KR20240053333A - Symbol typing and selection of predicted candidates - Google Patents

Symbol typing and selection of predicted candidates Download PDF

Info

Publication number
KR20240053333A
KR20240053333A KR1020220133303A KR20220133303A KR20240053333A KR 20240053333 A KR20240053333 A KR 20240053333A KR 1020220133303 A KR1020220133303 A KR 1020220133303A KR 20220133303 A KR20220133303 A KR 20220133303A KR 20240053333 A KR20240053333 A KR 20240053333A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
key
input
sentence
word
keys
Prior art date
Application number
KR1020220133303A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
박태운
심상정
Original Assignee
박태운
심상정
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 박태운, 심상정 filed Critical 박태운
Priority to KR1020220133303A priority Critical patent/KR20240053333A/en
Publication of KR20240053333A publication Critical patent/KR20240053333A/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/02Input arrangements using manually operated switches, e.g. using keyboards or dials
    • G06F3/023Arrangements for converting discrete items of information into a coded form, e.g. arrangements for interpreting keyboard generated codes as alphanumeric codes, operand codes or instruction codes
    • G06F3/0233Character input methods
    • G06F3/0237Character input methods using prediction or retrieval techniques
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/018Input/output arrangements for oriental characters

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Input From Keyboards Or The Like (AREA)

Abstract

본 발명은 일반적으로 영어권 문화에서 문자입력방법으로 사용되는 단어예측입력방법을 문자뿐만 아니라 기호와 공백문자(space)에도 적용하여 비문자 구문 및 문장의 입력을 용이하게 구현하였다. 더 나아가서 한글의 경우 문법적 공백 키를 구성하여 데이터베이스의 크기를 획기적으로 줄일 수 있는 방법을 제공한다.The present invention facilitates the input of non-character phrases and sentences by applying the 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, it provides a way to dramatically reduce the size of the database by configuring grammatical blank keys.

Description

문장예측시스템의 예측단어 선택과 기호입력방법{Symbol typing and selection of predicted candidates}Predicted word selection and symbol input method of sentence prediction system {Symbol typing and selection of predicted candidates}

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 cell phones began to be used, text calls began to become common, and with the change to smartphones, text calls became more common than voice calls. Furthermore, smartphones function as a multimedia communication tool rather than simply transmitting messages, resulting in an increase in the input of non-words such as web addresses and emails. Unlike general text input, such non-word input is inconvenient because letters and symbols must be input alternately. Nevertheless, when using a computer's full keyboard, it is easy to input letters and symbols, but on mobile devices that require input using only two fingers, it becomes much more difficult than when inputting only letters. In particular, it is not difficult to input letters and symbols using a keypad consisting of 12 keys based on the numbers 0 to 9 and * and #. To input only alphabetic characters, the English culture uses the word prediction input method (Disambiguity Input Method) using a 12-keypad. However, inputting phrases with a mixture of alphabets and symbols mentioned above is inconvenient as the letters and symbols must be entered separately. Ham is still there. Against this background, the present invention was developed for a keypad consisting of existing 12 keys and uses the word prediction input method (Disambiguation Input Method), which is widely used in English-speaking countries, to enable input of words and symbols, numbers, and even space characters. We would like 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 the qwerty keyboard, in which all letters and symbols are assigned to each key, web addresses or passwords that use a mixture of letters and symbols can be easily entered, but in cases where the keyboard input space is limited, such as in a smartwatch, a wearable device, it is limited. Keyboards with a large number of keys must be considered. Moreover, as a text input device required for devices for recently emerging VR (virtual reality) and AR (augmented reality), the qwerty keyboard has limitations in usability, and new input devices are required. Unlike smartphones, these wearable devices are used for limited purposes because there is not enough space for text input. Headsets and glasses developed for AR provide a sufficient screen compared to smartwatches, but it is difficult to provide a keyboard for text input because it is difficult to input through touch (tactile) like a smartphone. In this regard, the present invention seeks to provide an input system with 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 cell phones were used, voice-centered communication gradually developed into message-centered communication, and as a result, the qwerty keyboard used in computers was transformed into a 12-keypad due to the limited space of cell phones, and an appropriate input system was developed. In particular, in English-speaking countries (including China and Japan), cell phone keypads have ambiguous keys with multiple letters assigned to each key. A word prediction input method (disambiguation input method) was devised that uses non-confirmed keys with multiple letters assigned to one key and presses these non-confirmed keys once to extract and input words composed of the characters assigned to these keys. and was widely used. The word prediction input method is a method that reduces the number of presses by allowing you to enter the desired word by pressing only once a non-confirmed key with multiple letters assigned to it. Taking the keyboard shown in Figure 1 as an example, in the case of the multi-tapping method, when you want to input the word 'boy', 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 input 'boy'. On the other hand, the word prediction input method uses the designated keys 'b', 'o', and 'y' that make up 'boy', that is, 'abc', 'mno', and 'wxyz' unconfirmed keys, respectively, to input 'boy'. By pressing them once in order, you can enter words that can be created by combining the letters assigned to these keys (e.g. 'any', 'amy', 'boy', 'box', 'cow', 'bow', 'cox ', 'coy', etc.) are extracted from the dictionary database and displayed as predicted words (indicated in italics within the key) as shown in Figure 2. The input is made by selecting the word 'boy' to be input among these words. For the word prediction input method, as shown in the example above, 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 keyboard is composed of non-confirmed keys containing letters, symbols, numbers, and even space characters so that content including not only words contained in such a dictionary database but also phrases, sentences, and even clauses can be input. This configuration provides an input system with the same input efficiency as a qwerty keyboard, even with a keyboard consisting 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 predictive input method to go from inputting simple words to inputting entire sentences, including phrases containing symbols and even blank characters ('space'). For example, to input the name "Arnold J. Toynbee", the general prediction word input method involves predicting and inputting 'Arnold', 'J.', and 'Toynbee' in that order from a dictionary database, and then inputting the space character 'space'. Complete the name entry by entering between words. However, the configuration of the present invention is that when the key input of the 'ambiguous key sequence' shown in Equation (3) [Equation (3-1) to Equation (3-6)] below is made, as shown in FIG. 5, 'Arnold J. The name 'Toynbee' is displayed as a predictive phrase (in italics) in the keyboard area and 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' (ambiguous key representing symbols containing 'space' characters) - ...(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, while the word prediction input method consists of three processes of predicting and then selecting 'Arnold', 'J.', and 'Toynbee' as words, in the present invention, it is reduced to one process to ensure convenience and speed of input. It will add up. Even if you enter only the ambiguous key sequence of Equation (4), which mixes the ambiguous key corresponding to the first letter of each word and the 'Sym' key representing the symbol (corresponding to L11 in Figure 1a), 'Arnold J. Toynbee' is entered in the dictionary. If it is registered in the database, it is extracted as a predictive phrase and the phrase 'Arnold J. Toynbee' can be entered.

'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, which uses the 'Sym' key as the character amibiguous key, has the 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, and 'Arnold Toynbee' will be predicted as a phrase. A method by which it can be extracted is provided. This will be explained 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 applies not only to the phrases discussed above but also to sentences as follows. In other words, when the key input corresponding to equation (6) is made to input 'Where are you going?', the first letter of the first word that makes up the sentence including 'Where are you going?' is 'w, x, 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', and the first letter of the fourth word is one of 'w, x, y, z' It provides extreme convenience by listing sentences that are one of 'g, h, i' and selecting/entering 'Where are you going?' among these sentences.

'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 is the word prediction input method. When a key input corresponding to the ambiguous key sequence 'abc'-'mno'-'wxyz' is made to input 'boy', the predicted words including 'boy' are 'any', 'amy'. , 'cox', 'box', 'cow', 'bow', 'cmx', 'coy', 'coz', etc. are listed to be selected/entered, and further, to enter 'important', an ambiguous key sequence ' This is the same way that even if key input corresponding to ghi'-'mno'-'pqrs'-'mno'-'pqrs'-'tuv' is made, not only 'import' but also 'important' can be predicted and 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.The efficiency of the above configuration is noticeable when applied to a smartwatch, a wearable device representing mobile devices after smartphones, as shown in Figure 9a. In the case of smartwatches, they have a circular shape rather than a square. Accordingly, a keyboard of the shape shown in Figure 9b is also provided to enable the convenience and fast input speed of character input on a smartphone to be implemented on 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, inputting web addresses, which are essential for Internet searches, can also be easily performed. Web addresses such as 'www.fda.gov' may also be included. There is an ambiguous 'Sym' key with symbols including '.' designated, so to enter 'www.fda.gov', if the key input is performed in the following equation (1), as shown in Figure 1(c) Likewise, 'www.fda.gov' is displayed in the prediction list (displayed in italics on the keyboard) and is entered when selected. In other words, you can enter 'www.fda.gov' with the key input corresponding to equation (1) without having to change from text mode to symbol mode to enter 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.In other words, you can enter 'www.fda.gov' with just 11 keystrokes without converting 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, so as a result, mixed phrases of letters and symbols such as web addresses and passwords can be easily entered with 9 keys, as in the qwerty keyboar. We would like to provide a way to do this.

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 실예example 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 is a key input of the predictive input method in which multiple characters are assigned to one key and when the key is pressed, it is set to mean all the specified characters instead of selecting one of the specified characters. That is, as shown in the second column of Table 0, all characters specified in 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 key in Table 1 and the corresponding 'numeric code' is set based on the key arrangement of the keyboard shown in Figure 1a, and when the key arrangement of the keyboard changes, the relationship in Table 1 also changes. Therefore, the 'ambiguous key sequence' expressed as an ambiguous key is converted into a 'numeric code sequence' using 'numeric code'. Therefore, the 'ambiguous key sequence' in equation (1) is converted to the numeric code sequence in 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'

'ghi'

'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, difficulties arise in using it. The reason is that, unlike alphabet languages, in Hangul, words used as subjects and verbs are combined with particles and endings, resulting in thousands of changes. This is because the amount of dictionary database for the predictive input system is enormous. For example, in the case of English, when looking at the sentence 'I went to school.', 'went', which is used as a verb, does not change as a verb. However, in the case of Hangul, when looking at the corresponding sentence 'I went to school', the verb 'went' is an ending that combines with the stem 'ga', such as '-was', '-was', '- In addition to 'Jiman', there may be hundreds or even thousands of them. In English, the meanings of these endings are conveyed by adding separate words. 'Have gone' is composed of 'have gone', 'had gone' is composed of 'had gone', and 'though' is composed of 'Although (I) went', so 'have' and 'had' are already registered in the dictionary database. ' and 'although' are used to indicate the meaning, so the number of words added to the dictionary database does not increase. On the other hand, in the case of Hangul, 'went', 'went', and 'gone' must be registered as separate words, which has the disadvantage of increasing the size of the database. There is no problem if there are only one or two, but if the number reaches thousands through suffix changes, the problem arises as 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 with subjects. As can be seen in the sentence ‘Flowers blossom.’ in English, if the subject is ‘flower(s)’ and it is divided into singular and plural, no further words are added, whereas in Korean it is ‘Flowers blossom.’ ', 'flowers', 'flowers', 'flowers', 'flowers too', 'to flowers', 'like flowers', 'flowers', 'flowers', etc., nouns and particles are used as pronouns. A problem arises in that the number of words that must be combined and included in the dictionary database as one word increases in proportion to the type and number of searches. In other words, if the number of particles that can be combined with an adjective noun increases into the thousands, the amount of words that must be registered in the dictionary database increases thousands of times, causing the problem of a proportional increase in the capacity of the storage device for data storage and the actual A problem arises where the time it takes to search the dictionary database increases thousands of times. In the case of English, the particles that are combined with Korean nouns or the endings that are combined with verbs use separate words to convey their meaning. Therefore, words corresponding to Korean particles and endings are registered in a private database, so that they can be combined with other words differently from Hangul. Since they are not combined to create another compound word, the amount of the dictionary database is relatively small. For example, if the vocabulary 'Seoullo' 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, it is used like 'To Busan', 'To Inchon', etc. In the word prediction input method, 'To', 'Busan', and 'Inchon' are each predicted as words, so 'To' There is no need to register 'Busan' and 'To Inchon' as separate vocabularies in the dictionary database. On the other hand, 'Seoullo' is not predicted as a word because 'Seoul' and 'Ro' are not distinguished from each other like in English, so to predict 'Seoullo', 'Seoullo' is used. 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 predict them as words. Therefore, rather than registering the words created by combining these nouns and particles in the dictionary database one by one, like English, the nouns and particles are registered in the dictionary database as different words, and a grammatical space is created so that they can be used like English. The present invention provides a method for reducing the number of Korean words included in a dictionary database.

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 information and communications field, the rules for input/output of characters on 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 assigned to the non-confirmed keys 'abc', 'def', etc., where multiple characters are designated, and used for input/output of characters. Get the input system. However, what is different from before is that the non-confirmation key also includes the 'space' character, providing a way to easily output content expressed as letters, numbers, and symbols, especially for tasks such as Internet searches. This provides convenience of input so that you can easily find content that exists on the Internet 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 Hangul, the dictionary database for the predictive input system became large due to the particle suffix and the change in the ending of the verb, making its use difficult. However, by creating a 'grammatical gap', the 'postposition' of the noun and the 'suffix' of the verb are recorded as independent words in the dictionary database, making it possible to easily use the word prediction input system in Hangul.

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 the state displayed on the screen as predicted by key input when 'www.fda.gov' is registered in the database
Figure 2 - A situation where predicted words are displayed on the screen after completing the key input to input 'boy'
Figures 3 and 4 - Process of entering '123@ivy.net' according to the configuration of the present invention
Figures 5, 6 - Process of entering 'Arnold J. Toynbee' according to the configuration of the present invention
Figure 7 - Process of entering 'Where are you going?' using the sentence prediction input method
Figure 8 - Process of entering 'www.fda.gov' into the search box using the phrase prediction input method
Figure 9 - A 9-key keyboard for sentence prediction input applied to a smartwatch.
Figure 10 - A non-expanded key input keyboard in the form of a keyboard with 9 keys, where the 'sym' [designated with a symbol and a 'space' key] key and the menu expansion key are assigned to the keys to which no letters are assigned.
Figure 11 - Example showing part of a Chicago area address book.
Figure 12 - Process of registering and entering “My name is HanAll.” into the database
Figure 13 - Symbol input process in a state where 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
Figure 16 - Remote control with 8-way keys

<단어예측입력 방법에 의한 'boy' 입력><Input ‘boy’ using 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. Figure 2 shows 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' using the word prediction input method. It shows the state in which the word is displayed. In these predicted 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 one of 'w, x, y, z'. It is a word made up of one word, which is stored in a dictionary database and is extracted and displayed 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) show a case where the predicted word is displayed inside the keypad, and Figure 2(c) shows a case where the predicted word is shown in a separate area above the keypad. In the case of Figure 2(c), to input a predicted word, touch the area where the word you want to enter is displayed among the list of predicted words displayed at the top of the keypad. In the case of Figures 2(a) and (b), the predicted word is displayed inside the keypad, so touching the area where the predicted word is displayed corresponds to the action of pressing each key, so in this case, the method for entering the predicted word If you move from the black key in the center of the keypad to the key with the predicted word displayed by dragging it and then lift your finger, the predicted word displayed on that key is entered. In the case of Figures 2(a) and 2(b), input can be made even if the key displayed with the predicted word is touched and the finger moves a certain distance regardless of the direction and then moves away. When a prediction word is input by one of the two methods above, the central black key (L22) can be used instead of the 'Sym' key (L21) in FIG. 2. The word prediction input method shown in FIGS. 2A and 2B has the advantage of reducing the keyboard input area because it does not require a separate area for displaying the predicted word compared to the method shown in FIG. 2C. An example of utilizing these advantages is the keyboard on a smartwatch shown in Figure 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. Also include a web address such as 'www.fda.gov'. And among the keys used for word search, in addition to the keys designated with letters, there is an ambiguous 'Sym' key designated with symbols including '.', so to enter 'www.fda.gov', the keys are in the order of equation (1) below. When input is made, as shown in Figure 1(c), 'www.fda.gov' is displayed as a prediction list (displayed in italics on the keyboard) and can be entered when selected. In other words, you can enter 'www.fda.gov' with the key input corresponding to equation (1) without having to change from text mode to symbol mode to enter 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.In other words, you can enter 'www.fda.gov' with just 11 keystrokes without converting 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, so as a result, mixed phrases of letters and symbols such as web addresses and passwords can be easily entered with 9 keys, as in the qwerty keyboar. We would like to provide a way to do this.

< 문구예측입력방법에 의한 이메일주소 '123@ivy.net'의 입력 ><Input of email address '123@ivy.net' using 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.Figure 2(c) shows the keyboard configuration of a general word prediction input method. In order to enter the email 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 enter ‘@’

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

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

[ 도 2(c)의 자판 가장 좌측 열에 위치한 키 중의 하나에 [On one of the keys located in the leftmost column of the keyboard in Figure 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, there is no need to switch to English mode in process (v)]

(v) 영어모드로 전환하여 'net'를 단어예측입력으로 입력(v) Switch to English mode and enter ‘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 done through word prediction input, the process requires a mode change, making input inconvenient. In contrast, if the phrase prediction input method is used with the keyboard configuration shown in Figure 1, '123@ivy.net' is input without changing the mode. The process is that when a key input follows the ambiguous key sequence corresponding to equation (7) below, the predicted phrase '123@ivy.net' is displayed in the keyboard area as shown in Figure 3(a), and '123@ivy. Select/enter 'net'. The method of selecting '123@ivy.net' is the same as the method of selecting the predicted word 'boy' in Figure 2. That is, move from the black key in the center of the keypad to the key marked '123@ivy.net' by dragging, then lift your finger or touch the key marked '123@ivy.net' and move a certain distance regardless of the direction. This is a method of entering '123@ivy.net' by moving your fingers apart.

'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 Figure 3 and is an ambiguous key with 10 numbers assigned from 1 to 0.

< 사전적 데이터베이스에 문구를 등록하는 방법><How to register a phrase in a 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 method for fast input 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 the point is that you cannot know whether the word (or phrase) you want to input has been registered until the key input is actually completed. As a way to overcome this, we would like to explain how to complete the input by registering the phrase in the database even if the phrase you want to input 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.Figure 4 shows the process of registering '123@ivy.net' in the database when '123@ivy.net' is not registered in the database. In fact, the registration process in Figure 4 begins in the situation shown in Figure 3(b). In other words, the key input corresponding to equation (7) was entered to input '123@ivy.net', but no phrase, including '123@ivy.net', is registered in the dictionary database. So, as shown in Figure 3(b), instead of the predicted word, the numeric code sequence '55503890629' is displayed in the keyboard area, and the phrase 'Reg' is displayed together like a predicted word. The phrase 'Reg' is responsible for performing the registration process shown in Figure 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 cases where the phrase corresponding to the entered ambiguous key sequence has not already been 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 Figures 2A and 2B. Therefore, when the phrase 'Reg' is selected, the registration process is executed as shown in Figure 4. If this registration process is explained in the case of '123@ivy.net', the corresponding extensions are activated in order and input is performed according to the numeric code that makes up the numeric code sequence '55503890629'. For reference, Table 2 shows the configuration of the extended keyboard corresponding to the numeric code.

