KR20240052604A

KR20240052604A - 키보드 입력의 오타 보정을 위한 전자 장치 및 방법

Info

Publication number: KR20240052604A
Application number: KR1020230012892A
Authority: KR
Inventors: 구지성; 김희원; 양병욱; 김보성; 김상헌; 김준성; 정석희; 임연욱
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2022-10-14
Filing date: 2023-01-31
Publication date: 2024-04-23

Abstract

본 문서는 키보드 입력의 오타 보정을 위한 전자 장치 및 방법에 관한 것으로서, 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 적어도 하나의 프로세서에 의해, 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고, 상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하고, 상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 상기 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하고, 상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하고, 상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리할 수 있다. 다른 실시예도 가능하다.

Description

키보드 입력의 오타 보정을 위한 전자 장치 및 방법{ELECTRONIC DEVICE AND METHOD FOR CORRECTING TYPO IN KEYBOARD INPUT}

본 문서는 키보드 입력의 오타 보정을 위한 전자 장치 및 방법에 관한 것이다.

전자 장치는 디지털 기술의 발달과 함께 스마트 폰(smart phone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 또는 PDA(personal digital assistant)와 같은 다양한 형태로 제공되고 있다. 전자 장치는 이동성(portability) 및 사용자의 접근성(accessibility)을 향상시킬 수 있도록 사용자에 착용할 수 있는 형태로도 개발되고 있다.

전자 장치는 외부 키보드 장치를 연결하지 않고도 디스플레이에 실행되는 어플리케이션을 실행 시 텍스트를 입력할 수 있는 가상의 키보드를 제공할 수 있다. 가상으로 제공되는 키보드는 전자 장치의 변형 형태, 사용자의 사용성에 따라 다양한 타입으로 변경하여 제공될 수 있다.

전자 장치는 입력을 위해 디스플레이에 표시된 키보드(예: 가상 키보드를 사용하며, 다양한 이유로 키보드의 키 입력에 대한 오타가 발생할 수 있다. 종래에는 오타의 원인을 분석하기 위해 다양한 기술이 사용되며, 그중 사용자의 개별 타이핑 터치 궤적 분석을 사용하고 있다. 예를 들어, 사용자에 따라 특정 상황에서 특정 키 입력 시, 키 안에 정확히 터치 다운 후 미끄러져 키의 바깥에서 터치 업 되어 오타가 발생하는 경우가 반복되는 패턴이 있을 수 있다.

본 문서의 일 실시예에서는 터치 입력에 대한 오타가 발생하는 다양한 상황을 고려하여 터치 입력에 대한 정확한 키를 식별하고, 키 입력을 처리하는 키보드 입력의 오타 보정을 위한 전자 장치 및 방법을 제공할 수 있다.

본 문서의 일 실시예에 따르면, 전자 장치는, 디스플레이, 메모리 및 상기 디스플레이 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 상기 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하도록 설정될 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치에서의 동작 방법은 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드를 상기 전자 장치의 디스플레이에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 전자 장치의 메모리(130)에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로그램을 저장하는 비 일시적 저장 매체에 있어서, 상기 프로그램은, 전자 장치의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 전자 장치가, 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드를 상기 전자 장치의 디스플레이에 표시하는 동작, 상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 전자 장치의 메모리에 저장하는 동작, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작, 상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작, 상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작 및 상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하는 동작을 실행하도록 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 키보드의 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면이다.
도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d 및 도 6e는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면들이다.
도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서의 동작 방법의 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 전자 장치의 변형 상태에 따른 키보드 레이아웃의 재구성을 도시한 도면이다.
도 10은 일 실시예에 따른 전자 장치의 변형 상태를 도시한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 전자 장치의 변형 상태에 따른 키보드 레이아웃의 재구성을 도시한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 변형 상태에 따른 키보드 레이아웃의 재구성을 도시한 도면이다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 다양한 실시예에 따른 전자 장치에 대해서 살펴본다. 다양한 실시예에서 이용되는 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예를 들어, 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.

프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.

메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.

프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.

입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.

음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.

디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.

센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.

인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.

연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.

햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.

카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.

배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.

통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.

무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 1eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.

안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.

상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.

일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104) 간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른 전자 장치의 키보드의 예를 나타내는 도면이다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 메모리(130), 디스플레이(161)를 포함하는 디스플레이 모듈(160) 및 적어도 하나의 프로세서(120)를 포함할 수 있다. 이외에도 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 도 1에 포함된 구성 요소들을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 키보드(201)(예: 가상 키보드)를 표시하기 위한 어플리케이션(예: 메신저, 메시지, 메모, 통화, 문서 작성 또는 편집에 관련된 어플리케이션 또는 텍스트 입력이 필요한 다양한 어플리케이션)을 실행할 수 있다. 디스플레이(161)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160))에 실행 화면(210)을 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 키보드 실행 요청에 의해 키보드(201)(예: 가상 키보드)를 실행하고, 키보드(201)를 디스플레이(161)에 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 키보드(201)를 실행 화면(210)의 일부 영역에 중첩 또는 중첩없이 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 키보드(201) 실행 시 키보드(201)가 표시된 디스플레이(161)의 일 영역(211)에서 키보드(201)에 포함된 키들의 각각에 대한 위치 값(예: 좌표)을 설정하여 키들을 배치할 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 키보드(201)는 전자 장치(101)의 하우징의 형태(예: 폼팩터) 또는 하우징의 변경(예: 폴딩 또는 롤링)에 기반하여 키보드 레이아웃의 크기 또는 형태가 다른 다양한 타입의 키보드(예: 폴딩 상태의 쿼티(QWERTY) 키보드(201-1), 분할 키보드(201-2), 언폴딩 상태의 쿼티 키보드(201-3), 플로팅 키보드(201-4), 숫자 키보드 또는 이외에 다양한 타입의 키보드)를 포함할 수 있다. 키보드(201)는 언어 키(예: 문자, 숫자 및/또는 기호), 비언어 키(예: 스페이스 키, 삭제 키, 엔터 키, 시프트 키, 한/영 키, 방향 키 및/또는 이외에 다른 명령어 키)와 같은 다양한 키들을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 하우징의 일부분이 폴딩 또는 언폴딩, 슬라이딩 또는 롤링에 의해 변형됨에 따라 디스플레이의 크기가 변경되면, 현재 표시된 키보드의 레이아웃을 재구성(예: 다른 키보드로 변경 또는 키보드 크기를 변경)하여 표시할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 디스플레이(161)에 표시된 키보드에서 터치 입력을 입력 이벤트로 수신할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사용자의 손 또는 전자 펜과 같은 외부 입력 장치에 의해 터치된 위치(예: 터치스크린의 좌표 값)를 디스플레이(120)의 터치 스크린을 통해 감지할 수 있다. 프로세서(120)는 감지된 터치 스크린의 좌표 값을 통해 터치 입력의 위치(예: 터치 다운 위치 및 터치 업 위치)를 식별할 수 있다. 터치 입력이 사용자 별, 사용자 상황 별 또는 키보드 타입 별로 사용자가 의도한 키가 아닌 다른 키가 입력될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 사용자가 의도한 키가 아닌 다른 키가 입력됨에 따른 오타를 보정할 수 있도록 터치 입력이 수신된 것에 응답하여, 터치 입력에 대한 컨텍스트 데이터(context data)를 수집하고, 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 터치 입력에 대한 터치 다운 위치 및 터치 업 위치를 분석하여 통계 데이터를 생성하고, 통계 데이터를 기반하여 터치 입력에 대한 정확한 입력 키를 식별하여 입력 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 사용자별로 특정 키를 입력할 때, 터치 업이 정확할 수 있고, 다른 특정 키를 입력할 때, 터치 다운이 정확할 수 있다. 터치 입력에 대한 터치 다운 및 터치 업은 사용자별, 키 종류별 및/또는 상황별로 상이할 수 있으므로 프로세서(120)는 터치 입력에 따른 입력 이벤트는 사용자별, 키보드 종류별 및/또는 전자 장치의 현재 사용 환경의 상태별로 터치 입력의 움직임을 분석하여 통계 데이터를 생성할 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면이고, 도 4 및 5는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면들이다.

