입된 키입력이 이루어지면 사용자가 굳이 문법적인 고민을 하지 않더라도 원하는 단어구를 예측할 수 있게 되는 장점을 가져오게 된다.In the extraction process using the key input sequence corresponding to equation (21a), 'gone' is extracted, but in the case of equation (21b), the verb part is not extracted because the word 'gone' is not registered in the stem group of the database. because it doesn't Therefore, when a key input is made by inserting a 'grammatical blank' key between each syllable, the user can predict a desired word phrase without worrying about grammar.

그리고, 한글의 경우 식 (21c)와 같이 조사 혹은 어미와 결합하지 않는 문법적 공백이 필요없는 단어가 존재할 수 있으므로, 조사 혹은 어미를 포함하는 단어구 외에 독립단어도 사전적 데이터베이스에서 검색해야 하므로, 식 (21c)에 해당하는 키입력순서의 경우 표 23과 별도로 영어 단어 예측입력과 같이 한글도 단어예측입력도 병행하여야 하고, 사전적 데이터베이스에 이를 위한 독립단어군도 수록되어야 한다. 그리고 이들 독립단어의 추출은 영어단어 예측 방법과 동일하고, 도 23에서는 체어군에서 체언단어목록의 추출과 동일한 과정이 된다. 이렇게 추출된 독립단어는 체언구 목록과 용언구 목록과 합쳐져서 전체 단어(구) 예측 목록에 포함되어 사용자가 선택/입력하면 되는 것이다.And, in the case of Korean, since there may be words that do not require grammatical spaces that do not combine with postpositions or endings, as shown in equation (21c), independent words in addition to word phrases containing postpositions or endings must be searched in the dictionary database. In the case of the key input sequence corresponding to (21c), apart from Table 23, word prediction input for Korean must be entered as well as English word prediction input, and independent word groups for this must be included in the dictionary database. And the extraction of these independent words is the same as the English word prediction method, and in FIG. 23, it is the same process as extracting the chain word list from the chair group. Independent words extracted in this way are combined with the phrase list and the phrase list and included in the entire word (phrase) prediction list so that the user can select/enter them.

본 실시예는 위의 실시예 23에서 보여준 각 음절 사이마다 삽입한 '문법적 공백'을 한글의 음절을 추출하는데 적용하는 방법을 설명한다. 이미 실시예 22에서 살펴본 바와 같이 한글의 예측입력을 위한 사전적 데이터베이스는 단어구 자체를 등록하려면 그 크기가 너무 커지는 문제점을 가지고 있어서 단어구를 체언군과 조사군으로 구분(용언의 경우 어간군과 어미군으로 구분)하여 등록하였다. 하지만 문제는 이들 데이터베이스에 등록되지 않은 경우에 입력할 수 있는 방법를 제공해야 하는데 사람의 이름과 지명등과 같이 일반적이지 않은 단어를 등록하기에는 그 크기가 방대해지므로 이를 극복하기 위한 방법으로 이름과 같이 등록되지 않은 단어를 음절 하나 하나를 추출하여 사용자가 조합하는 방법을 제공하는 것이다.This embodiment describes a method of applying 'grammatical spaces' inserted between each syllable shown in Example 23 above to extract syllables of Hangul. As already reviewed in Example 22, the dictionary database for predictive input of Hangul has a problem that the size of the word phrase itself becomes too large when registering the word phrase itself, so that the word phrase is divided into a group of words and a group of particles (in the case of verbs, the stem group and Classified into mother groups) and registered. However, the problem is that if it is not registered in these databases, it is necessary to provide a way to enter it, but the size is too large to register unusual words such as people's names and place names. It is to provide a method for users to combine by extracting each syllable of unspoken words.

본 실시예의 구성에 따른 '서울에 갔어요"의 키입력순서는 식 (22)와 같다. 식 (22)에 따라 '서울에'에 해당하는 키입력이 이루어지면 도 22에 보여지는 바와 같이 음절 예측창에 추출된 음절들이 표시된다. 식 (22a)의 첫 음절의 키입력 '⑥②'에 해당하는 '서', '허', '써', '혀', '셔'가 추출되고, 두 번째 음절의 키입력 '④④②'에 해당하는 '문', '물', '운', '울', '워', '뭐', '윤', '율', '뮬'이 추출 되고, 마지막 음절의 키입력 '④⑦'에 해당하는 '에', '예', '메', 'ㅞ'가 추출되어 표시된다. 이렇게 추출된 음절들은 각 음절의 빈도수가 높은 것부터 차례로 배열하여 사용자가 쉽게 선택할 수 있게 할 수 있다. 즉, 도 22(E)에 보여지는 음절의 경우 두 번째 음절에 해당하는 예측 음절을 보면 '울'보다 '문'의 빈도수가 커서 '문'이 '울'보다 먼저 배열되어 추출된 음절의 첫글자 순서가 '서', '문', 에'로 표시된다. 즉, 도 22-(D)에 보여지는 예측 단어구의 첫 번째인 '서울에'와 다르게 예측되고 있음을 알 수 있다. 이는 예측 단어구의 배열순서 역시 단어구의 단어(체언 혹은 용언)의 빈도수에 따라 배열되므로 예측 단어구의 배열순서는 '서울'의 사용 빈도수가 '서문'의 사용 빈도수보다 크므로 '서울에', '서문에'의 순서로 나열되어진 것이다. The key input sequence of 'I went to Seoul' according to the configuration of this embodiment is as shown in Equation (22). According to Equation (22), when a key input corresponding to 'to Seoul' is made, syllable prediction as shown in FIG. The extracted syllables are displayed on the window. 'Seo', 'Heo', 'Seo', 'tongue', and 'Seo' corresponding to the key input '⑥②' of the first syllable of equation (22a) are extracted, and the second 'Moon', 'Water', 'Un', 'Wool', 'Wo', 'What', 'Yoon', 'Yul', and 'Mule' corresponding to the key input '④④②' of the syllable are extracted, and the last 'E', 'Ye', 'Me', and 'ㅞ' corresponding to the key input '④⑦' of the syllables are extracted and displayed. That is, in the case of the syllable shown in FIG. 22(E), when looking at the predicted syllable corresponding to the second syllable, 'mun' has a higher frequency than 'wool', so 'mun' is arranged before 'wool'. The order of the first letters of the extracted syllables is indicated by 'Seo', 'Moon', and 'E' That is, it is predicted differently from 'To Seoul', which is the first of the predicted phrases shown in Fig. This is because the arrangement order of the prediction phrases is also arranged according to the frequency of words (verbs or verbs) in the phrase phrase, so that the frequency of use of 'Seoul' is greater than the frequency of use of 'Preface'. ', 'In the preface' are listed in the order.

'서울에' : ⑥②-⑧-④④②-⑧-④⑦- (22a)'To Seoul' : ⑥②-⑧-④④②-⑧-④⑦- (22a)

<공백> : ⑨- (22b)<Blank>: ⑨- (22b)

'갔어요' : ①①⑥-⑧-④②-⑧-④③ (22c)'I'm gone' : ①①⑥-⑧-④②-⑧-④③ (22c)

한글의 경우 사용 가능한 음절의 수가 11172개이므로 일반적으로 사용되는 용언의 어간의 갯수가 수 십만개 정도(1999년에 국립국어원이 펴낸 표준국어대사전에 수록되 어휘의 수가 대략 50여만개)에 이르므로 식 (22)에 표시된 바와 같이 '문법적 공백'키로 구분된 키입력에 대해 음절 예측은 단어 예측만큼 용이하게 이루어져서 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 단어를 입력할 수 있도록 단어예측입력 방법에 보완적으로 기능하게 된다. 결과적으로 '문법적 공백'키를 각 음절 사이에 입력하여 실시예 23에서 설명한 바와 같이 단어구의 문법적 구성을 숙지하지 않아도 단어예측입력을 쉽게 이용할 수 있는 기능과 사전적 데이터베이스에 등록되지 않은 단어를 입력할 수 있는 방법을 동시에 구현하는 장점을 가져온다.In the case of Hangeul, the number of usable syllables is 11172, so the number of commonly used verb stems is about hundreds of thousands (approximately 500,000 vocabularies included in the standard Korean language dictionary published by the National Institute of the Korean Language in 1999). As shown in Equation (22), syllable prediction is made as easy as word prediction for key inputs separated by 'grammatical blank' keys, so that it functions complementary to the word prediction input method so that words not registered in the database can be entered. do. As a result, as described in Example 23, by entering the 'grammatical space' key between each syllable, it is possible to easily use word prediction input without having to familiarize yourself with the grammatical structure of the word phrase and to input words that are not registered in the dictionary database. It brings the advantage of simultaneously implementing a method that can be implemented.

이상에서는 '문법적 공백'키를 이용하여 한글의 단어예측입력을 용이하게 구현할 수 있음을 보여주었다. 이러한 한글의 단어예측입력의 구현은 영어와 마찬가지로 문장예측입력도 가능하게 하여 입력의 효율성을 더욱 증대시킬 수 있다.In the above, it has been shown that word prediction input of Hangul can be easily implemented using the 'grammatical space' key. The implementation of such word prediction input in Hangeul enables sentence prediction input as in English, thereby further increasing input efficiency.

한글의 문장예측입력 방법은 영어에서의 문장예측입력과 동일하게 적용된다. 공백키로 구분되는 키입력순서에서 각 단어군의 일부만이 입력되더라도 문장을 예측되도록 하는 방법이다. 도 20과 도 21은 '서울에 갔어요'을 위한 키입력순서에서 '서울에'에 해당하는 키입력순서의 일부와 '갔어요'에 해당하는 키입력순서의 일부가 입력되면 '서울에 갔어요'가 문장 데이터베이스에서 추출되어 '예측문장 표시창'(도 20(A), 도 21(A))에 표시된다. The sentence prediction input method in Korean is applied in the same way as the sentence prediction input in English. This is a method in which a sentence is predicted even if only a part of each word group is input in a key input sequence separated by a blank key. 20 and 21, when a part of the key input sequence corresponding to 'to Seoul' and a part of the key input sequence corresponding to 'I went to Seoul' are entered in the key input sequence for 'I went to Seoul', 'I went to Seoul' is entered. It is extracted from the sentence database and displayed on the 'predictive sentence display window' (Fig. 20(A), Fig. 21(A)).

도 20는 '서울에 갔'에 해당하는 키입력이 이루어져도 데이터베이스로부터 '서울에 갔어요'가 추출되어 '예측문장 표시영역'에 표시된것이며, 도 21는 '서울에 갔어요'의 각 단어구의 첫 글자인 '서 갔'에 해당하는 키입력이 이루어져도 데이터베이스로부터 '서울에 갔어요'가 추출되어 '예측문장 표시영역'에 표시된 것이다.20 shows that even if a key input corresponding to 'I went to Seoul' is made, 'I went to Seoul' is extracted from the database and displayed in the 'prediction sentence display area', and FIG. 21 shows the first letter of each phrase of 'I went to Seoul'. Even if a key input corresponding to 'I went to Seoul' is made, 'I went to Seoul' is extracted from the database and displayed in the 'predictive sentence display area'.

표 11은 사전적 데이터베이스에 등록된 '서울에 갔어요'의 키입력순서(key sequence)를 보여주고 있다. 이 표에 키입력순서가 2가지로 표시되는데, 방법 1은 단어군의 '문법적 공백'을 포함한 키입력순서이고 방법 2는 '문법적 공백'이 포함되지 않는 경우이다. 본 발명의 한글 문장예측은 표 11의 방법 2와 같이 '문법적 공백'키 없이 키입력순서를 설정해도 문제가 없다. 그 이유는 '서울에 갔어요'를 문장으로서 추출하기 위해 사전적 데이터베이스에 이미 '서울에'에 해당하는 단어구가 지정되어 있으므로 '문법적 공백'키가 없어도 되는 것이다. 따라서, 단어구의 갯수를 줄이기 위해 체언과 조사를 각각 추출하여 조합하는 단어구 예측과는 달리 문장예측입력을 위해 문장을 사전적 데이터베이스에 등록하는 방법은 표 11의 방법-1 혹은 방법-2에 따라 문장의 키입력순서를 등록할 수 있다. 만약 문장예측을 위한 사전적 데이터베이스가 표 11의 방법-2로 문장과 키입력순서를 키입력순서가 표 12의 key sequence-A와 같이 이루어지더라도, 문장 추출과정에서 사용자가 입력한 키입력순서에서 '문법적공백'을 제거하고 표 12의 key sequence-B로 변환한 후 이용하면 되는 것이다. Table 11 shows the key sequence of 'I went to Seoul' registered in the dictionary database. There are two key input sequences in this table. Method 1 is the key input sequence including 'grammatical spaces' in the word group, and Method 2 is the case where 'grammatical spaces' are not included. In the Korean sentence prediction of the present invention, as shown in Method 2 of Table 11, there is no problem even if the key input sequence is set without the 'grammatical blank' key. The reason is that the word phrase corresponding to 'to Seoul' is already specified in the dictionary database in order to extract 'I went to Seoul' as a sentence, so there is no need for a 'grammatical blank' key. Therefore, unlike word phrase prediction in which words and postpositions are extracted and combined to reduce the number of word phrases, the method of registering sentences in the dictionary database for sentence prediction input is according to Method-1 or Method-2 in Table 11. You can register the key input sequence of sentences. Even if the dictionary database for sentence prediction is set as Method-2 in Table 11, and the key input sequence is as in the key sequence-A in Table 12, the key input sequence input by the user in the sentence extraction process You can use it after removing 'grammatical spaces' from and converting to key sequence-B in Table 12.

표 12와 표 13의 키입력순서는 문장을 구성하는 구절의 앞 부분 일부가 입력되어도 문장예측을 위한 기준(표 5)에 비추어 사전적 데이터베이스에서 문장이 추출되어 입력이 가능하게 된다. 즉, 표 12와 표 13은 각각 도 20과 도 21에 보여지는 입력상황에 해당하는 키입력순서이다. 한글 문장예측입력을 위한 데이터베이스에 '서울에 갔어요'의 각 구절의 일부분에 해당하는 키입력순서가 이루어진 것을 보여주고 있다.In the key input order of Tables 12 and 13, sentences are extracted from the dictionary database and input is possible in light of the criteria for sentence prediction (Table 5) even if a part of the front part of the phrase constituting the sentence is input. That is, Tables 12 and 13 are key input sequences corresponding to the input situations shown in FIGS. 20 and 21, respectively. It shows that the key input sequence corresponding to a part of each phrase of 'I went to Seoul' was made in the database for predicting Hangul sentences.

문장sentence 서울에to Seoul 공백gap 갔어요went key sequencekey sequence 방법-1Method-1 ⑥②④④②-⑧-④⑦⑥②④④②-⑧-④⑦ ①①⑥-⑧-④②④③①①⑥-⑧-④②④③ 방법-2Method-2 ⑥②④④②④⑦⑥②④④②④⑦ ①①⑥④②④③①①⑥④②④③

문장sentence 첫 번째 key sequencefirst key sequence 공백gap 두 번째
key sequence
second
key sequence
key sequence-Akey sequence-A ⑥②④④②-⑧-④⑦⑥②④④②-⑧-④⑦ ①①⑥①①⑥ key sequence-Bkey sequence-B ⑥②④④②④⑦⑥②④④②④⑦ ①①⑥①①⑥

문장sentence 첫 번째 key sequencefirst key sequence 공백gap 두 번째
key sequence
second
key sequence
key sequence-Akey sequence-A ⑥②⑥② ①①⑥①①⑥

본 실시예는 문법적 공백키를 사용하지 않고도 도 23에 보여지는 한글 데이터베이스 구조(체언구, 용언구)를 검색할 수 있는 방법을 알려준다. 즉 한글의 경우 영어와 다르게 체언, 용언의 끝 부분에 조사와 어미의 변화가 있어서 각각의 체언과 용언이 가질 수 있는 변화가 너무 많아서 데이터베이스를 줄이기 위해 체언군, 용언군을 조사와 어미로 구분하는 것이 도 23의 핵심이다. 즉 실시예 22에서 도입된 '문법적 공백'이 사용자들에게 생소하고, 실제 문구에서 어느 위치에 문법적 공백을 지정해야 하는지 정확히 알지 못하는 경우와 이를 위해 각 음절마다 문법적 공백에 해당하는 키를 번거롭게 입력해야 하는 경우 모두 사용자 입장에서는 번거로울 수 있다. 그래서 문법적 공백키 입력이 없이 도 23에 보여지는 한글 데이터베이스를 검색하는 방법을 제공하고자 한다. This embodiment informs a method for searching the Korean database structure (word phrase, phrase phrase) shown in FIG. 23 without using a grammatical blank key. In other words, in the case of Hangul, unlike English, there are changes in postpositions and endings at the end of verbs and verbs, so each verb and verb has too many changes to have, so to reduce the database, it is necessary to divide the group of words and verbs into postpositions and endings. That is the crux of Figure 23. That is, when the 'grammatical space' introduced in Example 22 is unfamiliar to users and they do not know exactly where to designate a grammatical space in an actual phrase, and for this purpose, it is cumbersome to input a key corresponding to a grammatical space for each syllable. In both cases, it can be cumbersome for users. Therefore, it is intended to provide a method for searching the Korean database shown in FIG. 23 without inputting a grammatical blank key.

사용자가 '서울에 갔어요'를 입력하기 위해 문법적 공백에 해당하는 키가 없이 키 입력을 표 12의 key sequence-B와 같이 입력할 경우 한글 데이터베이스 검색하는 방법은 표 14와 같이 진행된다. 즉 입력 키순서인 '⑥②④④②④⑦'를 각 키마다 그 다음에 문법적 공백이 위치한다고 가정하여 체언군(용언군)과 조사(어미)에 해당하는 키입력으로 나누어서 표 14의 검색순서 1~8에 해당하는 과정으로 데이터베이를 검색하여 그로부터 얻어지는 체언군(용언군)과 조사(어미)에 해당하는 예측 단어를 조합하여 체언구(용언구)를 추출하는 것이다. When the user inputs key input as shown in key sequence-B in Table 12 without a key corresponding to a grammatical blank to input 'I went to Seoul', the method of searching the Korean database is as shown in Table 14. That is, assuming that the input key sequence '⑥②④④②④⑦' is located next to each key, it is divided into key inputs corresponding to group words (word groups) and postpositions (suffixes), corresponding to search sequences 1 to 8 in Table 14. In the process of searching the database, phrases (phrases) are extracted by combining predicted words corresponding to group of words (group of words) and postposition (suffix) obtained from the database.