< numeric code에 대응되는 확장자판 구성내용><Contents of extended keyboard corresponding to numeric code> numeric codenumeric code 대응 확장자판 내용Supported extended keyboard content 1One 'a', 'b', 'c', 'A', 'B', 'C'키로 구성Consists of ‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘A’, ‘B’, and ‘C’ keys 22 'd', 'e', 'f', 'D', 'E', 'F'키로 구성Consists of ‘d’, ‘e’, ‘f’, ‘D’, ‘E’, and ‘F’ keys 33 'g', 'h', 'i', 'G', 'H', 'I'키로 구성Consists of ‘g’, ‘h’, ‘i’, ‘G’, ‘H’, and ‘I’ keys 44 'j', 'k', 'l', 'J', 'K', 'L'키로 구성Consists of 'j', 'k', 'l', 'J', 'K', and 'L' keys 55 '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '0' 키로 구성Consists of keys ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’, and ‘0’ 66 'm', 'n', 'o', 'M', 'N', 'O'키로 구성Consists of ‘m’, ‘n’, ‘o’, ‘M’, ‘N’, and ‘O’ keys 77 'p', 'q', 'r', 's', 'P', 'Q', 'R', 'S'키로 구성Consists of 'p', 'q', 'r', 's', 'P', 'Q', 'R', 'S' keys 88 't', 'u', 'v', 'T', 'U', 'V'키로 구성Consists of ‘t’, ‘u’, ‘v’, ‘T’, ‘U’, and ‘V’ keys 99 'w', 'x', 'y', 'z', 'W', 'X', 'Y', 'Z'키로 구성Consists of 'w', 'x', 'y', 'z', 'W', 'X', 'Y', 'Z' keys 00 qwerty keyboard에 지정된 기호 32개와 '공백'문자(space)
` ~ ! @ # $ % ^ & * ( ) - _ = + [ ] { } ; : ' " , . ? < > / | \
32 symbols specified in qwerty keyboard and ‘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 '$@~'키를 터치하는 과정이다. 이하는 도 4(a)~도4(d)와 같은 맥락으로 등록하는 과정이다. Against this background, the first step in the registration process of '123@ivy.net' is an extension version corresponding to the first numeric code '5' of the numeric code sequence '55503890629' of '123@ivy.net', as shown in Figure 4a. This is the process of activating the numeric keypad and entering the first letter '1' of '123@ivy.net'. [ In Figure 4, the dotted circle indicates a pressing operation. ] Subsequently, in Figures 4b and 4c, the second and third numeric codes of the numeric code sequence '55503890629' are '5', so the numeric keyboard is activated as in Figure 4a, and the second and third numeric codes of '123@ivy.net' are displayed. This is the process of entering the characters '2' and '3'. Figure 4d shows the process for inputting '@', in which the symbol keyboard corresponding to the fourth ambiguous key code '0' of the numeric code sequence '55503890629' is activated, and '$@~' including '@' on the symbol keyboard. 'It is the process of touching a key. The following is a registration process in the same context as Figures 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. Figure 4e shows that when the '$@~' key is touched, '$', '@', and '~' are expanded left and right, and '@' is entered by removing the finger from the original key position. Figure 4f shows that in order to input 'i', the keyboard consisting of 'g', 'h', 'i', 'G', 'H', and 'I', which are the constituent alphabets of the 'ghi' key, is activated and 'i' The input of 'i' is completed by touching the designated key. When 'i' is entered, the keyboard consisting of 't', 'u', 'v', 'T', 'U', and 'V' is activated so that the next alphabet 'v' can be entered automatically. 'v' is input by touching the designated key. From Figure 4h to Figure 4m, the process 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 Figure 4(m), the device is registered in the dictionary database internally and at the same time, '123@ivy.net' is entered into the input window (L41) and the user enters the phrase he/she wants to enter. There is no need to worry about whether or not you are registered in the database. After registration of '123@ivy.net', when a key input corresponding to the numeric code sequence '55503890629' (corresponding to equation (7)) is made, '123' is displayed in the keyboard area as shown in Figure 4(n). '@ivy.net' is displayed as a prediction phrase so that selection/input can be made and there is no need to register again.

< 예측입력방법으로 공백문자(space)를 포함하는 문구를 입력하는 과정 ><The process of entering a phrase containing a space character 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.The process of entering the name 'Arnold J. Toynbee' including a space character at once according to the configuration of the present invention is shown in Figure 5. As already explained in Example 2 of the input process of '123@ivy.net', 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 space characters are treated like symbols, and ambiguous key input for space characters is done 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/entered 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 predicted word in the keyboard area, as shown in Figure 5b, and is stored in the dictionary database. It indicates that the phrase corresponding to the numeric code sequence '17664204008696122' is not registered. In this case, if you select the phrase 'Reg' 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 prediction word selection method already described, and even if 'Arnold J. Toynbee' is already registered in the dictionary database, the 'Reg' phrase is displayed in the keyboard area so that it is always registered during the registration process. is to prepare to carry out. The reason is that the dictionary database registers only the most frequently used phrases, thereby reducing the database's proportion in the device's memory. Furthermore, by reducing the size of the database, the phrase prediction process can be processed quickly by registering all phrases 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. Figure 6 shows the process of registering 'Arnold J. Toynbee' in the dictionary database. In this registration process, the extensions corresponding to each numeric code that makes up the numeric code sequence '17664204008696122' of 'Arnold J. Toynbee' are activated in order according to the rules in Table 2, and the letters and symbols that make up 'Arnold J. Toynbee' are displayed. (including space characters) are entered in order. Specifically, in the state of FIG. 5A, if you move from the central black key to the 'Reg' key using a touch-drag operation and remove your finger from the keyboard, the first screen of the registration process shown in FIG. 6A will display 'a', 'b', and 'c. An extension containing ', 'A', 'B', and 'C' is displayed. When you touch the 'A' key, which is the first letter, 'A' is entered on the screen and the process of registering it in the database begins. When registration from Figures 6b to 6t is completed, 'Arnold J. Toynbee' is entered in the input window and simultaneously registered in the database. And after 'Arnold J. Toynbee' is registered in the database like this, 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 and can be selected, as shown in Figure 5a. /Enables input.

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 order to enter the 'space' character included in the phrase 'Arnold J. Toynbee' during the process of registering the phrase 'Arnold J. Toynbee', the symbol keyboard shown in Figure 6g is activated and the black key in the center is touched. [During the registration process in Figure 6, the dotted circle indicates the position touched by the finger on the activated extended keyboard.] As shown in Figure 6h, a total of 9 symbols, including the 'space' key, are arranged and 'space' is displayed. Characters are assigned to the central black key, so they are entered by lifting your finger rather than moving it to the peripheral keys.

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

< 예측입력방법에 의한 문장입력><Sentence input using 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 Examples 1 and 3, numbers, symbols, and blank characters can be input using the predictive input method, and sentences can also be easily input using the predictive input method. For example, when entering 'Where are you going?' using a general word prediction input method, each word 'Where', 'are', 'you', and 'going' that makes up the sentence is extracted and entered into the dictionary database. While 'space' characters must be entered between each word, the predictive input method that treats the symbols of the present invention the same as letters is Equation (8) [Equation (8-1) ~ Equation (8-7) )], as shown in Figure 7(a), 'Where are you going?' is displayed in 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 a sentence in a 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 Figures 4 and 6, in the predictive input method, if the phrase (word) to be entered is not in the dictionary database, the method of registering it in the database is to activate the extensions corresponding to each number of the numeric code sequence in order. The letters, numbers, and symbols that make up the phrase were entered one by one in order. There is no problem with this method of registering a phrase if 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 quite inconvenient to register the characters that make up the sentence one by one. . A way to overcome this problem is to use a word prediction input method in the sentence registration process. That is, if the sentence “Where are you going?” is not registered in the sentence database after entering the ambiguous key corresponding to Equation 8, “Where are you going?” is not displayed as shown in Figure 7(b). Instead, the numeric code sequence '93272017209680363630' is displayed in the keyboard area like a predicted word. In this case, select the 'Reg' key shown in Figure 7(b) to enter the registration process of 'Where are you going?' The differences between the registration process shown in this example and the registration process in Example 2 are as follows. In Example 2, when the 'Reg' key is selected, the extended keyboard corresponding to the numeric code constituting the numeric code sequence is activated in order based on Table 2 to register the characters constituting the character one by one. On the other hand, in the registration process of this embodiment, if words or numbers constituting a sentence can be input through the word prediction method, only the parts excluding these words are registered one by one as in Example 2. Therefore, the first step in the registration process of this embodiment is the process of dividing the numeric code sequence of the sentence into symbol and non-symbol parts. In other words, in order to subdivide the numeric code sequence '93272017209680363630' into symbol and non-symbol groups, the ambiguous key code '0', which represents the symbol, is used as a boundary 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 parts other than '0' among these segmented numeric code sequences, a sentence registration process is performed using the word prediction input method. Equation (9) The first numeric code sequence '93272' of the segmented ambiguous numeric code sequence is a numeric sequence corresponding to a character, so as shown in Figure 7(c), the predicted word 'where' corresponding to the numeric code sequence '93272' is It is displayed, so if you select this as a method of selecting a predicted 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 Figure 7(c), the first letter of 'Where', 'w', is displayed in capital letters. This means that 'Where' is changed to 'Where' by pressing the 'shift' key (L72) while 'where' is displayed on the keyboard as a prediction word. It is in a changed state. In Figure 7(c), the shift key (L73) is indicated in italics, which means that the 'shift' key (L73) has been 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, the number string '93272' is displayed in the area of the keyboard like a predicted word, as shown in Figure 7(d), and in this state, to execute the registration process of 'where', 'where' is registered. When the phrase 'Reg' is selected, the extension corresponding to the number string code '93272' is activated in order according to the configuration in Table 1, and the characters of 'where' are entered one by one in the same manner as shown in Examples 2 and 4. '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 next step of 'Where' is automatically entered, the 'space' character (space). ) goes to the step of registering and the symbol keyboard is activated as shown in Figure 7(e). In this state, if you touch the black key in the middle and lift your finger, a blank character (space) is input, and the next step, the word prediction input step corresponding to the second number string '172' in equation (9), is executed, Figure 7 As shown in (f), 'are' is displayed as a predicted word in the keyboard area and can be selected/entered. Hereinafter, the registration process for 'you' and 'going' is carried out similarly, so that the sentence registration process is completed and 'Where are you going?' is entered in the input window at the same time.

[ 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 process of registering 'Where' above in the dictionary database is performed as part of the sentence registration process, so the 'W' in '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' in lowercase letters. This is because there is no problem if you later need to enter 'where' in lowercase letters, but if 'where' is registered as 'Where' as a word that is not part of a sentence, the word corresponding to the key input numeric code sequence '93272' Since 'Where' is displayed as a predicted word, in this case, there is no way to change the 'W' in 'Where' to lowercase, so a situation arises where '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, when a word is registered as part of the sentence registration process, this has the effect of registering the word in the dictionary database at the same time as the sentence registration. Therefore, when applying the sentence registration process of this embodiment to the registration process of 'Arnold J. Toynbee' in Example 3, if 'Arnold' and 'Toynbee' are registered in the dictionary database, Figures 6(a) to 6(f) ) and the process of Figures 6(m) to 6(s) are reduced to one step each of predicting/selecting/entering 'Arnold' and 'Toynbee' in the dictionary database, so the dictionary registration and input process is It brings the advantage of simplification. If 'Arnold' and 'Toynbee' are not registered in the dictionary database, the process in Figure 6 can be continued.

< 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.Examples 1, 3, and 4 illustrate a method of inputting not only symbols but also phrases and sentences including spaces using a predictive input method. We would like to describe a method to make key input simpler for the predictive input method of these phrases and sentences.

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. And, unlike equation (10-2), equation (10-3) corresponds to the first letters 'w', 'i', and 'h' of the words that make up 'Who is he?' in (10-1). This is an ambiguous key sequence in which only the ambiguous key is keyed in, and the sentence is predicted even if only the ambiguous key corresponding to the first letter of the word is entered. This means that even if an ambiguous key corresponding to 'import' is entered to predict 'important' in the word prediction input method, not only 'important' but also 'importance' and 'important' that match the first part are predicted in the dictionary database. It is in the same context as the method. The key to simple key input like Equation (10-3) is to exclude symbols and space characters from the elements that make up the sentence you want to input, and to ensure that the sentence is predicted even if only part of the remaining parts are entered.

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 that allow sentences to be predicted even when only part of the words forming the sentence are keyed in as shown above are specified in Table 5, and these criteria are applied to the sentences in Table 3 and the ambiguous key input in Table 4 and registered in the database. We would like to explain the process by which the sentences in Table 3 are extracted as predicted sentences according to the ambiguous key input in Table 4.

< 6-I. 예측문장 추출 변수 numeric code sequence를 데이터베이스에 등록된 문장으로부터 산출><6-I. Calculate predicted sentence extraction variable numeric code sequence from sentences 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, sentences registered in the database are expressed by the corresponding ambiguous key sequence, and the ambiguous key sequence expressed in this way is subdivided with the 'Sym' key as a boundary. These subdivided segments are called segments and these segments are shown in Table 3. Arrange them in order starting from the top of the first row. 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 entered in the corresponding segment in the second column of Table 3.

< 6-II. 예측문장 추출 변수 numeric code sequence를 키입력으로부터 산출><6-II. Calculate predicted 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 paragraph <6-I> above, a numeric code sequence is calculated based on Table 1 from the ambiguous key sequence of the key input for sentence prediction and then entered into the corresponding 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 sentence in the database) and the numeric code sequence calculated in paragraph <6-II> (corresponding to the numeric code sequence of the key input) are shown in Table 6. Comparison is made according to the criteria, and if both criteria 1 and 2 are satisfied, it is determined that the key input for sentence prediction matches the sentence in the database, and the sentence in the database is extracted as a predicted sentence. By comparing the numeric code sequence of 'Where are you going?', which is a sentence registered in the database in Table 3, with the numeric code sequence of the ambiguous key input in Table 4, the key input in Table 4 is the sentence in the database in Table 3. We would like to explain the process of determining whether or not can be extracted using the standards 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, when comparing the numeric code sequence of key sequence 1 (hereinafter referred to as 'A') in Table 4 and the sentence in Table 3 (sentence registered in the database - hereinafter referred to as 'B') according to the standards in Table 5, the results are as follows. 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 sequence 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', so the number of digits is 5. becomes 3, which is less than the number of digits in B's numeric code sequence, so it satisfies the standard. Hereinafter, from the 2nd to the 7th segment, the number of digits in A's numeric code sequence is less than or equal to the number of digits in B's numeric code sequence, thus satisfying the standard. Lastly, in the 8th segment, since there is no numeric code sequence of key input, the number of digits is 0, and since the numeric code sequence of the database sentence is '0', the number of digits is 1, thus satisfying the criterion of 1.

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 front, 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 front. Therefore, it satisfies the standard. Subsequently, when comparing from the second segment to the seventh segment, the numeric code sequence of A matches the numeric code sequence of B from the front, so the standard is satisfied. And in the case of the 8th segment, since there is no number code sequence for key input, the criterion is satisfied, so criterion 2 is also met. Therefore, key sequence 1, corresponding to the key input in Table 4, satisfies the criteria in Table 5, allowing 'Where are you going?' to be extracted from the database as a predicted sentence and selected/entered.

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 sentence in the database above, when comparing key sequence 2 in Table 4 with the sentence 'Where are you going?' in Table 3, the sentence in Table 3 only has up to the 8th segment, whereas key sequence 2 Since there is a 9th segment, the condition of criterion 2 is not met, 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

Standard 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 in the number code sequence in each segment
The number of digits in the number code sequence of key input is
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

Standard 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 is
It must match the number code sequence of the database sentence by comparing it from the front.
(However, if there is no number code sequence for key input, criterion 2 is met.)

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 standards in Table 5 as discussed above, key sequence 3 and key sequence 4 shown in Table 6 satisfy the standards in Table 5 when compared to the sentences in Table 3 (assumed to be sentences in the database), so key sequence 3 and Key sequence 4 extracts 'Where are you going?' as a predicted sentence from the database and allows it to be selected/entered. In other words, by entering only the first letter of each word in 'Where are you going?', it can be extracted as a predicted sentence (in the case of key sequence 3), even when an ambiguous key corresponding to 'you' is entered in the middle of the sentence. (In case of key sequence 4) ‘Where are you going?’ is guessed as a predictive sentence and selected/entered. In order to implement simple key input for this convenience, applying the standards in Table 5 to the process of extracting predictive sentences from the database makes it possible to extract predictive sentences even by inputting only part of the sentence, thereby implementing simple key input. .

< 간단한 웹주소 입력><Enter 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, to enter the web address phrase "www.fda.gov", a key input generally represented by equation (11) must be made.

'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' can be extracted from the dictionary database and selected/entered even by 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.Web addresses generally start with 'www.', so even when keyed in as in equation (12), 'www.fda.gov' can be extracted and entered from the dictionary database.

< 예측입력방법에 의한 인터넷 검색 및 사전적 데이터베이스 활용 >< Internet search and dictionary database utilization using 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 sentences from a dictionary database. And 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 on an Internet server for the 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 several megabytes of memory, but in the case of sentences, much larger memory capacity is required, so it is advantageous to use the memory of an Internet server rather than storing the database on a mobile device. In the query process of extracting data from a database, using the high-performance processor of an Internet server allows the input process to be processed more quickly than performing the query process on a mobile device. This means that the Internet transmission speed of mobile devices reaches gigabytes per second, and the process of transmitting processing results from the Internet server to the mobile device becomes close to real-time, so there is no need to have a database on 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 on Internet search engines such as google, yahoo, and bing, it will provide an easy way to search even in cases where the number of keys is limited and input is difficult using general input methods, such as smartwatches. It is done. However, for this purpose, the index of the database being built by each search engine must be constructed as shown in Table 7. In other words, the index corresponding to a word (phrase, web address, sentence, etc.) must be constructed not only with a general string code but also with an ambiguous key sequence. The numeric code sequence in Table 7 is calculated based on Table 1, so if the contents of Table 1 change, it must be changed accordingly.

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. If the database of the search engine is built as shown in Table 7, an ambiguous key corresponding to equation (13) is entered in the input window of the search program and executed, and a link to the U.S. Food and Drug Administration homepage site is created as shown in Figure 8 ( link) You can see a list of items and select the address ('www.fda.gov') displayed in the keyboard area, or touch and select 'www.fda.gov' from 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.In this way, even with the keyboard shown in Figure 1, you can easily connect to Internet sites and even enter sentences easily. Smartwatches, which are currently attracting attention as a next-generation mobile device for smartphones, can be used to search the Internet, enter commonly used sentences, and even enter passwords just as easily as on smartphones.