도 1, 도 2, 도 3, 도 4 및 도 5를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 디스플레이(161)의 터치 스크린을 통해 사용자의 터치 입력(301)이 수신되면, 터치 입력(301)이 감지된 위치에 대응하는 입력 중인 키(303)(예: “H”)를 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 터치 입력(301)에 응답하여, 입력 중인 키(303)에 대한 컨텍스트 데이터를 수집하는 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 지정된 기간 동안 또는 지속적으로 컨텍스트 데이터를 수집 및 저장(또는 갱신)할 수 있다. 입력 중인 키(303)에 대한 수집된 컨텍스트 데이터는 터치 데이터 레코드로 메모리(130)에 포함된 지정된 제1 데이터베이스에 저장할 수 있다. 제1 데이터베이스는 사용자별, 키보드 종류별 및/또는 전자 장치의 상태 별로 구분하여 키보드(201)에 포함된 각 키 별로 컨텍스트 데이터를 저장할 수 있다. 여기서, 컨텍스트 데이터는 키보드 종류, 터치 입력의 좌표, 터치 다운 위치(pDown), 터치 업 위치(pUp), 터치 지속 시간(pDuaration), 입력된 키(keyinput), 수집된 프로파일링 데이터(profiling data)(예: 인공 지능(AI) 기능을 이용하여 수집된 정보(time, place, occation) 및/또는 사용자 행동 패턴), 현재 상황에 대한 환경 정보(예: 폴딩 또는 언폴딩 상태 및 전자 장치의 기울기 등의 센서값을 포함하는 물리적인 정보, contextual 정보) 또는 파지 정보(예: 한손 파지, 양손 파지, 오른손 파지 또는 왼손 파지) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 터치 입력(303)에 응답하여, 터치 스크린을 통해 감지된 터치 입력(303)의 위치를 기반하여 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 식별하고, 식별된 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 컨텍스트 데이터로서 수집하여 메모리(130)에 포함된 제1 데이터베이스에 저장(또는 갱신)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 디스플레이 표시된 키보드(201)에 대한 키보드 종류를 식별하고, 적어도 하나의 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))를 이용하여 사용자의 파지 방식을 식별하고, 식별된 키보드 종류 및 파지 방식의 정보를 컨텍스트 데이터로서 수집하여 제1 데이터베이스에 저장(또는 갱신)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 사용자 별 또는 사용 환경 별로 터치 입력에 따른 입력 키가 다를 수 있으므로 사용자를 식별하고, 사용자의 전자 장치의 현재 사용 환경에 따른 상태 정보 및 프로파일 데이터를 수집하고, 수집된 상태 정보 및 프로파일 데이터를 컨텍스트 데이터로서 제1 데이터베이스에 저장(또는 갱신)할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 터치 입력(301)의 위치에 대응하는 통계 데이터를 생성하고, 생성된 통계 데이터를 메모리(130)의 제2 데이터베이스에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 터치 입력(301)에 대한 터치 입력 위치(예: 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치)의 움직임 정보(예: 움직임에 따른 방향 또는 거리)를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 입력 중인 키(303)의 터치 다운 위치로부터 터치 업 위치까지의 방향 및 거리를 나타내는 벡터(또는 벡터 값)(311, 313 또는 315)를 획득하고, 획득한 벡터를 통계 데이터로서, 메모리에 포함된 제2 데이터베이스에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 중인 키의 터치 다운 위치로부터 터치 업 위치까지의 거리를 나타내는 스칼라(또는 스칼라 값)를 획득하고, 획득한 스칼라를 통계 데이터로서, 메모리에 포함된 제2 데이터베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(130)는 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 입력 패턴에 따라 터치 입력(301)에 대한 벡터(또는 벡터 값)(311, 313 또는 315)가 서로 다른 방향으로 움직일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 입력 좌표를 기반하여 터치 데이터베이스로부터 획득한 컨텍스트 정보를 기반하여 키 세트(예: 튜플 집합)를 생성하고, 튜플 집합이 공집합인지를 식별하고, 공집합인 경우, 통계 데이터를 생성하고, 공집합이 아닌 경우, 튜플 집합 외 다른 키(key)를 선택하고, 튜플 집합에서 제거 동작을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 선택한 튜플에 대응하여 터치 입력 데이터 묶음(collection)을 제1 데이터베이스로부터 획득하고, 터치 입력 데이터 묶음이 일정 개수 이상이 아니면, 튜플 집합이 공집합이 될 때까지 동작을 반복 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 터치 입력 데이터 묶음이 일정 개수 이상이면, 데이터 묶음을 이용하여 해당 키에 대한 통계 데이터 생성 동작을 수행할 수 있다. 생성된 통계 데이터는 통계 데이터베이스에 키 별로 저장하고, 키 별로 저장된 통계 데이터를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하기 위한 동작을 수행할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 입력 키(301)의 터치 입력이 감지될 때마다 터치 움직임 벡터(311, 313 또는 315) 및 스칼라(501)를 획득하는 동작을 반복적으로 수행하여 입력된 해당 키(301)의 터치 다운 위치 및 터치 업 위치를 기반하여 터치 움직임 벡터 및 스칼라를 수집할 수 있다. 도 3에 도시된 입력중인 키(303)에 대한 터치 움직임의 벡터 및 스칼라의 수집은 설명의 편의를 위한 하나의 예로서 설명하였으며, 이에 한정하지 않고, 프로세서(120)는 키보드(201)에 포함된 다른 키들도 동일한 방법으로 터치 움직임 벡터 및 스칼라의 수집할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 입력 위치에 기반하여, 제2 데이터베이스로부터 통계 데이터를 획득하고, 획득한 통계 데이터를 기반하여, 터치 입력(303)에 대한 방향성 기반 움직임을 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 4에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 통계 데이터를 기반하여, 수집된 벡터 값들을 획득하고, 획득한 벡터 값들의 평균을 산출하여 평균 벡터 값을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 통계 데이터를 기반하여, 수집된 스칼라 값들을 획득하고, 획득한 스칼라 값들의 평균을 산출하여 평균 스칼라 값을 획득할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 도 4에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 수집된 터치 움직임 벡터들(401)을 기준 터치 다운 위치(411)를 기준으로 정렬하여 정렬된 터치 움직임 벡터들(403)을 획득하고, 정렬된 터치 움직임 벡터들(403)을 기반하여 평균 벡터(405)(또는 평균 벡터 값)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 도 5에 도시된 바와 같이, 프로세서(120)는 수집된 터치 움직임 벡터들(401)의 터치 궤적의 움직임 거리들(501)을 획득하고, 터치 궤적의 움직임 거리들(501)을 기반하여 평균 스칼라(503)(또는 평균 스칼라 값)를 획득할 수 있다. 여기서, 스칼라의 거리는 방향이 반대인 경우 상쇄되는 벡터의 거리와 상이하며, 서로 반대 방향인 경우에도 상쇄되지 않는 특징이 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 입력에 대한 방향성 기반 움직임을 분석한 결과를 기반하여, 터치 입력에 대한 터치 무브 감도 값을 조정할 수 있다. 프로세서(120)는 입력된 키(301)에 대해, 도 4 및 도 5와 같은 방법을 통해 획득한 평균 벡터(405) 및 평균 스칼라(503)를 기반하여 오타를 줄이기 위해 터치 무브 감도 값을 조정할 수 있다.