검색 순서search order 체언군(용언군)Cheongun (Yongeongun) 조사(어미)investigation (mother) 1One ⑥②④④②④⑦⑥②④④②④⑦ 22 ⑥②④④②④⑥②④④②④ 33 ⑥②④④②⑥②④④② ④⑦④⑦ 44 ⑥②④④⑥②④④ ②④⑦②④⑦ 55 ⑥②④⑥②④ ④②④⑦④②④⑦ 66 ⑥②⑥② ④④②④⑦④④②④⑦ 77 ②④④②④⑦②④④②④⑦ 88 ⑥②④④②④⑦⑥②④④②④⑦

만약에 체언군(용언구)이나 조사(어미) 중에 어는 하나라도 해당하는 단어가 데이터베이스에 없을 경우 예측 단어가 없는 것으로 한다. 예를 들면 표 14의 검색순서 3의 경우 체언군(용언군)에 해당하는 키입력순서 '⑥②④④②'에 맞는 단어가 데이터베이스에 존재한다고 하더라도, 조사(어미)에 해당하는 키입력순서 '④⑦'에 맞는 단어가 조사(어미)부 데이터베이스에 존재하지 않는다면 검색 순서 3에 대해서는 체언구(용언구)가 없다고 판정하고, 단지 체언군(용언군)과 조사(어미)에 맞는 단어가 모두 존재할 때만 체언군(용언군)의 추출 단어와 조사(어미)의 추출 단어를 조합하여 체언구(혹은 용언구)에 해당하는 구절로 추출하는 것이다.If there is no word corresponding to any one of the group of words (phrasal verbs) or particles (suffixes) in the database, it is assumed that there is no predicted word. For example, in the case of search order 3 in Table 14, even if a word matching the key input sequence '⑥②④④②' corresponding to the group of words (word group) exists in the database, the key input sequence '④⑦' corresponding to the particle (suffix) If the matching word does not exist in the postposition (suffix) part database, it is determined that there is no phrasal verb (phrase) for search order 3, and the phrasal verb group is determined only when both the word group (verb group) and words matching the postposition (suffix) exist. It is to extract a phrase corresponding to a phrase (or verb) by combining the extracted words of (Dragon Group) and the extracted word of Particles (Suffix).

일반적으로 데이터베이스에 등록된 단어의 갯수는 체언군(용언군)이 그에 상응하는 조사(어미)에 비해 많으므로 표 14에 보여지는 검색순서를 빠르게 진행하는 방법 중에 하나는 조사 및 어미부에 해당하는 키입력순서에 대해 먼저 데이터베이스를 검색하여 키입력순서에 맞는 (조사 혹은 어미)단어가 존재하는지의 여부를 검색한 다음 만약 맞는 (조사 혹은 어미)단어가 존재하지 않는다면 체언군(용언군)에 대한 검색을 생략하는 것이다. 이렇게 하여 검색과정을 줄여 전체 검색과정을 효율적으로 수행할 수 있다.In general, since the number of words registered in the database is greater in the number of words (groups of words) than the corresponding postpositions (suffixes), one of the ways to speed up the search order shown in Table 14 is to Regarding the key input sequence, first, the database is searched to see if there is a (postposition or ending) word that matches the key input sequence, and if there is no matching (partition or ending) word, the database is searched for. Skip the search. In this way, the entire search process can be performed efficiently by reducing the search process.

일본어는 공백이 없다는 점을 제외하면 한국어와 문법적으로 유사한 구조를 갖는다. 체언부에 조사가 붙어서 그 의미를 확실히 하고, 용언부 어미변화가 다양하여 하나의 용언이 수 많은 형태를 갖게 된다. 따라서, 영어와 달리 일본어도 조사와 용언의 어미변화에 따라 데이터베이스를 줄이기 위해 실시예 22-26의 내용을 적용할 수 있다. 다만 일본어의 경우 문장내에 공백이 없으므로, 한글과 같이 공백을 임으로 주어지면 실시예 22-26의 내용을 적용하여 체언군(용언군)과 조사(어미) 데이터베이스를 구축하여 쉽게 단어예측입력을 적용할 수 있고 더 나아가서 본 발명의 문장예측입력도 적용 가능하게 된다.Japanese has a grammatically similar structure to Korean, except that there are no spaces. A postpositional particle is attached to the inflectional part to make its meaning clear, and the inflectional change of the verb part is diverse, so that one verb has many forms. Therefore, unlike English, the contents of Examples 22-26 can be applied to Japanese in order to reduce the database according to postpositions and verb ending changes. However, in the case of Japanese, there is no space in the sentence, so if a space is given arbitrarily like in Korean, the content of Examples 22-26 can be applied to build a database of group words (groups of words) and postpositions (suffixes) to easily apply word prediction input. Furthermore, the sentence prediction input of the present invention can be applied.

구분division 문장sentence 체언부part of speech 용언부verb part (1)(One) 나는_학생입니다I am a student 나는I am 학생입니다I'm a student (2)(2) わたしはがくせいです
(私は生です)
わたしがくせせです
(privately live)
(3)(3) わたしは_がくせいですWatashiha_gakuseidesu わたしはwatashiha がくせいですI'm sorry (4)(4) watashiwagakuseidesuwatashiwagakuseidesu (5)(5) watashiwa gakuseidesuwatashiwa gakuseidesu watashiwawatashiwa gakuseidesugakuseidesu

이러한 점에서 일본어의 경우 단어예측입력을 구현하기 위해 공백문자를 한글과 같이 적용하는 것이 본 실시예의 구상이다. 표 15는 '나는 학생입니다'를 한글과 일본어로 표시한 것이다. 표 15의 (1)은 '나는 학생입니다'의 한글 문장으로 주어부 '나는'과 용언부 '학생입니다'가 공백으로 구분되어 있다. 이에 반해 일본어로 '私は生です'는 '나는'에 해당하는 '私は'와 '학생입니다'에 해당하는 '生です'사이에 공백이 존재하지 않는다. 그리고 일본어의 예측입력을 위해서는 일본어의 영어식 표현인 romanji 방식으로 입력할 경우 표 15의 (4)와 같이 표현이 된다. 이 역시도 공백이 존재하지 않는다. 하지만 본 실시예의 구성에 따라 문법적 공백을 삽입하면 표 15의 (5)와 같이 표현되며, 이 경우 체언부와 용언부가 분리되어 체언부에 해당하는 'watashiwa'를 용언부에 해당하는 'gakuseidesu'와 분리시켜 데이터베이스에서 추출하는 것이다. 그 방법은 실시예 26의 방법을 채택하면 된다. 즉 데이터베이스에 한글의 '나'에 해당하는 'watashi(私)'는 체언군에 등록되어 있고, 조사 '는'에 해당하는 'は'는 조사부에 등록되어 있어서 각각 체언군과 조사에 해당하는 예측 단어로 추출된 후 결합되어 체언부 예측단어(구)로 입력되는 것이다. 그리고 표 15의 (4)로 표시되는 romanji 표현방식의 문장의 예측입력을 위해서는 도 9(a)에 보여지는 자판을 이용하고 예측입력방식은 본 발명의 예측입력방식과 문장예측입력을 위해서는 표 5에 나와있는 기준을 적용하면 된다.In this regard, in the case of Japanese, it is the idea of this embodiment to apply blank characters like Korean to implement word prediction input. Table 15 shows 'I am a student' in Korean and Japanese. (1) in Table 15 is a Korean sentence of 'I am a student', and the subject 'I' and the verb 'I am a student' are separated by blanks. On the other hand, in Japanese, '私は生です' does not have a space between '私は', which corresponds to 'I', and '生 DESU', which corresponds to 'I am a student'. In addition, for Japanese prediction input, when inputting in the romanji method, which is an English expression of Japanese, it is expressed as shown in (4) of Table 15. Again, there are no gaps. However, if grammatical blanks are inserted according to the configuration of this embodiment, it is expressed as shown in (5) of Table 15. In this case, the indirect part and the verb part are separated, and 'watashiwa' corresponding to the indirect part is replaced with 'gakuseidesu' corresponding to the verb part. It is to separate and extract from the database. As for the method, the method of Example 26 may be adopted. In other words, in the database, 'watashi(私)' corresponding to 'I' in Hangul is registered in the Cheon group, and 'は' corresponding to the postpositional word 'is' is registered in the investigation department, so predictions corresponding to the group and postposition respectively are registered. After being extracted as a word, it is combined and input as a predictive word (phrase). And for predictive input of the sentence of the romanji expression method shown in (4) of Table 15, the keyboard shown in FIG. 9 (a) is used, and the predictive input method is the predictive input method of the present invention. The criteria given in should be applied.

지금까지 문장예측입력방법이 실질적인 문장의 입력을 위한 과정이었다. 하지만 본 발명의 문장예측입력 방법은 문법적인 구조를 갖지 않는 경우에도 적용할 수 있다. 예를 들면 음악 스트리밍 서비스에서 곡을 선택하거나, 비디오 스트리밍 서비스에서 영화를 선택하게 될 때 음악의 경우 곡명 외에도 작곡가, 작사자, 연주자, 가수의 이름 등을 함께 이용하여 검색하게 되는데 이와 같이 선곡을 할 때 표 16과 같이 각각의 곡이 구분되어 있다고 하면 선곡하기 위해서는 곡명과 작곡자, 연주자의 이름을 구분하여 입력해야 원하는 곡을 선택할 수 있게 된다. 표 16의 곡마다 구분내용(곡명, 작곡가, 연주자)에 대한 키배열(key sequence)이 표시되어 있다.So far, the sentence prediction input method has been a process for inputting actual sentences. However, the sentence prediction input method of the present invention can be applied even when there is no grammatical structure. For example, when selecting a song from a music streaming service or a movie from a video streaming service, in the case of music, the name of the composer, lyricist, performer, singer, etc. is used in addition to the song name to search. As shown in Table 16, if each song is classified, in order to select a song, the name of the song, the name of the composer, and the name of the performer must be input separately to select the desired song. For each song in Table 16, a key sequence for classification (song name, composer, performer) is displayed.

NoNo 문장sentence key sequencekey sequence 1One 야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra 41614131-9-63564-9-62442651361441131241614131-9-63564-9-624426513614411312 22 야상곡 쇼팽 베를린교향악단Nocturne Chopin Berlin Symphony Orchestra 41614131-9-63564-9-572522521361441131241614131-9-63564-9-5725225213614411312 33 월광소나타 베토벤 서울시교향악단Moonlight Sonata Beethoven Seoul Symphony Orchestra 44221314632131-9-5733572-62442651361441131244221314632131-9-5733572-624426513614411312 44 월광소나타 베토벤 베를린교향악단Moonlight Sonata Beethoven Berlin Symphony Orchestra 44221314632131-9-5733572-572522521361441131244221314632131-9-5733572-5725225213614411312

표 16에 보이는 바와 같이 곡 목록이 데이터베이스화 되어 있다면, 사용자가 이 데이터베이스로부터 1번 곡(쇼팽의 야상곡, 서울시교향악단 연주)을 추출하기 위해서는 '야상곡 쇼팽 서울시교향곡'에 해당하는 문장을 문장예측입력 방법 입력해야 하는데 이에 해당하는 키배열은 표 16의 곡 1의 key sequence이며 실제 사용자가 입력해야 하는 키입력배열은 식 23과 같다. 곡의 명칭 '야상곡'에 해당하는 키배열 '④①⑥①④①③①'을 입력하고, 곡의 항목을 구분하는 공백키 '⑨'를 입력하고, 이어서 작곡가 '쇼팽'에 해당하는 키배열 '⑥③⑤⑥④'과 항목을 구분하는 공백키 '⑨'를 이어서 입력하고 마지막으로 연주자 '서울시교향악단'에 해당하는 키배열 '⑥②④④②⑥⑤①③⑥①④④①①③①②'을 입력하면 표 5의 기준(각 문자에 해당하는 ambiguous key 지정은 표 10의 내용을 따름)에 근거하여 문장예측입력방법으로 표 16의 곡 목록 데이터베이스로부터 1번 곡을 선택하여 추출하게 되는 것이다.As shown in Table 16, if the music list is databased, in order for the user to extract song No. 1 (Chopin's Nocturne, Seoul Symphony Orchestra) from this database, the sentence corresponding to 'Nocturne Chopin Seoul Symphony' is a sentence prediction input method. The key sequence corresponding to this is the key sequence of song 1 in Table 16, and the key input sequence that the user actually needs to input is shown in Equation 23. Enter the key arrangement '④①⑥①④①③①' corresponding to the name of the song 'Nocturne', enter the blank key '⑨' to separate the items of the song, and then distinguish the items from the key arrangement '⑥③⑤⑥④' corresponding to the composer 'Chopin' Then enter the blank key '⑨' and finally enter the key arrangement '⑥②④④②⑥⑤①③⑥①④④①①③①②' corresponding to the performer 'Seoul Philharmonic Orchestra', then the standard of Table 5 (designation of the ambiguous key corresponding to each character follows the contents of Table 10). Based on the sentence prediction input method, song No. 1 is selected and extracted from the song list database in Table 16.

야상곡 : ④①⑥①④①③① (23a)Nocturne: ④①⑥①④①③① (23a)

공백 : ⑨ (23b)gap : ⑨ (23b)

쇼팽 : ⑥③⑤⑥④ (23c)Chopin: ⑥③⑤⑥④ (23c)

공백 : ⑨ (23d)gap : ⑨ (23d)

서울시교향악단 : ⑥②④④②⑥⑤①③⑥①④④①①③①② (23e)Seoul Symphony Orchestra: ⑥②④④②⑥⑤①③⑥①④④①①③①② (23e)

그리고, 본 발명의 표 5의 기준에 따라 이루어지는 문장예측입력 방법에서는 식 24와 같이 문장을 구성하는 구절의 일부분에 해당하는 키입력이 이루어져도 표 16의 1번 곡이 추출될 수 있는 것이다. 즉 표 16의 1번 곡을 이루는 각 항목(곡명, 작곡가, 연주자)의 (앞쪽)일부분에 해당하는 키입력이 이루어져 표 16의 1번 곡이 추출되는 것이다. 즉 식 24와 같은 키 입력을 통해 음악 혹은 영화같은 문장이 아닌 것을 선택할 때에도 본 발명의 문장예측입력방법은 음악과 영화를 손쉽게 선택할 수 있는 방법을 제공하는 것이다. 표 16에서 각 곡은 문장으로 표시되고 각 곡의 항목(곡명, 작곡자, 연주자)은 '공백'으로 구분되어 본 발명의 문장예측입력방법으로 추출될 수 있는 것이며, 식 24와 같이 축약된 키입력으로 쉽게 추출할 수 있다. In addition, in the sentence prediction input method according to the criteria of Table 5 of the present invention, song No. 1 of Table 16 can be extracted even if a key input corresponding to a part of a phrase constituting a sentence is performed as shown in Equation 24. That is, the key input corresponding to the (front) part of each item (song title, composer, performer) constituting the song No. 1 of Table 16 is performed, and the song No. 1 of Table 16 is extracted. That is, the sentence prediction input method of the present invention provides a way to easily select music or movies even when a non-sentence such as music or movie is selected through a key input as shown in Equation 24. In Table 16, each song is displayed as a sentence, and the items (song title, composer, performer) of each song are separated by 'blank' and can be extracted by the sentence prediction input method of the present invention, and key input abbreviated as in Equation 24 can be easily extracted.

야상곡 : ④① (24a)Nocturne: ④① (24a)

공백 : ⑨ (24b)gap : ⑨ (24b)

쇼팽 : ⑥③ (24c)Chopin: ⑥③ (24c)

공백 : ⑨ (24d)gap : ⑨ (24d)

서울시교향악단 : ⑥②④④② (24e)Seoul Symphony Orchestra: ⑥②④④② (24e)

문장의 경우는 문법구조로 인해 문장을 구성하는 구절들이 그 순서가 정해져 있다. 이를테면 '나는 학교에 갑니다.'라고 하면 '학교에 나는 갑니다.'라고 표현하지 않는다. 따라서, '나는 학교에 갑니다.'라는 문장을 본 발명의 문장예측입력방법의 데이터베이스에 등록할 경우에는 '나는 학교에 갑니다.'에 해당하는 키배열을 이 문장과 함께 표 16에 보여지는 형태로 등록하게 된다. 하지만 스트리밍 서비스에서 음악 혹은 영화를 선택하기 위해 사용자들이 입력하게 되는 키배열은 표 16에 보여지는 바와 같이 1번 곡을 선택하기 위해 '야상곡 쇼팽 서울시교향악단'이라고 키입력할 수도 있지만 '쇼팽 야상곡 서울시교향악단'이라고 입력할 수도 있다. 이렇게 작곡자를 먼저 입력하는 경우에는 데이터베이스가 표 16과 같이 구성되어 있다면 1번 곡을 추출할 수 없게 된다. 이러한 점에서 음악 곡이나 영화를 선택하는 과정에서 사용자들이 '곡명, 작곡가, 연주자'를 임의의 순서로 입력하더라도 사용자가 원하는 곡을 선택할 수 있도록 표 16의 1번 곡의 경우 표 17에 보이는 바와 같이 원래 문장 1-a에 해당하는 key sequence에 더불어 추가로 1-b, 1-c, 1-d, 1-e, 1-f 등 5개의 key sequence를 표 16의 곡 1에 해당하는 key sequence로 추가하여 데이터베이스에 등록한다. 실제로 이들 1-a ~ 1-f의 키배열이 의미하는 문장은 표 17의 각 key sequence 밑에 괄호안에 표시되어 있는 문장이다. 하지만 실제 데이터베이스에 각각의 key sequence에 해당하는 문장으로 등록되는 것은 1-a ~ 1-f에 키배열 모두 '야상곡 쇼팽 서울시교향악단'이 된다. 따라서, 사용자가 1-a ~ 1-f에 키배열을 입력할 경우 데이터베이스에서 문장을 추출하는 과정에서 '야상곡 쇼팽 서울시교향악단'으로 추출되게 하여 실제로 선택되는 곡은 표 16의 1번 곡이 되도록 하는 것이다. In the case of a sentence, the order of the phrases that make up the sentence is fixed due to the grammatical structure. For example, if you say 'I'm going to school', don't say 'I'm going to school'. Therefore, in the case of registering the sentence 'I am going to school' in the database of the sentence prediction input method of the present invention, the key arrangement corresponding to 'I am going to school' is entered in the form shown in Table 16 together with this sentence will register However, as shown in Table 16, the key arrangement that users input to select music or movies from the streaming service can be keyed in as 'Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra' to select song No. 1, but 'Chopin Nocturne Seoul Symphony Orchestra' '. In this case, when the composer is input first, if the database is configured as shown in Table 16, it is impossible to extract the first song. In this regard, as shown in Table 17 in the case of song No. 1 in Table 16, so that users can select the desired song even if they input 'song title, composer, and performer' in any order in the process of selecting a music song or movie In addition to the key sequence corresponding to the original sentence 1-a, 5 key sequences such as 1-b, 1-c, 1-d, 1-e, and 1-f are additionally converted into key sequences corresponding to song 1 in Table 16. Add and register in the database. In fact, the sentences that the key arrangements of 1-a to 1-f mean are the sentences shown in parentheses under each key sequence in Table 17. However, what is registered as a sentence corresponding to each key sequence in the actual database is 'Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra' for all key sequences from 1-a to 1-f. Therefore, when a user inputs a key arrangement in 1-a to 1-f, in the process of extracting a sentence from the database, it is extracted as 'Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra' so that the actually selected song is No. 1 in Table 16 will be.