<터치방식의 기기와 누름방식의 기기에의 비확정키 자판의 적용><Application of non-confirmed key keyboards 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.The sentence prediction input method examined in the above embodiments was examined for screen touch key input, but can also be implemented when applied to a push keypad. The only difference is that in the case of the touch method, the drag action is given the function of selecting a predicted word, so touching the key is ambiguous key input, and the drag action is responsible for the function of selecting/inputting the predicted word or predicted sentence. However, since a drag operation is not possible in the keypad push input method, the sentence prediction input method of the present invention can be applied to a keypad with a push key by replacing the drag action with a long press operation instead.

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 space character is input by designating it as an ambiguous key like a character. However, in the case of space characters, instead of having a separate ambiquous key, the number of keys can be reduced by touching and dragging the key to input the character specified for the key and the space character at the same time. In other words, if you touch the 'abc' ambiguous key and move it over a certain distance, it performs the same function as entering the 'abc'-'Sym' key. In this case, the function of selecting/entering a predicted word (sentence) by touching the 'abc' key and then dragging 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 key>

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 seen in Example 8, the use of the input system using the non-confirmed key of the present invention is similar to Internet search, where there is no database of words, sentences, and phrases for ambiguous input on the user's device, and instead, a search engine for searching. Even if a database exists, it can be used as an input system. However, as seen in Example 8, in the case of Internet search, the amount of expected search content cannot be predicted, unlike the limited content registered in the user database. Therefore, in order to increase search efficiency, the search content is extracted for non-confirmed key input. It is desirable to extract and display them in the following order. That is, in Example 6, the string code extracted for the ambiguous key sequence according to the non-confirmed 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 entered number code sequence, it is extracted preferentially.

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 entered 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.Referring to the following Table 7 and looking at the extraction according to the above priority, when a non-confirmed key is input according to key sequence 3, the extracted sentences are all extracted sentences 1 to 3 according to the standards in Table 5, but priority 1 is selected among them. Accordingly, extracted sentence 3 is displayed as the highest priority, and 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 the non-confirmed key is input according to key sequence 2, extracted sentences 2 and 3 are extracted according to the standards in Table 5, and among them, extracted sentence 2 is displayed preferentially. Therefore, key sequence 3 can extract the entire sentence 'My name is United.' even if you enter the non-confirmed key 'tuv', which corresponds to the 'U' of 'United', the last word of the sentence. However, among the extracted contents, extracted sentence 2 and When 3 is searched, there is a lot of search content extracted by entering the remaining letters of 'United' sequentially, so the process of selecting among them can be omitted.

추출문장 1
Extracted sentence 1
MyMy namename isis UnitedUnited ..
My name is United.My name is United. 추출문장 2
Extracted sentence 2
MyMy namename isis UniUni ..
My name is Uni.My name is Uni. 추출문장 3
Extracted 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>< Configuration and advantages of a 9-key keyboard with a 'sym' key and a menu (expansion) key designated with symbols and 'space'>

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.Figure 10 shows a circular keyboard and keyboard arrangement for entering an unconfirmed search. The characteristic of this keyboard is that it has separate menu keys and 'Sym' keys, and the arrangement of the character keys maintains the arrangement of the qwerty keyboard. The character keys at the top are divided into three, 'qwer', 'tyu', and 'iop'. It has three non-confirmed keys. The middle and bottom are composed of two keys each, dividing the consonant arrangement of the qwerty keyboard into left and right. Moreover, numbers are also assigned to character keys: '0' and '5' are assigned to the 'qwer' key, and '1' and '6' are assigned to the 'tyu' key. In other words, the number shown on the key and the number plus '5' are assigned to each key, making it possible to search for numbers without a separate key for numbers. And the 'Sym' key contains symbols corresponding to the numeric code '0' in Table 2, including 'space'. And the 'menu' key on this keyboard performs various functions. When one of them is touched, the 'category(,)' key is activated as shown in Figure 10(b), making it easier to extract phrases or sentences. It performs the function of doing so.

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 explains the process of entering a non-confirmed key using the 'category' key to search a database of US postal addresses. Figure 11 shows a portion of the address book in Chicago, USA. To make address notation clear, 'space' is indicated as '-' (hyphen) in FIG. 11. In the address shown in Table 11, '-' (hyphen) is converted to 'space' and displayed as actually used, as follows.

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 the above address, the addresses are arranged in a row as follows. The separated addresses indicated by ',' (comma) are 'zone separator' symbols to facilitate address distinction.

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 you input this 'zone separator' symbol ',' (comma) not as a simple symbol but as the separator 'category' key in Figure 11, the ambiguous key input to search this address is Equation (14) This can be done together, but the unique thing is that using the 'category' (,) key brings the advantage of making search easier by abbreviating ambiguous key inputs more than simple inputs according to the standards in Table 5. In other words, even if the non-confirmed key corresponding to 'STREET' is not entered by entering the category key, it is notified that the non-confirmed key entered after the category key corresponds to the first letter of 'City of Chicago' indicating the city, corresponding to 'STREET'. Even if the non-confirmed key input is omitted, address search is possible. However, in order to use the category key, there is a limitation that regulations must be set in advance by which search contents must be searched according to these rules. However, if these rules are set, the category key can be used as shown in the keyboard configuration shown in Figure 11. The following Example 13 explains 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 the sentence or phrase to be searched does not have to have a continuous structure. And in general, 'space', which connects two words in Internet searches, unlike 'space' in a sentence, does not mean that the two words are adjacent within the sentence, but rather means that the sentence or phrase contains the two words at the same time. We would like to distinguish the difference between the two meanings into 'sentence-space' and 'search-space'. In other words, the 'sentence-space' key extracts phrases or sentences in which the two words are adjacent when searching when two words are separated by 'sentence-space', and the two words separated by 'search-space' are used to extract phrases or sentences where the two words are adjacent to each other. 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 of dividing the 'space' key into a 'sentence-space' key and a 'search-space' key is that it allows you to accurately search for the sentence or phrase you want to extract. For example, in music search, if you want to search for the music title "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)", rather than entering all key sequences corresponding to this title, enter the key sequences corresponding to 'Nocturnes' and 'Chopin'. Just enter it by combining it with ‘search-space’. However, in order to accurately search the phrase "chopin nocturnes", the key sequences corresponding to 'Chopin' and 'Nocturnes' must be connected in 'sentence-space' to exclude "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)". Since only the phrase "chopin nocturnes" is extracted, the number of prediction sentences is reduced, making selection/input of prediction sentences easier.

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 rules of Example 11, if there is no content to be searched, the search is not performed. In this case, if the 'category' key is used, there is no need to search for the non-confirmed key input key sequence in order, but the key sequence located before and after the 'category' key. are searched and extracted according to the standards in 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 the predicted words "Nocturnes" and "Chopin" corresponding to the key sequences of Equation 15(a) and Equation 15(b), separated by the 'category' key ('search-space' key). It extracts searched phrases and allows the user to select them. As an example, "Nocturnes, Op. 9 (Chopin)" satisfies the key sequence corresponding to 'Nocturnes' corresponding to equation (15-a) divided by the category key and to 'Chopin' corresponding to equation (15-b). It is searched by satisfying the corresponding key sequence. According to the configuration of this embodiment, when the 'space' key and the 'and-space' key are distinguished, if the user wants to search only the phrase "Nocturnes Chopin", if the 'space' key is entered 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 enter it.

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 to input characters, phrases, and sentences through non-confirmed key input may 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 an unconfirmed key is entered to input a character, phrase, or sentence on the user's device, the priority is set to first search the user database embedded in the user's device to detect the character, phrase, or sentence to be entered. This is the configuration of this embodiment.

< 'sym'키와 'menu'키를 별도로 가지는 자판구성과 'sym'키와 'menu'키를 동시에 수행하는 자판구성의 차이><The difference between a keyboard configuration that has separate ‘sym’ and ‘menu’ keys and a keyboard configuration that uses the ‘sym’ and ‘menu’ keys simultaneously>

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 Figure 10(a) is composed of a 'menu' (expansion) key and a 'sym' key for symbol input, and can be applied to both touch and key press type devices, while in Figure 9 The configuration of the keyboard shown is that the black key in the center must simultaneously perform the 'sym' key for symbol input and the 'menu' key to perform various functions, so the ambiguous key of the present invention is used on touch input devices. It is possible to perform a predictive input method using a key press type device, but in order to perform the functions of the 'sym' key and 'menu' key on the central black key, a simple pressing operation such as increasing the number of presses or pressing it for a long time is required. This entails the inconvenience of having to provide a method to distinguish it from the other. For example, in the case of the keyboard shown in Figure 9, in a touch type device, the black key in the center is simply touched. If a finger is raised, it is used as the 'sym' key function, and in the state where the finger is touching, the 'sym' key is used. ', the 'category' key is activated so that when you drag your finger to the 'category' key and then lift your finger from the keyboard, the 'menu' key performs the function of the 'menu' key, which performs the function of the 'category' key. It is possible to distinguish the functions of the 'sym' key. However, unlike touch-type devices, touch/drag operations are not possible in keypad input devices that use simple push keys, so the 'sym' key function is performed with a simple press action, and if the key press action continues for a long time, it performs the function of the 'menu' key. However, it is not easy to distinguish between an actual long press and a simple press, causing inconvenience. As shown in Figure 10(a), even if the number of character keys is reduced by one, the 'menu' key is replaced with the 'sym' key. In distinction from this, there is an advantage that the same keyboard operation configuration can be used for touch-type input devices and push-type keypad input devices.

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 shape shown in Figure 10 and the keyboard shape shown in Figure 9. Figure 10(c) shows the keyboard of Figure 10(a) applied to a square device. The difference from the keyboard of Figure 10(a) is that the symbol and space character ('space') are designated as ambiguous 'sym'. The key is placed downward.

< 비확정키 'sym'키와 'menu'키를 갖는 9키 자판을 이용하여 사용자 데이터베이스에 문장을 등록하는 방법>< How to register sentences in the user database using a 9-key keyboard with non-confirmed 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. This embodiment will explain the process of registering the sentence shown in Example 5 in the user database using the keyboard shown in FIG. 10(a). In Example 5, the keyboard consists of more than 10 keys, so it is easy to designate various function keys, including the 'shift' key, in addition to the letter keys. However, the 9 keys shown in FIG. 10 are used to perform these various function keys. The ‘Menu’ (expansion) key is used. The keyboard of FIG. 10 is configured to allow easy character input like a qwerty keyboard using only the 9 key using the menu (expansion) key. As an example, this configuration will be explained through the 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. Figure 12a shows that 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, because there are no predicted phrases (sentences) detected from the database, the predicted words are not displayed on the keyboard as shown in Figure 12(a), and instead, 'REG', which means 'sentence registration' possible status, is displayed in red to the right of the 'menu' key. It is displayed in colored letters. (The reason 'REG' is displayed in red means that you need to press the 'menu' key to activate the 'REG' key.) The reason there is no predicted sentence is that 'HanAll' is unique among the words that make up the sentence. This is because it was omitted as a noun, and if the proper noun 'HanAll' had been registered in the database, the sentence would have been extracted and displayed. Therefore, in order to register "My name is HanAll.", which includes 'HanAll', as a sentence in the database, the process of registering 'HanAll' in the dictionary database is also included. 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) and activate the 'Registration' (REG) key as shown in Figure 12(b). Next, you need 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.When the 'Sentence Registration' (REG) key is activated and pressed, the sentence registration process begins. The first process is 'my', the first word of the sentence corresponding to the key sequence in equation (16a), as shown in Figure 12(c). ' is extracted and appears in the dictionary database. To make a capital letter, press the 'Cap' key. Then, as shown in Figure 12(d), the extracted words are changed to uppercase letters, and when you press the key designated as 'My' among the extracted words, 'My' is input. Next, the symbol and space keyboard corresponding to the 'sym' key corresponding to equation (16b) appear as shown in Figure 12(e). 'Space' is entered by pressing the key designated with the 'space' character. Next, when the extracted words corresponding to the key sequence corresponding to Equation 16(c) are displayed on the keyboard as shown in Figure 12(f), 'name' is entered by pressing the key area where 'name' is designated. After completing the input of the 'space' ('space'), 'is', and additional 'space' ('space') in the same manner as shown in Figure 12(f) ~ (h), 'HanAll' must be entered. However, unlike 'my', 'name', 'is', etc., 'HanAll' is not registered in the dictionary, so it is not displayed as an extracted word on the keyboard, and 'reg', which means that 'HanAll' is not registered and must be registered, is also displayed. It is shown in 12(j). Here, the difference between FIG. 12(j) and FIG. 12(b) is that the mark indicating registration is indicated in lowercase letters as 'reg' rather than 'REG'. That is, 'REG' in Figure 12(b) means that the sentence (or phrase) registration process must proceed because the sentence is not registered in the database, and 'reg' in Figure 12(j) means that registration of the word must begin. it means. Therefore, if you press the key designated 'reg' in Figure 12(j), the word registration process corresponding to Figures 12(k) to (p) proceeds. When the word registration process performed during the sentence registration process is completed, the input of '.' (period-period) corresponding to Equation 16(h) is finally made as shown in Figure 12(q), resulting in 'My name is HanAll.' input is made. When 'My name is HanAll.' is registered in the database in this way, when the key sequence corresponding to equation (16) is entered, 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 a non-confirmed key, prediction is possible in most cases because commonly used words are registered in a dictionary database. However, in the case of sentences and phrases, unlike words, all combinations of words connected with the 'space' key are prepared to create a database. Since registration is not possible, a method of direct registration was explained in Example 16 as a supplementary method. Nevertheless, in order to compensate for this, in this embodiment, a new sentence prediction method is constructed to easily supplement sentence registration. For example, if you want to input "My name is HanAll" in Example 16 using the sentence prediction method, when the key corresponding to Equation 16 is entered, the entire sentence cannot be searched in the database, so the registration process using the method in Example 16 is performed. In this configuration, before proceeding with the sentence registration process, sentences are extracted by searching phrases existing in the database and combining searchable phrases. In other words, assuming that phrases searched on the Internet are registered in the search engine's database, the phrases "My name is" and "HanAll" cannot be searched as connected sentences, but can be searched as individual phrases and words, so the phrases searched in this way are connected to be extracted as one prediction sentence. Therefore, "My name" + "HanAll" are connected by 'space', and "My name is HanAll" is extracted, as shown in Figure 13(a), so that "My name is HanAll" is displayed in the keyboard as a predicted sentence and can be selected. There will be. And when "My name is HanAll" is selected and entered, as shown in Figure 13(b), the symbol keyboard corresponding to the 'sym' key, the last key sequence in Equation 16, is displayed, and the period ('.') is displayed. Input can be made. If the predicted sentence shown in Figure 13(a) is not "My name is HanAll", press the central 'ret(urn)' key to proceed with the sentence registration process shown in Figure 16.

<검색 및 문장입력 상황에 맞게 ambiguous 'sym'키의 내용 변경 및 'space'키를 'sentence-space'키와 'search-space'('&space')키로 구분한 자판의 설정><Change the contents of the ambiguous 'sym' key to suit the search and sentence input situation and set the keyboard to divide the 'space' key into the 'sentence-space' key and the '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 was explained. In fact, if the 'sym' key is an ambiguous key containing all symbols as shown in Table 2, the key input shown in Equation 16 is "My name In order to efficiently search for "is HanAll.", it is desirable to distinguish between the symbol and the 'space' (more precisely, 'sentence-space') key. In order to search sentences, the character represented by the 'sym' key often corresponds to 'space' (a space character) rather than a symbol, so the arrangement of the keyboard shown in Figure 10 is changed as shown in Figure 14a to replace 'space'. When the key input of Equation 16 is made by separating the input from the symbol, 'sym' in Equation 16 means that the search can be performed efficiently by pressing the 'space' key on the keyboard shown in Figure 14a. Furthermore, when a key input is made to search a web address, when a key input is made using the keyboard shown in FIG. 14a, pressing the 'menu' key to input a symbol activates the extended keyboard shown in FIG. 14b to enter 'sym'. 'You must press the key. However, since there is no 'space' in a web address, in this case, the 'sym' key is placed instead of the 'space' key as shown in Figure 14c, so that the 'sym' key is not necessarily entered in the 'menu' when entering the key to search the web address. This eliminates the inconvenience of having to press a key.

< 입력 key sequence와 정확히 일치하는 내용이 없는 경우에 group key sequence를 이용한 예측문장의 추출과정>< Extraction process of prediction sentences 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 is explained by key input using the keyboard of FIG. 14A as follows. The key sequence corresponding to Equation 16 can be conceptually expressed as the following Equation 17. In Equation 17, the 'space' key is indicated by '+' and the 'sym' key is indicated by #. A, B, C, and D represent 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. Key sequence comparison for searching sentences and phrases: 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 there is no match after searching, compare "A+B+C", "B+C+D", and if there is no match here, compare "A+B", "B+C", and "C+D" in order to find the best match. A large phrase is selected, the key sequences of phrases or words that do not belong to this phrase are compared and searched against the database, matches are extracted, and then combined with the content of the largest phrase already searched, the process is displayed as a predicted sentence. If there are phrases that match “A+B+C” and phrases that match “B+C+D,” the extracted sentences are determined in two ways.

(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, what corresponds to “B+C” in the passage matching “A+B+C” corresponds to “B+C” in the passage matching “B+C+D”; If the content is the same, you can extract the predicted sentence (or phrase) by connecting the content corresponding to "A" in the phrase matching "A+B+C" to the phrase 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 in both cases, the contents corresponding to “B+C” match. In case 1 of Table 9, the content corresponding to "A" is extracted, and in case 2 of Table 9, the content corresponding to "D" is 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, cases 2 and 3 of Table 9 are consistent with “A+B+C” in Equation 17, but “name is” and 3 correspond to “B+C” in equation 17. Since the "oboe is" corresponding to "B+C" does not match, in this case, select case 2 of Table 9 where "B+C+D" matches and enter the part corresponding to "A" in 3 of Table 9. By selecting “My” in number 1, “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" in the latter part of the key sequence is selected first, and the rest is used as a short key. The one that matches sequence group "A" is selected.

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 Equation 16, which corresponds to the key input of the embodiment, is keyed with the keyboard shown in FIG. 14A, the key to input 'space' is not the 'sym' key, but is input by pressing the 'space' key designated only for 'space'. Therefore, Equation 16 is changed to Equation 18. After the key input is made in Equation 18, the predicted sentence is not extracted through the search, so when the 'REG' key is pressed to proceed with the registration process, the result is shown in Figures 12(e), (g), and (i). There is no problem even if the displayed 'space' input is omitted, which has the advantage of simplifying the sentence registration process. In other words, using a keyboard with a single 'space' key shown in Figure 14a not only makes the search process more efficient, but also has the advantage of making the registration process more efficient when there is no extracted sentence after the search.