도 6a, 도 6b, 도 6c, 도 6d 및 도 6e는 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면들이다.

도 6a를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메모리(130)로부터 통계 데이터를 획득하고, 획득한 통계 데이터를 기반하여 키보드(201)의 각 키 입력을 위한 터치 궤적에 대한 분석을 수행할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자별(예: 제1 사용자 (601) 및 제2 사용자(603)로 통계 데이터를 분석하여 각 키들의 입력의 밀집도(예: 도 6a의 제1 사용자(601)의 밀집도 모델(611) 및 제2 사용자(603)의 밀집도 모델(613))을 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 각 키들을 위한 터치 업/ 터치 다운 위치의 2차원 가우시안 분포 신뢰 구간을 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 각 키 입력을 위한 터치 업/ 터치 다운 위치의 신뢰 구간의 분포가 키보드(201)의 지정된 키 입력 모델과 일치 정도를 비교하여 각 키들에 대한 터치 다운 위치 및 터치 업 위치 중 더 정확한 위치를 식별할 수 있다. 여기서, 지정된 키 입력 모델은 키 입력 밀집도를 분석에 이용되며, 키 식별 정보(예: 키의 명칭), 제1 길이(타원의 장축 길이(major)), 제2 길이(타원의 단축 길이(minor)), 제1 길이 또는 제2 길이의 비율 값(1에 가까울수록 원에 가까움을 의미)(eccen), 타원의 넓이(ell(ipse) area), comp(타원의 넓이의 기호(예: >, =, <) 또는 키의 넓이(key area) 중 적어도 하나를 포함하는 터치 데이터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 입력에 대한 입력중인 키(예: 도 3의 키(303))의 신뢰구간 분포와 키 입력 모델을 비교하여 일치 정도를 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 일치 정도의 분석 결과를 기반하여, 입력 중인 키에 대한 터치 다운 위치와 터치 업 위치 중 어느 위치가 더 정확한지를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 입력에 대한 터치 다운 위치 또는 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하여, 터치 다운 위치가 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별하면, 터치 다운 위치가 더 정확한 위치로 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 입력에 대한 터치 다운 위치 또는 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하여, 터치 업 위치가 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별하면, 터치 업 위치가 더 정확한 것으로 식별할 수 있다. 여기서, 터치 입력에 대한 정확한 위치는 사용자별(예: 사용자의 키보드 사용 패턴), 전자 장치의 현재 사용 환경에 따른 상태 별(예: 폼팩터, 폴딩 또는 언폴딩 상태) 또는 파지 방식 별(예: 왼손 또는 오른손에 의한 한 손 파지 또는 양손 파지)로 키 입력 밀집도가 다르게 수집됨에 따라 다르게 확인될 수 있다. 프로세서(120)는 사용자 정보, 전자 장치의 현재 사용 환경에 따른 상태 정보, 파지 방식 정보를 기반하여, 터치 입력에 대한 더 정확한 위치를 식별할 수 있다.

도 6b를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 다운 위치에서 터치 업 위치까지의 거리를 분석하여 벡터 및/또는 스칼라를 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 각 사용자별(601 및 603)로 키보드(201)의 벡터 및 스칼라 모델들(615 및 617)을 이용하여 키보드(201)의 각 키들(예: 키보드 내의 사각형들)의 평균 벡터(예: 각 키들 내 표시된 원) 및/또는 평균 스칼라(예: 원 내에 표시된 선)를 표현할 수 있다. 여기서, 도 6b에 도시된 바와 같이, 각 키들의 평균 벡터는 터치 다운 위치의 평균점을 중심으로 터치 다운에서 터치 업의 이동 거리의 평균(예: 스칼라 평균)을 반지름으로 하는 원으로 나타낼 수 있다. 도 6b에 도시된 바와 같이, 각 키들의 평균 스칼라는 터치 다운 좌표 평균점을 시작으로 터치 다운에서 터치 업 벡터의 평균을 선(예: 원 내 표시된 선)으로 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 원이 클수록 터치 후 이동거리가 긴 것으로 식별할 수 있으며, 원이 반지름과 선의 길이가 비슷할수록 바이어스(bias)의 방향이 일정한 것(예:|벡터|≤스칼라)으로 식별할 수 있다.

도 6c를 참조하면, 프로세서(120)는 예를 들어, 제2 사용자의 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 파지 상태에 따른 벡터가 모이는 방향(예: 벡터가 향하는 중심(631))을 분석할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제2 사용자가 양손 파지 상태에서 타이핑을 할 때, 왼손으로 누르는 키는 예를 들어, “ㄴ”, “ㅇ” 키 방향으로 움직이고, 오른손으로 누르는 키는 예를 들어, “ㅓ”,”ㅏ” 키 쪽으로 움직이는 것을 식별할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제2 사용자의 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 제2 사용자가 한손 파지 상태에서 타이핑을 할 때, 손의 종류와 상관 없이 키보드 중심의 한 점 예를 들어, “ㅎ” 또는 “ㅗ” 키 방향으로 움직이는 경향이 있음을 식별할 수 있다. 프로세서(120)는 파지 상태에 따른 벡터가 모이는 방향의 분석 결과(도 6c의 키보드 타이핑 레이아웃)를 기반하여, 왼손으로 주로 타이핑하는 키와 오른손으로 주로 타이핑하는 키의 벡터가 향하는 방향(예: 벡터가 향하는 중심(631)의 일치 여부를 통해 한 손 또는 양손 파지 상태 및 특정 키의 터치 움직임의 정도를 판단할 수 있다.