NoNo key sequencekey sequence 문장sentence 1-a1-a 41614131-9-63564-9-62442651361441131241614131-9-63564-9-624426513614411312 야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra 1-b1-b 41614131-9-624426513614411312-9-63564
['야상곡 서울시교향악단 쇼팽'에 해당]
41614131-9-624426513614411312-9-63564
[Corresponding to 'Seoul Symphony Orchestra Chopin']
야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra
1-c1-c 63564-9-41614131-9-624426513614411312
['쇼팽 야상곡 서울시교향악단'에 해당]
63564-9-41614131-9-624426513614411312
[Equivalent to 'Chopin Nocturne Seoul Symphony Orchestra']
야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra
1-d1-d 63564-9-624426513614411312-9-41614131
['쇼팽 서울시교향악단 야상곡'에 해당]
63564-9-624426513614411312-9-41614131
[Corresponds to 'Chopin Seoul Symphony Orchestra Nocturne']
야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra
1-e1-e 624426513614411312-9-41614131-9-63564
['서울시교향악단 야상곡 쇼팽'에 해당]
624426513614411312-9-41614131-9-63564
[Corresponds to 'Seoul Philharmonic Orchestra Nocturne Chopin']
야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra
1-f1-f 624426513614411312-9-63564-9-41614131
['서울시교향악단 쇼팽 야상곡'에 해당]
624426513614411312-9-63564-9-41614131
[Corresponds to 'Seoul Philharmonic Orchestra Chopin Nocturne']
야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra

따라서, 표 16의 문장 데이터베이스를 표 17과 같이 동일한 문장(곡)에 대하여 확대된 key sequence를 등록할 경우 사용자들이 곡명, 작곡가, 연주자를 구분하지 않고 키입력하여도 쉽게 동일한 곡을 선택할 수 있게 된다. 즉 식 (25)에 보이는 바와 같이 사용자가 키입력하여도 표 17의 1-c에 해당하는 키배열에 부합되므로 곡 1-c(실제로는 선택되는 곡은 표 16의 곡 1과 동일)가 추출되어 결과적으로 표 16의 곡 1을 추출하는 것과 동일한 결과를 가져온다.Therefore, if the extended key sequence for the same sentence (song) is registered in the sentence database of Table 16 as shown in Table 17, users can easily select the same song even if they key in regardless of the song name, composer, or performer. . That is, as shown in Equation (25), even if the user inputs a key, it matches the key arrangement corresponding to 1-c in Table 17, so song 1-c (actually, the selected song is the same as song 1 in Table 16) is extracted. As a result, the same result as extracting song 1 of Table 16 is obtained.

쇼팽 : ⑥③ (25a)Chopin: ⑥③ (25a)

공백 : ⑨ (25b)gap : ⑨ (25b)

야상곡 : ④① (25c)Nocturne: ④① (25c)

공백 : ⑨ (25d)gap : ⑨ (25d)

서울시교향악단 : ⑥②④④② (25e)Seoul Symphony Orchestra: ⑥②④④② (25e)

실시예 29에서는 문자예측입력에서 문장을 구성하는 구절의 순서에 관계없이 문장을 추출할 수 있도록 데이터베이스에 동일한 문장을 문장내의 구절의 순서를 변경하여 문장을 구성하는 구절들이 배치될 수 있는 모든 경우를 등록하였다. 하지만 이 번 실시예에서는 표 17에서와 같이 문장을 구성하는 모든 구절의 순서를 포함하는 키배열 목록이 포함된 데이터베이스를 이용하지 않고, 표 16와 같이 하나의 문장에 대응하는 키배열은 하나만으로 등록되는 데이터베이스를 이용하더라도 식 25와 같이 사용자가 문장내의 구절의 순서를 변경하더라도 구절들의 순서가 바뀌지 않은 문장을 추출하는 방법을 설명한다. 즉 사용자가 식 25와 같이 키입력을 하여도, 표 16의 1번 문장을 추출하도록 하는 방법을 설명한다.In Example 29, all cases in which phrases constituting a sentence can be arranged by changing the order of phrases in a sentence in the database so that sentences can be extracted regardless of the order of the phrases constituting the sentence in the character prediction input. Registered. However, in this embodiment, as shown in Table 17, a database containing a list of key arrangements including the order of all phrases constituting a sentence is not used, and as shown in Table 16, only one key arrangement corresponding to one sentence is registered. A method of extracting sentences in which the order of phrases in a sentence does not change even if the user changes the order of phrases in a sentence, as shown in Equation 25, will be described. That is, a method for extracting sentence No. 1 of Table 16 even when the user inputs a key as shown in Equation 25 will be described.

지금까지의 문장예측입력방식의 기준이 되는 표 5의 내용은, 사용자의 입력 키배열과 데이터베이스의 등록된 문장의 키배열을 문장의 첫 번째 키배열부터 일치여부를 확인하여 일치하면 데이터베이스에 등록된 문장을 추출한다. 이에 반해 본 실시예에서는 사용자가 입력한 키배열을 문장을 구성하는 구절의 순서에 관계없이, 데이터베이스에 등록된 문장의 키배열과 비교하여 이 문장의 어느 구절이라도 그에 해당하는 키배열과 일치하면 이 문장을 추출하게 된다. 이를 식 25를 예를 들어 설명하며, 식 25에서 가장 먼저 입력된 키배열은 식 25a의 '63'이다. 지금까지는 이 키배열 '63'을 데이터베이스의 모든 문장의 첫 구절에 해당하는 키배열과 비교하여 일치하는 문장만을 추출하였는데, 본 실시예에서는 데이터베이스에 등록된 문장의 첫 구절뿐만 아니라 모든 구절에 해당하는 키배열과 사용자의 첫 구절 키배열 '63'을 비교하여 일치하는 키배열이 있는지 확인한다. 만약 이 과정에서 일치하는 문장이 있으면 이를 다음 검색과정을 위한 임시 문장목록을 구성한다. 여기까지가 첫 번째 과정이다.(Step 1) 첫 번째 과정에서 임시 문장목록이 있을 경우 사용자가 입력한 두 번째 구절에 해당하는 키배열 '41'에 대해서, 첫 번째 과정과 동일하게 검색과정을 거친다. 이 과정에서 일치하는 문장이 있으면 이들 문장을 임시 문장목록을 재구성하여 다음 단계로 진행하게 되며 이 과정이 두 번째 단계이다.(Step 2) 그리고 사용자가 입력한 마지막 키배열 '62442'에 대해서도 임시 문장목록을 검색하여 일치하는 문장을 추출하는 것이다. 이 과정이 세 번째 단계이다. 표 16을 데이터베이스라고 가정하고 위의 Step 1 ~ Step 3를 순차적으로 진행하여 설명하면 다음과 같다.The content of Table 5, which is the standard of the sentence prediction input method so far, checks whether the key sequence of the user's input key and the key sequence of the registered sentence in the database match from the first key sequence of the sentence, and if they match, the key sequence registered in the database extract sentences On the other hand, in the present embodiment, the key sequence input by the user is compared with the key sequence of the sentence registered in the database regardless of the order of the phrases constituting the sentence, and if any phrase in the sentence matches the corresponding key sequence, this sentences are extracted. This will be described using Equation 25 as an example, and the first key sequence input in Equation 25 is '63' in Equation 25a. So far, this key sequence '63' has been compared with the key sequence corresponding to the first phrase of all sentences in the database to extract only matching sentences. Compare the key sequence with the key sequence '63' of the user's first phrase and check if there is a matching key sequence. If there is a matching sentence in this process, a temporary sentence list for the next search process is formed. This is the first step. (Step 1) If there is a temporary sentence list in the first step, the key array '41' corresponding to the second phrase entered by the user is searched in the same way as the first step. . If there are matching sentences in this process, the temporary sentence list is reconstructed and proceeds to the next step, and this process is the second step. It is to search the list and extract matching sentences. This process is the third step. Assuming that Table 16 is a database, step 1 to step 3 are sequentially explained as follows.

< Step 1 >< Step 1 >

표 16의 문장 1 ~ 문장 4 중에서, 사용자가 입력한 키배열 '63'(식 25a)과 일치하는 키배열을 갖는 문장은 문장 1과 문장 2이다. 즉 문장 1과 문장 2는 이들 문장의 두 번째 구절에 해당하는 키배열이 '63564'으로서 '63'으로 시작하므로 일치하는 것이다. (여기서 일치여부는 전체가 동일하다는 것이 아니라 앞부분부터 비교하여 입력된 키배열과 데이터베이스의 해당 구절의 키배열의 앞부분부터 동일한 키갯수에 해당하는 키배열이 동일하면 일치한다고 판단하는 것이다. 즉 표 18의 문장 1과 2의 첫 구절에 해당하는 키배열이 '41614131'이므로 앞부분 2개의 키가 '41'로서 동일하므로 일치 판정을 내리는 것이다.) 표 16의 문장 1과 문장 2로 다음 단계 검색을 위한 검색 문장목록이 구성된다.Among sentences 1 to 4 of Table 16, sentences having a key sequence matching the key sequence '63' (Equation 25a) input by the user are sentences 1 and 2. That is, sentence 1 and sentence 2 match because the key sequence corresponding to the second phrase of these sentences is '63564' and starts with '63'. (Here, whether or not the whole is identical does not mean that the whole is identical, but it is determined that the input key sequence and the key sequence corresponding to the same number of keys from the beginning of the key sequence of the corresponding passage in the database are identical by comparing them from the beginning. That is, Table 18 Since the key arrangement corresponding to the first phrase of sentences 1 and 2 of is '41614131', the first two keys are the same as '41', so a match is determined.) Sentence 1 and sentence 2 in Table 16 for the next step search A search sentence list is constructed.

< Step 2 >< Step 2 >

2 단계의 검색 문장목록인 표 16의 문장 1과 문장 2에 대해 사용자가 입력한 두 번째 키배열 '41'(식 25c)이 일치하는지 검색한다. 이들 문장의 첫 번째 구절에 해당하는 키배열이 '41614131'으로서 '41'으로 시작하므로 일치한다. 따라서, 표 16의 문장 1과 문장2는 다음 단계의 검색 문장목록이 된다.For sentences 1 and 2 in Table 16, which is the search sentence list in step 2, it is searched whether the second key array '41' (Equation 25c) input by the user matches. The key sequence corresponding to the first phrase of these sentences is '41614131', which matches because it starts with '41'. Therefore, Sentence 1 and Sentence 2 in Table 16 become the search sentence list in the next step.

< Step 3 >< Step 3 >

3 단계의 검색 문장목록인 표 16의 문장 1과 문장 2에 대해 사용자가 입력한 세 번째 키배열 '⑥②④④②'(식 25e)이 일치하는지 검색한다. 이들 문장 중에서 문장 1의 경우 세 번째 구절에 해당하는 키배열이 '624426513614411312'으로서 '⑥②④④②'으로 시작하므로 일치한다. 반면에 문장 2의 경우 세 번째 구절에 해당하는 키배열이 '5725225213614411312'으로서 '⑥②④④②'로 시작하지 않으므로 일치하지 않는다. 따라서, 표 16의 문장 1이 추출문장으로 선택되는 것이다.For sentences 1 and 2 of Table 16, which is the list of search sentences in step 3, it is searched whether the third key sequence '⑥②④④②' (Equation 25e) input by the user matches. In the case of sentence 1 among these sentences, the key sequence corresponding to the third phrase is '624426513614411312' and starts with '⑥②④④②', so it matches. On the other hand, in the case of sentence 2, the key sequence corresponding to the third phrase is '5725225213614411312' and does not start with '⑥②④④②', so it does not match. Therefore, sentence 1 of Table 16 is selected as the extracted sentence.

이상에 보여준 예를 살펴보면 표 5에 보여지는 문장예측입력방법의 기준이 표 18과 같이 요약될 수 있다. 특히 표 18의 기준 2에 대해서 추가적인 설명을 위해 사용자가 입력한 키배열이 식 (26)과 같을 때, 표 16의 데이터베이스에서 문장을 추출하는 과정은 다음과 같다. 먼저 사용자가 입력한 키배열 중에 공백으로 구분되는 구절(segment)중에 가장 긴 것은 식 (26c)의 '416'이다. 따라서, '416'을 표 16의 데이터베이스와 비교하면, 문장 1과 문장 2가 첫 구절에서 일치하여 문장 1과 문장 2가 다음 단계의 검색 문장목록이 된다. 두 번째 검색 단계는 식 (26a)의 키배열 '63'을 2단계 검색 문장목록인 문장 1과 문장 2와 비교하게 되는데, 이들 문장의 두 번째 구절의 앞 부분과 일치하므로 문장 1과 문장 2는 다음 단계 검색 문장목록이 된다. 이어서 식 (26e)의 키배열 '41'과 3단계 검색 문장목록인 문장 1과 문장 2와 비교하면 이들 문장의 첫번째 구절의 앞부분과 일치하지만 이 구절은 이미 첫번째 단계에서 식 (26c)의 키배열과 일치를 이루었기 때문에 중복되어 일치판정이 되는 것이므로 식 (26)으로 표시되는 사용자 키입력은 일치되는 문장이 없는 것이다. 즉 식 (26e)는 키배열이 '41'이지만 이는 연주자가 '아스케나지(Ashkenazy)'에 해당하는 키입력이어서 표 16의 데이터베이스에서 일치하는 문장(곡)을 찾을 수 없는 것이다.Looking at the example shown above, the criteria for the sentence prediction input method shown in Table 5 can be summarized as shown in Table 18. In particular, for further explanation of criterion 2 of Table 18, when the key arrangement input by the user is equal to Equation (26), the process of extracting sentences from the database of Table 16 is as follows. First, among the key arrangement input by the user, the longest segment separated by blanks is '416' in equation (26c). Therefore, when '416' is compared with the database in Table 16, sentence 1 and sentence 2 match in the first phrase, so sentence 1 and sentence 2 become the next search sentence list. The second search step compares the key array '63' in equation (26a) with sentences 1 and 2, which are the second-level search sentence list. The next step is a search sentence list. Subsequently, comparing the key array '41' of equation (26e) with sentences 1 and 2, which are the list of search sentences in step 3, they match the first part of the first verse of these sentences, but this phrase is already the key sequence of equation (26c) in the first step. Since it is matched with, it is determined to be matched by overlapping, so the user key input represented by Equation (26) does not have a matching sentence. That is, in Equation (26e), the key arrangement is '41', but this is a key input corresponding to 'Ashkenazy' by the player, so a matching sentence (song) cannot be found in the database of Table 16.


기준 1

criterion 1

사용자가 입력한 키배열에서 공백키로 구분되는 구절(segment)의 갯수가
데이터베이스에 등록된 문장을 구성하는 구절(segment)의 갯수보다 같거나 작아야 한다.

The number of segments separated by blank keys in the key array entered by the user
It must be equal to or smaller than the number of segments constituting the sentence registered in the database.

기준 2

criterion 2

기준 1을 충족할 때,

사용자가 입력한 키배열에서 공백키로 구분되는 segment에 해당하는 number code sequence가 데이터베이스 등록된 문장을 구성하는 구절중에 적어도 하나의 구절에 대해 그 구절에 해당하는 number code sequence와 앞에서부터 비교하여 일치해야 한다.

다만,
사용자가 입력한 키배열에서 공백키로 구분되는 구절(segment)이 데이터베이스에 등록된 문장의 서로 다른 구절과 일치해야 한다.
즉, 사용자가 입력한 키배열에서 공백키로 구분되는 구절(segment)이 데이터베이스에 등록된 문장의 동일한 구절과 중복되어 일치되어서는 안된다.

When criterion 1 is met,

The number code sequence corresponding to the segment separated by the blank key in the key array entered by the user must compare and match the number code sequence corresponding to the phrase from the beginning for at least one phrase among the phrases constituting the sentence registered in the database. .

but,
Segments separated by blank keys in the key array input by the user must match different segments of the sentences registered in the database.
That is, a segment separated by a blank key in the key array input by the user must not overlap and match the same segment of a sentence registered in the database.