'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 square 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 in Figure 14 has a circular shape, and its application to a square-shaped device is shown in Figure 15. And this square shape can be easily applied to the remote control-type directional keypad shown in Figure 16, so it can replace the keyboard in the remote control and fully perform the function of an input keyboard, such as writing sentences and searching the Internet through easy character input. Moreover, it brings the advantage that it can even be applied to the joy-stick of a game console. Therefore, it has the advantage of maintaining unity 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. Figures 17 and 18 show a keyboard for predictive Korean input. Korean predictive input using this keyboard is configured to perform word and sentence prediction simultaneously.

도 17의 (A)는 예측문장 표시 영역, (B)는 자판의 키 영역, (C)는 현재 입력되는 문자표시 창, (D)는 예측단어 표시 영역이다.In Figure 17, (A) is a predicted sentence display area, (B) is a keyboard key area, (C) is a currently input character display window, and (D) is a predicted 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.Figure 18 shows 10 key areas, which is the area (B) in Figure 17. The predictive input method using this keyboard is the same as the predictive input method of the English keyboard shown in Figures 1 and 9, and each key and the corresponding numeric code are as shown in Table 10.

ambiguous keyambiguous key
'ㄱㅋㄲ
ㅏㅑ
qwer
0'

'ㄱㅋㄲ
ㅏㅑ
qwer
0'

'ㄴㄹ
ㅓㅕ
tyu
1'

'No
ㅓㅕ
tyu
One'

'ㄷㅌㄸ
ㅗㅛ
iop
2'

'ㄷㅌㄸ
ㅗㅛ
iop
2'

'ㅁㅇ
ㅜㅠ
asdf
+5'

'sorry
ㅜㅠ
asdf
+5'

'ㅂㅍㅃ
ㅡㅣㅢ
ghjkl
3'

'Fuck tt
ㅡㅣㅢ
ghjkl
3'

'ㅅㅎㅆ
ㅐㅒ
zxcv'

'Shhhh
ㅐㅒ
zxcv'

'ㅈㅊㅉ
ㅔㅖ
bnm
4'

'Ssssssssssssssssssssssssssd
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,” just press the key corresponding to each letter according to the configuration in Table 10, and the key input sequence is as shown in equation (19) below.

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

<공백> : ⑨- (19b)<Space>: ⑨- (19b)

갔어요 : ①①⑥-⑧-④②④③ (19c)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, the first phrase of 'I went to Seoul', 'Seoul', is a phonetic part containing the particle 'E', and to input it, enter the key composition corresponding to the particle 'Seoul' and the particle 'E' in order as shown below. Just do it. Enter the numeric code '⑥②④④②' corresponding to 'Seoul' and the numeric code '④⑦' corresponding to the particle 'E', but if you press the 'grammatical space' key '⑧' between them, '⑧' Predicted words corresponding to '⑥②④④②' are extracted from the 'noun, pronoun, rhetoric' group in the dictionary database, such as 'Seoul', 'skin', 'preface', 'facade', 'seoul', ' ‘Seoun’, ‘Seoyun’, etc. are extracted as predicted words. Next, the predicted word 'e' corresponding to the key input sequence of the particle '④⑦' was extracted from the 'posal' group of the dictionary database, and these vowel prediction words and the particle prediction word were combined to make 'to Seoul', ‘Heomul-eh’, ‘Seomun-eh’, ‘Heomul-eh’, ‘Seomul-eh’, ‘Seowoon-eh’, and ‘Seoyun-eh’ are displayed in the predicted word display area as integrated prediction words (precisely prediction ‘gu’). . Therefore, you can select and input the one you want to input among these, and in the predictive input system, 'To Seoul', which is extracted as the first predicted word, is temporarily entered in the sentence input window (Figure 17-(B)). . If 'in the preface' extracted as a predicted word is the word you want to input, and if the input device is a touch screen, touch the predicted word input window area where 'in the preface' is displayed in Figure 17 or enter the corresponding word predetermined on the input device. By executing the method, the default prediction word is displayed in place of 'Seoul' displayed in the input window.

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 the words corresponding to the proverb and the words corresponding to the particle are classified into different groups and extracted as predicted words, the key '⑧' corresponding to the grammatical space is shown in equation (19a). The key input on the front is used to extract the vowel word, and the key input on the back of key '⑧' is used on the extract of the particle 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.Like verbs, in the case of verbs that involve the conjugation of the endings of verbs or adjectives, the ending of the verb corresponding to the particle of the verb and the stem of the verb corresponding to the verb are entered into the dictionary database as 'end' group and 'stem' group, respectively. By constructing (group), the key order before and after the 'grammatical blank key' is applied to extract stem words and word endings from these groups. In other words, stem prediction words extracted according to the key input sequence before the 'grammatical space key' and extracted according to the key input sequence before the 'grammatical space key' from a database separated into term stem group and ending group. You can combine predicted word endings and display them in the predicted word input window as a verb prediction word (more accurately, a prediction phrase) and select/enter it. To explain Equation (19c) as an example, 'wen', which corresponds to the verb 'went to Seoul', is composed of 'gan', which corresponds to the stem, and 'eo', which corresponds to the ending, so the key input order is 'gan', which is the stem. '①①⑥' corresponding to ' and '④②④③' corresponding to the ending 'eo' are connected by '⑧', a grammatical space symbol. Therefore, using grammatical blank keys, the noun and particle are distinguished in the case of the verb, and the verb is registered as the noun group, particle group, (verb) stem group, and (verb) ending group in the dictionary database by distinguishing the stem and the ending. This provides a way to drastically reduce the number of words (to be precise, 'phrases') corresponding to the verb part created by combining the particle and the particle and the verb part created by combining the stem and the ending of the verb. To explain this specifically, assuming that the number of pronouns in the dialect part is 100,000 and the number of particle phrases that can be combined with the dialect phrase is 1,000, the number of dialect phrases combining the pronoun and particle amount to 100 million. In the case of verbs, if the number of verb stems is 100,000 and the number of endings that can be combined with the stem is 1,000, the number of verb phrases combining stems and endings also reaches 100 million. However, the number of endings that can be combined with the actual stem is simply '-da'('ga'+'da'->'ga-da'), '- is'('ga'+' is'->'ga-gan') ) to '-jimanseoyo' ('ga'+'jimaneodo'->'eggplantmandoyo'), the number of cases is well over 100,000, so the number of verbs combining these endings with the stem is 1 billion. It goes beyond dogs. Therefore, when registering the stem and ending of an verb separately in the dictionary database, 200,000, which is the number of stems plus 100,000, need to be registered in the dictionary database, so that all verbs combining stems and endings can be registered. The capacity is reduced by approximately 50,000 times compared to the previous case. This reduced capacity is not only a problem due to the difference in size, but in reality, the time to search the database to extract predicted words (phrases) from the database differs by more than 10,000 times, making it impossible to compare 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 equivalent to 'Seoul' in Hangul is expressed as 'To Seoul', so the preposition 'To' that creates the phrase and 'Seoul' corresponding to the phrase are spaces, so 'To' Since 'Seoul' is distinguished from 'Seoul', there is no need to predict speech parts that combine prepositions and pronouns, so the words registered in the database are the sum of the number of prepositions and the number of pronouns (nouns). Therefore, even if the number of prepositions is as large as the number of nouns, the number of registered words increases by about two times. On the other hand, in Hangul, a particle (corresponding to a preposition in English) and a particle (corresponding to a noun in English) are combined, so the 'grammatical space' of the present invention is intentionally inserted between the particle and the particle (in the case of a verb, the stem and the ending). This dramatically reduces the number of words that need to be registered in a dictionary database, such as in English, to prevent the storage capacity of the dictionary from increasing, and further reduces the number of registered words, which 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 the database of Hangul word phrases (verb phrases, verb phrases) can be dramatically reduced. In order to use the 'grammatical space' key that brings these advantages, the user must have a grammatical understanding that can clearly distinguish between nouns and particles and the stems and endings of verbs. However, in the case of 'to Seoul', it is easy to distinguish between 'Seoul' and 'e', but in the case of the verb 'went', it is not easy to distinguish whether it is 'went' + 'yo' or 'went' + 'yo'. User confusion may occur. Even in the case of ‘I went there’, it becomes even more difficult to distinguish. To overcome this problem, in this embodiment, 'grammatical space' is inserted between each syllable of Hangul, so that word phrases (verb phrases and verb phrases) are retrieved from the dictionary database even if the user does not recognize the actual location of the 'grammatical space' key. 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', which corresponds to a declarative phrase, is easy to distinguish between an adjective and a particle, so 'I went', which corresponds to an verb phrase, is selected and the key input sequence is as in Example 22. corresponds to equation (19c). However, if a 'grammatical space' key is inserted for each syllable according to the design of this embodiment, the key input sequence becomes Equation (20) below.

갔어요 : ①①⑥-⑧-④②-⑧-④③ (20)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 in equation (20) is achieved, the method of extracting verbs from the database is to extract predicted stem words and ending words corresponding to the key input sequence before and after each 'grammatical space' key from the stem group and the ending group, respectively. It is to combine. In other words, the key input sequence in equation (20) is converted into the following two equations (21a) and (21b) during the prediction word extraction process, and the stem word and suffix word corresponding to the key input sequence before and after the 'grammatical space' key in each equation. goes through an extraction process. To explain this in light of Table 23, which shows the prediction process for word phrases containing grammatical spaces, the process of predicting phrases and verb phrases according to the key input sequence containing grammatical spaces is performed for grammatical spaces inserted between syllables to make predictions. The phrase is extracted. In the case of equation (20) above, the grammatical space utilization word phrase prediction process shown in Table 23 is performed twice. In this way, in order to predict 'went', a grammatical space is entered between each syllable rather than entering a grammatical space exactly once between 'went' and 'yes', and the process in Table 23 is performed one more time. However, even if the user does not know exactly where to input the grammatical space, it has the advantage of being able to input the word phrase to be input by extracting it from the dictionary database.

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

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

갔어요 : ①①⑥④②④③ (21c)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), 'went' is extracted, but in the case of equation (21b), the verb part is not extracted because the word 'went' is not registered in the stem group of the database. Because it doesn't. Therefore, when the 'grammatical space' key is inserted between each syllable, the user has the advantage of being able to predict the desired word phrase without having to worry 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.In addition, in the case of Korean, there may exist words that do not require grammatical spaces that do not combine with particles or endings, as shown in equation (21c), so independent words in addition to word phrases containing particles or endings must be searched in the dictionary database, so Eq. In the case of the key input sequence corresponding to (21c), separately from Table 23, Korean word prediction input must be performed in parallel like 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 Figure 23, the process is the same as the extraction of the word list from the chair group. The independent words extracted in this way are combined with the list of phrases and phrases 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 example explains how to apply the 'grammatical space' inserted between each syllable shown in Example 23 above to extract syllables of Hangul. As already seen in Example 22, the dictionary database for predictive input of Hangul has the problem that the size of the word phrase itself becomes too large to register, so word phrases are divided into noun groups and particle groups (in the case of verbs, stem groups and (separated into parent groups) were registered. However, the problem is that we need to provide a way to input words in cases where they are not registered in these databases. However, registering unusual words such as people's names and place names would be too large, so to overcome this problem, they are not registered together with names. It provides a method for users to combine syllables of unknown words by extracting them one by one.

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 for 'I went to Seoul' according to the configuration of this embodiment is the same as equation (22). When the key input corresponding to 'to Seoul' is made according to equation (22), the syllable is predicted as shown in Figure 22. The extracted syllables are displayed in the window, and 'seo', 'heo', 'seo', 'tongue', and 'she' corresponding to the key input '⑥②' of the first syllable in equation (22a) are extracted, and the second syllable is extracted. 'Moon', 'Water', 'Woon', 'Ul', 'Wo', 'What', 'Yun', 'Yul', and 'Mule' corresponding to the syllable key input '④④②' are extracted, and the last 'E', 'Yes', 'Me', and 'ㅞ' corresponding to the syllable key input '④⑦' are extracted and displayed, so that the user can easily select them by arranging them in order from the highest frequency of each syllable. In other words, in the case of the syllable shown in Figure 22(E), looking at the predicted syllable corresponding to the second syllable, the frequency of 'moon' is greater than 'ul', so 'moon' is arranged before 'ul'. The order of the first letters of the extracted syllables is displayed as 'seo', 'moon', and 'e', that is, it is predicted differently from 'Seoul', which is the first of the predicted word phrases shown in Figure 22-(D). This can be seen because the arrangement order of the predicted word phrases is also arranged according to the frequency of words (verbs or verbs) in the phrase, so the frequency of use of 'Seoul' is greater than that of 'preface'. ', 'In the preface'.

'서울에' : ⑥②-⑧-④④②-⑧-④⑦- (22a)‘In Seoul’: ⑥②-⑧-④④②-⑧-④⑦- (22a)

<공백> : ⑨- (22b)<Space>: ⑨- (22b)

'갔어요' : ①①⑥-⑧-④②-⑧-④③ (22c)‘I went’: 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 Hangul, the number of usable syllables is 11,172, so the number of commonly used verb stems amounts to hundreds of thousands (the number of vocabulary included in the Standard Dictionary of the Korean Language published by the National Institute of the Korean Language in 1999 is approximately 500,000). As shown in equation (22), syllable prediction is as easy as word prediction for key inputs separated by 'grammatical space' keys, so it functions as a complement to the word prediction input method so that words that are not registered in the database can be entered. do. As a result, by entering the 'grammatical space' key between each syllable, as described in Example 23, you can easily use word prediction input without knowing the grammatical structure of the word phrase, and you can enter words that are not registered in the dictionary database. This brings the advantage of implementing all possible methods simultaneously.

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.The above shows that word prediction input in Hangul can be easily implemented using the 'grammatical space' key. This implementation of word prediction input in Hangul can further increase input efficiency by enabling sentence prediction input as in English.

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 Korean sentence prediction input method is applied in the same way as the English sentence prediction input method. This is a method that allows sentences to be predicted even if only part of each word group is entered in the key input sequence separated by space keys. Figures 20 and 21 show that in the key input sequence for 'I went to Seoul', if part of the key input sequence corresponding to 'To Seoul' and part of the key input sequence corresponding to 'went' are entered, 'I went to Seoul' is entered. It is extracted from the sentence database and displayed in the ‘predicted sentence display window’ (Figure 20(A), Figure 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.Figure 20 shows that even when a key input corresponding to 'I went to Seoul' is made, 'I went to Seoul' is extracted from the database and displayed in the 'predicted sentence display area', and Figure 21 shows the first letter of each word 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 'predicted 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 for ‘I went to Seoul’ registered in the dictionary database. This table shows two key input sequences. Method 1 is a key input sequence that includes 'grammatical spaces' in the word group, and Method 2 is a key input sequence that does not include 'grammatical spaces'. There is no problem in the Korean sentence prediction of the present invention even if the key input sequence is set without the 'grammatical space' key as shown in Method 2 in Table 11. The reason is that in order to extract 'I went to Seoul' as a sentence, the word phrase corresponding to 'to Seoul' is already specified in the dictionary database, so there is no need for the 'grammatical space' key. Therefore, unlike word phrase prediction, which extracts and combines nouns and particles separately to reduce the number of word phrases, the method of registering sentences in a 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 the sentence. Even if the dictionary database for sentence prediction uses Method-2 in Table 11 for sentences and key input sequences as shown in key sequence-A in Table 12, the key input sequence entered by the user during the sentence extraction process You can use it after removing the 'grammatical space' and converting it 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.The key input sequence in Tables 12 and 13 allows sentences to be extracted from the dictionary database in light of the standards for sentence prediction (Table 5) and input even if the first part of the phrase that makes up the sentence is entered. That is, Table 12 and Table 13 are key input sequences corresponding to the input situations shown in Figures 20 and 21, respectively. It shows that the key input sequence corresponding to each part of the phrase 'I went to Seoul' has been established in the database for Korean sentence prediction input.

문장sentence 서울에In 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 teaches a method of searching the Hangul database structure (verb phrase, verb phrase) shown in FIG. 23 without using grammatical space keys. In other words, in the case of Korean, unlike English, there are changes in particles and endings at the end of nouns and verbs, so there are too many changes that each noun and verb can have, so in order to reduce the database, it is necessary to divide nouns and verbs into particles and endings. This is the core of Figure 23. That is, in cases where the 'grammatical space' introduced in Example 22 is unfamiliar to users and they do not know exactly where the grammatical space should be specified in the actual phrase, they must cumbersomely enter the key corresponding to the grammatical space for each syllable. In either case, it can be inconvenient for the user. Therefore, we would like to provide a method of searching the Korean database shown in Figure 23 without entering grammatical space keys.

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. If the user enters the key sequence-B in Table 12 without a key corresponding to a grammatical space to input 'I went to Seoul', the method of searching the Korean database proceeds as shown in Table 14. That is, assuming that the input key sequence '⑥②④④②④⑦' is followed by a grammatical space for each key, it is divided into key inputs corresponding to verb groups and particle endings, corresponding to search orders 1 to 8 in Table 14. The process involves searching the database and extracting phrases by combining the predicted words corresponding to the verb groups and particle suffixes obtained from the database.

검색 순서Search order 체언군(용언군)Cheeon-gun (Yongeon-gun) 조사(어미)particle (final) 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 in the database that corresponds to any one of the noun phrases or particle endings, 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 verb group (verb group) exists in the database, the key input sequence corresponding to the particle (final) is '④⑦'. If the correct word does not exist in the particle (final) part database, it is determined that there is no verb for search order 3, and only when a word that matches both the verb group and the particle (final) exists, the verb group is selected. The extracted words of (verb group) and the extracted words of particle (ending) are combined to extract a phrase corresponding to a phrase (or verb).

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, the number of words registered in the database is greater in the number of word groups (verb groups) than the corresponding particles (suffixes), so one of the ways to quickly proceed with the search order shown in Table 14 is to use the particles and endings corresponding to the particles. First, search the database for the key input sequence to see whether there is a (particle or suffix) word that matches the key input sequence. If the correct (particle or suffix) word does not exist, search for the word group (verb group). 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. Particles are attached to the verb part to make its meaning clear, and the endings of the verb part are varied so that one verb can take on numerous forms. Therefore, unlike English, the contents of Examples 22-26 can be applied to Japanese to reduce the database according to changes in particle and verb endings. However, in the case of Japanese, there is no space in the sentence, so if a space is given arbitrarily like in Hangul, word prediction input can be easily applied by applying the contents of Examples 22-26 to build a database of verb groups and particles (final endings). Furthermore, the sentence prediction input of the present invention can also be applied.