도 6d를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 통계 데이터를 기반하여 획득한 각 키를 입력하기 위한 터치 입력의 가우시안 분포 모델을 이용할 수 있다. 도 6d에 도시된 바와 같은 가우시안 분포 모델은 키보드가 사용자의 터치 입력으로부터 학습한 해당 키를 입력하기 위해 사용자가 입력할 것으로 추정되는 위치의 분포를 나타낼 수 있으며, 각 키의 중심점을 평균으로 하고, 고정된 분산 값을 갖는 분포일 수 있다. 도 6d에서 사용자 별 가우시안 분포 모델(620, 630)은 각 키를 입력하는데 이용된 터치 다운 점과 지정된 키 입력 모델(key press model)의 중심점 사이의 거리를 나타내며, 도 6d에서 사용자 별 가우시안 분포 모델(640, 650)은 각 키를 입력하는데 이용된 터치 업 점과 지정된 키 입력 모델(key press model)의 중심점 사이의 거리를 나타낼 수 있다. 프로세서(120)는 획득한 평균 벡터 값 또는 평균 스칼라 값을 수집된 데이터를 기반하여 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치와 키 입력 모델의 중심점 사이의 거리 비교에 의해 키 입력 모델 중심과 더 가까운 것이, 어느 위치인지 식별하고, 더 가까운 위치를 정확한 위치로 식별할 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자(601)의 경우, 가우시안 분포 모델(620)은 터치 다운 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 키들(예: 키보드들의 각 키들 중 굵은 선으로 표시한 키들)이 다수 존재하고, 가우시안 분포 모델(630)은 터치 업 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 키들이 존재하지 않을 수 있다. 프로세서(120)는 제1 사용자(601)의 경우, 입력 중인 키(621)가 가우시안 분포 모델(620)에서 터치 다운 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 것으로 식별함에 따라 입력 중인 키(621)에 대해 터치 다운 위치가 더 정확한 것으로 식별할 수 있다. 예를 들어, 제2 사용자(603)의 경우, 가우시안 분포 모델(640)은 터치 다운 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 키들(예: 키보드들의 각 키들 중 굵은 선으로 표시한 키들)이 다수 존재하고, 가우시안 분포 모델(650)은 터치 업 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 키들이 가우시안 분포 모델(640)보다 적게 일부 존재할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 사용자(603)의 경우, 입력 중인 키(641)가 가우시안 분포 모델(640)에서 터치 다운 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 것으로 식별함에 따라 입력 중인 키(641)에 대해 터치 다운 위치가 더 정확한 것으로 식별할 수 있으며, 다른 입력 중인 키(651)가 가우시안 분포 모델(650)에서 터치 업 위치가 키 입력 모듈의 중심점에 더 가까운 것으로 식별함에 따라 입력 중인 키(651)에 대해 터치 다운 위치가 더 정확한 것으로 식별할 수 있다.

도 6e를 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 분석한 평균 벡터 및 평균 스칼라를 기반하여 생성된 통계 데이터를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조절할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자의 키 입력을 위한 터치 입력을 수신하면, 통계 데이터를 기반하여 평균 스칼라, 키 입력 모델 중신과 터치 다운 평균 값과의 거리에 대한 정보를 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 평균 스칼라에 대응하여 터치 무브 감도 값을 조절할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 현재 터치 입력의 스칼라 값이 제2 거리 값(dLarge) 이상인 경우, 키 입력 모델 중심과 터치 다운 평균값과의 거리가 더 정확한 것으로 식별된 것에 기반하여, 터치 무브 감도 값을 지정된 제1 임계값(thresholdMax) 이상의 높은 값으로 조정할 수 있다. 프로세서(120)는 키 입력 모델 중심과 터치 다운 평균값과의 거리가 정확하지 않은 것으로 식별된 것에 기반하여, 터치 무브 감도 값을 기본값으로 설정할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 현재 터치 입력에 대한 스칼라 값이 지정된 제1 거리값(dSmall) 이하인 경우, 터치 무브 감도 값을 지정된 제2 임계값(thresholdMin) 이하의 낮은 값으로 설정할 수 있다. 프로세서(120)는 현재 입력된 키의 스칼라 값이 제1 거리 값(dSmall), 제2 거리 값(dLagre)의 사이 값인 경우, 터치 무브 감도 값을 제1 임계값 및 제2 임계값 사이의 보간된 값(701)으로 설정할 수 있다. 여기서, 보간된 값(661)은 단조 증가함수를 실험적으로 선택하여 이용하는 보간 방법을 통해 구할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 현재 입력중인 키에 대한 터치 입력의 움직임 거리(예: 평균 벡터값 또는 평균 스칼라 값)가 터치 무브 감도 값보다 작으면, 터치 다운 후 움직임을 무시하고, 터치 다운된 위치에 터치가 유지되고 있는 것으로 간주하여 터치 다운된 위치의 키를 입력 키로서 처리할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 현재 입력중인 사용자의 터치의 이동거리가 터치 무브 감도 값보다 크면, 현재 터치가 진행되고 있는 위치(예: 터치 업 위치)의 키를 입력 키로서 처리할 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른 전자 장치에서의 오타 보정을 위한 예를 도시한 도면이다.

도 7을 참조하면, 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 터치 무브 감도 값 조정을 통해 식별된 입력 키를 디스플레이(161)에 표시된 키보드의 터치 입력 영역의 일부에 표시할 수 있다. 디스플레이(161)에 표시되는 입력 키는 서로 다른 사용자가 같은 위치에서 터치 입력을 하더라도 터치 무브 감도 값 조정에 의해 서로 다르게 표시될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자(601)가 터치 입력(701)에 응답하여, 입력 중이 키(711)(예: H 키)에서 터치 다운하여 예를 들어 B 키 위치로 터치 업 한 경우, 제1 사용자(601)는 터치 다운 위치가 더 정확한 것으로 식별하여 입력 중이 키(701)(예: H 키)를 입력 키로 처리하고, 키보드(201)의 일 영역에 입력 키가 지시하는 문자(예:"H")를 표시할 수 있다. 예를 들어, 제2 사용자(603)가 터치 입력(701)에 응답하여, 입력 중이 키(711)(예: H 키)에서 터치 다운하여 예를 들어 B 키 위치로 터치 업 한 경우, 제2 사용자(603)는 터치 업 위치가 더 정확한 것으로 식별하여 입력 중이 키(701)(예: H 키)를 무시하고, 터치 업 위치에 대응하는 키(713)(예: J 키)를 입력 키로 처리하고, 키보드(201)의 일 영역에 입력 키가 지시하는 문자(예:"J")를 표시할 수 있다.

도 1 및 도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)는 오타 보정을 어플리케이션을 실행하기 위한 소프트웨어 모듈(예: 도 1의 프로그램(140))을 구현할 수 있다. 전자 장치(101)의 메모리(130)는 도 2에 도시된 소프트웨어 모듈(201)을 구현하기 위해 명령어들(예: 인스트럭션들(instructions))을 저장할 수 있다. 적어도 하나의 프로세서(120)는 도 2에 도시된 소프트웨어 모듈(201)을 구현하기 위해 메모리(130)에 저장된 명령어들을 실행시킬 수 있고, 소프트웨어 모듈(201)의 기능과 연관된 하드웨어(예: 도 1의 센서 모듈(176), 디스플레이 모듈(160) 또는 통신 모듈(190))을 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따른 전자 장치(101)의 소프트웨어 모듈은 커널(또는 HAL), 프레임워크(예: 도 1의 미들웨어(144)) 및 어플리케이션(예: 도 1의 어플리케이션(146))을 포함하여 설정될 수 있다. 소프트웨어 모듈의 적어도 일부는 전자 장치(101) 상에 프리로드(preload)되거나, 서버(예: 서버(108))로부터 다운로드(download) 가능할 수 있다.