쇼팽 : ⑥③ (26a)Chopin: ⑥③ (26a)

공백 : ⑨ (26b)gap : ⑨ (26b)

야상곡 : ④①⑥ (26c)Nocturne: ④①⑥ (26c)

공백 : ⑨ (26d)gap : ⑨ (26d)

아스케나지 : ④① (26e)Askenage: ④① (26e)

이상의 step 1 ~ step 3에서 보여지는 바와 같이 표 16을 이용해도 문장을 구성하는 구절의 순서가 바뀌어도 데이터베이스에서 원하는 문장을 추출할 수 있는 검색 방법을 알아보았다. 즉 도 16을 도 17과 같이 확대 변환하지 않아도, 검색과정을 달리하여 사용자가 문장을 구성하는 구절의 순서를 달리하여 입력하여도 문장을 데이터베이스로부터 추출할 수 있게 되었다. 즉 음악(혹은 영화 등)을 선택하기 위해 선곡에 필요한 선택요소(곡명, 작곡자, 연주자)를 입력함에 있어서 그 순서가 중요하지 않으므로 연주곡을 지정하는 요소(곡명 + 작곡가 + 연주자)를 하나의 문장으로 간주하였을 때 사용자는 이들 요소가 데이터베이스에서 어떤 순서로 배열되어 있는지 알 수 없으므로 본 실시예와 실시예 29는 이러한 비문장적인 것들에도 문장예측입력방법을 적용할 수 있는 방법을 제공한다. As shown in steps 1 to 3 above, a search method that can extract the desired sentence from the database even if the order of the phrases constituting the sentence is changed using Table 16 was investigated. That is, without enlarging and converting FIG. 16 as shown in FIG. 17 , sentences can be extracted from the database even if the search process is changed and the order of the phrases constituting the sentence is input differently by the user. In other words, the order is not important when entering the selection elements (song name, composer, performer) necessary for selection to select music (or movie, etc.). When considered, the user cannot know in what order these elements are arranged in the database, so the present embodiment and the 29th embodiment provide a method to apply the sentence prediction input method to these non-sentential elements.

그리고, 본 실시예와 실시예 29를 실행함에 있어서 데이터베이스가 도 16에 보이는 것과 같이 데이터베이스에 등록된 문장의 갯수가 적을 경우 식 25a까지만 입력하여도 문장 1과 문장 2가 추출되어 쉽게 선택할 수 있는 장점이 있다. 도 16과 도 17을 비교해 보면, 도 16은 데이터베이스를 도 17에 비해 간결하게 정리할 수 있는 반면 검색과정에서 사용자가 입력한 키입력을 모든 구절에 대해 비교해야 하므로 검색과정이 길어질 수 있다. 그에 반해 도 17은 검색과정은 단순화될 수 있지만 데이터베이스의 크기가 커지는 점이 있으므로, 실제 적용하는 과정에서 나은 쪽을 선택하면 될 것이다.In addition, in executing this embodiment and embodiment 29, when the database has a small number of sentences registered in the database as shown in FIG. 16, even if only equation 25a is input, sentences 1 and 2 are extracted and can be easily selected. there is Comparing FIG. 16 and FIG. 17, the database in FIG. 16 can be organized more concisely than in FIG. 17, but the search process can be lengthy because key inputs input by the user must be compared for all phrases in the search process. On the other hand, in FIG. 17, the search process can be simplified, but the size of the database increases.

실시예 29와 실시예 30에서 문법적인 문장형태가 아닌 곡이나 영화를 선택하기 위해 그 선택 요소(제목, 작곡자, 연주자 등)를 문장형태로 구성하고 문장예측입력방법을 이용하여 데이터베이스에서 추출하여 입력하는 경우를 살펴 봤다. 이들 실시예의 경우 데이터베이스를 구성하는 각 요소(곡명, 작곡자, 연주자)가 공백키로 구분되어 문장에서 하나의 구절로서 표현되었다. 하지만 곡명, 작곡가, 연주자가 하나의 구절이 아니고 그 자체가 공백을 포함하는 경우가 있을 수 있다. 예를 들면 작곡자로 '쇼팽'의 경우 '프레데릭 쇼팽'이라고 표시될 수 있으며, 이를 표 19의 5번 곡과 같이 표시하면 식 (25)에 보여지는 키입력이 이루어져도 실시예 30에 보여지는 방법으로 표 19로 표현되는 데이터베이스를 검색하면 1번 곡과 함께 5번 곡도 함께 추출되어 선택될 수 있게 된다. 이러한 점에서 데이터베이스에 등록되는 문장(곡) 구성하는 요소는 '곡명', '작곡가', '연주자'가 아니라 각각의 구성요소에서 공백으로 구분되는 세분화된 것이 실질적인 데이터베이스를 구성하는 요소가 되는 것이다. 따라서, 표 19는 음악곡이나 영화와 같은 비문법적인 것을 문장형태로 표시할 때 문장으로 표시된 곡이나 영화를 데이터베이스에 추출하기 위해서 곡을 대표하는 문장에 있어서 '곡명', '작곡가', '연주자'를 구분하기 위한 '공백'과 곡명 자체에 포함된 '공백'을 구분하지 않아도 된다. 작곡가의 이름뿐만 아니라 곡명도 확장하여 '야상곡'이 아니라 '야상곡 씨단조(C단조)'(표 19에는 6번 곡의 이름으로 'C단조'를 한글자판만으로의 입력 편리성을 위해 '씨단조'라고 명시하였음)라고 표시해도 식 (25)에 보여지는 키입력이 이루어져도 6번 곡이 추출되어 선택될 수 있는 것이다. 이러한 점에서 표 19에서 5번 곡이 등록되어 있으면 1번 곡은 삭제되어도 아무런 문제가 없다. 다만 6번 곡의 경우 쇼팽의 야상곡 중에서 일부분을 명시하므로 1번 곡과 6번 곡을 동시에 등록하여 구분되도록 할 수도 있다. 따라서, 표 19에서 보는 바와 같이 곡을 나타내는 키배열에서 공백키는 구성요소(곡명, 작곡가, 연주자)의 구분하기 위한 용도뿐만 아니라 각각의 구성요소내에서 띄어쓰기 용도로 사용되어 데이터베이스의 키배열을 구성하도록 하면 표 18에 보여지는 기준으로 문장예측입력방법으로 이 데이터베이스에서 문장을 추출하여 곡을 선택할 수 있게 된다.In Example 29 and Example 30, in order to select a song or movie that is not in the form of a grammatical sentence, the selection elements (title, composer, performer, etc.) are configured in the form of a sentence, and extracted from the database using a sentence prediction input method and input. I looked into the case of In these embodiments, each element constituting the database (title of song, composer, performer) is separated by a blank key and expressed as a single phrase in a sentence. However, there may be cases where the song title, composer, and performer are not a single phrase and contain spaces in themselves. For example, in the case of 'Chopin' as the composer, 'Frederic Chopin' can be displayed, and if this is displayed as number 5 in Table 19, even if the key input shown in Equation (25) is made, the method shown in Example 30 When the database represented by Table 19 is searched for, song 5 along with song 1 can be extracted and selected. In this respect, the elements that make up the sentence (song) registered in the database are not 'title', 'composer', or 'performer', but subdivided elements separated by blanks in each component constitute an actual database. Therefore, Table 19 shows 'song title', 'composer', and 'performer' in sentences representing songs in order to extract songs or movies displayed in sentences to the database when non-grammatical things such as music or movies are displayed in sentence form. It is not necessary to distinguish 'space' to distinguish between 'space' and 'space' included in the song title itself. Not only the name of the composer but also the name of the song has been expanded so that it is not 'Nocturne' but 'Nocturne C minor (C minor)' (Table 19 lists 'C minor' as the name of the song No. 6 in 'C minor' for the convenience of entering only the Korean keyboard) '), even if the key input shown in Equation (25) is made, song No. 6 can be extracted and selected. In this respect, if song number 5 is registered in Table 19, there is no problem even if song number 1 is deleted. However, in the case of No. 6 music, since a part of Chopin's Nocturne is specified, it is possible to register No. 1 and No. 6 music at the same time so that they can be distinguished. Therefore, as shown in Table 19, the blank key in the key arrangement representing the song is used not only for distinguishing the components (name of song, composer, performer) but also for spacing within each component to construct the key array of the database. If so, it is possible to select a song by extracting a sentence from this database using the sentence prediction input method based on the criteria shown in Table 18.

NoNo 문장sentence key sequencekey sequence 1One 야상곡 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra 41614131-9-63564-9-62442651361441131241614131-9-63564-9-624426513614411312 22 야상곡 쇼팽 베를린교향악단Nocturne Chopin Berlin Symphony Orchestra 41614131-9-63564-9-572522521361441131241614131-9-63564-9-5725225213614411312 33 월광소나타 베토벤 서울시교향악단Moonlight Sonata Beethoven Seoul Symphony Orchestra 44221314632131-9-5733572-62442651361441131244221314632131-9-5733572-624426513614411312 44 월광소나타 베토벤 베를린교향악단Moonlight Sonata Beethoven Berlin Symphony Orchestra 44221314632131-9-5733572-572522521361441131244221314632131-9-5733572-5725225213614411312 55 야상곡 프레데릭 쇼팽 서울시교향악단Nocturne Frederic Chopin Seoul Symphony Orchestra 41614131-9-552737251-9-63564-9-62442651361441131241614131-9-552737251-9-63564-9-624426513614411312 6. 6. 야상곡 씨단조 프레데릭 쇼팽 서울시교향악단Nocturne in C Minor Frederic Chopin Seoul Symphony Orchestra 41614131-9-552737251-9-63564-9-62442651361441131241614131-9-552737251-9-63564-9-624426513614411312

표 19에서 6번 문장과 같이 데이터베이스를 구성하는 문장이 일반적인 문장의 경우에도 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 즉 공백으로 구분되는 문장 구성 요소들이 원래 그것이 곡 명이든 작곡가이든 상관없이 모든 구절이 하나의 요소로서 사용자가 입력하는 키배열과 비교되어 일치여부만을 판단하여 데이터베이스에 등록된 문장 중에서 추출되어 선택될 수 있음을 확인되었다. 이러한 의미에서 표 18의 기준을 일반적인 문장에 적용하면 음악 곡이나 영화를 선택하는 것에서 벗어나 인터넷 검색과 같은 일반적인 검색에 활용될 수 있다. Table 19 shows that the sentences constituting the database, such as sentence 6, can also be applied to general sentences. In other words, regardless of whether the sentence components separated by spaces are originally song names or composers, all phrases as one element are compared with the key arrangement input by the user to determine whether they match, and can be extracted and selected from sentences registered in the database. It was confirmed that there is In this sense, if the criteria of Table 18 are applied to general sentences, it can be used for general searches such as Internet searches, rather than selecting music or movies.

이러한 점에서 본 발명의 문장예측입력방법은 인터넷 검색에 문장예측입력방법을 적용하여 도 10a와 도 18에 보여주는 ambiguous key를 갖는 자판으로도 손쉽게 인터넷을 검색할 수 있다. 예를 들면 '나는 학교에 갑니다'라는 문장을 표 18에 보이는 예측입력키보드를 이용하여 식 (27)과 같이 입력하게 될 경우, 검색엔진(예를 들면 '구글' 혹은 마이크로소프트의 '빙') 도 24와 같이 '나는 학교에 갑니다'라는 주제문장을 포함하는 사이트들이 추출되어 보여진다. 만약 이들 각 사이트의 주제문장에 해당되는 검색 인덱스(query index)가 표 20과 같이 ambiguous key sequence로 정의된다면 식 (27)과 같이 사용자에 의해 키입력이 이루어질 경우 표 20의 문장 1, 2, 3이 문장예측입력방법의 기준인 표 10에 부합하므로, 표 20과 같이 구성되는 검색엔진의 데이터베이스에서 추출되어 선택입력이 가능해진다. In this respect, the sentence prediction input method of the present invention applies the sentence prediction input method to Internet search, and the Internet can be easily searched with a keyboard having an ambiguous key shown in FIGS. 10A and 18 . For example, if the sentence 'I'm going to school' is input as shown in Equation (27) using the predictive input keyboard shown in Table 18, the search engine (eg 'Google' or 'Bing' of Microsoft) As shown in FIG. 24, sites including the subject sentence 'I am going to school' are extracted and displayed. If the query index corresponding to the subject sentence of each site is defined as an ambiguous key sequence as shown in Table 20, sentences 1, 2, and 3 in Table 20 when key input is performed by the user as shown in Equation (27) Since it meets Table 10, which is the criterion of the sentence prediction input method, selection input is possible by being extracted from the database of the search engine configured as shown in Table 20.

위에서 살펴 본 바와 같이, 사용자가 도 18과 같이 ambiguous key로 이루어진 키보드로 키입력이 이루어질 때, 표 20로 구성되는 검색엔진의 인덱스 데이터베이스로부터 부합하는 문장을 추출하거나, 아니면 이들 문장을 포함하는 웹사이트를 추출하게 할 수도 있다. 이러한 면에서, 인터넷에는 일반적으로 사용되는 거의 모든 문장이 존재하므로 본 발명의 문장예측입력을 위한 가장 이상적인 데이터베이스가 되는 것이다. 그 이유는 예측입력방법을 사용함에 있어서 불편한 점은 데이터베이스에 단어, 구절 혹은 문장이 등록되어 있지 않는 경우인데 이를 해결하기 위해서는 실시예 5와 같이 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 단어, 구절, 문장을 등록하는 별도의 과정을 입력과정에서 수행해야 하는 불편함이다. 하지만 인터넷 검색엔진의 검색 인덱스 데이터베이스에 일반적으로 사람들이 사용하는 거의 모든 문장이 등록되어 있으므로, 실시예 5와 같이 별도의 등록과정을 통한 입력과정을 피할 수 있어서 예측입력을 통한 문장입력이 full keyboard를 이용하여 문장입력하는 것과 동일한 효능을 가져올 수 있다. As described above, when a user inputs a key with a keyboard made of ambiguous keys as shown in FIG. can be extracted. In this respect, since almost all commonly used sentences exist on the Internet, it is the most ideal database for sentence prediction input of the present invention. The reason is that the inconvenience in using the predictive input method is when words, phrases, or sentences are not registered in the database. To solve this problem, as in Example 5, registering words, phrases, or sentences that are not registered in the database It is inconvenient to perform a separate process in the input process. However, since almost all sentences commonly used by people are registered in the search index database of Internet search engines, it is possible to avoid the input process through a separate registration process as in Example 5, so sentence input through predictive input can be performed using a full keyboard. It can bring about the same effect as inputting sentences using it.

나는 : ②①②⑤② (27a)I am : ②①②⑤② (27a)

공백 : ⑨ (27b)gap : ⑨ (27b)

학교에 : ⑥①①①③④⑦ (27c)at school : ⑥①①①③④⑦ (27c)

공백 : ⑨ (27d)gap : ⑨ (27d)

갑니다 : ①①⑥②⑤③① (27e)going : ①①⑥②⑤③① (27e)

NoNo 웹사이트 주제어 문장website keyword sentence 검색 인덱스 key sequencesearch index key sequence 1One 나는 여덟 살, 학교에 갑니다.I'm 8 years old, going to school. 21252-9-423225-9-612-9-6111347-9-116253121252-9-423225-9-612-9-6111347-9-1162531 22 나는 장갑을 끼고 학교에 갑니다.I wear gloves to school. 21252-9-714115452-9-1513-6111347-9-116253121252-9-714115452-9-1513-6111347-9-1162531 33 나는 학교에 갑니다.I go to school. 21252-9-6111347-9-116253121252-9-6111347-9-1162531

본 발명의 문장예측입력방법의 장점 중 하나가 문장을 구성하는 각 단어의 일부분만을 입력하여도 문장이 예측되어 입력될 수 있는 것이다. 그럼 이에 더해서 한글의 초성입력방법을 문장예측입력 방법에 적용하면 더욱 더 간편하게 문장입력이 용이하게 되는 것이다. 따라서 표 21의 No 2에 보여지는 바와 같이 문장예측입력방법의 데이터베이스에 문장을 등록할 때 문장에 해당하는 key Sequence를 문장을 구성하는 각 단어의 키입력순서가 각 단어의 초성에 해당하는 키입력으로 구성되어도 문장이 예측되도록 하면 각 단어에 해당하는 키입력이 절반 이상 줄어드는 효과를 가져와서 문장예측입력이 더욱 간편하게 이루어지게 되는 것이다. 즉 '나는 학교에 갑니다.'에 해당하는 key sequence가 첫 번째 단어인 '나는'의 초성인 'ㄴㄴ'에 해당하는 '22', 두 번째 단어인 '학교에'의 초성인 'ㅎㄱㅇ'에 해당하는 '614', 그리고 마지막 단어인 '갑니다'의 초성인 'ㄱㄴㄷ'에 해당하는 '123'을 key sequence로 등록하면 각 단어의 초성을 입력해도 '나는 학교에 갑니다'를 예측하여 쉽게 입력할 수 있게 되는 것이다.One of the advantages of the sentence prediction input method of the present invention is that the sentence can be predicted and input even if only a part of each word constituting the sentence is input. In addition, if the initial consonant input method of Hangul is applied to the sentence prediction input method, sentence input becomes easier and easier. Therefore, as shown in No 2 of Table 21, when registering a sentence in the database of the sentence prediction input method, the key sequence corresponding to the sentence is the key input sequence of each word constituting the sentence corresponding to the initial consonant of each word. Even if it is composed of , if the sentence is predicted, the key input corresponding to each word is reduced by more than half, so that the sentence prediction input is more convenient. That is, the key sequence corresponding to 'I am going to school' corresponds to '22' corresponding to 'ㄴㄴ' which is the initial consonant of the first word 'I', and 'ㅎㄱㅇ' which is the initial consonant of the second word 'to school'. If '614' and '123' corresponding to 'ㄱㄴㄴ' corresponding to the initial consonant of the last word 'going' are registered as a key sequence, even if the initial consonant of each word is entered, 'I am going to school' can be predicted and entered easily. there will be

NoNo 문장sentence key sequencekey sequence 1One 나는 학교에 갑니다.I go to school. 21252-9-6111347-9-116253121252-9-6111347-9-1162531 22 나는 학교에 갑니다.I go to school. 22-9-614-9-12322-9-614-9-123