구분division 문장sentence 체언부post office 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)
わたしはがくせいです
(private life)
(3)(3) わたしは_がくせいですわたしは_がくせいです わたしはわたしは がくせいですがくせいです (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 ""는 '나는'에 해당하는 '私は'와 '학생입니다'에 해당하는 "" 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, the idea of this embodiment is to apply space characters like Korean characters to implement word prediction input in Japanese. Table 15 shows ‘I am a student’ in Korean and Japanese. (1) in Table 15 is the Korean sentence 'I am a student', with the subject 'I' and the verb 'I am a student' separated by a space. In contrast, in Japanese, " " is equivalent to 'I am', 'private' is equivalent to 'I am a student'" " There are no spaces between them. And for Japanese prediction input, when inputting in romanji, an English expression of Japanese, it is expressed as shown in (4) of Table 15. In this too, there are no spaces. However, this If a grammatical space is inserted according to the configuration of the embodiment, it is expressed as in (5) of Table 15. In this case, the speech part and the verb part are separated, and 'watashiwa' corresponding to the verb part is separated from 'gakuseidesu' corresponding to the verb part. The method of extracting from the database is to adopt the method of Example 26. That is, in the database, 'watashi (私)', which corresponds to 'I' in Korean, is registered in the vowel group, and the particle 'eun' is registered in the database. The 'は' is registered in the survey department, so it is extracted as a predicted word corresponding to each speech group and particle, and then combined and input as a predicted word (phrase) in the speech group, and the romanji expression shown as (4) in Table 15. For predictive input of a sentence, the keyboard shown in Figure 9(a) can be used, and for the predictive input method of the present invention, the criteria shown in Table 5 can be applied for the predictive input method and sentence predictive input.

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.Until now, the sentence prediction input method was a process for inputting actual sentences. However, the sentence prediction input method of the present invention can be applied even when it does not have a 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, in addition to the song name, the name of the composer, lyricist, performer, singer, etc. is used to search. When selecting a song like this, If each song is divided as shown in Table 16, in order to select the song, you must enter the name of the song, composer, and performer separately to select the desired song. For each song in Table 16, the key sequence for the classification content (song title, 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 song list is in a database, in order for the user to extract song number 1 (Chopin's Nocturne, performed by the Seoul Symphony Orchestra) from this database, the sentence corresponding to 'Chopin's Nocturne, Seoul Symphony Orchestra' must be entered using the sentence prediction input method. The key sequence that must be entered is the key sequence of song 1 in Table 16, and the key input sequence that the user must actually input is shown in Equation 23. Enter the key arrangement '④①⑥①④①③①' corresponding to the name of the song 'Nocturne', enter the space key '⑨' to separate the items of the song, and then separate the items with the key arrangement '⑥③⑤⑥④' corresponding to the composer 'Chopin'. If you then enter the blank key '⑨' and finally enter the key arrangement '⑥②④④②⑥⑤①③⑥①④④①①③①②' corresponding to the performer 'Seoul Symphony Orchestra', the standard in Table 5 (the ambiguous key designation corresponding to each character follows the contents of Table 10) Based on this, song number 1 is selected and extracted from the song list database in Table 16 using the sentence prediction input method.

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 performed according to the standards in Table 5 of the present invention, song number 1 in Table 16 can be extracted even if a key input corresponding to a portion of the phrase constituting the sentence is made as shown in Equation 24. In other words, a key input corresponding to the (front) part of each item (song title, composer, performer) that makes up song number 1 in Table 16 is made, and song number 1 in Table 16 is extracted. In other words, even when selecting something other than a sentence such as music or a movie through a key input such as Equation 24, the sentence prediction input method of the present invention provides a way to easily select music and a movie. In Table 16, each song is displayed as a sentence, and the items of each song (song title, composer, performer) are separated by 'spaces' and can be extracted using the sentence prediction input method of the present invention, and the abbreviated key input as shown in Equation 24 It 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 sentences, the order of the phrases that make up the sentence is determined by the grammatical structure. For example, if you say, ‘I go to school,’ do not say, ‘I go to school.’ Therefore, when registering the sentence 'I go to school' in the database of the sentence prediction input method of the present invention, the key arrangement corresponding to 'I go to school' is entered together with this sentence in the form shown in Table 16. You will be registered. However, the key arrangement that users enter to select music or movies in streaming services is as shown in Table 16. To select song number 1, you can key in 'Chopin Nocturne Seoul Symphony Orchestra', but you can key in 'Chopin Nocturne Seoul Symphony Orchestra' You can also enter '. If the composer is entered first like this, song number 1 cannot be extracted if the database is structured as shown in Table 16. In this regard, in the process of selecting a music song or movie, as shown in Table 17 for song number 1 in Table 16, so that users can select the song they want even if they enter 'song title, composer, and performer' in any order. In addition to the key sequence corresponding to the original sentence 1-a, five additional key sequences, including 1-b, 1-c, 1-d, 1-e, and 1-f, were added to the key sequence corresponding to song 1 in Table 16. Add and register in the database. In fact, the sentences that these key sequences 1-a to 1-f mean are the sentences shown in parentheses under each key sequence in Table 17. However, the actual database registered as a sentence corresponding to each key sequence is 'Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra' in all key sequences from 1-a to 1-f. Therefore, when the user enters the key arrangement in 1-a to 1-f, in the process of extracting the sentence from the database, 'Nocturne Chopin Seoul Symphony Orchestra' is extracted, so that the song actually selected is song number 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
[Equivalent to ‘Nocturne 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
[Corresponding 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
[Corresponding 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
[Equivalent to ‘Seoul Symphony 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
[Corresponding to ‘Seoul Symphony 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, when registering an expanded key sequence for the same sentence (song) in the sentence database of Table 16 as shown in Table 17, users can easily select the same song by keying in without distinguishing the song name, composer, or performer. . In other words, 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. This results in the same result as extracting song 1 in Table 16.

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 the phrases constituting the sentence can be placed in the database by changing the order of the phrases within the sentence so that the sentence can be extracted from the character prediction input regardless of the order of the phrases constituting the sentence Registered. However, in this embodiment, as shown in Table 17, a database containing a list of key sequences containing the order of all phrases constituting the sentence is not used, and only one key sequence corresponding to one sentence is registered as shown in Table 16. Even if a database is used, we explain how to extract sentences in which the order of phrases does not change even if the user changes the order of phrases in the sentence, as shown in Equation 25. In other words, this explains how to extract sentence 1 in Table 16 even if the user inputs a key as shown in Equation 25.

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 contents of Table 5, which is the standard for the sentence prediction input method so far, checks whether the user's input key arrangement and the key arrangement of the sentence registered in the database match from the first key arrangement of the sentence, and if they match, the key arrangement registered in the database is checked. Extract sentences. In contrast, in this embodiment, the key arrangement entered by the user is compared with the key arrangement of the sentence registered in the database, regardless of the order of the phrases constituting the sentence, and if any phrase of this sentence matches the corresponding key arrangement, the key arrangement is compared. Sentences are extracted. This is explained using Equation 25 as an example, and the first key sequence entered in Equation 25 is '63' in Equation 25a. Until now, only matching sentences were extracted by comparing this key array '63' with the key array corresponding to the first phrase of all sentences in the database, but in this embodiment, not only the first phrase but also all phrases of the sentences registered in the database were extracted. Compare the key arrangement with the user's first phrase key arrangement '63' to check if there is a matching key arrangement. If there is a matching sentence during this process, it forms a temporary sentence list for the next search process. This is the first process. (Step 1) In the first process, if there is a temporary sentence list, the key array '41' corresponding to the second phrase entered by the user is searched in the same way as the first process. . If there are matching sentences in this process, these sentences are reconstructed into a temporary sentence list and proceed to the next step. This process is the second step. (Step 2) Also, a temporary sentence is created for the last key sequence '62442' entered by the user. 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 above 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 in Table 16, sentences 1 and 2 have a key arrangement that matches the key arrangement '63' (Equation 25a) entered by the user. In other words, Sentence 1 and Sentence 2 match because the key sequence corresponding to the second phrase of these sentences is '63564', which starts with '63'. (Here, the match does not mean that the entire part is the same, but it is judged to match if the input key array is compared from the beginning and the key array corresponding to the same number of keys from the beginning of the key array of the relevant passage in the database is the same. That is, Table 18 Since the key arrangement corresponding to the first phrase of sentences 1 and 2 is '41614131', the first two keys are the same as '41', so a match decision is made.) For the next step search with sentences 1 and 2 in Table 16 A list of search sentences is formed.

< 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.Search whether the second key array '41' (Equation 25c) entered by the user matches Sentence 1 and Sentence 2 in Table 16, which is the second-stage search sentence list. 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 for 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.Search whether the third key arrangement '⑥②④④②' (Equation 25e) entered by the user matches Sentence 1 and Sentence 2 in Table 16, which is the 3-step search sentence list. Among these sentences, in the case of sentence 1, the key sequence corresponding to the third phrase is '624426513614411312', which matches because it starts with '⑥②④④②'. 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 in 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 standards for the sentence prediction input method shown in Table 5 can be summarized as Table 18. In particular, for additional explanation regarding criterion 2 in Table 18, when the key arrangement entered by the user is the same as equation (26), the process of extracting sentences from the database in Table 16 is as follows. First, among the key arrays entered by the user, the longest segment separated by spaces is '416' in equation (26c). Therefore, comparing '416' with the database in Table 16, Sentence 1 and Sentence 2 match in the first phrase, so Sentence 1 and Sentence 2 become the search sentence list for the next step. The second search step compares the key array '63' in equation (26a) with the second-step search sentence list, Sentence 1 and Sentence 2. Since it matches the first part of the second phrase of these sentences, Sentence 1 and Sentence 2 are The next step is the list of search sentences. Next, comparing the key arrangement '41' of Equation (26e) with Sentence 1 and Sentence 2, which are the three-step search sentence list, it matches the first part of the first phrase of these sentences, but this phrase has already been changed to the key arrangement of Equation (26c) in the first step. Since it matches with , the match is judged as a duplicate, so the user key input shown in equation (26) does not have a matching sentence. In other words, the key arrangement in equation (26e) is '41', but this is a key input by the performer corresponding to 'Ashkenazy', so a matching sentence (song) cannot be found in the database in Table 16.


기준 1

Standard 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 is
It must be equal to or smaller than the number of segments constituting the sentence registered in the database.

기준 2

Standard 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,

In the key array entered by the user, the number code sequence corresponding to the segment separated by a blank key must match the number code sequence corresponding to the passage for at least one phrase among the sentences registered in the database by comparing it from the front. .

but,
In the key array entered by the user, segments separated by blank keys must match different passages of sentences registered in the database.
In other words, the phrases (segments) separated by blank keys in the key array entered by the user must not overlap and match the same phrases in the sentences 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)Ashkenazy: 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, we looked at a search method that can extract the desired sentence from the database even if the order of the phrases that make up the sentence is changed using Table 16. In other words, without enlarging and converting Figure 16 to Figure 17, it is possible to extract sentences from the database even if the search process is different and the user inputs the phrases that make up the sentence in a different order. In other words, when entering the selection elements (song title, composer, performer) required to select music (or a movie, etc.), the order is not important, so the elements that specify the piece (song title + composer + performer) must be combined in one sentence. Considering that the user cannot know in what order these elements are arranged in the database, this embodiment and embodiment 29 provide a method of applying 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, when executing this embodiment and Example 29, when the number of sentences registered in the database is small as shown in FIG. 16, sentence 1 and sentence 2 are extracted and can be easily selected by entering only Equation 25a. There is. Comparing Figures 16 and 17, Figure 16 can organize the database more concisely than Figure 17, but the search process may be longer because key inputs entered by the user must be compared for all phrases during the search process. On the other hand, in Figure 17, the search process can be simplified, but the size of the database increases, so the better option should be selected in the actual application process.

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 Examples 29 and 30, in order to select songs or movies that are not in grammatical sentence form, the selection elements (title, composer, performer, etc.) are composed in sentence form and extracted from the database using a sentence prediction input method and input. We looked at the case. In these embodiments, each element (song title, composer, performer) constituting the database was separated by a space key and expressed as a single phrase in the sentence. However, there may be cases where the song title, composer, and performer are not a single phrase and contain spaces. For example, in the case of 'Chopin' as the composer, it may be displayed as 'Frederic Chopin', and if this is displayed as song number 5 in Table 19, even if the key input shown in equation (25) is made, the method shown in Example 30 When searching the database represented in Table 19, song number 5 along with song number 1 can be extracted and selected. In this respect, the elements that make up sentences (songs) registered in the database are not 'song name', 'composer', or 'performer', but the details of each component separated by spaces become the elements that make up the actual database. Therefore, Table 19 shows 'song title', 'composer', and 'performer' in sentences representing the song in order to extract the song or movie displayed as a sentence into the database when displaying ungrammatical things such as music songs or movies in the form of sentences. There is no need to distinguish between the 'space' used to distinguish and the 'space' included in the song title itself. Not only the name of the composer, but also the name of the song was expanded to say 'Nocturne in C minor' instead of 'Nocturne' (Table 19 shows 'C minor' as the name of song number 6, and 'C minor' for the convenience of inputting using only the Korean keyboard. Even if the key input shown in equation (25) is made, song number 6 can be extracted and selected. In this regard, 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 piece 6, a portion of Chopin's Nocturne is specified, so pieces 1 and 6 can be registered at the same time to be distinguished. Therefore, as shown in Table 19, the blank key in the key arrangement representing the song is used not only to distinguish the components (song name, composer, performer), but also for spacing within each component to form the key arrangement of the database. If you do so, you will be able to select a song by extracting sentences from this database using the sentence prediction input method based on the standards 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 Frédéric 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 that make up the database, such as sentence 6, can be applied to general sentences as well. In other words, regardless of whether the sentence components separated by spaces are originally the name of the song or the composer, all phrases can be extracted and selected from the sentences registered in the database by comparing them with the key arrangement entered by the user as a single element and judging only whether they match. It has been confirmed that there is. In this sense, if the criteria in Table 18 are applied to general sentences, they can be used for general searches such as Internet searches, rather than just selecting music songs 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 regard, the sentence prediction input method of the present invention applies the sentence prediction input method to Internet search, so that the Internet can be easily searched even with a keyboard having an ambiguous key as shown in FIGS. 10A and 18. For example, when the sentence 'I go to school' is entered as shown in equation (27) using the predictive input keyboard shown in Table 18, a search engine (e.g. 'Google' or Microsoft's 'Bing') As shown in Figure 24, sites containing the topic sentence 'I go to school' are extracted and shown. If the query index corresponding to the topic sentence of each of these sites is defined as an ambiguous key sequence as shown in Table 20, when a key input is made by the user as in Equation (27), sentences 1, 2, and 3 in Table 20 Since it conforms to Table 10, which is the standard for this sentence prediction input method, it is extracted from the search engine database structured as shown in Table 20 and allows selective input.

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 seen above, when a user enters a key with a keyboard consisting of an ambiguous key as shown in Figure 18, matching sentences are extracted from the index database of the search engine consisting of Table 20, or a website containing these sentences is extracted. can also 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, register words, phrases, or sentences that are not registered in the database as in Example 5. It is inconvenient to have to perform a separate process during the input process. However, since almost all sentences commonly used by people are registered in the search index database of Internet search engines, the input process through a separate registration process as in Example 5 can be avoided, so sentence input through predictive input can be done using a full keyboard. It can have the same effect as inputting a sentence.

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 am eight years old and go 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 a sentence can be predicted and entered even if only a part of each word constituting the sentence is input. In addition, if you apply the Hangul initial consonant input method to the sentence prediction input method, sentence input will become 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 and the key input sequence of each word constituting the sentence are key inputs corresponding to the initial consonant of each word. If a sentence is predicted even if it consists of , the key input corresponding to each word is reduced by more than half, making sentence prediction input more convenient. In other words, the key sequence corresponding to 'I go to school' is '22', which is the initial consonant of 'I', the first word, 'ㄴㄴ', and 'ㅎㄱㅇ', which is the initial consonant of the second word 'to school'. If you register '614', which corresponds to 'ㄱㄴㄷ', the initial consonant of the last word, 'I'm going', as a key sequence, you can predict and easily enter 'I go to school' even when you enter the initial consonant of each word. It will exist.

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.The sentence prediction input method of the present invention can register sentences containing mixed English and Korean in the database without distinguishing between Korean and English, even if English and Korean are assigned to an ambiguous key. As shown in Table 10, the English alphabet is also designated as an ambiguous key, so if you calculate and register the key sequence accordingly, you can freely register and extract sentences composed of English and Korean without having to separate English and Korean into separate keyboards. Even numbers, as well as English, can be assigned to ambiguous keys to enable mixed use of numbers, English, and Korean. The keyboard for this is shown in Figure 25. Unlike English and Korean, in the case of numbers, in order to specify only one number for one ambiguous key, the numbers '5, 6, 7, 8, 9' are entered with two keystrokes, and to display this, ' 5, 6, 7, 8, 9' are shown in pink. This means that '5' means '+5' (the pink square on the 'ㅁㅇ' key in Figure 25 means +5, and when combined with '1', it means '6', and when combined with '2' it means '7' .) is designated by pressing the 'ㅁㅇ' key and '0' is designated ('6', '7', '8', '9' is by pressing 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, the words created by the combination of characters specified in each key are limited, but in the case of numbers, if two or more numbers are specified for an ambiguous key, numbers that can be combined into multiple ambiguous keys are pressed. Since the number increases in proportion to the number of keys, only one number should be assigned to the ambiguous key. Figure 25 shows an example of a sentence extracted through key input using an ambiguous keyboard in which numbers, English, and Korean are designated together. When the user presses and inputs the key corresponding to the key sequence '3912' corresponding to '2NE1' to search for a song by singer '2NE1', the song titles of '2NE1' are entered as shown in Figure 25. Sentence prediction input method It is extracted from the database and displayed in the prediction sentence display window. Accordingly, the configuration of the present invention provides a method for predictive input of English, Korean, and numbers on 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 Example 34, the configuration of the present invention allows English to be input along with Korean, so that web addresses can be easily input without keyboard conversion for English input. In particular, by considering the '.' (period) symbol in the web address as a space symbol and treating it like a sentence, the web address can be registered in the database for the predictive input method as shown in Table 22, and the web address can be entered using the sentence predictive input method. There will be. Furthermore, as shown in Figure 26, when the cursor is placed in the web address input menu to input a web address, the database is set to search in an area that separates only web addresses for sentence extraction so that only the web address can be selected from the database of the sentence prediction input method. When configured, it increases the speed of search and enables efficient sentence prediction. Figure 27 shows a case where the searched sentence consists of only a web address when the cursor is located in the web address bar as shown in Figure 26. The purpose of extracting the desired sentences by subdividing the database configuration for the sentence prediction input method in this way is to minimize the number of sentences extracted from the sentence prediction input method so that the sentences to be input are extracted as prediction 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 order of listing the extracted sentences is prioritized according to the frequency of the predicted sentences, so that the most frequently used sentences are listed first and the user can select them. This is applied to a single word in the case of word prediction input, and in the present invention, in addition to the frequency of the sentence, high priority is given when the key sequence of each word constituting the sentence matches the input key sequence. In this way, cases where the key sequence matches are prioritized. For example, in the case of Figure 28, the currently input key sequence is '22'. And the Korean word corresponding to this is 'you', the number corresponding to it is '11', and the English equivalent is 'TT'. Therefore, the sentences containing these have a higher priority than the sentence 'November Illusion', which contains 'November', which does not match completely, and are therefore arranged at the front in the prediction sentence display window. This is summarized in Table 23. That is, according to Table 5, for sentences extracted from the sentence prediction input method database, the key sequence of each word constituting the sentence and the key sequence of the corresponding input key are compared, and the number of words with the same key sequence is 'n'. and at the same time calculates the number of words that make up the sentence, 'm', and gives high priority to sentences with large 'n'. If 'n' is the same, sentences with small 'm' have a higher priority than sentences with large 'n'. Arrange sentences by assigning priorities to select the most appropriate sentence. If 'n' and 'm' are the same, the priority can be determined according to the frequency of each sentence (the higher the frequency, the higher the priority) and arranged. In light of these standards, 'November Illusion' in Figure 28 has n = 0 and the remaining sentences have 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 that makes up the sentence 22 문장을 구성하는 단어의 갯수(m) 산출Calculate the number (m) of words that make up a sentence 33 n이 큰 문장이 높은 우선순위를 갖는다.Sentences with large n have high priority. 44 n이 동일한 문장의 경우,
m이작은 문장이 높은 우선순위를 갖는다.
For sentences where n is the same,
Sentences smaller than m have high priority.