이와 같이, 일 실시 예에서는 도 1 및 2의 전자 장치(101)를 통해 전자 장치의 주요 구성 요소에 대해 설명하였다. 그러나 다양한 실시 예에서는 도 1 및 2를 통해 도시된 구성 요소가 모두 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 전자 장치(101)가 구현될 수도 있고, 그 보다 적은 구성 요소에 의해 전자 장치(101)가 구현될 수도 있다. 또한, 도 1 및 2를 통해 상술한 전자 장치(101)의 주요 구성 요소의 위치는 다양한 실시 예에 따라 변경 가능할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(예, 도 1 및 도 2의 전자 장치(101))는 디스플레이(161), 메모리(130) 및 상기 디스플레이 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서(120)를 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 입력 키에 대응하는 문자를 상기 키보드의 일 영역에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 터치 입력에 의한 상기 터치 다운 위치, 상기 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 획득하고,

상기 터치 입력에 대한 터치 다운 위치, 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 상기 컨텍스트 데이터로 수집하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 전자 장치의 하우징의 형태 변형에 대응하여 상기 디스플레이의 크기가 변경되는 것에 기반하여, 상기 키보드의 레이아웃을 재구성하여 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고, 상기 디스플레이에 표시되는 키보드의 종류를 식별하고, 상기 전자 장치의 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 파지 방식을 식별하고, 상기 하우징의 형태 변형에 의한 상태 정보, 상기 키보드의 종류 및 상기 파지 방식을 상기 컨텍스트 데이터로 수집하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 키 셋트를 생성하고, 상기 키 셋트에 대응하여 터치 입력 묶음 획득하고, 상기 터치 입력 묶음을 기반하여 상기 통계 데이터를 생성하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 터치 다운 위치 및 터치 업 위치를 식별하고, 상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 방향 및 거리를 나타내는 벡터를 획득하고, 상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 거리를 나타내는 스칼라를 획득하고, 상기 입력 중인 키에 대한 상기 벡터 또는 상기 스칼라 중 적어도 하나를 기반하여 통계 데이터를 생성하고, 상기 생성된 통계 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 입력중인 키의 상기 터치 다운 위치 또는 상기 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하고, 상기 터치 다운 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 상기 터치 업 위치보다 더 정확한 것으로 식별하고, 상기 터치 업 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 업 위치가 상기 터치 다운의 위치보다 더 정확한 것으로 식별하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 메모리로부터 상기 입력 중인 키에 대한 상기 통계 데이터를 획득하고, 상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 벡터 값들을 획득하고, 상기 수집된 벡터 값들의 평균 벡터 값을 획득하고, 상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 스칼라 값들을 획득하고, 상기 수집된 스칼라 값들의 평균 스칼라 값을 획득하고, 상기 평균 벡터 값 또는 상기 평균 스칼라 값을 기반하여 상기 터치 무브 감도 값을 조정하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제1 임계 거리 이상일 때, 상기 터치 다운 위치가 지정된 키 입력 모델의 중심과 가까운 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 터치 업 위치보다 정확한 것으로 식별하고, 상기 터치 무브 감도 값을 제1 임계값 이상으로 조정하고, 상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제2 임계 거리 이하일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 제2 임계값 이하로 조정하고, 상기 터치 입력의 입력중인 키의 평균 스칼라 값이 상기 제1 임계 거리 및 상기 제2 임계 거리 사이의 값일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 상기 제1 임계값과 상기 제2 임계값 사이의 보간된 값으로 조정하도록 설정될 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 입력 중인 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값보다 작을 때, 상기 터치 다운 이후의 움직임을 무시하고, 상기 터치 다운 위치에 대응하는 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하고, 상기 터치 입력의 위치에 대응하는 상기 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값 이상이면, 상기 터치 입력이 진행되는 위치인 상기 터치 업 위치의 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하도록 설정될 수 있다.

도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서의 동작 방법의 예를 나타내는 도면이다.

도 8을 참조하면, 801 동작에서, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(101))는, 어플리케이션(예: 메신저, 메시지, 메모, 통화, 문서 작성 또는 편집에 관련된 어플리케이션 또는 텍스트 입력이 필요한 다양한 어플리케이션)을 실행하고, 디스플레이(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160) 및 도 2의 디스플레이(161))에 표시된 어플리케이션의 실행 화면의 일 영역에 키보드(예: 가상 키보드)를 표시할 수 있다. 여기서, 키보드는 전자 장치(101)의 하우징의 형태(예: 폼팩터) 또는 하우징의 변경(예: 폴딩 또는 롤링)에 기반하여 키보드 레이아웃의 크기 또는 형태가 다른 다양한 타입의 키보드(예: 폴딩 상태의 쿼티(QWERTY) 키보드(201-1), 분할 키보드(201-2), 언폴딩 상태의 쿼티 키보드(201-3), 플로팅 키보드(201-4), 숫자 키보드 또는 이외에 다양한 타입의 키보드)를 포함할 수 있다. 키보드(201)는 언어 키(예: 문자, 숫자 및/또는 기호), 비언어 키(예: 스페이스 키, 삭제 키, 엔터 키, 시프트 키, 한/영 키, 방향 키 및/또는 이외에 다른 명령어 키)와 같은 다양한 키들을 포함할 수 있다.

803 동작에서, 전자 장치는 키보드(201)에 포함된 적어도 하나의 키 입력을 위한 키보드(201)가 표시된 디스플레이(161)의 일 영역(211)에서 터치 입력을 입력 이벤트로서 수신하고, 터치 입력에 응답하여, 컨텍스트 데이터(context data)를 수집하는 동작을 수행할 수 있다. 할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 사용자의 손 또는 전자 펜과 같은 외부 입력 장치에 의해 터치된 위치(예: 터치스크린의 좌표 값)를 디스플레이(120)의 터치 스크린을 통해 감지하고, 감지된 터치 스크린의 좌표 값을 통해 터치 입력의 위치를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 터치 입력이 시작된 위치를 터치 다운 위치로 식별하고, 터치 입력이 완료된 위치를 터치 업 위치로 식별할 수 있다. 전자 장치는 터치 다운 위치에 대응하는 키보드(201)에 포함된 키를 입력중인 키로 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 컨텍스트 데이터(context data)를 수집하는 동작을 수행할 할 때, 컨텍스트 데이터를 지정된 기간 동안 또는 지속적으로 컨텍스트 데이터를 수집 및 저장(또는 갱신)할 수 있다. 여기서, 컨텍스트 데이터는 키보드 종류, 터치 입력의 좌표, 터치 다운 위치(pDown), 터치 업 위치(pUp), 터치 지속 시간(pDuaration), 입력된 키(keyinput), 프로파일링 데이터(profiling data)(예: 인공 지능(AI) 기능을 이용하여 수집된 정보(time, place, occation) 및/또는 사용자 행동 패턴), 전자 장치(101)의 현재 사용 환경에 따른 상태 정보(예: 폼펙트 정보, 폴딩 또는 언폴딩 상태 및 전자 장치의 기울기 등의 센서값을 포함하는 물리적인 정보, contextual 정보) 또는 파지 방식의 정보(예: 한손 파지, 양손 파지, 오른손 파지 또는 왼손 파지) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 수집된 컨텍스트 데이터는 터치 데이터 레코드로 메모리(130)에 포함된 메모리(130)에 지정된 제1 데이터베이스에 저장될 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 터치 입력에 응답하여, 터치 스크린을 통해 감지된 터치 입력의 위치를 기반하여 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 식별하고, 식별된 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 컨텍스트 데이터로서 수집하여 메모리(130)에 포함된 제1 데이터베이스에 저장(또는 갱신)할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 디스플레이 표시된 키보드(201)에 대한 키보드 종류를 식별하고, 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 파지 방식을 식별하고, 식별된 키보드 종류 및 파지 방식의 정보를 컨텍스트 데이터로서 수집하여 제1 데이터베이스에 저장(또는 갱신)할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 사용자 별 또는 사용 환경 별로 터치 입력에 따른 입력 키가 다를 수 있으므로 사용자를 식별하고, 사용자의 전자 장치의 현재 사용 환경에 따른 상태 정보 및 프로파일 데이터를 수집하고, 수집된 상태 정보 및 프로파일 데이터를 컨텍스트 데이터로서 제1 데이터베이스에 저장(또는 갱신)할 수 있다.