본 발명의 문장예측입력방법은 영어와 한글을 하나에 ambiguous key에 지정하여도 한글과 영어를 구분하지 않고도 영어와 한글이 혼용된 문장도 데이터베이스에 등록할 수 있게 된다. 표 10에 보이는 바와 같이 영어 알파벳도 ambiguous key에 지정함에 따라 그에 맞게 key sequence를 산출하여 등록하면 영어와 한글을 별도의 자판으로 구분하지 않아도 영어와 한글로 구성된 문장을 자유롭게 등록하고 추출할 수 있다. 심지어 영어뿐만 아니라 숫자도 ambiguous key에 지정하여 숫자, 영어, 한글의 혼용이 가능하게 되는데, 이를 위한 자판이 도 25에 보여지고 있다. 영어, 한글과 다르게 숫자의 경우 하나의 ambiguous key에 하나의 숫자만을 지정하기 위해 숫자 '5, 6, 7, 8, 9'는 두번의 키입력으로 이루어지도록 하였고, 이를 표시하기 위해 도 25에서 '5, 6, 7, 8, 9'는 분홍색으로 표시된다. 이는 '5'는 '+5'(도 25의 'ㅁㅇ'키의 분홍색 사각형이 +5를 의미하여, '1'과 조합되면 '6', '2'와 조합되면 '7'을 의미하게 된다.)가 지정된 'ㅁㅇ'키와 '0'이 지정된 'ㄱㅋ'를 눌러주도록('6', '7', '8', '9'는 '+5'에 해당하는 'ㅁㅇ'키를 누른 다음에 각각 '1', '2', '3', '4'에 해당하는 키를 누른다) 구성하여 모든 숫자가 정확하게 구분 되도록 하였다. 이렇게 하는 이유는 문자의 경우는 각각의 키에 지정된 문자들의 조합으로 만들어지는 단어가 한정되지만, 숫자의 경우는 ambiguous key에 두 개 이상의 숫자가 지정되면 여러개의 ambiguous key로 조합될 수 있는 숫자가 눌려지는 키의 갯수에 비례하여 증가하므로 ambiguous key에 하나의 숫자만이 지정되도록 해야 하는 것이다. 도 25는 이렇게 숫자, 영어, 한글이 함께 지정된 ambiguous 자판을 이용하여 키입력을 하여 추출된 문장의 예를 보여주고 있다. 사용자가 가수 '2NE1'의 노래를 검색하기 위해 '2NE1'에 해당하는 key sequence '3912'에 해당하는 키를 눌어주어 입력하면 도 25에 보여지는 바와 같이 '2NE1'의 노래 제목들이 문장예측입력방법 데이터베이스에서 추출되어 예측문장표시창에 보여지게 된다. 따라서, 본 발명의 구성은 영어, 한글, 숫자를 동일한 자판으로 모드 변환없이 예측입력할 수 있는 방법을 제공한다.In the sentence prediction input method of the present invention, even if English and Korean are designated as one ambiguous key, sentences in which English and Korean are mixed can be registered in the database without distinguishing between Korean and English. As shown in Table 10, as the English alphabet is also designated as an ambiguous key, if a key sequence is calculated and registered accordingly, sentences composed of English and Korean can be freely registered and extracted without distinguishing English and Korean as separate keyboards. Even numbers, as well as English, can be assigned to ambiguous keys so that numbers, English, and Korean can be mixed. The keyboard for this is shown in FIG. 25. Unlike English and Korean, the numbers '5, 6, 7, 8, 9' were made with two key inputs in order to designate only one number on one ambiguous key in the case of numbers, and to display this, ' 5, 6, 7, 8, 9' are marked in pink. This means that '5' means '+5' (the pink rectangle of the 'ㅁㅇ' key in FIG. 25 means +5, so it means '6' when combined with '1', and '7' when combined with '2' .) to press the designated 'ㅁㅇ' key and '0' designated 'ㄱㅋ' ('6', '7', '8', '9' press the 'ㅁㅇ' key corresponding to '+5' Next, press the keys corresponding to '1', '2', '3', and '4' respectively) to ensure that all numbers are accurately distinguished. The reason for doing this is that in the case of letters, words made up of combinations of characters assigned to each key are limited, but in the case of numbers, if two or more numbers are assigned to the ambiguous key, the numbers that can be combined with multiple ambiguous keys are pressed. Since the loss increases in proportion to the number of keys, only one number should be specified for the ambiguous key. 25 shows an example of a sentence extracted by key input using an ambiguous keyboard designated together with numbers, English, and Korean. When a user presses and inputs a key corresponding to the key sequence '3912' corresponding to '2NE1' to search for a song of singer '2NE1', as shown in FIG. 25, the song titles of '2NE1' are sentence prediction input method It is extracted from the database and displayed on the prediction sentence display window. Therefore, the configuration of the present invention provides a method for predicting and inputting English, Korean, and numbers using the same keyboard without mode conversion.

실시예 34에서 보여주는 바와 같이 본 발명의 구성은 영어도 한글과 함께 입력할 수 있게 하므로, 영어 입력을 위해 자판변환이 없이도 웹주소의 입력도 간편하게 입력할 수 있도록 한다. 특히 웹주소의 '.'(period)기호를 공백기호로 간주하고 문장처럼 취급하여 웹주소를 표 22에 보이는 것처럼 예측입력방법을 위한 데이터베이스에 등록하여, 웹주소를 문장예측입력방법으로 입력할 수 있게 된다. 더 나아가서그림 26에 보이는 바와 같이 웹주소를 입력하고자 커서가 웹주소 입력메뉴에 위치하게 되면 문장예측입력방법의 데이터베이스에서 웹주소만을 선택할 수 있도록 문장추출을 웹주소만을 구분한 영역에서 검색하도록 데이터베이스를 구성하면 검색의 속도를 증가시켜 효율적인 문장예측이 가능하게 한다. 그림 27은 커서가 그림 26에서 보이는 바와 같이 웹주소창에 위치하는 경우 검색되는 문장이 웹주소만으로 이루어지도록 한 경우를 보여주고 있다. 이렇게 문장예측입력방법을 위한 데이터베이스 구성을 세분하여 원하는 문장을 추출하도록 하는 것은 문장예측입력방법에서 추출되는 문장의 수를 가급적 적게하여 입력하고자 하는 문장이 예측문장으로 추출되도록 하기 위함이다. As shown in the 34th embodiment, the configuration of the present invention allows English to be input together with Korean, so that a web address can be input easily without keyboard conversion for English input. In particular, the '.' (period) symbol of the web address is regarded as a blank symbol and treated as a sentence, and the web address is registered in the database for the predictive input method as shown in Table 22, and the web address can be entered as the sentence predictive input method. there will be Furthermore, as shown in Figure 26, when the cursor is positioned on the web address input menu to input a web address, the database is set up so that only the web address can be selected from the database of the sentence prediction input method, so that the sentence extraction is searched in the area separated only by the web address. If configured, it increases the search speed and enables efficient sentence prediction. Figure 27 shows the case where the searched sentence consists of only the web address when the cursor is located in the web address bar as shown in Figure 26. The reason why the database configuration for the sentence prediction input method is subdivided to extract desired sentences is to reduce the number of sentences extracted in the sentence prediction input method so that the sentences to be input are extracted as predicted sentences.

웹주소web address key sequencekey sequence 첫번째first 두번째second 세번째third www.google.comwww.google.com 111111 6336163361 739739 www.bbc.comwww.bbc.com 111111 997997 739739 www.youtube.comwww.youtube.com 111111 23222912322291 739739 www.daum.netwww.daum.net 111111 41294129 912912 www.naver.comwww.naver.com 111111 9471194711 739739 www.cnn.comwww.cnn.com 111111 799799 739739

문장예측입력방법에 있어서 추출되는 문장의 나열 순서는 예측 문장의 빈도수에 따라 우선순위를 두어 많이 사용되는 문장을 최우선적으로 나열하여 사용자가 선택하도록 한다. 이는 단어예측입력의 경우에 하나의 단어에 대해서 적용하는 것을 원용하는 것인데, 본 발명에서는 문장의 빈도수외에 문장을 구성하는 각 단어의 key sequence와 입력된 key sequence가 일치할 경우에 높은 우선순위를 부여하여 key sequence가 일치하는 경우를 우선적으로 배열하도록 한다. 예를 들어 도 28의 경우를 설명하면, 현재 입력된 key sequence는 '22'이다. 그리고 이에 해당하는 한글 단어는 '너'가 있고, 숫자로는 '11'이 해당되고, 영어로는 'TT'가 있다. 따라서, 이들을 포함하는 문장이 완전히 일치하지 않는 '11월'을 포함하는 문장 '11월 착각'보다 우선순위가 높아서 예측문장표시창에서 앞쪽에 배열되는 것이다. 이를 정리하면 표 23과 같다. 즉 표 5에 따라 문장예측입력방법 데이터베이스에 추출된 문장에 대해 문장을 구성하는 각 단어의 key sequence와 그에 대응하는 입력키의 key sequence를 비교하여, 동일한 key sequence를 갖는 단어의 갯수 'n'을 산출하고, 동시에 문장을 구성하는 단어의 갯수 'm'을 산출하여 'n'이 큰 문장에 높은 우선순위를 부여하고, 만약 'n'이 동일하면 'm'이 작은 문장이 큰 문장보다 더 높은 우선순위를 부여하여 문장을 배열하여 가장 적합한 문장을 선택하도록 한다. 만약에 'n'과 'm'이 동일한 경우라면, 각 문장의 빈도수에 따라 우선순위(빈도수가 큰면 우선순위가 높다)를 결정하여 배열하면 된다. 이러한 기준에 비추어 도 28의 '11월 착각'은 n = 0이고 나머지 문장들은 n = 1이므로 '11월 착각'이 예측문장표시창에서 마지막에 배열되는 것이다.In the sentence prediction input method, the sequence of extracting sentences is prioritized according to the frequency of predicted sentences, and the most frequently used sentences are listed first so that the user can select them. This is to apply to one word in the case of word prediction input. In the present invention, a high priority is given when the key sequence of each word constituting the sentence matches the input key sequence in addition to the frequency of the sentence. So, the case where the key sequence matches is preferentially arranged. For example, referring to the case of FIG. 28, the currently input key sequence is '22'. And the Korean word corresponding to this is 'you', the number corresponds to '11', and there is 'TT' in English. Therefore, the sentences including these have a higher priority than the sentence 'November illusion' including 'November', which does not completely match, and are arranged first in the prediction sentence display window. To summarize, it is shown in Table 23. That is, for the sentences extracted from the sentence prediction input method database according to Table 5, the key sequence of each word constituting the sentence and the key sequence of the corresponding input key are compared, and the number 'n' of words having the same key sequence is calculated. At the same time, by calculating the number of words constituting the sentence 'm', a sentence with a large 'n' is given a high priority, and if 'n' is the same, a sentence with a small 'm' is higher than a sentence with a large Sentences are arranged in order of priority so that the most appropriate sentence is selected. If 'n' and 'm' are the same, the priority order (the higher the frequency, the higher the priority) is determined according to the frequency of each sentence and arranged. In light of these standards, 'November illusion' in FIG. 28 is n = 0 and the rest of the sentences are n = 1, so 'November illusion' is arranged last in the prediction sentence display window.

우선순위
산출 순서
Priority
output order
내용detail
1One 문장을 구성하는 key sequence와 일치하는 입력 key sequence의 갯수(n) 산출Calculate the number (n) of input key sequences that match the key sequence constituting the sentence 22 문장을 구성하는 단어의 갯수(m) 산출Calculation of the number of words constituting a sentence (m) 33 n이 큰 문장이 높은 우선순위를 갖는다.A statement with a large n has a higher priority. 44 n이 동일한 문장의 경우,
m이작은 문장이 높은 우선순위를 갖는다.
For sentences where n is equal,
Statements smaller than m have higher precedence.

도 29는 본 발명의 문장예측입력방법을 위한 한글자판의 한 예를 보여주고 있다. 이것이 도 28에 보여지는 한글자판과 다른 점은 'ㅂㅍ'키를 좌측 하단에 배치하고, 모음 중에서 'ㅜ, ㅓ, ㅔ'가 좌측에서 위로부터 차례대로 키배열되고, 우측에는 'ㅗ, ㅏ, ㅐ'가 위로부터 차례대로 배열된다. 그리고, 'ㅡ, ㅣ, ㅢ'가 중앙의 위쪽 키에 지정된다. 이런 배열을 하게 되는 배경은, 자음의 경우 천지인의 배열과 유사하도록 하여 사용자가 자음의 위치를 쉽게 숙지할 수 있도록 한 것이며, 모음의 경우는 복모음(ㅝ, ㅞ, ㅘ, ㅙ)의 입력을 쉽게 하기 위해 'ㅜ, ㅓ, ㅔ'와 ㅗ, ㅏ, ㅐ'를 일직선 상에 배열하고, 'ㅚ, ㅟ'입력을 편리하게 하기 위해 'ㅜ'와 'ㅗ'를 'ㅣ'와 이웃하게 배열한 것이다.29 shows an example of a Korean keyboard for the sentence prediction input method of the present invention. This is different from the Korean keyboard shown in FIG. 28, the 'ㅅ' key is placed at the bottom left, and among the vowels, 'ㅜ, ㅔ, ㅔ' are arranged in order from the top to the left, and 'ㅗ, あ, ㅐ' are arranged sequentially from the top. And, 'ㅡ, ㅣ, ㅢ' is assigned to the top key in the center. The background of this arrangement is to make it similar to the arrangement of Cheonjiin in the case of consonants so that users can easily understand the location of consonants, and in the case of vowels, it is easy to input complex vowels (ㅝ, ㅞ, ㅘ, ㅙ) In order to do this, 'TT, sh, ㅔ' and ㅗ, A, ㅐ' are arranged on a straight line, and 'TT' and 'ㅗ' are arranged adjacent to 'ㅣ' to make it convenient to input 'ㅚ, ㅟ' will be.

도 30a는 단어예측입력 방법에서 'few'라는 단어를 입력하기 위해 swipe 방식(터치센서를 갖는 입력방식에 있어서 입력하고자 하는 키를 하나씩 터치하는 것이 아니라 손가락이 터치센서에 처음 닿은 위치의 키를 첫 문자로 시작하고, 손가락이 터치센서에 닿은 상태에서 입력하고자 하는 문자에 해당하는 키를 연속으로 스쳐 지나가면 입력이 되도록 하는 방식)으로 'f', 'e', 'w'가 지정된 키를 지나는 손가락 궤적으로 'few'가 입력된다. 그리고 이러한 swipe 방식에서 동일한 키를 두 번이상 입력해야 하는 경우도 한 번의 터치(드래그 과정에서는 문자가 지정된 키를 한 번만 통과)로 입력이 완성되도록 한다. 도 30a에 보이는 자판은 구글 병음자판으로 중국어와 영어(단어예측입력방법이 적용됨)를 입력할 수 있는데, swipe 방식으로 'few'를 입력하기 위해서 'def'키를 터치하고 'mno'키를 지나서 'wxyz'키를 터치하고 손가락이 이격하면 도 30a에 보이는 바와 같이 'few'가 입력된다. 하지만 도 30a의 좌측 예측단어표시창(302)에 보여지는 예측 단어는 20개가 된다. 실제로는 도 30a의 자판 시스템은 예측단어를 보여줄 수 있는 예측단어표시창(302)이 16개의 단어를 보여줄 수 있어서 마지막 한 줄(303)은 숨어 있는 것을 옆의 화살표(304)를 터치하여 예측단어표시창(302)에 보여지게 한 후 선택해야 한다. 즉 swipe 방식으로 키입력은 신속해졌지만 예측단어를 표시할 수 있는 공간이 제한될 경우 예측단어를 표시창(302)에 표시하고 선택하는데 오랜 시간이 걸려서 입력과정 전체를 봤을 때 신속성이 저하되는 상황을 맞게된다. 따라서, 전체적인 입력의 신속성을 증가시키기 위해서는 예측단어의 수를 감소시켜야 하며, 이를 위해서는 두 가지 면에서 swipe 방식을 보완하여야 한다. 그 방법의 아래의 표 24와 같이 두 가지로 요약할 수 있다. 30A is a swipe method (in the input method having a touch sensor, in order to input the word 'few' in the word prediction input method, the key to be input is not touched one by one, but the key at the position where the finger first touches the touch sensor is first If you start with a letter and pass the key corresponding to the letter you want to input while your finger is in contact with the touch sensor, it will be input) 'few' is input as the finger trajectory. Also, in this swipe method, even if the same key needs to be input twice or more, the input is completed with a single touch (in the dragging process, the character passes through the designated key only once). The keyboard shown in FIG. 30A is a Google Pinyin keyboard, and Chinese and English (a word prediction input method is applied) can be input. When the 'wxyz' key is touched and the fingers are separated, 'few' is input as shown in FIG. 30A. However, 20 predicted words are displayed in the predicted word display window 302 on the left side of FIG. 30A. In fact, in the keyboard system of FIG. 30A, the predicted word display window 302 capable of showing predicted words can show 16 words, so that the last line 303 is hidden by touching the arrow 304 next to the predicted word display window. (302) should be shown and then selected. That is, key input is fast with the swipe method, but when the space for displaying the predicted word is limited, it takes a long time to display and select the predicted word on the display window 302, so the situation in which the speed is lowered when looking at the entire input process gets hit Therefore, in order to increase the speed of the overall input, the number of predicted words must be reduced, and for this, the swipe method must be supplemented in two aspects. The method can be summarized in two ways as shown in Table 24 below.

방법 1Method 1 swipe 궤적이 지나치는 키에 대해 키입력이 한 번만 이루어지는 경우와 두 번 이상 이루어지는 경우를 구분한다Distinguishes between a case in which key input is performed only once for a key that the swipe trajectory passes through, and a case in which key input is performed more than once. 방법 2Method 2 방법 1이 적용되는 경우,
swipe 직선 궤적이 3개 이상의 키를 포함하지 않도록 자판의 키를 배열
If method 1 applies,
Arrange the keys on the keyboard so that the straight line trajectory of the swipe does not cover more than 3 keys

방법 1은 swipe 입력방법을 적용하는 알고리즘에 해당하는 구성이다. 따라서, 이 해결방법은 swipe 궤적이 이루어진 다음에 궤적이 지나치는 키에 대해 한 번 혹은 두 번 이상 키입력이 이루어지는 한 가지의 키입력순서(key sequence)에 해당하는 단어만을 예측하도록 하면 된다. 그에 반해서 방법 2는 알고리즘에 의해 실현되는 것이 아니라 키배열의 기하학적인 변화를 가져오게 되는 방법으로 자판 형태의 변화를 수반하게 된다. Method 1 is a configuration corresponding to an algorithm applying the swipe input method. Therefore, in this solution, after the swipe trajectory is made, only a word corresponding to one key input sequence (key sequence) in which one or more key inputs are performed for the key that the trajectory passes is predicted. On the other hand, Method 2 is not realized by an algorithm, but is accompanied by a change in the shape of the keyboard in a way that brings about a geometric change in the key arrangement.