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.Figure 29 shows an example of a Korean keyboard for the sentence prediction input method of the present invention. What makes this different from the Korean keyboard shown in Figure 28 is that the 'ㅂㅍ' key is placed at the bottom left, and among the vowels, 'ㅜ, ㅓ, ㅔ' are arranged in order from the left to the top, and on the right are 'ㅗ, ㅏ, ㅐ' is arranged in order from the top. And, 'ㅡ, ㅣ, ㅢ' are assigned to the upper center key. The background for this arrangement is to make it similar to the arrangement of Cheonjiin in the case of consonants so that users can easily familiarize themselves with the positions of consonants, and in the case of vowels, it is easy to input compound vowels (ㅝ, ㅞ, ㅘ, ㅙ). In order to do this, 'ㅜ, ㅓ, ㅔ' and ㅗ, ㅏ, ㅐ' are arranged in a straight line, and to make 'ㅚ, ㅟ' input convenient, 'ㅜ' and 'ㅗ' are arranged next to 'ㅣ'. 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. Figure 30a shows a swipe method to input the word 'few' in the word prediction input method (in the input method with a touch sensor, rather than touching the keys to be input one by one, the key at the position where the finger first touches the touch sensor is used as the first key) It starts with a letter and is entered by successively passing the keys corresponding to the letter you want to input while your finger is in contact with the touch sensor. 'few' is entered as a finger trace. And in this swipe method, even when the same key must be entered more than once, the input is completed with a single touch (during the dragging process, the character passes the designated key only once). The keyboard shown in Figure 30a is the Google Pinyin keyboard, which allows you to input Chinese and English (word prediction input method is applied). To input 'few' in the swipe method, touch the 'def' key and pass the 'mno' key. When the 'wxyz' key is touched and the fingers move apart, 'few' is input as shown in FIG. 30A. However, the number of predicted words shown in the left predicted word display window 302 of FIG. 30A is 20. In fact, in the keyboard system of Figure 30a, the prediction word display window 302, which can show predicted words, can show 16 words, so the last line 303 is hidden by touching the arrow 304 next to the prediction word display window. It must be displayed at (302) and then selected. In other words, key input has become faster 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, which reduces the speed of the entire input process. It is correct. Therefore, in order to increase the overall speed of input, the number of predicted words must be reduced, and to do this, the swipe method must be supplemented in two ways. 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 구분한다Distinguish between cases where the key input is made only once and cases where the key input is made more than once for the key that the swipe trajectory passes by. 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 swipe straight path does not contain 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 that corresponds to the algorithm that applies the swipe input method. Therefore, this solution only needs to predict words corresponding to one key input sequence (key sequence) in which key input is made once or twice or more for the key that the trace passes after the swipe trace is formed. In contrast, Method 2 is not realized by an algorithm, but involves a change in the keyboard shape by bringing 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 'few' input, the predicted word for the swipe trajectory 301 in Figure 30a includes 'few', which requires entering the 'def' key twice, and 'ex', which requires entering only once. This shows that Method 1 was not applied. Accordingly, 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 in Table 1, if the same key must be input more than once, a circular trajectory is drawn within the same key area and the key is repeatedly input, unlike a trajectory that simply passes by. Alternatively, if the finger stays on the key for a long time and passes briefly, a single key input is made, and if 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 number of key input repetitions is differentiated by varying the stay time or the shape of the key stay, thereby preventing multiple key input sequences from occurring in the same swipe trajectory, Figure 30a Because the predicted words 'few' and 'ex' are distinct due to the trajectory 301, the trajectory drawn to input 'few' (lengthen the time your finger stays on the 'def' key, or press the circle on the 'def' key) For drawing operations), words such as 'ex', 'DX', 'DW', and 'ez' are not extracted from the list of predicted words. In other words, Method 1 in Table 24 includes repeated input of keys that the swipe trajectory passes by, thereby reducing the number of predicted words that increase. In relation to method 2 in Table 24, we will examine the input of 'few' in Figure 30a. The swipe trajectory 301 for inputting 'few' in FIG. 30A draws a circular trajectory with the 'def' key to satisfy method 1 in Table 24, or extends the dwell time and then presses the 'def' key and 'wxyz'. It must be modified to draw a trajectory connecting the keys in a straight line. Even if the trajectory is modified in this way, the keyboard of Figure 30a cannot avoid the swipe trajectory of the 'mno' key located in the middle of these keys, so words containing 'm', 'n', and 'o' are excluded only through the word prediction algorithm. I can't do it. If the trajectory is changed to avoid passing the 'mno' key, the neighboring key 'jkl' will be passed, making it impossible to avoid the 'mno' key. Therefore, in order to implement method 2 of Table 24, the keys are arranged so that no other keys are located within the straight line connecting any two keys on the keyboard. To this end, Figure 30b schematically explains the process of deforming the keyboard of Figure 30a. (a) of Figure 30b explains the situation in which method 2 of Table 24 should be applied. That is, as shown in (a) of Figure 30b, the trajectory 305 connecting the keys located at the corners (keys 1, 3, 5, and 7) is the key located in the middle (keys 2, 4, 6, and 8). Method 2 in Table 24 can only be implemented by changing the position of the key located in the middle. And (B) in Figure 30b shows that the positions of keys 2, 4, 6, and 8 were changed to implement method 2 in Table 24. In summary, in (a) of Figure 30b, with the keys 1, 3, 5, and 7 located at the corners of the keyboard fixed, the swipe traces 305 connecting the keys located at these corners are 2, 4, 6, and 8. These keys 2, 4, 6, and 8 are moved so that they do not pass through the center of the key, and in the case of key 0, there is no suitable position to move to, so the position of key 0 is left empty. And if you move keys 2, 4, 6, and 8 like this, the keys will naturally be placed at the vertices of an octagon. The point to consider here is how far the keys 2, 4, 6, and 8 must move from their original positions. If (c) and (d) of Figure 30b are explained as an example, it may be good for the 4th key to move as far as possible from the trajectory 306 connecting the 3rd key and the 5th key, but as the distance becomes longer, While the 4th key may move away from the trajectory 306, a situation may arise where the 2nd, 3rd, and 4th keys are located on the same line, so as shown in Figure 30b (b), the 2nd, 4th, and 6th keys , It is most preferable that key number 8 is arranged at the vertex of a regular octagon. Specifically, the trajectories 306 and 307 shown in (c) and (d) of Figure 30b are distinguished by the swipe trajectory judgment algorithm. Just adjust the distance within the range. To summarize the above, in the case of a keyboard with 8 letter keys, when applying the swipe method in the word prediction input method, the central area of the octagon is emptied to reduce the number of predicted words, and 8 letter keys are arranged at the vertices to create two The keyboard is configured so that the straight line trajectory connecting the letter keys deviates from the center of the other letter keys to minimize the number of predicted words. In other words, it is a configuration that ensures that the trajectory connecting the two keys you want to input does not pass through the center of the key you do not want to input, so that only one key input sequence is performed 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 Figure 31a has seven letter keys arranged at the vertices of a heptagon based on the configuration presented in Example 38. (If the centers of neighboring letter keys in the keyboard shown in Figure 31a are connected, a heptagon is formed. ) The regular heptagonal keyboard shape was applied to use the key arrangement of the English qwerty keyboard. The character groups 'qwer', 'tyu', 'iop', 'asdf', 'ghjkl', 'zxc', and 'vbnm' are assigned to the seven keys. If you look at its characteristics, it is in the form of keys arranged in positions corresponding to each vertex of a regular heptagon. The advantage gained from the swipe input method by arranging the keys in this way is that the finger trace pointing toward the key to be input does not place other letter keys between the two keys. For example, the finger trace for entering the Korean word 'mosquito' using the swipe method will be explained by comparing that created on the keyboard shown in Figure 31b with that created on the general keyboard type (Figure 31c). Figure 31c shows a grid-type keyboard composed of 9 keys in the form of a general keypad. The traces (red traces) in Figures 31b and 31c show the finger traces for inputting 'mosquito'. In other words, starting from the key designated with 'ㅁ', passing through the keys designated 'ㅗ' and the keys designated 'ㄱ' in turn, and finally reaching the key designated 'ㅣ', moving the finger away from the keyboard to input in a swipe manner. The way is done. From these swipe trajectories, 'mosquito' can be predicted and entered. However, in the trajectory shown in Figure 31c, the same trajectory occurs even when the word 'grid' is entered in the swipe method in addition to 'mosquito'. In other words, in the process of moving to the key designated by 'ㅗ' and the key designated 'ㄱ', an unwanted key (the key designated 'ㄴ') is passed over, creating a situation where the unwanted key is pressed. In contrast, in the key arrangement of the keyboard shown in Figure 31b, the trajectory of moving from the key designated 'ㅗ' to the key designated 'ㄱ' does not pass through other key areas, so unlike Figure 31c, unwanted keys are not input. That is, in the key arrangement on the keyboard shown in Figure 31b, there are no other keys on the straight path connecting one key to the remaining six keys, so the swipe input method uses the key corresponding to the spelling of the word to be input. The goal is to get the same results as pressing them one by one. That is, in the case of the general grid keyboard shown in Figure 31c, when passing three keys located in a straight line, it is unclear whether the middle key must be input or not, so a key sequence that does not include input of the middle key and input of the middle key are used. Due to the key sequence containing , two key sequences occur. If the swipe trajectory passes through three keys in a straight line twice, a total of four key sequences are generated, two for each trajectory passing through the three keys, and only one key sequence is generated, as shown in Figure 31b. The number of words to be predicted increases four 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 three words that make up the sentence and that four key sequences occur for the swipe trajectory for each word, the number of key sequence combinations for sentence prediction reaches 64. Furthermore, if 4 sentences are predicted for each key sequence combination, the total number of predictable sentences becomes 265. It reaches the point where it is practically impossible to select the desired sentence from this large number of predicted sentences. In this regard, when entering an ambiguous key keyboard using the 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 Figure 31b, the keys are arranged at the vertices of the heptagon (connecting the centers of each key in Figure 31b creates a heptagon) or on each side of the heptagon, so that when entering in the swipe method, each key It is possible to prevent unwanted keys from being located on the shortest path connecting . The configuration of Example 38 and this embodiment are the same in that character keys are arranged at the vertices of a polygon, and the swipe trajectory connecting two vertices has only one key input sequence. However, in the heptagonal keyboard shape 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 (array of letters) within the keyboard. Example 38 The octagonal shape of the keyboard has been 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 input method by placing keys at the vertices of the heptagon seen in Example 39, the unity of the key input sequence for the swipe trajectory (when there is only one key sequence corresponding to one swipe trajectory) In order to maintain this, it is necessary to ensure that the straight line path from each key to its neighboring keys, especially the second neighboring key, does not pass through the center of the immediately neighboring key. For example, the trace 307 shown in FIG. 32A passes through the center of key 4, so key input is made, and the trace 306 passes through an area deviating from the center of key 4, so key input is not made. In other words, it is determined whether the trajectory passed through key 4 according to the degree of bending of the trajectory in the key 4 area. The content of this trajectory judgment standard must be adjusted according to the pointing device that specifies the point where the touch is made on the keyboard. For example, if the pointing device that touches the keyboard can accurately know the touch point, such as a stylus pen, the user can accurately distinguish and follow the trajectories 306 and 307 of FIG. 32A. However, in the case of touching using a finger, the actual finger touches It is impossible to know whether the point is the center of the key or not. Therefore, the user intends to follow a trajectory corresponding to 306, but may actually move along trajectories 308, 309, and 310. Therefore, the standard for judging the trajectory considering the various trajectories (306, 307, 308, and 309) shown in Figure 32a is whether the trajectory passes the key, as well as a straight trajectory such as 306 and a curved trajectory such as 307. A standard is established by distinguishing differences in trajectories. In other words, whether or not key 4 is input is determined depending on the geometric shape (degree of bending) of the trace passing through key 4, so even if the trace passes through the center area of the key as shown in Figure 32a (e), key input is made. There are times when you don't lose. Therefore, if the standard created in this way does not match the trajectory created by the user's finger or pointing device, users must go through a process of adapting to this standard through trial and error or change the trajectory judgment standard to suit the user's habits. Just do it. In other words, the swipe input method has a higher probability of causing an error compared to the touch input method where each key is input. In order to reduce this error rate, we would like to consider reducing the size of each key placed at the vertex of the polygon. One of these methods is to reduce the size of the key placed at the vertex of a regular polygon, as shown in Figure 32b. The regular polygons shown in FIG. 32b are shapes inscribed in a circle of the same size as shown in (a) of FIG. 32b. In addition, the size of the key placed at the vertex of each shape is adjusted so that the trajectory connecting two keys does not pass through other keys, and the key in Figure 32b has the maximum size that a key can have when placed at the vertex of a polygon. It shows the size. That is, as shown in (c) to (b) of FIG. 32b, the straight line trajectories (324, 325, 326, 327) connecting key number 1 of each regular polygon to key number 3, which is the second closest, are when the user moves from key number 1 to key number 3. This becomes the outer boundary of the area 320 of the trajectory moving with the number key. Accordingly, in the case of key number 2, it comes into contact with the boundary lines 324, 325, 326, and 327 of the trajectory area 320 connecting key number 1 and key number 3. The structure of this embodiment is to adjust the size of the keys arranged at the vertices of the regular polygon so that the trajectory connecting two keys does not pass by other keys. Therefore, in the keyboard form of Figure 32b, the criterion for judging the swipe trajectory is set to include "all keys that the trace passes through in the key input sequence (key sequence)," so if the user allows the swipe trace to pass only the desired keys, the swipe trajectory can be adjusted. You have the advantage of not having to worry about it. That is, in the key arrangement shown in Figure 32a, the user cannot accurately determine the trajectory judgment criteria that distinguishes between trajectory 306 (no key input of key 4) and trajectory 307 (execution of key input of key 4), so draw the trajectory and then input it. While it is necessary to check whether the input has been entered correctly by looking at the result, in the key arrangement of FIG. 32b, the key area that is passed can be visually checked, so the user can visually check whether the trajectory meets the judgment criteria, and the trajectory of FIG. 32a Since the confirmation process based on judgment criteria 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 Figure 32b, in order to satisfy the condition that the straight line trajectory connecting two keys does not pass through the area of another key, the maximum size that each key can have becomes smaller as the number of vertices of a regular polygon increases. . Furthermore, the key shown in FIG. 32b is the maximum size that can not pass another key, which is a trajectory connecting two keys, so when the size of the key becomes smaller, the trajectory connecting keys 1 to 3 in FIG. 32b becomes key 2. The probability of passing by decreases. 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 must be reduced as shown in FIG. 32b. In other words, the number of keys must be reduced. Conversely, if you want to increase the number of keys, the number of vertices of a regular polygon increases, and accordingly, the size of the keys placed at the vertices of the regular polygon cannot help but decrease. In other words, the number of keys and the size of the keys are inversely proportional. If you want to increase the size of the key to facilitate key selection, the number of character keys placed in the polygon must be reduced. In this case, as a result, the number of characters to be assigned to each key in the predictive input method is It leads to many disadvantages. In other words, as the number of characters assigned to one key increases, the number of words predicted from the same key input also increases, which increases the size of the key and makes key selection easier, but the number of predicted words increases and the number of words increases. This has the disadvantage of making it difficult to select the desired word from among the predicted words. In order to compensate for this shortcoming, a method of maintaining the unity of the key sequence for the siwpe trajectory without reducing the number of keys by increasing the key size is shown in FIG. 33. In summary, if you increase the size of the key placed in the same regular polygon, a part of the siwpe trajectory will overlap with an unwanted key. By disabling this overlapping part, the unity of the key sequence for the swipe trace will be maintained even if the key size increases. This is the way to do it. Explaining in detail the content of FIG. 33, in FIG. 33a, a key is placed at the vertex of a regular heptagon, and the unity of the key sequence is maintained for all straight trajectories connecting keys 1 and 3. Figure 33b shows the diameter of the key being doubled. If the diameter of the key is doubled, the area through which the straight line connecting keys 1 and 3 (the area between 333 and 335) passes will overlap about half of key 2. If this overlap is possible, both the key input sequence for the trajectory connecting keys 1 and 3 are '1'-'3' and '1'-'2'-'3'. As this breaks down the unity of the key sequence for the swipe trajectory, the area through which the straight line passes is reduced by moving trajectory 333 to 334 and overlapping this virtual area (the area between 334 and 335) with key number 2. The area is considered a non-overlapping area. If the non-overlapping area is defined in this way, if the contact point of key 1 remains in the area (336) before the area is expanded, the possibility that the movement trajectory to key 3 overlaps with key 2 is low, so key input for the swipe trajectory The key sequence is determined as '1'-'3'. In general, when touching a touch sensor with a finger, the finger is approximately located close to the center of the key, so the actual user's swipe process is similar to the process that occurs in the key arrangement as shown in Figure 33a. Therefore, as shown in Figure 33c, the area obtained by applying the reduced area (area between 334 and 335) of the connection trace of keys 1 and 3 to keys 2 through 7 in order (key 2 and If you combine the area between the 4th key, the 3rd key and the 5th key, the 4th key and the 6th key, the 5th key and the 7th key, the 6th key and the 1st key, and the 7th key and the 1st key, A regular heptagonal area 337, which is a virtual area, is formed. In other words, this virtual area is defined as a non-overlapping area so that if this area is passed during the swipe process, the finger contact point (if the contact point corresponds to a mouse cursor, the cursor position point) passes the key, it is not recognized as a key input. This is a design of an embodiment. Based on this, in order to increase user convenience, a method may be provided to adjust the distance from the virtual trace line 334, which defines the size of the key and the non-overlapping area, from the trace line 333 as desired by the user. there is. Additionally, it is possible to provide a method of defining the swipe trajectory 334 as an arc rather than a straight line and applying it to the user's finger movements (or mouse cursor movements). By setting the non-overlapping area provided in this embodiment, it is possible to increase the size of the key without damaging the unity of the swipe trajectory, thereby promoting ease of key selection and convenience of swipe operation. Furthermore, as shown in Figure 34, various geometric shapes other than the shape of the key can be applied, and as shown in Figure 34c, additional keys are placed within the non-contact virtual area 337 to add numbers 1 to 7 such as symbols and spaces. You can add non-character input and various other functions that the keys are not responsible for. In addition, these keys (keys 'a' to 'sa') located within the non-contact virtual area 337 are located within the non-contact virtual area, so even if the swipe trajectory for the word prediction input method passes these keys, numbers 1 to 7 No input is made due to these keys in the swipe operation initiated from the keys. However, if the contact starts with these keys and the contact ends with these keys, the function assigned to these keys is performed, and if the contact ends with these keys, the function assigned to these keys is performed. When a drag (swipe) operation is continued, additional functions can be performed according to the trajectory to increase the diversity and efficiency of input.