805 동작에서, 전자 장치는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 터치 입력의 위치에 대응하는 통계 데이터를 생성하고, 생성된 통계 데이터를 메모리에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 터치 입력에 대한 터치 입력 위치(예: 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치)의 움직임 정보(예: 움직임에 따른 방향 또는 거리)를 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 중인 키의 터치 다운 위치로부터 터치 업 위치까지의 방향 및 거리를 나타내는 벡터(또는 벡터 값)를 획득하고, 획득한 벡터를 통계 데이터로서, 메모리에 포함된 제2 데이터베이스에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 중인 키의 터치 다운 위치로부터 터치 업 위치까지의 거리를 나타내는 스칼라(또는 스칼라 값)를 획득하고, 획득한 스칼라를 통계 데이터로서, 메모리에 포함된 제2 데이터베이스에 저장할 수 있다.

807 동작에서, 전자 장치는 터치 입력 위치에 기반하여, 제2 데이터베이스로부터 통계 데이터를 획득하고, 획득한 통계 데이터를 기반하여, 터치 입력에 대한 방향성 기반 움직임을 분석할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통계 데이터를 기반하여, 수집된 벡터 값들을 획득하고, 획득한 벡터 값들의 평균을 산출하여 평균 벡터 값을 획득할 수 있다. 전자 장치는 통계 데이터를 기반하여, 수집된 스칼라 값들을 획득하고, 획득한 스칼라 값들의 평균을 산출하여 평균 스칼라 값을 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 통계 데이터를 기반하여, 키 입력 밀집도를 기반하여 터치 다운 위치 및/또는 터치 업 위치의 2차원 가우시안 신뢰구간 분포를 분석하고, 신뢰구간 분포가 지정된 키 입력 모델과 얼마나 일치하는지를 비교하여 일치 정도를 식별할 수 있다. 전자 장치는 신뢰구간 분포와 키 입력 모델을 비교하여 식별한 입력중인 키의 일치 정도를 기반하여, 입력 중인 키를 입력할 때, 터치 다운과 터치 업 중 어느 위치가 더 정확한지를 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 터치 입력에 대한 터치 다운 위치 또는 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하여, 터치 다운 위치가 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별하면, 터치 다운 위치가 더 정확한 위치로 식별할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 터치 입력에 대한 터치 다운 위치 또는 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하여, 터치 업 위치가 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별하면, 터치 업 위치가 더 정확한 것으로 식별할 수 있다. 여기서, 터치 입력에 대한 정확한 위치는 사용자별(예: 사용자의 키보드 사용 패턴), 전자 장치의 현재 사용 환경에 따른 상태 별(예: 폼팩터, 폴딩 또는 언폴딩 상태) 또는 파지 방식 별(예: 왼손 또는 오른손에 의한 한 손 파지 또는 양손 파지)로 키 입력 밀집도가 다르게 수집됨에 따라 다르게 확인될 수 있다. 전자 장치는 사용자 정보, 전자 장치의 현재 사용 환경에 따른 상태 정보, 파지 방식 정보를 기반하여, 터치 입력에 대한 더 정확한 위치를 식별할 수 있다.

809 동작에서, 전자 장치는, 터치 입력에 대한 방향성 기반 움직임을 분석한 결과를 기반하여, 터치 입력에 대한 터치 무브 감도 값을 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치 중 더 정확한 위치를 식별한 결과와, 평균 벡터 값 또는 평균 스칼라 값을 기반하여, 키 입력 모델을 이용하여 터치 무브 감도 값을 조정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제1 임계 거리 이상일 때, 키 입력 모델의 중심과 평균 벡터 값 또는 평균 스칼라 값을 비교하여 터치 다운 위치가 터치 업 위치보다 정확한 것으로 식별하면, 키 입력 모델의 중심에 더 가까운 것으로 식별하여 터치 무브 감도 값을 제1 임계값(예: 최고값) 이상으로 조정할 수 있다. 전자 장치는 터치 다운이 더 정확하지 않으면, 터치 무브 감도 값을 기본 값으로 설정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력중인 키의 평균 스칼라 값이 제2 임계 거리 이하일 때, 터치 무브 감도 값을 제2 임계값(예: 최저값) 이하로 조정할 수 있다. 여기서, 제2 임계값은 제1 임계값보다 낮은 값일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제1 임계 거리 및 제2 임계 거리 사이의 값일 때, 터치 무브 감도 값을 제1 임계값과 제2 임계값 사이의 보간된 값으로 조정할 수 있다.

811 동작에서, 전자 장치는 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 키보드 상에서 터치 입력 위치에 대응하는 입력 키를 식별하고, 식별된 입력 키에 대한 입력을 처리하고, 입력 키가 나타내는 문자를 디스플레이에 표시된 키보드의 일 영역에 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 터치 입력에 대한 입력 중인 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 터치 무브 감도값보다 작을 때, 터치 다운 이후의 움직임을 무시하고, 터치 다운 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별 및 입력을 처리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 입력 중인 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 터치 무브 감도값 이상이면, 터치 입력이 진행되는 위치인 상기 터치 업 위치의 키를 입력 키로 식별 및 입력을 처리할 수 있다.

도 9, 도 10, 도 11 및 도 12는 일 실시예에 따른 전자 장치의 변형 상태에 따른 키보드 레이아웃의 재구성을 도시한 도면들이다.