방법 1을 'few'입력과 관련하여 살펴보면, 도 30a의 swipe 궤적 301에 대한 예측단어에는 'def'키를 두 번 입력해야 하는 'few'와 한 번만 입력해야 하는 'ex'가 동시에 포함되어 있어서 방법 1이 적용되지 않은 것을 보여준다. 따라서, 방법 1을 적용하고자 한다면 도 30a의 swipe 궤적(301)은 수정되어야 한다. 일반적으로 표 1의 방법을 적용하기 위해서는 동일한 키를 두 번 이상 입력해야 되는 경우 동일한 키 영역 내에서 원의 궤적을 그리도록 하여 단순히 지나치는 궤적과 달리하여 해당 키의 반복입력을 실행하도록 한다. 혹은 손가락이 해당 키에 머무르는 시간을 길게하여 짧게 지나치는 경우에는 한 번의 키입력이 이루어지고, 길게 머무르는 경우에는 머무르는 시간에 따라 입력횟수를 증가시킨다. 이렇게 swipe 궤적이 기하학적인 모양은 같더라도 머무르는 시간 혹은 키에 머무르는 모양을 달리하여 키입력 반복 횟수를 구분함으로서 동일한 swipe 궤적에서 여러개의 키입력순서(key sequence)가 발생하는 것을 방지할 경우, 도 30a의 궤적 301로 인해 예측되는 단어 'few'와 'ex'는 구분이 되므로, 'few'를 입력하고자 그려지는 궤적('def'키에 손가락이 머무르는 시간을 길게 하거나, 'def'키에서 원을 그리는 동작)에 대해서는 'ex', 'DX', 'DW', 'ez' 등의 단어는 예측단어의 목록에 추출되지 않게 된다. 즉 표 24의 방법 1은 swipe 궤적이 지나치는 키의 반복 입력을 포함함으로서 많아지는 예측단어를 정리하여 그 갯수를 줄일 수 있게 된다. 그리고, 표 24의 방법 2와 관련하여 도 30a의 'few'의 입력으로 살펴보고자 한다. 도 30a의 'few'를 입력하기 위한 swipe 궤적(301)은 표 24의 방법 1을 만족시키기 위해 'def'키에서 원의 궤적을 그리거나 머무르는 시간을 길게한 후 'def'키와 'wxyz'키를 직선 연결하는 궤적을 그리도록 수정되어야 한다. 이렇게 궤적을 수정하여도 도 30a의 자판에서는 이들 키의 중간에 위치한 'mno'키를 swipe 궤적이 피할 수 없으므로 'm', 'n', 'o'를 포함하는 단어를 단어예측 알고리즘으로만으로 배제시킬 수 없다. 만약에 'mno'키를 지나치지 않기 위해서 궤적을 변경하게 되면 이웃한 키 'jkl'을 지나치게 되므로, 'mno'키를 피할 수 없게 된다. 따라서, 표 24의 방법 2을 구현하기 위해서는 자판상의 어떠한 두 키를 연결하는 직선궤적 내에 또 다른 키가 위치하지 않도록 배열하는 것이다. 이를위해 도 30a의 자판이 변형되는 과정을 도식적으로 설명한 것이 도 30b이다. 도 30b의 (가)는 표 24의 방법 2를 적용해야 하는 상황을 설명하고 있다. 즉 도 30b의 (가)에서 보이는 바와 같이 모서리에 위치 한 키(1, 3, 5, 7번 키)를 연결하는 궤적(305)은 중간에 위치한 키(2, 4, 6, 8번 키)를 거치게 되어 이들 중간에 위치한 키의 위치를 변경해야만 표 24의 방법 2를 구현할 수 있게 된다. 그리고 표 24의 방법 2를 구현하기 위해 2, 4, 6, 8번 키의 위치를 변경한 것을 보여주는 것이 도 30b의 (나)이다. 요약하면 도 30b의 (가)에서 자판의 모서리에 위치한 1, 3, 5, 7번 키를 고정시킨 상태에서 이들 모서리에 위치한 키를 연결하는 swipe 궤적(305)이 2, 4, 6, 8번 키의 중심을 지나지 않도록 이들 2, 4, 6, 8번 키를 이동시키고, 0번 키의 경우는 이동할 위치가 마땅치 않으므로 0번 키의 위치를 비우는 구성이다. 그리고 이렇게 2, 4, 6, 8번 키를 이동시키게 되면 자연스럽게 8각형의 꼭지점에 키를 배치한 형태가 이루어지게 된다. 여기서 고려해야 할 점은 2, 4, 6, 8번 키의 원래 위치에서 움직이는 이동거리를 어느 정도 해야 하는 점이다. 도 30b의 (다)와 (라)를 예를 들어 설명한다면, 4번 키가 3번 키와 5번 키를 연결하는 궤적(306)으로부터 가능한한 멀리 이동하면 좋을 수 있지만 그 거리가 길어지다 보면 4번 키가 궤적(306)으로부터 멀어질 수 있는 반면에 2번, 3번, 4번 키가 동일선 상에 위치하는 상황이 벌어지게 되므로 도 30b(나)와 같이 2번, 4번, 6번, 8번 키를 정8각형의 꼭지점에 배열되는 형태가 가장 바람직하고, 구체적으로는 도 30b의 (다)와 (라)에 보여지는 궤적(306, 307)이 swipe 궤적 판단 알고리즘으로 구분이 되는 범위 내에서 거리를 조정하면 된다. 이상의 내용을 정리하면 문자키가 8개인 자판의 경우 단어예측입력방법에 있어서 swipe 방식을 적용할 때 예측단어의 갯수를 줄이기 위해 8각형의 중심 영역을 비우고, 꼭지점에 8개의 문자키를 배열하여 두 개의 문자키를 연결하는 직선 궤적이 다른 문자키의 중심을 벗어나도록 하여 예측단어의 갯수를 최소화되도록 자판을 구성하는 것이다. 즉 입력하고자 하는 두 개의 키를 잇는 궤적이 입력을 원하지 않는 키의 중심을 지나치지 않도록 하여 swipe 궤적에 대해 하나의 키입력순서(key sequence)만이 이루어지도록 하는 구성이다. Looking at Method 1 in relation to the input of 'few', the predicted word for the swipe trajectory 301 in FIG. It shows that method 1 is not applied. Therefore, if Method 1 is to be applied, the swipe trajectory 301 of FIG. 30A must be modified. In general, in order to apply the method of Table 1, when the same key needs to be input twice or more, a circular trajectory is drawn within the same key area so that the key is repeatedly input, unlike the trajectory that simply passes by. Alternatively, when the finger stays on the corresponding key for a short time, one key input is performed, and when the finger stays on the key for a long time, the number of inputs is increased according to the stay time. In this way, even if the swipe trajectory has the same geometric shape, the occurrence of multiple key input sequences (key sequence) in the same swipe trajectory is prevented from occurring by distinguishing the number of key input repetitions by differentiating the staying time or the staying shape of the key, FIG. 30a Since the words 'few' and 'ex' predicted by the trajectory 301 are distinguished, the trajectory drawn to input 'few' (lengthen the time the finger stays on the 'def' key, or make a circle from the 'def' key) drawing motion), words such as 'ex', 'DX', 'DW', and 'ez' are not extracted from the prediction word list. That is, method 1 of Table 24 includes repetitive inputs of keys that the swipe trajectory passes through, so that the number of predicted words can be reduced by arranging them. And, in relation to method 2 of Table 24, the input of 'few' in FIG. 30A will be reviewed. In order to satisfy Method 1 of Table 24, the swipe trajectory 301 for inputting 'few' in FIG. 30A draws a circular trajectory from the 'def' key or lengthens the staying time, and then uses the 'def' key and 'wxyz' It should be modified to draw a trajectory that connects the keys in a straight line. Even if the trajectory is modified in this way, since the swipe trajectory cannot avoid the 'mno' key located in the middle of these keys in the keyboard of FIG. can't make it If the trajectory is changed in order not to pass the 'mno' key, the neighboring key 'jkl' is passed, so the 'mno' key cannot be avoided. Therefore, in order to implement Method 2 of Table 24, another key is arranged so that no other key is located within a straight line connecting any two keys on the keyboard. To this end, FIG. 30B schematically explains the process in which the keyboard of FIG. 30A is deformed. (a) of FIG. 30B describes a situation in which method 2 of Table 24 should be applied. That is, as shown in (a) of FIG. 30B, the trajectory 305 connecting the keys (keys 1, 3, 5, and 7) located at the corners is located in the middle (keys 2, 4, 6, and 8) , and the position of the key located in the middle must be changed to implement method 2 of Table 24. And Fig. 30b (b) shows that the positions of keys 2, 4, 6, and 8 were changed to implement method 2 of Table 24. In summary, in the state in which keys 1, 3, 5, and 7 located at the corners of the keyboard are fixed in (a) of FIG. 30B, the swipe trajectories 305 connecting the keys located at these corners are The 2nd, 4th, 6th, and 8th keys are moved so as not to pass through the center of the key, and in the case of the 0th key, the position of the 0th key is vacated because there is no proper position to move. And when keys 2, 4, 6, and 8 are moved in this way, the shape of arranging keys at the vertices of an octagon is naturally formed. The point to be considered here is that the moving distance of the 2nd, 4th, 6th, and 8th keys from their original positions must be set to some extent. If (C) and (D) of FIG. 30B are described as an example, it may be good if the 4th key moves as far as possible from the trajectory 306 connecting the 3rd and 5th keys, but as the distance becomes longer While the 4th key can move away from the trajectory 306, a situation occurs in which the 2nd, 3rd, and 4th keys are located on the same line, so the 2nd, 4th, and 6th keys as shown in FIG. 30B (b) , The form in which key 8 is arranged at the vertex of a regular octagon is most preferable, and specifically, the trajectories 306 and 307 shown in (c) and (d) of FIG. 30b are distinguished by the swipe trajectory determination algorithm You can adjust the distance within the range. Summarizing the above, in the case of a keyboard with 8 character keys, when the swipe method is applied to the word prediction input method, the central area of the octagon is emptied to reduce the number of predicted words, and 8 character keys are arranged at the vertices to form two The keyboard is configured such that the number of predicted words is minimized by making the linear trajectory connecting the two character keys deviate from the center of the other character keys. That is, the trajectory connecting the two keys to be input does not pass the center of the key not to be input, so that only one key input sequence (key sequence) is made for the swipe trajectory.

도 31a에 보여지는 자판은 실시예 38에서 제시된 구성을 바탕으로 7각형의 꼭지점에 7개의 문자키를 배열한 것이다.(도 31a에 보여지는 자판에서 서로 이웃한 문자키의 중심을 연결하면 7각형을 이룬다.) 영어 qwerty 자판의 키 배열을 이용하기 위해 정7각형의 자판 형태를 적용한 것이다. 7개의 키에 'qwer', 'tyu', 'iop', 'asdf', 'ghjkl', 'zxc', 'vbnm' 문자 그룹을 지정한 것이다. 그 특징을 살펴 보면 정 7각형의 각 꼭지점에 해당하는 위치에 키를 배열한 형태이다. 키를 이렇게 배열하여 swipe 방식의 입력 방법에서 얻게 되는 장점은 입력하고자 하는 키를 향하는 손가락 궤적이 두 개의 키 사이에 다른 문자키가 위치하지 않는 점이다. 예를 들면, '모기'라는 한글 단어를 swipe 방식으로 입력하기 위한 손가락 궤적이 도 31b에 보여지는 자판에서 만들어지는 것과 일반적인 자판형태(도 31c)에서 만들어지는 것을 비교하여 설명하고자 한다. 도 31c는 일반적인 키패드 형태로 9개의 키로 구성된 격자형 자판을 보여주고 있다. 도 31b와 도 31c의 궤적(붉은색 궤적)은 '모기'를 입력하기 위한 손가락 궤적을 보여주고 있다. 즉, 'ㅁ'이 지정된 키에서 터치를 시작하여 'ㅗ'가 지정된 키와 'ㄱ'이 지정된 키를 차례대로 지나서 마지막으로 'ㅣ'가 지정된 키에 다다라 손가락을 자판으로부터 이격하여 swipe 방식의 입력 방법이 이루어진다. 이러한 swipe 궤적으로부터 '모기'를 예측하여 입력할 수 있게 된다. 하지만 도 31c에 보여지는 궤적에서는 '모기'외에도 '모눈'이라는 단어를 swipe 방식으로 입력하는 경우에도 같은 궤적을 거치게 된다. 즉 'ㅗ'가 지정된 키와 'ㄱ'이 지정된 키로 이동하는 과정에 원하지 않는 키('ㄴ'이 지정된 키)를 지나치게 되어 원하지 않는 키를 누르는 상황이 만들어지게 되는 것이다. 이에 반해서 도 31b에 보여지는 자판의 키배열에서는 'ㅗ'가 지정된 키에서 'ㄱ'이 지정된 키를 이동하는 궤적에 다른 키 영역을 지나치지 않으므로 도 31c와 달리 원하지 않는 키가 입력되지 않는 것이다. 즉 도 31b에 보여지는 자판에서의 키배열은 하나의 키에서 나머지 6개의 키로 연결되는 직선 궤적상에 다른 키가 존재하지 않아 swipe 방식에 의한 입력방법이 입력하고자 하는 단어의 철자에 해당하는 키를 하나씩 눌러주는 것과 동일한 결과를 가져오도록 하는 것이다. 즉 도 31c에 보여지는 일반적이 격자형 자판의 경우 일직선 상에 위치한 3개의 키를 지날 경우 중간의 키를 입력해야 하는 지 여부가 불분명하여 중간키의 입력을 포함하지 않는 key sequence와 중간키의 입력을 포함하는 key sequence로 인하여 key sequence가 두 가지 발생하게 된다. 만약에 swipe 궤적이 일직선 상에 있는 3개의 키를 지나는 경우가 두 번 있게 되면 3개의 키를 지나는 각각의 궤적에 대해 2개씩 총 4가지 key sequence가 발생하여 한 가지의 key sequence만 발생하는 도 31b에 보여지는 자판에 비해 예측되어야 하는 단어의 숫자가 4 배 증가하게 된다. 따라서 증가된 예측된 단어의 갯수로 인해 선택하는 과정이 힘들어지게 되는 것이다. 이러한 상황이 문장예측에 적용 되었을 때 문장을 구성하는 단어가 3개이고, 각 단어마다 swipe 궤적에 대해 4가지의 key sequence가 발생한다고 가정하면 문장 예측을 위한 key sequence 조합은 64가지에 이른다. 더군다나 각각의 key sequence 조합에 4가지의 문장이 예측된다고 하면 예측 가능한 문장의 총 수는 265개가 된다. 이렇게 많아진 예측 문장에서 원하는 문장을 선택하는 것은 실질적으로 불가능할 지경에 이르게 되는 것이다. 이러한 점에서 ambiguous key 자판을 swipe 방식으로 입력할 경우 입력하고자 하는 키와 키를 연결하는 경로 상에 원하지 않는 키가 위치하지 않도록 키를 배열하는 것이 중요하다. 이러한 점에서 도 31b에 보여지는 바와 같이 7각형의 꼭지점(도 31b 각 키의 중심을 연결하면 7각형이 이루어진다.) 혹은 7각형의 각 변에 키를 배열하도록 하여 swipe 방식의 입력시에 각 키를 잇는 최단 거리 궤적에 원하지 않는 키가 위치하지 않도록 할 수 있게 되는 것이다. 실시예 38과 본 실시예의 구성은 다각형의 꼭지점에 문자키를 배열하여 2개의 꼭지점을 연결하는 swipe 궤적이 단 하나만의 키입력순서를 갖는다는 점에서 동일하다. 다만 본 실시예의 7각형 자판 형태는 사용자가 자판 내의 키 배열(문자의 배열)을 용이하게 인식할 수 있도록 일반적으로 사용되는 qwerty 자판의 키를 7개로 그룹화하여 7개의 키에 지정하게 되어 실시예 38의 8각형 형태가 7각형 형태의 자판으로 변형된 것이다. The keyboard shown in FIG. 31A has seven character keys arranged at the vertices of a heptagon based on the configuration presented in Example 38. .) In order to use the key arrangement of the English qwerty keyboard, a regular 7-sided keyboard is applied. 'qwer', 'tyu', 'iop', 'asdf', 'ghjkl', 'zxc', 'vbnm' character groups are assigned to the seven keys. Looking at its characteristics, it is a form in which keys are arranged at positions corresponding to each vertex of a regular hexagon. The advantage obtained from the swipe-type input method by arranging the keys in this way is that no other letter keys are located between the two keys in the finger trajectory toward the key to be input. For example, it will be described by comparing the finger trajectory for inputting the Korean word 'mosquito' in the swipe method with the keyboard shown in FIG. 31B and the general keyboard type (FIG. 31C). 31c shows a lattice type keyboard composed of 9 keys in the form of a general keypad. The traces (red traces) of FIGS. 31B and 31C show finger traces for inputting 'mosquito'. In other words, the touch starts from the key designated by 'ㅁ', passes through the key designated by 'ㅗ' and the designated key by 'ㄱ', and finally reaches the designated key by 'ㅣ', separates the finger from the keyboard, and inputs the swipe method. way is done From this swipe trajectory, 'mosquito' can be predicted and entered. However, in the trajectory shown in FIG. 31c, the same trajectory is passed even when the word 'grid' is input in the swipe method in addition to 'mosquito'. That is, in the process of moving to the key designated by 'ㅗ' and the key designated by 'ㄱ', an unwanted key (the key designated by 'ㄴ') is passed by, resulting in a situation in which an unwanted key is pressed. On the other hand, in the key arrangement of the keyboard shown in FIG. 31B, since the trajectory of moving the key designated by 'a' from the key designated by 'ㅗ' does not pass through other key areas, unlike Fig. 31c, unwanted keys are not input. That is, in the key arrangement of the keyboard shown in FIG. 31B, there are no other keys on a straight line trajectory from one key to the remaining six keys, so the input method by the swipe method requires the key corresponding to the letter of the word to be input. It is to bring about the same result as pressing one by one. That is, in the case of the general lattice keyboard shown in FIG. 31C, when three keys located on a straight line are passed, it is unclear whether or not the middle key must be input, so the key sequence and intermediate key input do not include the input of the intermediate key. Due to the key sequence including , two key sequences occur. If there are two cases where the swipe trajectory passes through three keys on a straight line, a total of four key sequences, two for each trajectory passing through the three keys, is generated, and only one key sequence is generated. FIG. 31B The number of words to be predicted increases 4 times compared to the keyboard shown in . Therefore, the selection process becomes difficult due to the increased number of predicted words. When this situation is applied to sentence prediction, assuming that there are 3 words constituting the sentence and that 4 key sequences occur for each swipe trajectory, there are 64 key sequence combinations for sentence prediction. Furthermore, if four sentences are predicted for each key sequence combination, the total number of predictable sentences is 265. It becomes practically impossible to select a desired sentence from such a large number of predicted sentences. In this respect, when an ambiguous key keyboard is input in a swipe method, it is important to arrange the keys so that unwanted keys are not located on the path connecting the key to be input. In this regard, as shown in FIG. 31B, the vertices of the heptagon (a heptagon is formed by connecting the centers of each key in FIG. 31B) or the keys are arranged on each side of the heptagon so that each key when inputting the swipe method It is possible to prevent unwanted keys from being located on the shortest distance trajectory connecting . The structure of the thirty-eighth embodiment and this embodiment is the same in that a swipe trajectory connecting two vertices by arranging letter keys at the vertices of a polygon has only one key input sequence. However, in the heptagonal keyboard form of this embodiment, the keys of the commonly used qwerty keyboard are grouped into 7 and assigned to 7 keys so that the user can easily recognize the key arrangement (arrangement of characters) in the keyboard. Example 38 The octagonal shape of is transformed into a heptagonal keyboard.