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 key input is performed using the swipe method, if the same key must be entered more than twice, the word can be predicted with just one swipe. In other words, the swipe trajectory shown in Figure 35a is a trajectory for inputting 'need'. Start touching on key 5, where 'n' is designated, and move to key 1 to input 'e' with your finger on the touch sensor (if you pass key 1, you will not only find words containing only one 'e', , words containing 'e' more than once are also extracted from the database), then move to the 7th key where 'd' is designated and then lift your finger from the touch keyboard to extract 'need' (not only 'need' but also 'e' 'Ned', which contains only one, is also extracted) and entered. In this case, the key input sequence is interpreted as '5'-'1'-'7' and '5'-'1'-'1'-'7'. However, in the word prediction input method, when input is made using the swipe method, as shown in Figure 35a, when a key is passed along a swipe trajectory and a word containing only one character specified in the key is predicted, there are two 'e' as in 'need'. Since it is included, you must pass key number 1 twice, but on the general grid keyboard shown in Figure 31a, there is no way to pass it twice, so you can pass it twice by lengthening the time you stay on that key or making a circular motion on that key. It brings about the same effect as . On the other hand, in the keyboard of the present invention shown in Figure 35, if a key is dragged to an area outside the area (an area including a non-contact virtual area) and the key is returned, the key area passed twice results in passing the key area (5). The 'need' is predicted in the order of -(1)-(1)-(7). On the other hand, in the case of Figure 35a, the key area that the finger passes through is (5)-(1)-(7), so 'need' composed of 4 letters cannot be predicted, and instead 'Ned' composed of 3 letters is predicted. It is predicted. Figure 35(c) shows the trajectory of entering 'pioneer'. This is because the trace in Figure 35(b) moves to a non-overlapping area to enter 'e' in 'need' twice and returns to the key number 1, while the trace in Figure 35(c) moves to the non-overlapping area to enter 'e' in 'need' twice. To input 'p', 'i', and 'o', move to the outside of the non-overlapping area (outside the heptagon connecting the letter keys), then return to key 3 and press the same key 3 times. The idea is to recognize it as a process. Likewise, to input 'eer' in 'pioneer', after passing key 5 for inputting 'n', it moves to key 1, moves to the area outside the non-overlapping area, escapes key 1, and returns to key 1. When the fingers move apart, it is recognized as the process of entering the number 1 key corresponding to 'eer' three times, and the trajectory in 35(c) becomes the swipe trajectory for entering 'pioneer'. To summarize Figures 35b and 35c, while touching one key, you move out of the non-overlapping area. When you return to this key, you enter the key once more and move out of the way to the outer area of the polygon corresponding to the non-overlapping area. The idea is that when you come back, you will have to press the key twice more. In this way, the convenience of key input can be increased by distinguishing the inner and outer areas of the polygon connecting the character keys and designating them as the area through which the swipe trajectory passes. In addition, by matching the number of keys passing through the swipe trajectory and the number of letters constituting the word, the number of predicted words is reduced, making it easier to select the predicted word. Furthermore, in the case of sentence prediction input, if the swipe trajectory allows duplicate input of keys that pass by, the key input sequence for each word constituting the sentence becomes multiple, and as seen in Example 38, the predicted sentence The number is so large that it is difficult to choose. Therefore, the configuration of Example 38 and this embodiment provides a keyboard with increased convenience and accuracy that satisfies key sequence (key input sequence) unity for the swipe trajectory. To summarize the above, Embodiment 38 provides a configuration to prevent unwanted key input, and this embodiment distinguishes between the case of entering the same key once and the case of entering the same key multiple times, and only one key input is required for the swipe trajectory. Provides a method to minimize the number of predicted words by providing an order.

한글과 영어와 같이 문장을 구성하는 단어 사이에 공백을 포함하는 언어와 달리 중국어나 일본어는 문장에 공백을 포함하고 있지 않다. 이러한 언어에 표 5의 기준은 적용할 수 없게 된다. 그러면 이들 공백을 포함하지 않는 non-space 언어에 표 5의 기준을 적용하기 위해서는 문장을 구성하는 요소를 세분한 다음 이들 세분된 구성 요소들 사이에 공백을 삽입하는 것이다. 간단하게는 non-space 언어들도 인터넷 검색을 하기 위해서는 검색 주제어들을 구분하기 위해 공백을 사용하게 된다. 검색에 이용되는 이들 주제어를 문장의 구분하는 요소로서 활용하여 공백을 포함하는 문장 구성을 이루는 것이다. 중국어는 그 유사성에서 영어와 비교될 수 있고, 일본어는 그 유사성에서 한글과 비교될 수 있다. 일본어의 경우 한글과 같이 명사에 조사가 결합하여 문장 내에서 구문적 기능이 정해지고, 용언(verb)의 경우 어미변화를 통해 시제를 나타나는 점에서 명사와 조사가 결합된 명사구를 문장을 구성하는 요소로 취급하고, 용언의 경우 어간과 어미가 결합된 용언구를 문장을 구성하는 요소로서 취급한다. 즉 아래의 '나는 학교에 갑니다.'라는 뜻의 일본어 문장 '私は學校に行きます。'를 살펴보면, 한글은 주어에 해당하는 '나는'과 부사절에 해당하는 '학교에'와 용언에 해당하는 '갑니다'가 각각 구분이 되어 있지만, 일본어의 경우 '나(는)'에 해당하는 '私(は)', '학교에'에 해당하는 '學校に', '갑니다'에 해당하는 '行きます'가 구분되지 않고 붙어서 표시된다. 따라서, 표 5의 구성과 관련하여 일본어 문장을 띄어쓰기를 적용하여 한글과 같은 문법적인 구조를 갖도록 하여 '私は 學校に 行きます。'와 같이 표시할 수 있고, 표 5의 기준에 따른 문장 예측입력 방법에 의해 일본어를 입력할 수 있게 된다. 즉 공백이 없는 일본어의 경우도 체언부와 용언부를 분리하며, 체언부는 체언과 조사의 결합으로 이루어지고 용언부는 용언과 어미가 결합된다. 이에 더불어 부사부와 목적어부도 체언부와 용언부와 분리되어 표 5의 기준에 따라 문장 예측입력 방법이 적용될 수 있게 된다. 따라서, 한글과 영문과 같이 공백문자를 포함하는 문장과 동일하게 중국어와 일어에도 실시예 29와 30에서 보여지는 문장예측입력 방법에 따른 검색방법이 동일하게 적용될 수 있는 것이다.Unlike languages such as Korean and English that include spaces between words that make up sentences, Chinese and Japanese do not include spaces in their sentences. The criteria in Table 5 are not applicable to these languages. Then, in order to apply the standards in Table 5 to non-space languages that do not contain these spaces, the elements that make up the sentence are subdivided and then spaces are inserted between these subdivided components. Simply put, even non-space languages use spaces to separate search keywords when doing Internet searches. These keywords used in search are used as elements to separate sentences to form sentences that include spaces. Chinese can be compared to English in its similarities, and Japanese can be compared to Hangul in its similarities. In Japanese, like in Korean, the syntactic function within a sentence is determined by combining a noun with a particle, and in the case of a verb, the tense is revealed through a change in the ending, so a noun phrase combined with a noun and a particle is an element that makes up a sentence. In the case of verbs, verbs combining a stem and an ending are treated as elements that make up a sentence. In other words, if you look at the Japanese sentence 'I go to school' below, which means 'I go to school', the Korean language has 'I' corresponding to the subject, 'To school' corresponding to the adverb clause, and 'To school' corresponding to the verb. 'I'm going' is separate, but in Japanese, '私(は)' corresponds to 'I', '學校に' corresponds to 'to school', and '行きます' corresponds to 'going'. ' is displayed attached to each other instead of being separated. Therefore, in relation to the structure of Table 5, Japanese sentences can be displayed as '私は 學校に 行きます。' by applying spacing to have the same grammatical structure as Korean, and sentence prediction input according to the standards in Table 5 This method allows you to input Japanese. In other words, even in the case of Japanese without spaces, the verb part is separated from the verb part, and the verb part is made up of a combination of a verb and a particle, and the verb part is made up of a verb and a ending. In addition, the adverbial part and the object part are separated from the noun part and the verb part, so that the sentence prediction input method can be applied according to the standards in Table 5. Therefore, the search method according to the sentence prediction input method shown in Examples 29 and 30 can be applied to Chinese and Japanese in the same way as to sentences containing space characters such as Korean and English.

나는 학교에 갑니다.I go to school.

私は學校に行きます。 (Watashiwagakkoniikimasu)Watashiwagakkoniikimasu

私は 學校に 行きます。 (Watashiha // gakkoni // ikimasu)(Watashiha // gakkoni // ikimasu)

실시예 26에서 한글의 체언부와 용언부의 예측을 위한 데이터베이스가 체언과 조사, 용언의 어간과 어미부의 분리된 데이터베이스로 구축되어 이들 분리된 데이터베이스로부터 체언과 조사를 추출하여 체언부를 예측하고, 용언의 어간과 어미를 추출하여 용언부를 예측할 수 있음을 보여주었다. 이를 통해 체언부와 용언부 데이터 베이스가 커지는 것을 방지할 수 있게 되었다. 이러한 데이터베이스 구축 방법이 복합명사군에도 적용될 수 있다. 복합명사라 하면 두개 이상의 명사가 결합되어 새로운 명사를 만들게 되는데 모든 복합명사를 데이터베이스로 구축할 경우 그 크기가 방대해지므로 이를 간소화하기 위한 방안으로 복합명사를 구성하게 되는 명사를 결합할 수 있는 방법을 제공한다.In Example 26, a database for predicting noun parts and verb parts of Hangul was constructed as a separate database of nouns and particles, and stems and endings of verbs, and extracts nouns and particles from these separate databases to predict noun parts and predict verb parts. It was shown that verb parts can be predicted by extracting stems and endings. Through this, it was possible to prevent the body part and verb part database from growing large. This database construction method can also be applied to compound noun groups. A compound noun is when two or more nouns are combined to create a new noun. If all compound nouns are built into a database, the size will be enormous, so as a way to simplify this, a method is provided to combine the nouns that form a compound noun. do.

구체적인 방법은 'space'키를 연속으로 두 번 입력할 경우 'space'키 입력 후에 진행되는 키입력으로 예측되는 단어는 'space'키 이전에 이루어진 키입력으로 예측된 단어와 결합되어 하나의 (복합)단어로 예측단어 목록에 나열되도록 하는 것이다. 즉 '경기도재활공학서비스연구지원센터'라는 문구를 입력하기 위해서는 '경기도', '재활', '공학', '서비스', '연구', '지원', '센터'에 해당하는 키를 입력하되 각 단어에 해당하는 키입력이 이루어지면 'space'키를 두번 입력하여 이어지는 단어를 공백으로 구분하지 않고, 연결된 하나의 문구로 예측하여 추출하도록 하는 방법이다. 이러한 방법은 이름을 입력하는 경우에도 적용할 수 있다. 즉 '강찬감'이라는 고유명사가 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 경우, '강', '찬', '감'으로 구분하여 이름을 구성하는 각 음절을 두 번의 'space'키입력으로 구분하면 '강', '찬', '감'이라는 단어(어휘)는 이미 데이터베이스에 등록되어 있으므로 이들 어휘를 조합하여 '강찬감'이라는 이름을 쉽게 입력할 수 있도록 하는 것이다. The specific method is that when the 'space' key is pressed twice in succession, the word predicted by the key input made after the 'space' key is pressed is combined with the word predicted by the key input made before the 'space' key to form one (compound ) word so that it is listed in the predicted word list. In other words, to enter the phrase 'Gyeonggi-do Rehabilitation Engineering Service Research and Support Center', enter the keys corresponding to 'Gyeonggi-do', 'Rehabilitation', 'Engineering', 'Service', 'Research', 'Support', and 'Center'. When the key corresponding to each word is entered, the 'space' key is entered twice to predict and extract the following words as a single connected phrase without separating them with spaces. This method can also be applied when entering a name. In other words, if the proper noun 'Gang Chan-gam' is not registered in the database, dividing each syllable into 'gang', 'chan', and 'gam' by entering the 'space' key twice, 'Gang' Since the words (vocabularies) ', 'chan', and 'gam' are already registered in the database, these vocabularies can be combined to make it easy to enter the name 'Gang Chan-gam'.

따라서, 본 실시예 44는 한글의 경우 복합명사와 고유명사(성+이름)이 영어와 달리 함께 붙여 쓰여지므로, 각각을 구성하는 단어만을 데이터베이스에 등록하여 이들 단어를 조합하여 복합명사를 추출할 수 있는 방법을 제공하게 된다. 이렇게 할 경우 데이터베이스의 크기를 줄일 수 있도록 하고 더 나아가서 사용자가 원하는 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 복합명사를 자유롭게 입력할 수 있는 방법을 제공한다. 사용자의 편리성을 위해 'space'를 두번 입력하는 방법을 다른 별도의 키를 통해 구현할 수도 있으며, 더 나아가서 'space' 한 번 누름과 두 번 누름의 기능을 상호 교체하여 'space' 두 번 누름이 '공백' 입력 기능을 수행하고, 'space' 한 번 누름이 명사결합을 위한 기능을 수행하도록 할 수도 있다. Therefore, in this Example 44, in the case of Hangul, compound nouns and proper nouns (last name + first name) are written together unlike in English, so only the words that make up each can be registered in the database and the compound nouns can be extracted by combining these words. It provides a method. This allows the size of the database to be reduced and further provides a way for users to freely enter compound nouns that are not registered in the desired database. For user convenience, the method of entering 'space' twice can be implemented using a separate key. Furthermore, the functions of pressing 'space' once and twice can be interchanged to enable double pressing 'space'. You can perform the 'space' input function, and press 'space' once to perform the function for combining nouns.

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. 이를테면 최근에 유행하는 VR 리모컨의 경우 joystick을 방향조정을 위해 이용하는데, 본 실시예에서는 문자입력을 이들 joystick를 이용할 수 있는 방법을 제공하여 VR에서의 문자입력을 손쉽게 할 수 있는 방법을 제공한다.As seen above, the sentence prediction input method of the present invention can improve the convenience and speed of input even with a small number of keys, so it can demonstrate its effectiveness in mobile devices such as smartwatches, and furthermore, it can be used to increase the number of keys such as remote controls. It will be applied to limited input devices and will serve as an opportunity to further expand the usability of these devices by overcoming the situation where remote controls could not be used for text communication until now. In the future, remote control-type input devices that will be used in VR (virtual reality) and AR (augmented reality) will provide efficient text input using 8-way keys. For example, in the case of recently popular VR remote controls, joysticks are used to adjust direction, and this embodiment provides a method of using these joysticks to input text, providing a method to easily input text in VR.

도 38은 도 31c에 보여지는 자판을 joystick을 이용하여 키입력을 이룰 수 있도록 원형 형태로 변형한 것이다. 38(a), 38(b)는 joystick의 움직임에 따라 자판내에서 움직이는 포인터로서 구(sphere)형태를 한다. 이들 포인터를 좌우 joystick으로 움직이게 되며, 이들 포인터가 키와 접촉한 후 원래의 중앙의 위치로 돌아오면 이들 포인터가 마지막으로 접촉한 키에 해당하는 입력이 이루어지게 된다. 그리고 이들 두 개의 joystick이 각각 39(a)와 39(b)의 포인터(구-sphere)를 움직이도록 하여 입력속도를 배가시키게 된다.Figure 38 shows the keyboard shown in Figure 31c transformed into a circular shape to enable key input using a joystick. 38(a) and 38(b) are pointers that move within the keyboard according to the movement of the joystick and are in the form of a sphere. These pointers are moved with the left and right joysticks, and when these pointers return to their original central position after contacting a key, an input corresponding to the key that these pointers last touched is made. And these two joysticks move the pointers (spheres) of 39(a) and 39(b), respectively, doubling the input speed.

실제로 도 38에 보이는 자판으로 입력하는 경우 하나의 joystick만을 이용하여 입력할 때는 분당 100~120타 정도의 입력을 이룰 수 있는데 반해 두 손으로 두 개의 joystick을 조작하여 입력할 경우 분당 200~250타 정도로 입력속도가 2 배가 된다.In fact, when inputting with the keyboard shown in Figure 38, when inputting using only one joystick, the input can be achieved at about 100 to 120 strokes per minute, whereas when inputting by operating two joysticks with both hands, the input can be achieved at about 200 to 250 strokes per minute. Input speed is doubled.