도 9, 도 10, 도 11 및 도 12를 참조하면, 일 실시예에 따른 전자 장치(101)는 하우징이 일부분들이 접힘 또는 슬라이딩을 통해 폼팩터(예: Z 플립, Z폴더, V 롤러블, 슬라이드블 형태)가 변형될 때, 디스플레이의 크기가 변경됨에 따라 키보드의 레이아웃을 재구성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 예를 들어, 도 9 및 도 10에 도시된 바와 같이, 폼팩터(예: Z 플립, Z 폴더)를 폴딩 또는 언폴딩 상태로 변형함에 따라 키보드 레이아웃을 재구성할 수 있다. 언 폴딩 상태에서 폴딩 상태로 변경되고, 폴딩 상태에서 키보드를 쿼티 키보드에서 팝업 키보드로 변경하여 팝업 키보드의 레이아웃을 재구성할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 파지 방식이 한 손 파지 또는 양손 파지인 것을 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 폴딩 상태, 양손 파지 또는 한 손 파지, 팝업 키보드, 터치 입력 위치 및 터치 지속 시간을 컨텍스트 데이터로 수집 및 저장할 수 있다. 이외에 필요한 다른 정보를 더 수집 및 저장할 수 있다. 전자 장치는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 사용자의 터치 입력의 움직임을 분석하여 통계 데이터를 생성하고, 생성된 통계 데이터를 기반하여, 터치 무브 감도 값을 조정하여 사용자 맞춤형으로 터치 입력에 대한 정확한 입력 키를 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 예를 들어, 도 11에 도시된 바와 같이, 폼팩터(예: V 롤러블) 변형에 따라 하우징이 일부가 롤링인 상태에서 롤링 아웃 상태로 변경되면, 키보드 레이아웃을 재구성할 수 있다. 예를 들어, 쿼티 키보드가 표시되는 경우, 쿼티 키보드의 크기를 변경하여 키보드의 레이아웃을 재구성할 수 있다. 전자 장치는 사용자의 파지 방식이 한 손 파지인 것을 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 롤링 아웃 상태, 한 손 파지, 쿼티 키보드, 터치 입력 위치 및 터치 지속 시간을 컨텍스트 데이터로 수집 및 저장할 수 있다. 이외에 필요한 다른 정보를 더 수집 및 저장할 수 있다. 전자 장치는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 사용자의 터치 입력의 움직임을 분석하여 통계 데이터를 생성하고, 생성된 통계 데이터를 기반하여, 터치 무브 감도 값을 조정하여 사용자 맞춤형으로 터치 입력에 대한 정확한 입력 키를 식별할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 폼팩터(예: 슬라이드블) 변형에 따라 하우징이 일부가 슬라이딩인 상태에서 슬라이딩 아웃 상태로 변경되면, 키보드 레이아웃을 재구성할 수 있다. 전자 장치는 슬라이딩 아웃 상태로 변경됨에 따라 쿼티 키보드를 분할 키보드로 변경하여 키보드의 레이아웃을 재구성할 수 있다. 전자 장치는 슬라이딩 아웃 상태로 변경됨에 따라 사용자의 파지 방식이 양손 파지로 변경된 것을 식별할 수 있다. 전자 장치(101)는 사용자의 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 슬라이딩 아웃 상태, 양손 파지, 분할 키보드, 터치 입력 위치 및 터치 지속 시간을 컨텍스트 데이터로 수집 및 저장할 수 있다. 이외에 필요한 다른 정보를 더 수집 및 저장할 수 있다. 전자 장치는 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여 사용자의 터치 입력의 움직임을 분석하여 통계 데이터를 생성하고, 생성된 통계 데이터를 기반하여, 터치 무브 감도 값을 조정하여 사용자 맞춤형으로 터치 입력에 대한 정확한 입력 키를 식별할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 전자 장치(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(101))에서의 동작 방법은, 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 상기 전자 장치의 디스플레이(161)에 표시하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 방법은, 상기 입력 키에 대응하는 문자를 상기 키보드의 일 영역에 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 더 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집 및 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작은, 상기 터치 입력에 의한 상기 터치 다운 위치, 상기 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 획득하는 동작, 상기 디스플레이에 표시되는 키보드의 종류를 식별하는 동작, 상기 전자 장치의 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 파지 방식을 식별하는 동작, 상기 터치 다운 위치, 상기 터치 업 위치 및 상기 터치 지속 시간, 상기 하우징의 형태 변형에 의한 상태 정보, 상기 키보드의 종류 및 상기 파지 방식을 상기 컨텍스트 데이터로 수집 및 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작은, 상기 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 터치 다운 위치 및 터치 업 위치를 식별하는 동작, 상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 방향 및 거리를 나타내는 벡터를 획득하는 동작, 상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 거리를 나타내는 스칼라를 획득하는 동작 및 상기 입력 중인 키에 대한 상기 벡터 또는 상기 스칼라 중 적어도 하나를 기반하여 통계 데이터를 생성하고, 상기 생성된 통계 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은, 상기 입력중인 키의 상기 터치 다운 위치 또는 상기 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하는 동작, 상기 터치 다운 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 상기 터치 업 위치보다 더 정확한 것으로 식별하는 동작 및 상기 터치 업 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 업 위치가 상기 터치 다운의 위치보다 더 정확한 것으로 식별하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은, 상기 메모리로부터 상기 입력 중인 키에 대한 상기 통계 데이터를 획득하는 동작, 상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 벡터 값들을 획득하고, 상기 수집된 벡터 값들의 평균 벡터 값을 획득하는 동작, 상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 스칼라 값들을 획득하고, 상기 수집된 스칼라 값들의 평균 스칼라 값을 획득하는 동작 및 상기 평균 벡터 값 또는 상기 평균 스칼라 값을 기반하여 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은, 상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제1 임계 거리 이상일 때, 상기 터치 다운 위치가 지정된 키 입력 모델의 중심과 가까운 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 터치 업 위치보다 정확한 것으로 식별하고, 상기 터치 무브 감도 값을 제1 임계값 이상으로 조정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은, 상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제2 임계 거리 이하일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 제2 임계값 이하로 조정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은, 상기 터치 입력의 입력중인 키의 평균 스칼라 값이 상기 제1 임계 거리 및 상기 제2 임계 거리 사이의 값일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 상기 제1 임계값과 상기 제2 임계값 사이의 보간된 값으로 조정하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작은, 상기 입력 중인 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값보다 작을 때, 상기 터치 다운 이후의 움직임을 무시하고, 상기 터치 다운 위치에 대응하는 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하는 동작 및 상기 터치 입력의 위치에 대응하는 상기 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값 이상이면, 상기 터치 입력이 진행되는 위치인 상기 터치 업 위치의 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하는 동작을 포함할 수 있다.

일 실시 예에 따르면, 프로그램을 저장하는 비 일시적 저장 매체에 있어서, 상기 프로그램은, 전자 장치의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 전자 장치가, 실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 상기 전자 장치의 디스플레이(161)에 표시하는 동작, 상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 전자 장치의 메모리(130)에 저장하는 동작, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작, 상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작, 상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작 및 상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하는 동작을 실행하도록 실행 가능한 명령을 포함할 수 있다.

본 문서는 일 실시예에 따르면, 정확히 터치 다운 후 미끄러져 발생하는 오타를 감소할 수 있으며, 사용자에게 추가적인 수집 과정을 요청하지 않고 사용자가 키보드를 사용하면서 통계 데이터를 자연스럽게 수집하여 사용자 맞춤형 통계 데이터를 생성할 수 있으며, 통계 데이터를 기반하여 정확한 키를 입력할 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.