실시예 39에서 살펴 본 7각형의 꼭지점에 키를 배치하여 swipe 방식의 입력방법에서 swipe 궤적에 대한 키입력순서(key sequence)의 단일성(하나의 swipe 궤적에 해당하는 key sequence가 하나만 존재하는 경우를 지칭함)을 유지하기 위해서는 각 키에서 이웃한 키 특히 두 번째로 이웃한 키로 연결되는 직선 궤적이 바로 이웃한 키의 중심을 지나치지 않도록 해야 한다. 이를테면 도 32a에 보여지는 궤적 307은 4번 키의 중심을 통과하므로 4번 키의 입력이 이루어지고, 궤적 306은 4번 키의 중심으로부터 벗어난 영역을 지나쳐서 키입력이 이루어지지 않는다. 즉 4번 키 영역에서 궤적의 꺽임 정도에 따라 궤적이 4번 키를 통과한 것인지의 여부를 판단하게 된다. 이러한 궤적 판단 기준은 자판에서 터치가 이루어지는 지점을 지정하는 포인팅 장치에 따라 그 내용이 조절되어야 한다. 이를테면 자판을 터치하는 포인팅 장치가 스타일러스 펜과 같이 정확히 터치 지점을 알 수 있으면 사용자가 도 32a의 궤적 306과 307과 같이 정확히 구분하여 따라 갈 수 있지만 손가락을 이용하여 터치하는 경우라면 실제 손가락이 터치하는 지점이 키의 중심인지 아닌지 알 수가 없다. 따라서 사용자는 306에 해당하는 궤적을 의도하지만 실제로는 궤적 308, 309, 310을 따라서 움직일 수도 있는 것이다. 그러므로 도 32a에 보여지는 다양한 궤적(306, 307, 308, 309)을 고려하여 궤적을 판단하는 기준은 궤적이 키를 지나치는 지의 여부와 더불어서 306과 같이 직선형태의 궤적과 307과 같이 꺽인 형태의 궤적의 차이를 구분하여 그 기준이 마련된다. 즉 4번 키를 지나는 궤적의 기하학적인 형태(꺽인 정도)에 따라 4번 키의 입력 여부가 판단되므로 도 32a(마)에서 보이는 바와 같이 궤적이 키의 중심 영역을 지나친다고 하여도 키입력이 이루어지지 않는 경우도 있게 된다. 따라서, 사용자들은 이렇게 만들어진 기준이 사용자의 손가락 혹은 포인팅 장치가 만드는 궤적과 부합하지 않을 경우 시행착오를 거치면서 이 기준에 맞춰서 적응해 가야 하는 과정을 거치거나 사용자의 습관에 맞게 궤적 판단 기준을 변경할 수 있도록 하면 된다. 즉 swipe 방식의 입력방법은 터치 방식으로 각각의 키를 입력하는 입력방법에 비해 에러가 생길 확률이 존재하게 된다. 이러한 에러 발생 비율을 줄이기 위해 다각형의 꼭지점에 배치된 각각의 키의 크기를 축소하는 방안을 고려하고자 한다. 이러한 방안의 하나로 도 32b에 보이는 바와 같이 정다각형의 꼭지점에 배치되는 키의 크기를 축소하는 것이다. 도 32b에 보여지는 정다각형들은 도 32b의 (가)에 보여지는 것처럼 동일한 크기의 원에 내접하는 도형들이다. 그리고, 각 도형의 꼭지점에 배치되어 있는 키는 두 개의 키를 잇는 궤적이 다른 키를 지나치지 않도록 키의 크기를 조절한 것이며, 도 32b의 키는 다각형의 꼭지점에 배칠될 때 키가 가질 수 있는 최대 크기를 보여주고 있다. 즉 도 32b의 (다)~(바)에 보이는 바와 같이 각 정다각형의 1번 키에서 두 번째로 근접한 3번 키로 연결하는 직선궤적(324, 325, 326, 327)은 사용자가 1번 키에서 3번 키로 이동하는 궤적의 영역(320)의 바깥쪽 경계가 된다. 따라서, 2번 키의 경우 1번 키와 3번 키를 잇는 궤적 영역(320)의 경계선(324, 325, 326, 327)에 접하게 된다. 이렇게 정다각형의 꼭지점에 배열되는 키의 크기를 조절하여 두개의 키를 잇는 궤적이 다른 키를 지나치지 않도록 하는 것이 본 실시예의 구성이다. 따라서 도 32b의 자판 형태에서 swipe 궤적의 판단 기준은 "궤적이 지나치는 키는 모두 키입력순서(key sequence)에 포함"하는 것으로 정해지므로, 사용자도 swipe 궤적이 원하는 키만을 지나치도록 하면 swipe 궤적에 대해 신경쓰지도 않아도 되는 장점을 가지게 된다. 즉 도 32a에 보여지는 키배열에서는 궤적 306(4번 키의 키입력 없음)과 궤적 307(4번 키의 키입력 실행)을 구분하는 궤적 판단 기준을 사용자가 정확히 파악할 수 없으므로 궤적을 그린 후에 입력 결과를 보고 정확히 입력이 되었는지의 여부를 확인해야 하는 반면에 도 32b의 키배열에서는 지나치는 키 영역을 눈으로 확인할 수 있어서 궤적이 판단기준에 맞는지 여부를 사용자가 눈으로 확인하게 되어 도 32a의 궤적 판단기준에 따른 확인 과정을 생략할 수 있으므로 신속하고 편리한 입력을 제공하게 된다.In the swipe-type input method by arranging keys at the vertices of the heptagon examined in Example 39, the unity of the key sequence for the swipe trajectory (when there is only one key sequence corresponding to one swipe trajectory) In order to maintain the key), it is necessary to ensure that the straight line trajectory from each key to the second neighboring key does not pass through the center of the immediately neighboring key. For example, since the trajectory 307 shown in FIG. 32A passes through the center of the No. 4 key, the No. 4 key is input, and the trajectory 306 passes through an area away from the center of the No. 4 key, so no key input is performed. That is, it is determined whether or not the trajectory has passed through the No. 4 key according to the degree of bending of the trajectory in the area of the No. 4 key. The contents of the trajectory determination criterion should be adjusted according to the pointing device designating the point where the touch is made on the keyboard. For example, if a pointing device that touches a keyboard can accurately know the touch point, such as a stylus pen, the user can accurately distinguish and follow the traces 306 and 307 of FIG. You can't tell if a point is the center of a key or not. Therefore, although the user intends the trajectory corresponding to 306, the user may actually move along the trajectories 308, 309, and 310. Therefore, the criterion for judging the trajectory in consideration of the various trajectories 306, 307, 308, and 309 shown in FIG. By distinguishing the difference in trajectory, the standard is established. That is, whether or not the number 4 key is input is determined according to the geometric shape (degree of bending) of the trajectory passing through the key 4, so as shown in FIG. There are times when it doesn't support it. Therefore, if the criteria created in this way do not match the trajectory created by the user's finger or pointing device, users may go through a process of adapting to this criterion through trial and error, or change the trajectory judgment criteria to suit the user's habit. You can do it. That is, the swipe input method has a probability of error compared to the input method in which each key is input in the touch method. In order to reduce the rate of occurrence of such errors, a method of reducing the size of each key disposed at the vertex of the polygon is considered. As one of these methods, as shown in FIG. 32B, the size of the keys disposed at the vertices of the regular polygon is reduced. The regular polygons shown in FIG. 32B are figures inscribed in a circle of the same size as shown in (a) of FIG. 32b. In addition, the size of the key arranged at the vertex of each figure is adjusted so that the trajectory connecting the two keys does not pass the other key, and the key in FIG. 32B has the maximum showing the size. That is, as shown in (c) to (f) of FIG. 32b, the straight line trajectories (324, 325, 326, 327) connecting the second closest key from key 1 of each regular polygon to key 3 are It becomes the outer boundary of the region 320 of the trajectory moved by the key #. Accordingly, in the case of the No. 2 key, it comes into contact with the boundary lines 324, 325, 326, and 327 of the trajectory area 320 connecting the No. 1 key and the No. 3 key. The configuration of this embodiment is to adjust the size of the keys arranged at the vertices of the regular polygon so that the trajectory connecting the two keys does not pass other keys. Therefore, in the keyboard form of FIG. 32B, the criterion for determining the swipe trajectory is set to "include all keys that pass the trajectory in the key sequence". You have the advantage of not having to worry about it. That is, in the key arrangement shown in FIG. 32A, since the user cannot accurately grasp the trajectory judgment criterion for distinguishing trajectory 306 (no key input of key 4) and trajectory 307 (key input of key 4), input after drawing the trajectory While it is necessary to check the result to see whether or not the input has been accurately performed, in the key arrangement of FIG. 32B, the overpassed key area can be visually checked, so the user can visually check whether the trajectory meets the criterion, so the trajectory of FIG. 32A Since the confirmation process according to the judgment standard can be omitted, quick and convenient input is provided.

도 32b에서 보는 바와 같이 두 개의 키를 연결하는 직선 궤적이 또 다른 키의 영역을 지나치지 않기 위한 조건을 충족하기 위해 각각의 키가 가질 수 있는 최대 크기는 정다각형의 꼭지점의 갯수가 많아질수록 작아진다. 더 나아가서 도 32b에 보여지는 키는 두 개의 키를 잇는 궤적인 다른 키를 지나치지 않을 수 있는 최대 크기이므로 키의 크기가 더 작아지면 도 32b의 1번 키에서 3번 키를 잇는 궤적이 2번 키를 지나칠 확률이 낮아진다. 반면에 사용자가 키의 선택을 용이하게 하기 위해 키와 키의 거리를 유지한 상태에서 키의 크기를 증가시키고자 한다면 도 32b에 보이는 것처럼 다각형의 꼭지점의 갯수를 줄여야 한다. 즉 키의 갯수를 감소시켜야 한다. 반대로 키의 갯수를 증가시키고자 한다면 정다각형의 꼭지점의 갯수가 증가하고 그에 따라 정다각형의 꼭지점에 배치되는 키의 크기가 줄어들 수 밖에 없다. 즉 키의 갯수와 키의 크기는 반비례하는 현상이다. 만약에 키의 선택을 용이하게 하기 위해 키의 크기를 증가시키고자 한다면, 다각형에 배치되는 문자키의 개수를 작게해야 하는데 이 경우 결과적으로 예측입력방법에서 각각의 키에 지정되어야 할 문자의 갯수가 많아지는 단점을 가져오게 된다. 즉 하나의 키에 지정되는 문자의 갯수가 많아지면, 그에 따라 동일한 키입력으로부터 예측되는 단어의 숫자도 증가하게 되어 키의 크기가 커져서 키 선택은 쉬워질 수 있지만 예측된 단어의 갯수가 증가되어 많아진 예측 단어 중에서 원하는 단어를 선택하는 과정이 어려워지는 단점을 가져오게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 키의 크기를 증가시키는 방안으로 키의 갯수를 줄이지 않고도 siwpe 궤적에 대한 키입력순서(key sequence)의 단일성을 유지시키는 방법이 도 33에 보여지고 있다. 요약하면 동일한 정다각형에 배치된 키의 크기를 증가시키게 되면 siwpe 궤적이 원하지 않는 키와 중첩되는 부분이 발생하게 되는데 이 중첩되는 부분을 비활성화시켜서 키의 크기가 커져도 swipe 궤적에 대한 key sequence의 단일성을 유지시키는 방법이다. 도 33의 내용으로 자세히 설명하면, 도 33a는 정칠각형의 꼭지점에 키가 배치되어 1번 키와 3번 키를 연결하는 모든 직선 궤적에 대해 key sequence의 단일성이 유지되는 상태이다. 키의 지름을 두 배로 증가시킨 것이 도 33b이다. 키의 지름을 두배로 증가시킬 경우 1번 키와 3번 키를 연결하는 직선궤적이 통과하는 영역(333과 335 사이의 영역)은 2번 키의 반 정도와 중첩하게 된다. 이렇게 중첩하게 되면 1번 키와 3번 키를 잇는 궤적에 대하여 키입력순서(key sequence)가 '1'-'3'인 경우와 '1'-'2'-'3'인 경우 모두 가능하게 되어 swipe 궤적에 대한 키입력순서(key sequence)의 단일성이 무너지게 되므로 궤적 333을 334로 이동시켜서 직선궤적이 통과하는 영역을 줄이고 이 가상영역(334와 335 사이의 영역)과 2번 키의 중첩영역을 비중첩영역으로 간주하는 것이다. 이렇게 비중첩영역을 정의하게 되면, 1번 키의 접촉점이 면적이 확대되기 이전의 영역(336)에 머무르면 3번 키로의 이동 궤적이 2번 키와 중첩할 가능성이 낮아지므로 swipe 궤적에 대한 키입력순서(key sequence)는 '1'-'3'으로 판별된다. 일반적으로 손가락으로 터치센서를 접촉하는 경우 대략적으로 손가락이 키의 중심에 가깝게 위치하므로 실제 사용자가 swipe 하는 과정은 도 33a와 같은 키의 배열에서 일어나는 과정과 유사하다. 따라서, 도 33c에서 보이는 바와 같이 1번 키와 3번 키의 연결 궤적을 축소한 영역(334와 335 사이의 영역)을 차례대로 2번 키로부터 7번 키까지 적용하여 얻어지는 영역(2번 키와 4번 키, 3번 키와 5번 키, 4번 키와 6번 키, 5번 키와 7번 키, 6번 키와 1번 키, 7번 키와 1번 키 사이의 영역)을 조합하면 가상의 영역인 정칠각형의 영역(337)이 형성된다. 즉 이 가상영역을 비중첩영역으로 정의하여 swipe 과정에서 이 영역을 지나치면 손가락 접촉점(접촉점이 마우스 커서로 대응되는 경우, 커서의 위치점)이 키를 지나치더라도 키입력으로 인식하지 않도록 하는 것이 본 실시예의 고안이다. 이러한 내용을 바탕으로, 사용자의 편리성을 증가하기 위해 키의 크기와 비중첩영역을 정의하는 가상의 궤적선 334을 사용자가 원하는만큼 궤적선 333으로부터의 이격 거리를 조절할 수 있는 방법을 제공할 수도 있다. 그리고, swipe 궤적 334를 직선이 아닌 호(arc)로 정의하여 사용자의 손가락 움직임(혹은 마우스 커서의 움직임)에 맞게 적용시키는 방법을 제공할 수도 있는 것이다. 본 실시예에서 제공하는 비중첩영역을 설정하게 되면 swipe 궤적의 단일성을 훼손하지 않으면서도 키의 크기를 증가시켜 키 선택의 용이성과 swipe 동작의 편리성을 도모할 수 있게 된다. 더 나아가서 도 34에 보이는 바와 같이 키의 모양이 원형이 아닌 다양한 기하학적 도형이 적용 가능하며, 도 34c에 보여지는 것처럼 비접촉 가상영역(337) 내에 추가적인 키를 배치하여 기호, 공백 등의 1~7번 키가 담당하지 않는 비문자 입력과 그 외의 다양한 기능을 부가할 수 있다. 그리고, 비접촉 가상영역(337)내에 위치하는 이들 키(키 '가'~'사')는 단어예측입력 방식을 위한 swipe 궤적이 이들 키를 지나친다고 하여도 비접촉 가상영역 내에 위치하므로 1~7번 키에서 시작된 swipe 동작에는 이들 키로 인해 어떠한 입력도 이루어지지 않는다, 다만, 이들 키에서 접촉이 시작하는 경우 이들 키에서 접촉이 끝나는 단순 접촉인 경우 이들 키에 지정된 기능이 수행되고, 만약 이들 키를 벗어나는 드래그(swipe) 동작이 이어질 때는 그 궤적에 따라 추가적인 기능을 수행하여 입력의 다양성 및 효율성을 증가시킬 수 있다. As shown in FIG. 32B, the maximum size each key can have in order to satisfy the condition that a straight line connecting two keys does not pass through another key area decreases as the number of vertices of a regular polygon increases. . Furthermore, since the key shown in FIG. 32B is the maximum size that can not pass another key, which is the trajectory connecting two keys, if the size of the key becomes smaller, the trajectory connecting the key No. 1 to the No. 3 key in FIG. 32B is the No. 2 key The probability of passing is low. On the other hand, if the user wants to increase the size of the key while maintaining the distance between the keys to facilitate key selection, the number of vertices of the polygon should be reduced as shown in FIG. 32B. That is, the number of keys must be reduced. Conversely, if you want to increase the number of keys, the number of vertices of the regular polygon increases, and accordingly, the size of the keys arranged at the vertices of the regular polygon inevitably decreases. That is, the number of keys and the size of a key are inversely proportional. If you want to increase the size of the key to facilitate key selection, you need to reduce the number of character keys arranged in the polygon. In this case, as a result, the number of characters to be assigned to each key in the predictive input method is It brings a lot of downsides. That is, if the number of characters assigned to one key increases, the number of words predicted from the same key input increases accordingly, so the size of the key increases, making key selection easier, but the number of predicted words increases. The process of selecting a desired word from prediction words is difficult. In order to compensate for this disadvantage, a method of maintaining unity of a key sequence for a siwpe trajectory without reducing the number of keys as a method of increasing the size of the key is shown in FIG. 33 . In summary, if you increase the size of keys arranged in the same regular polygon, a part where the siwpe trajectory overlaps with an unwanted key occurs. By inactivating this overlapping part, even if the size of the key increases, the unity of the key sequence for the swipe trajectory is maintained. way to do it In detail with reference to FIG. 33 , FIG. 33A is a state in which keys are arranged at the vertices of a regular heptagon and unity of key sequence is maintained for all linear trajectories connecting keys 1 and 3. Doubling the diameter of the key is shown in Figure 33b. When the diameter of the key is doubled, the area (the area between 333 and 335) through which the straight trajectory connecting the key 1 and the 3 passes overlaps half of the key 2. When this is overlapped, both the case where the key sequence is '1'-'3' and the case of '1'-'2'-'3' are possible for the trajectory connecting keys 1 and 3 As a result, the unity of the key sequence for the swipe trajectory collapses, so the trajectory 333 is moved to 334 to reduce the area through which the straight trajectory passes, and this virtual area (the area between 334 and 335) overlaps with the second key. area is considered to be a non-overlapping area. If the non-overlapping area is defined in this way, if the contact point of key 1 stays in the area 336 before the area is enlarged, the trajectory of moving to key 3 is less likely to overlap with key 2, so key input for the swipe trajectory The key sequence is determined as '1'-'3'. In general, when a finger touches a touch sensor, since the finger is approximately positioned close to the center of a key, the actual user's swipe process is similar to the process occurring in the arrangement of keys as shown in FIG. 33A. Therefore, as shown in FIG. 33C, the area obtained by applying the reduced area (the area between 334 and 335) of the connection trajectory of the 1st and 3rd keys from the 2nd key to the 7th key in sequence (the 2nd key and Key 4, Key 3 and Key 5, Key 4 and Key 6, Key 5 and Key 7, Key 6 and Key 1, Area Between Key 7 and Key 1) A regular heptagonal area 337, which is a virtual area, is formed. In other words, by defining this virtual area as a non-overlapping area, if you pass this area during the swipe process, even if the finger contact point (when the contact point corresponds to the mouse cursor, the location point of the cursor) passes the key, it is not recognized as a key input. It is a design of an embodiment. Based on these contents, in order to increase the user's convenience, a method for adjusting the distance from the trajectory line 333 to the user's desired virtual trajectory line 334 defining the size of the key and the non-overlapping area may be provided. there is. In addition, it is possible to provide a method of defining the swipe trajectory 334 as an arc rather than a straight line and applying it according to the user's finger movement (or mouse cursor movement). When the non-overlapping area provided in this embodiment is set, the size of the key is increased without damaging the unity of the swipe trajectory, thereby promoting the ease of key selection and the convenience of the swipe operation. Furthermore, as shown in FIG. 34, various geometric shapes that are not circular in shape of keys can be applied, and as shown in FIG. Non-character input and other various functions that are not in charge of the key can be added. In addition, these keys (keys 'a' to 'four') located in the non-contact virtual area 337 are located in the non-contact virtual area even if the swipe trajectory for the word prediction input method passes these keys, so 1 to 7 No input is made due to these keys in the swipe operation started from the key. However, if the contact starts from these keys and the contact ends from these keys, the function assigned to these keys is performed, and if the contact ends from these keys, When a drag (swipe) operation continues, additional functions may be performed according to the trajectory, thereby increasing input diversity and efficiency.

단어예측입력방법에서 swipe 방식으로 키입력이 이루어질 경우 동일한 키를 두 번이상 입력해야 하는 경우 한 번만 지나쳐도 단어가 예측되도록 할 수 있다. 즉 도 35a에 보이는 swipe 궤적은 'need'를 입력하기 위한 궤적이다. 'n'이 지정된 5번 키에서 터치를 시작하여 터치센서에 손가락이 닿은 상태에서 'e'를 입력하기 위하여 1번 키로 이동하고(1번 키를 지나치면 'e'가 하나만 포함되는 단어 뿐만 아니라, 'e'가 두 번이상 포함되는 단어도 데이터베이스에 추출된다), 이어서 'd'가 지정된 7번 키로 이동한 다음 손가락을 터치자판에서 떼면 'need'가 추출('need'뿐만 아니라 'e'가 하나만 포함된 'Ned'도 추출된다.)되어 입력된다. 이 경우 키 입력 순서는 '5'-'1'-'7'과 '5'-'1'-'1'-'7' 두 가지로 해석되는 것이다. 하지만 단어예측입력방법에서 swipe 방식으로 입력이 이루어질 경우 도 35a와 같이 swipe 궤적으로 키를 지나칠 때 그 키에 지정된 문자 하나만 포함되는 단어를 예측하도록 할 경우 'need'에서와 같이 'e'가 두 개 포함되어 있으므로 1번 키를 두 번 지나쳐야 하는데 도 31a에 보여지는 일반적인 격자 자판에서는 두 번을 지나칠 수 있는 방법이 없으므로 그 키에 머무르는 시간을 길게 하거나 그 키에서 원을 그리는 동작을 하여 두 번 지나치는 것과 같은 효과를 가져오게 한다. 이에 반해서 도 35에 보여지는 본 발명의 자판은 키를 벗어난 영역(비접촉 가상영역을 포함하는 영역)으로 드래그 했다 그 키로 다시 돌아오면 두 번 지나치는 결과를 가져오도록 하면 지나치는 키 영역이 (5)-(1)-(1)-(7) 순서로 정해져서 'need'가 예측되는 것이다. 이에 반해 도 35a의 경우는 손가락이 지나치는 키 영역이 (5)-(1)-(7)이므로 4개의 철자로 구성된 'need'는 예측될 수 없고 대신에 3개의 철자로 이루어지는 'Ned'가 예측되는 것이다. 도 35(다)는 'pioneer'를 입력하는 궤적을 보여주고 있다. 이는 도 35(나)의 궤적이 'need'의 'e'를 두번 입력하기 위해 비중첩영역으로 이동하였다 다시 1번 키로 돌아오는 궤적을 그리는데 반해 도 35(c)의 궤적은 'pioneer'의 'p', 'i', 'o'를 입력하기 위해 비중첩영역의 바깥쪽(문자키를 연결하는 7각형의 바깥쪽) 영역으로 이동하였다 다시 3번 키로 돌아오도록 하여 동일한 키를 3번 키입력하는 과정으로 인식하도록 하는 것이다. 마찬가지로 'pioneer'의 'eer'을 입력하기 위해 'n'을 입력하기 위한 5번 키를 지나친 후 1번 키로 이동하고 비중첩영역 바깥쪽 영역으로 이동하여 1번 키를 벗어났다 다시 1번 키로 돌아온 후 손가락이 이격하면 'eer'에 해당하는 1번 키를 3번 입력하는 과정으로 인식하여 35(c)의 궤적은 'pioneer'를 입력하기 위한 swipe 궤적이 되는 것이다. 도 35b와 도 35c를 정리하면 하나의 키를 접촉한 상태에서 비중첩영역으로 벗어낫다 이 키로 다시 돌아오면 키입력을 한 번 더 진행하고, 비중첩영역에 해당하는 다각형의 바깥쪽 영역으로 벗어낫다 다시 돌아오면 키 입력을 두 번 더 진행하도록 하는 구상이다. 이렇게 문자키를 연결하는 다각형의 안쪽과 바깥쪽 영역을 구분하여 swipe 궤적이 지나치는 영역으로 지정하여 키입력의 편리성을 증가시킬 수 있게 된다. 더불어 swipe 궤적으로 통과하는 키의 갯수와 단어를 구성하는 철자의 갯수를 일치시켜 예측되는 단어의 갯수가 줄어서 예측된 단어의 선택이 더욱 용이해진다. 더 나아가서 문장예측입력의 경우 swipe 궤적이 지나치는 키의 중복입력을 허용할 경우 문장을 구성하는 각 단어에 대한 키입력순서(key sequence)가 복수개가 되어 실시예 38에서 살펴 보았듯이 예측되는 문장의 갯수는 선택이 어려울 정도로 많아진다. 따라서, 실시예 38과 본 실시예의 구성은 swipe 궤적에 대한 key sequence(키입력순서) 단일성을 충족시키는 편리성과 정확성이 증대된 자판을 제공한다. 이상의 내용을 정리하면, 실시예 38에서는 원하지 않는 키입력을 방지하는 구성을 제공하고, 본 실시예는 동일한 키입력을 한 번하는 경우와 여러번 하는 경우를 구분하여 swipe 궤적에 대하여 단 하나의 키입력순서를 제공하여 예측되는 단어의 수를 최소화하는 방안을 제공한다.In the word prediction input method, when a key is input by a swipe method, if the same key needs to be input twice or more, the word can be predicted even if it is passed only once. That is, the swipe trajectory shown in FIG. 35A is the trajectory for inputting 'need'. Start touching from key 5 where 'n' is designated, move to key 1 to input 'e' with your finger touching the touch sensor (if you pass key 1, not only words containing only one 'e' , Words containing two or more 'e' are also extracted in the database), then move to the number 7 key where 'd' is designated and then take your finger off the touch keyboard, 'need' is extracted ('need' as well as 'e' 'Ned' containing only one is also extracted) and input. In this case, the key input sequence is interpreted as '5'-'1'-'7' and '5'-'1'-'1'-'7'. However, when input is made by the swipe method in the word prediction input method, when a key is passed by a swipe trajectory as shown in FIG. Since it is included, it is necessary to pass the number 1 key twice, but in the general grid keyboard shown in FIG. has the same effect as On the other hand, the keyboard of the present invention shown in FIG. 35 drags to the area outside the key (the area including the non-contact virtual area) and returns to the key again, resulting in the result of skipping twice. -(1)-(1)-(7) is determined in order and 'need' is predicted. On the other hand, in the case of FIG. 35A, since the key area where the finger passes is (5)-(1)-(7), 'need' composed of 4 letters cannot be predicted, and instead 'Ned' composed of 3 letters it is predicted 35(c) shows the trajectory of inputting 'pioneer'. This is because the trajectory of FIG. 35 (b) moves to the non-overlapping area to input 'e' of 'need' twice and then returns to the number 1 key, whereas the trajectory of FIG. 35 (c) shows the 'pioneer' To input p', 'i', 'o', move to the outside of the non-overlapping area (outside of the heptagon connecting the letter keys), return to the number 3 key, and press the same key 3 times It is to be recognized as a process. Similarly, after passing key 5 to input 'n' to input 'eer' of 'pioneer', move to key 1, move to the area outside the non-overlapping area, get out of key 1, and return to key 1 again. Then, when the fingers are separated, it is recognized as a process of inputting the number 1 key corresponding to 'eer' three times, and the trajectory of 35(c) becomes the swipe trajectory for inputting 'pioneer'. 35b and 35c, when one key is touched, it escapes to the non-overlapping area, and when it returns to this key, key input is performed once more, and it escapes to the outer area of the polygon corresponding to the non-overlapping area The idea is to have it go through two more keystrokes when it comes back. In this way, it is possible to increase the convenience of key input by dividing the inner and outer areas of the polygon connecting the character keys and designating them as areas where the swipe trajectory passes. In addition, by matching the number of keys passing through the swipe trajectory with the number of letters constituting a word, the number of predicted words is reduced, making it easier to select predicted words. Furthermore, in the case of sentence prediction input, when duplicate input of keys that exceed the swipe trajectory is allowed, a plurality of key input sequences for each word constituting the sentence become plural, and as discussed in Example 38, The number is so large that it is difficult to choose. Therefore, the configuration of the 38th embodiment and this embodiment provides a keyboard with increased convenience and accuracy that satisfies the key sequence (key input sequence) unity for the swipe trajectory. Summarizing the above, the 38th embodiment provides a configuration for preventing unwanted key input, and this embodiment distinguishes between a single key input and multiple key inputs, and only one key input for the swipe trajectory. It provides a way to minimize the number of predicted words by providing an order.

이상에서 살펴 본 바와 같이 본 발명의 문장예측입력방법은 적은 수의 키로도 입력의 편리성과 신속성을 향상시킬 수 있어서 스마트워치와 같은 모바일기기에서 그 효용성을 발휘할 수 있고 더 나아가서 리모컨과 같이 키의 개수가 제한되는 입력장치에 적용되어 리모컨이 지금까지 문자통신에 이용되지 못하던 상황을 극복하게 해주어 이들 기기의 활용성을 더욱 확대시키는 계기가 될 것이다. 향후 VR(가상현실)과 AR(증강현실)에서 사용될 리모컨 형태의 입력장치에서 8방향 키를 이용하여 효율적인 문자입력을 제공하게 될 것이다. As described above, the sentence prediction input method of the present invention can improve the convenience and speed of input with a small number of keys, so it can demonstrate its effectiveness in mobile devices such as smart watches, and furthermore, the number of keys such as remote controls will be applied to limited input devices to overcome the situation where remote control has not been used for text communication so far, which will serve as an opportunity to further expand the usability of these devices. In the future, the input device in the form of a remote control to be used in VR (virtual reality) and AR (augmented reality) will provide efficient text input using 8-direction keys.

Claims (9)

하나의 키에 다수의 문자가 지정되어 있고, 이들 키를 눌러주어 키 입력순서에 따라 이들 키에 지정된 문자의 조합으로 만들어지는 단어를 추출하여 입력하는 단어예측입력방법에 있어서 문자뿐만 아니라 기호도 문자처럼 하나의 키에 다수의 기호를 지정하여 이들 기호를 구분하지 않고 키를 한 번만 눌러주어 키에 지정된 기호가 포함된 단어뿐만 아니라 문구 및 문장까지 추출하도록 한 예측입력방법을 구현한 입력시스템.A word prediction input method in which a number of characters are assigned to one key, and by pressing these keys to extract and input words made of combinations of characters assigned to these keys according to the key input order, not only letters but also symbols are like letters. An input system that implements a predictive input method that assigns multiple symbols to one key and presses the key only once without distinguishing between these symbols to extract not only words but also phrases and sentences containing the symbols assigned to the key. 청구항 1에 있어서, 문구예측입력방법으로 입력되는 기호 중에 공백문자(space)도 포함하는 문구예측입력방법을 구현한 입력시스템.claim The input system according to 1, which implements the phrase prediction input method including spaces among the symbols input by the phrase prediction input method. 청구항 1에서, 문장입력을 위한 ambiguous 키 입력에 해당하는 문장이 없을 경우 입력된 ambiguous key sequence에 따라 문장을 등록하는 과정에서 기호 및 공백문자에 해당하는 ambiguous key 입력을 제외한 나머지 부분에 대해서는 단어예측입력을 적용하여 문장을 등록하는 방법을 구현한 입력시스템
In claim 1, when there is no sentence corresponding to the ambiguous key input for sentence input, in the process of registering the sentence according to the entered ambiguous key sequence, word prediction input for the rest except for the ambiguous key input corresponding to symbols and blank characters An input system that implements a method of registering sentences by applying
청구항 1에서 문장입력을 위한 ambiguous 키 입력이 입력하고자 하는 문장을 이루는 각 단어의 일부분만 입력되어도 데이터베이스에서 그 문장을 예측문장으로 추출하도록 하여 선택/입력이 되도록 하는 방법을 구현한 입력시스템
In claim 1, even if only a part of each word constituting the sentence to be input is entered by the ambiguous key input for sentence input, the sentence is extracted from the database as a predicted sentence, so that the input system is selected/entered.
청구항 1에서 기호를 하나의 키에 지정하여 문자와 기호를 구분하여 제한된 키를 갖는 입력기기를 위한 예측 입력시스템
A predictive input system for an input device having limited keys by assigning a symbol to one key in claim 1 and distinguishing between letters and symbols
청구항 2에서 'space'의 의미를 문장 내의 단어를 구분하는 'sentence-space'와 검색 시에 검색 단어 혹은 절의 구분을 하는 'search-space'를 구분하는 예측 입력시스템
In claim 2, the prediction input system distinguishes the meaning of 'space' from 'sentence-space' that classifies words in a sentence and 'search-space' that classifies search words or phrases during a search.
청구항 1에서 입력환경에 따라 자판중에 배열된 'space' 키와 '기호' 키가 상호 전환되어 확장키를 이용하지 않고 한 번에 입력할 수 있는 키 배열을 갖는 예측 입력시스템
In claim 1, a predictive input system having a key arrangement in which the 'space' key and the 'symbol' key arranged in the keyboard are mutually switched according to the input environment and can be entered at once without using an extension key.
청구항 1에서 문장예측입력을 위한 키 입력이 이루어진 후에 검색되는 문장 혹은 절이 없어서 데이터베이스에 등록하는 과정에서 자판 내에 예측단어를 표시하여 선택이 가능하도록 한 단어예측입력방법을 활용하는 문장예측 입력시스템
In claim 1, a sentence prediction input system using a word prediction input method that enables selection by displaying a predicted word in the keyboard in the process of registering in a database when there is no sentence or clause to be searched after key input for sentence prediction input is made.
청구항 1에서 한글예측입력의 경우 문법적 공백 키를 지정하여, 체언구와 용언구의 경우 체언 및 어간을 조사와 어미와 별도로 사전적 데이터베이스에 추출하여 별도로 추출된 조사 및 어미 예측목록과 결합되도록 하는 문장예측 입력시스템claim In case of Hangul predictive input in 1, a grammatical blank key is specified, and in case of phrases and phrases, sentence prediction input system that extracts words and stems separately from postpositions and endings to a dictionary database and combines them with separately extracted postpositional and ending prediction lists.
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