그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 문서에서 기재된 기술의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 문서의 범위는, 본 문서의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비 일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비 일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어^TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치(101)에 있어서,
디스플레이(161);
메모리(130); 및
상기 디스플레이 및 상기 메모리와 전기적으로 연결되는 적어도 하나의 프로세서(120)를 포함하며,
상기 적어도 하나의 프로세서는,
실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고,
상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 메모리에 저장하고,
상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하고,
상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 상기 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하고,
상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하고,
상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하도록 설정된, 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 입력 키에 대응하는 문자를 상기 키보드의 일 영역에 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 터치 입력에 의한 상기 터치 다운 위치, 상기 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 획득하고,
상기 터치 입력에 대한 터치 다운 위치, 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 상기 컨텍스트 데이터로 수집하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 전자 장치의 하우징의 형태 변형에 대응하여 상기 디스플레이의 크기가 변경되는 것에 기반하여, 상기 키보드의 레이아웃을 재구성하여 표시하도록 상기 디스플레이를 제어하고,
상기 디스플레이에 표시되는 키보드의 종류를 식별하고,
상기 전자 장치의 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 파지 방식을 식별하고,
상기 하우징의 형태 변형에 의한 상태 정보, 상기 키보드의 종류 및 상기 파지 방식을 상기 컨텍스트 데이터로 수집하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 키 셋트를 생성하고,
상기 키 셋트에 대응하여 터치 입력 묶음 획득하고,
상기 터치 입력 묶음을 기반하여 상기 통계 데이터를 생성하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 터치 다운 위치 및 터치 업 위치를 식별하고,
상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 방향 및 거리를 나타내는 벡터를 획득하고,
상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 거리를 나타내는 스칼라를 획득하고,
상기 입력 중인 키에 대한 상기 벡터 또는 상기 스칼라 중 적어도 하나를 기반하여 통계 데이터를 생성하고, 상기 생성된 통계 데이터를 상기 메모리에 저장하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 입력중인 키의 상기 터치 다운 위치 또는 상기 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하고,
상기 터치 다운 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 상기 터치 업 위치보다 더 정확한 것으로 식별하고,
상기 터치 업 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 업 위치가 상기 터치 다운의 위치보다 더 정확한 것으로 식별하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 메모리로부터 상기 입력 중인 키에 대한 상기 통계 데이터를 획득하고,
상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 벡터 값들을 획득하고, 상기 수집된 벡터 값들의 평균 벡터 값을 획득하고,
상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 스칼라 값들을 획득하고, 상기 수집된 스칼라 값들의 평균 스칼라 값을 획득하고,
상기 평균 벡터 값 또는 상기 평균 스칼라 값을 기반하여 상기 터치 무브 감도 값을 조정하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제1 임계 거리 이상일 때, 상기 터치 다운 위치가 지정된 키 입력 모델의 중심과 가까운 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 터치 업 위치보다 정확한 것으로 식별하고, 상기 터치 무브 감도 값을 제1 임계값 이상으로 조정하고,
상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제2 임계 거리 이하일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 제2 임계값 이하로 조정하고,
상기 터치 입력의 입력중인 키의 평균 스칼라 값이 상기 제1 임계 거리 및 상기 제2 임계 거리 사이의 값일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 상기 제1 임계값과 상기 제2 임계값 사이의 보간된 값으로 조정하도록 설정된, 전자 장치.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 프로세서는,
상기 입력 중인 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값보다 작을 때, 상기 터치 다운 이후의 움직임을 무시하고, 상기 터치 다운 위치에 대응하는 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하고,
상기 터치 입력의 위치에 대응하는 상기 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값 이상이면, 상기 터치 입력이 진행되는 위치인 상기 터치 업 위치의 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하도록 설정된, 전자 장치.
전자 장치(101)에서의 동작 방법에 있어서,
실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 상기 전자 장치의 디스플레이(161)에 표시하는 동작;
상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 전자 장치의 메모리(130)에 저장하는 동작;
상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작;
상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작;
상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작; 및
상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항에 있어서, 상기 방법은,
상기 입력 키에 대응하는 문자를 상기 키보드의 일 영역에 상기 디스플레이에 표시하는 동작을 더 포함하는, 방법.
제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집 및 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작은,
상기 터치 입력에 의한 상기 터치 다운 위치, 상기 터치 업 위치 및 터치 지속 시간을 획득하는 동작;
상기 디스플레이에 표시되는 키보드의 종류를 식별하는 동작;
상기 전자 장치의 적어도 하나의 센서를 이용하여 사용자의 파지 방식을 식별하는 동작;
상기 터치 다운 위치, 상기 터치 업 위치 및 상기 터치 지속 시간, 상기 하우징의 형태 변형에 의한 상태 정보, 상기 키보드의 종류 및 상기 파지 방식을 상기 컨텍스트 데이터로 수집 및 저장하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작은,
상기 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 터치 다운 위치 및 터치 업 위치를 식별하는 동작;
상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 방향 및 거리를 나타내는 벡터를 획득하는 동작;
상기 터치 다운 위치로부터 상기 터치 업 위치까지의 터치 움직임 거리를 나타내는 스칼라를 획득하는 동작; 및
상기 입력 중인 키에 대한 상기 벡터 또는 상기 스칼라 중 적어도 하나를 기반하여 통계 데이터를 생성하고, 상기 생성된 통계 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은,
상기 입력중인 키의 상기 터치 다운 위치 또는 상기 터치 다운 업 위치 중 적어도 하나를 키 입력 모델의 중심과 비교하는 동작;
상기 터치 다운 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 상기 터치 업 위치보다 더 정확한 것으로 식별하는 동작; 및
상기 터치 업 위치가 상기 키 입력 모델의 중심과 더 가까운 것으로 식별한 것에 기반하여, 상기 터치 업 위치가 상기 터치 다운의 위치보다 더 정확한 것으로 식별하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은,
상기 메모리로부터 상기 입력 중인 키에 대한 상기 통계 데이터를 획득하는 동작;
상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 벡터 값들을 획득하고, 상기 수집된 벡터 값들의 평균 벡터 값을 획득하는 동작;
상기 통계 데이터를 기반하여, 상기 입력 중인 키에 대한 수집된 스칼라 값들을 획득하고, 상기 수집된 스칼라 값들의 평균 스칼라 값을 획득하는 동작; 및
상기 평균 벡터 값 또는 상기 평균 스칼라 값을 기반하여 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작을 포함하는, 방법.
제11항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은,
상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제1 임계 거리 이상일 때, 상기 터치 다운 위치가 지정된 키 입력 모델의 중심과 가까운 것에 기반하여, 상기 터치 다운 위치가 터치 업 위치보다 정확한 것으로 식별하고, 상기 터치 무브 감도 값을 제1 임계값 이상으로 조정하는 동작을 포함하는 방법.
제11항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작은,
상기 터치 입력의 입력 중인 키의 평균 스칼라 값이 제2 임계 거리 이하일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 제2 임계값 이하로 조정하는 동작; 및
상기 터치 입력의 입력중인 키의 평균 스칼라 값이 상기 제1 임계 거리 및 상기 제2 임계 거리 사이의 값일 때, 상기 터치 무브 감도 값을 상기 제1 임계값과 상기 제2 임계값 사이의 보간된 값으로 조정하는 동작을 포함하는 방법.
제11항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작은,
상기 입력 중인 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값보다 작을 때, 상기 터치 다운 이후의 움직임을 무시하고, 상기 터치 다운 위치에 대응하는 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하는 동작; 및
상기 터치 입력의 위치에 대응하는 상기 키의 터치 움직임 거리가 기본값으로 설정된 상기 터치 무브 감도값 이상이면, 상기 터치 입력이 진행되는 위치인 상기 터치 업 위치의 키를 상기 입력 키로 식별 및 입력을 처리하는 동작을 포함하는 방법.
프로그램을 저장하는 비 일시적 저장 매체에 있어서, 상기 프로그램은, 전자 장치의 프로세서에 의한 실행 시, 상기 전자 장치가,
실행중인 어플리케이션에 대응하여 키보드(201)를 상기 전자 장치의 디스플레이(161)에 표시하는 동작;
상기 키보드에서 터치 입력을 수신한 것에 기반하여, 상기 터치 입력에 관련된 컨텍스트 데이터를 수집하고, 상기 수집된 컨텍스트 데이터를 상기 전자 장치의 메모리(130)에 저장하는 동작;
상기 수집된 컨텍스트 데이터를 기반하여, 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 생성 및 상기 메모리에 저장하는 동작;
상기 메모리에 저장된 상기 입력중인 키의 통계 데이터를 기반하여, 상기 터치 입력의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 기반하여 터치 무브 감도 값을 조정하는 동작;
상기 조정된 터치 무브 감도 값을 기반하여, 상기 터치 입력의 터치 다운 위치 또는 터치 업 위치에 대응하는 키를 입력 키로 식별하는 동작; 및
상기 입력 키에 대응하는 문자의 입력을 처리하는 동작을 실행하도록 실행 가능한 명령을 포함하는, 비 일시적 저장 매체.