이를 UI 관점에서 살펴보면, GUI 구조를 갖는 컴퓨터에서 커서는 하나만을 이용하는데 그 이유는 시각적으로 사용자가 추적할 수 있는 포커스(초점)는 하나밖에 될 수 없기 때문이다. 만약에 화면에 두 개의 포인터(커서)가 있어서, 사용자가 두 개의 포인터를 마우스로 조작한다고 가정해 보면, 포인터(커서)를 조작하기 위해서 사용자는 시각적으로 포인터에 초점(포커스)을 맞추고 포인터의 이동을 확인하면서 마우스를 조작하게 된다. 따라서, 사용자는 동시에 두 개의 포인터(커서)를 조작할 수 없으므로, 화면에 두 개의 포인터가 있다고 하더라도 시각적으로 두 개의 포인터를 동시에 포커스를 맞출 수 없으므로 두 개의 포인터를 동시에 조작할 수 없어서 포이터의 숫자가 증가해도 그에 따른 장점이 없다. 간혹 특별한 경우 하나의 윈도우에 여러개의 포인터를 제공하는 multi-pointer(cursor) system을 활용하기도 하는데 이는 1인용 컴퓨터를 위한 것이 아니라 단체로 여러명이 하나의 화면을 공유하여 함께 작업할 때, 각자에게 별도의 포인터(cursor)를 부여하여 각 개인이 하나의 포인터(커서)를 가지고 독립적으로 작업을 할 수 있도록 하기 위함이다. 따라서, 도 38의 자판처럼 두 개의 포인터를 작동하고자 한다면 시각적인 포커스(초점) 확인을 통해 포인터를 제어하는 마우스 시스템에서는 불가능하다. 본 실시예에서 제공하는 multi-pointer 방식은 시각적인 포커스(초점)을 이용하여 포인터를 제어하는 방식이 아닌 촉각에 의해 포커스(초점)를 확인하여 포인터를 제어하는 방식을 활용하는 것이다. 즉 시각적인 포커스(초점)에 기반한 마우스 대신에 joystick을 포인터 제어 장치로 이용하는 것이다. 포인터 제어장치로서 마우스와 joystick의 차이점은 마우스의 경우 포인터의 마우스의 변위(displacement, 수학적으로는 delta-x, delta-y)로 위치 변화를 결정하는데 반해 joystick은 joystick의 위치 값을 포인터의 좌표로 이용한다는 점이다. 수학적으로 설명하면 마우스의 경우에는 포인터의 새로운 위치를 산출하기 위해서는 마우스의 현재 좌표와 이동한 위치의 좌표의 차이 값인 변위(delta-x, delta-y)를 포인터의 이동에 이용한다. 이런 배경에서 마우스를 마우스패드에서 들어서 옮겨서 새로운 위치로 옮기면 마우스가 마우스패드에서 떨어져 있는 상태가 되어 마우스의 이동에 따른 변위가 포인터 위치 산출에 적용되지 않으므로 포인터는 움직이지 않고 고정되어 있다. 마우스의 위치가 변경되어도 포인터의 위치가 변하지 않으므로 마우스의 위치와 포인터의 위치는 1:1 대응이 되지 않는다. 이러한 방식을 상대좌표 방식이라고 하며 결과적으로 상대좌표계 기반의 포인터 제어는 eyes-free 기능을 제공할 수 없게 되는 것이다. 이러한 상대좌표 방식의 마우스와 달리 joystick의 경우는 절대좌표 방식에 기반하여 joystick의 위치로 포인터의 위치를 결정하게 된다. 도 38의 자판에 보이는 포인터(구)를 이용하여 설명하자면, joystick이 장치의 중심에 있을 경우 포인터도 도 38에 보이는 자판의 중심에 위치하게 된다. 이를 4 방향키로 비유하자면 joystick을 북쪽으로 움직이면 포인터도 북쪽 방향으로 움직이고, 손가락이 joystick을 놓게 되면 내장된 스프링에 의해 중심위치로 복귀하여 포인터도 자판의 중심으로 복귀하게 된다. 즉 joystick의 위치와 포인터의 위치가 1:1로 대응되는 절대좌표계 시스템이다. 하지만, 마우스의 경우는 마우스를 마우스패드로부터 들어서 마우스패드 다른 위치에 옮길 경우 포인터는 움직이지 않으므로, 마우스패드 상의 마우스의 위치는 포인터의 위치와 1:1 대응이 되지 않는다. 따라서, 마우스를 이용하여 포인터를 움직이는 경우 항상 포인터를 시각적으로 포커스(초점)을 맞춰서 추적하지 않으면 그 위치를 확인할 수 없는 것이다. 이러한 점에서 마우스의 포인터 제어는 eyes-free가 될 수 없다. 이에 반해 joystick은 포인터 제어가 eyes-free로 진행될 수 있는데 이는 손가락이 joystick의 위치를 인지하고, 포인터의 위치가 joystick의 위치에 1:1로 대응되므로 사용자는 촉각만으로도 joystick의 위치가 파악되고 그에 따라 포인터의 위치도 인지되는 것이다. 따라서 마우스를 이용할 경우 포인터의 포커스가 하나 밖에 이룰 수 없었던 것과 달리 joystick을 이용할 경우 좌우 손가락이 도 38에 보여지는 자판상의 두 개의 포인터의 위치를 촉각으로 동시에 포커스(초점)을 맞출 수 있는 것이다. 이러한 장점으로 사용자는 화면상의 포인터(구-sphere)를 동시에 제어할 수 있게 되는 것이다. 이는 열 손가락으로 키보드를 조작할 수 있는 경우에도 비유될 수 있다. 컴퓨터 키보드 입력에서 사용자는 열 손가락의 위치를 접촉을 통해 확인하고 있으므로 손가락의 위치를 보지 않고도 손가락의 움직임이 어느 키를 입력하게 할 수 있는지 인지할 수 있게 되는 이치와 같다. 따라서, joystick을 움직일 때 joystick의 동서남북, 더 나아가서 남동, 남서, 북동, 북서 등 8방향 위치를 손가락이 인식할 수 있으므로 포인터의 움직임을 보지 않더라도 포인터가 어는 방향으로 움직였는지 알 수 있고, 어느 키가 입력될 지 촉각으로 확인할 수 있다. 다만 도 39와 40에 보이는 부가적인 표시(포인터가 위치한 키의 색깔 변화)는 단지 손가락의 움직임을 확인해주는 기능을 수행하게 되는 것이다. 이러한 배경에서 본 실시예의 구성은 두 개의 joystick로 두 개의 포인터를 조작할 수 있도록 구성하여 joystick 하나만을 사용했을 때 입력속도가 느린 것을 극복하는 방안을 제공한다. 이를 통해 분당 200~300타에 이르는 통상적인 qwerty keyboard에 버금가는 입력 효율성을 가져와 vr 기기에서의 입력이 스마트폰과 같이 이루어질 수 있게 하여준다. Looking at this from a UI perspective, a computer with a GUI structure uses only one cursor because there can only be one focus that the user can visually track. Assuming that there are two pointers (cursors) on the screen and the user manipulates the two pointers with the mouse, in order to manipulate the pointers (cursors), the user must visually focus on the pointers and move the pointers. You operate the mouse while checking . Therefore, since the user cannot operate two pointers (cursors) at the same time, even if there are two pointers on the screen, the user cannot visually focus both pointers at the same time, so the number of pointers cannot be adjusted at the same time. Even if it increases, there is no advantage. Sometimes, in special cases, a multi-pointer (cursor) system that provides multiple pointers to one window is used. This is not for single-use computers, but when several people work together by sharing one screen, each person has a separate window. The purpose is to provide a pointer (cursor) so that each individual can work independently with one pointer (cursor). Therefore, if you want to operate two pointers like the keyboard in Figure 38, it is not possible in a mouse system that controls the pointers through visual focus confirmation. The multi-pointer method provided in this embodiment uses a method of controlling the pointer by checking focus through the sense of touch, rather than a method of controlling the pointer using visual focus. In other words, instead of a mouse based on visual focus, a joystick is used as a pointer control device. The difference between a mouse and a joystick as a pointer control device is that in the case of a mouse, the position change is determined by the displacement of the pointer (mathematically, delta-x, delta-y), whereas in the case of a joystick, the position value of the joystick is converted into the coordinates of the pointer. The point is to use it. To explain mathematically, in the case of a mouse, in order to calculate the new position of the pointer, the displacement (delta-x, delta-y), which is the difference between the current coordinates of the mouse and the coordinates of the moved position, is used to move the pointer. Against this background, when the mouse is lifted from the mouse pad and moved to a new location, the mouse is separated from the mouse pad, and the displacement due to the movement of the mouse is not applied to calculating the pointer position, so the pointer remains stationary and does not move. Even if the mouse position changes, the pointer position does not change, so there is no 1:1 correspondence between the mouse position and the pointer position. This method is called the relative coordinate method, and as a result, pointer control based on the relative coordinate system cannot provide eyes-free functionality. Unlike the relative coordinate mouse, the joystick uses absolute coordinates to determine the pointer's position based on the joystick's position. To explain using the pointer (sphere) shown on the keyboard in FIG. 38, if the joystick is at the center of the device, the pointer is also located at the center of the keyboard shown in FIG. 38. To compare this to a 4-way key, when you move the joystick north, the pointer also moves north, and when your finger lets go of the joystick, it returns to the center position due to the built-in spring, and the pointer also returns to the center of the keyboard. In other words, it is an absolute coordinate system in which the position of the joystick and the position of the pointer correspond 1:1. However, in the case of a mouse, if you lift the mouse from the mouse pad and move it to a different position on the mouse pad, the pointer does not move, so the position of the mouse on the mouse pad does not correspond 1:1 to the position of the pointer. Therefore, when moving a pointer using a mouse, the location cannot be confirmed unless the pointer is always visually focused and tracked. In this respect, mouse pointer control cannot be eyes-free. On the other hand, the pointer control of the joystick can be performed eyes-free. This means that the finger recognizes the position of the joystick, and the position of the pointer corresponds 1:1 to the position of the joystick, so the user can determine the position of the joystick just by touch and control it accordingly. The position of the pointer is also recognized. Therefore, unlike when using a mouse, only one pointer can focus, when using a joystick, the left and right fingers can simultaneously focus on the positions of the two pointers on the keyboard shown in Figure 38 by tactile sense. This advantage allows the user to simultaneously control the pointer (sphere) on the screen. This can also be compared to being able to operate a keyboard with ten fingers. When inputting on a computer keyboard, the user confirms the position of the ten fingers through contact, so it is possible to recognize which key the finger movement can lead to input without looking at the position of the fingers. Therefore, when you move the joystick, your finger can recognize the position of the joystick in eight directions, including east, west, north, south, and furthermore, southeast, southwest, northeast, and northwest, so even if you do not see the movement of the pointer, you can know which direction the pointer moved and which key is pressed. You can check with your sense of touch whether the input will be entered. However, the additional display shown in Figures 39 and 40 (changing the color of the key where the pointer is located) merely serves the function of confirming the movement of the finger. Against this background, the configuration of this embodiment provides a way to overcome the slow input speed when using only one joystick by configuring two pointers to be manipulated with two joysticks. This brings input efficiency comparable to that of a typical qwerty keyboard, reaching 200 to 300 strokes per minute, allowing input on VR devices to be performed like smartphones.

도 38에 보여지는 자판은 원주 방향으로 8개의 키만으로 구성되어 있어서, joystick의 원주 운동으로 모든 키를 선택할 수 있도록 한 것이 특징이다. 이러한 특징으로 joystick으로는 qwerty keyboard 같이 10개 이상의 문자키를 가지는 키보드에는 적용할 수 없었던 것을 문장 예측입력방법과 함께 2개의 포인터를 활용하여 vr 기기의 일반적인 방향조절 장치인 joystick으로도 문자입력이 쉽고 빠르게 이루어질 수 있게 되는 것이다.The keyboard shown in Figure 38 consists of only eight keys in the circumferential direction, and is characterized in that all keys can be selected by the circumferential movement of the joystick. Due to these features, the joystick cannot be applied to keyboards with more than 10 character keys, such as the qwerty keyboard, but by using two pointers along with the sentence prediction input method, it is easy to input characters using the joystick, which is a general direction control device for VR devices. It can be done quickly.

결론적으로 joystick 두 개를 활용하여 입력 효율성을 배가시킨 eyes-free 입력장치를 제공하는 것이 본 실시예의 구성이다.In conclusion, the configuration of this embodiment is to provide an eyes-free input device that doubles input efficiency by utilizing two joysticks.

도 39는 실시예 45의 구성에 의한 자판에서 좌우 포인터(구-sphere)가 움직여서 자판상의 키에 위치할 때 키의 색상이 변화된 것을 보여주는 그림이다. 좌측 포인터가 위치하는 키의 색과 우측 포인터가 위치하는 키의 색을 달리하여 사용자가 쉽게 포인터의 위치를 인지할 수 있도록 하는 구성이다. 더 나아가서 좌우 포인터가 겹치게 될 경우 포인터가 위치한 키의 색이 각각의 포인터가 위치했을 때 나타나는 색(파란색과 분홍색)과 다른 색이 표시되도록 하면(도 40의 경우 좌우 포인터가 동시에 위치할 때 키의 색이 노란색으로 표시됨) 사용자는 포인터가 모드 동일한 키에 위치했음을 인지할 수 있어서 어떤 경우에도 시각적인 포인터의 위치 파악이 더욱 용이하게 되도록 하는 구성이 본 실시예 46의 구성이다.Figure 39 is a diagram showing that the color of the key changes when the left and right pointers (sphere) are moved and positioned on the key on the keyboard according to the configuration of Example 45. This is a configuration that allows the user to easily recognize the location of the pointer by differentiating the color of the key where the left pointer is located from the color of the key where the right pointer is located. Furthermore, if the left and right pointers overlap, the color of the key where the pointer is located is displayed in a different color from the color (blue and pink) that appears when each pointer is located (in the case of Figure 40, when the left and right pointers are located at the same time, the color of the key is displayed) (color displayed in yellow) The configuration of this embodiment 46 is such that the user can recognize that the pointer is located on the same key, making it easier to visually determine the location of the pointer in any case.

본 실시예는 실시예 45에서 설명한 joystick 대신에 터치패드(혹은 터치스크린 등 x, y 방향을 제어할 수 있는 터치장치)사용하여 동일한 eyes-free 입력장치를 제공하는 구성을 제공한다. 이미 실시예 45에서 설명한 바와 같이 eyes-free 입력장치가 되기 위해서는 촉각에 의해 포인터의 위치를 인지할 수 있는 구성이 이루어져야 하며, 입력장치와 포인터의 위치가 1:1로 대응되는 구조여야 한다. 따라서, 본 실시예에 사용되는 터치장치는 절대좌표계를 기반으로 하여 포인터를 제어하여야 한다. 일반적으로 터치장치는 노트북에 사용되는 터치패드와 태블릿에 사용되는 터치스크린으로 구분할 수 있는데 두 가의 차이점은 터치패드가 마우스와 같이 상대좌표계에 기반하여 포인터(커서)를 제어하는데 반해 터치스크린은 절대좌표계에 기반하여 포인터(커서)를 제어한다. 다만 터치스크린은 스크린에 터치장치가 합치되어 별도의 포인터가 필요없는 상태여서 손가락의 위치가 바로 포인터의 위치라고 생각하면 된다. This embodiment provides a configuration that provides the same eyes-free input device by using a touch pad (or a touch device that can control x and y directions, such as a touch screen) instead of the joystick described in embodiment 45. As already explained in Example 45, in order to become an eyes-free input device, it must be configured to recognize the position of the pointer through the sense of touch, and the position of the input device and the pointer must be structured in a 1:1 correspondence. Therefore, the touch device used in this embodiment must control the pointer based on the absolute coordinate system. In general, touch devices can be divided into touchpads used in laptops and touchscreens used in tablets. The difference between the two is that the touchpad controls the pointer (cursor) based on a relative coordinate system like a mouse, whereas the touchscreen controls the pointer (cursor) based on an absolute coordinate system. Controls the pointer (cursor) based on . However, the touch screen is a state in which the touch device is integrated into the screen and does not require a separate pointer, so you can think of the position of the finger as the position of the pointer.

따라서, 절대좌표계에 기반하여 x, y 방향을 제공하는 터치장치(터치패드, 터치스크린 등)에 엠보싱 혹은 요철을 만들어서 사용자가 방향을 인지할 수 있도록 하면, 포인터를 보지 않고도 터치장치를 접촉하는 손각락의 촉각만으로 원하는 방향 혹은 위치로 손가락을(결과적으로 포인터를) 이동할 수 있다. 이러한 구성을 갖는 터치장치 두 개를 이용하면 joystick 경우와 마찬가지로 입력의 효율성을 배가시킬 수 있게 된다.Therefore, if you create embossing or convexities on a touch device (touch pad, touch screen, etc.) that provides You can move your finger (and consequently the pointer) in the desired direction or location using only your sense of touch. By using two touch devices with this configuration, the efficiency of input can be doubled, as in the case of a joystick.

도 41는 vr 기기의 컨트롤러를 보여주고 있는데, 41(b)는 방향 조절을 위한 터치패드로서 사용자의 엄지가 터치패드 영역을 터치하여 방향을 조절하게 된다. 즉 상대좌표계에 기반한 일반적인 노트북의 터치패드와 달리 절대좌표계에 기반하여 방향조절을 할 수 있도록 한 터치패드이다. 이 터치패드의 크기가 (엄지)손가락 관절운동으로 터치패드 전체를 터치할 수 있는 정도이고, 형태가 원형이어서 터치패드의 가장자리를 터치하게 되면 동서남북 8방향에 따라 손가락이 터치하는 부분의 모양이 바뀌므로 손가락이 터치패드 가장자리의 어느 부분을 터치하고 있는지 인지할 수 있다. 이러한 점에서 도 41(b)의 터치패드는 별도의 엠보싱 혹은 요철이 없어도 사용자가 현재 터치패드를 접촉하는 상황에서 터치패드의 중앙인지 아니면 가장자리에서 동서남북 사방향 더 나아가서 남동, 남서, 북서, 북동 8방향 중 어느 위치인지 파악이 가능하다. 이러한 구조의 터치장치의 경우 도 38에 보여지는 자판의 포인터를 작동시킬 수 있는 eyes-free 기능을 갖춘 포인팅 장치로 적용 가능하다. 따라서, 도 41의 vr 컨트롤러는 터치패드 구조에 자체를 달리하여 별도의 엠보싱과 요철이 없어도 eyes-free 기능을 수행할 수 있는 한 가지 예를 보여주고 있다. 그럼에도 터치장치의 표면에 엠보싱과 요철을 제공하여 사용자가 터치패드 내에서 손가락의 위치를 더욱 용이하게 인지할 수 있도록 할 수 있다.Figure 41 shows the controller of the VR device. 41(b) is a touch pad for direction control, and the user's thumb touches the touch pad area to control the direction. In other words, unlike the touchpad of a typical laptop that is based on a relative coordinate system, this is a touchpad that allows direction control based on an absolute coordinate system. The size of this touchpad is such that the entire touchpad can be touched with the movement of the (thumb) finger joint, and the shape is circular, so when you touch the edge of the touchpad, the shape of the part your finger touches changes according to the eight directions of north, south, east, west, and south. Therefore, you can recognize which part of the edge of the touchpad your finger is touching. In this regard, the touchpad in Figure 41(b), even without separate embossing or irregularities, is the center of the touchpad in the situation where the user is currently touching the touchpad, or is it located at the edge in all four directions, such as east, west, north, south, and southeast, southwest, northwest, and northeast. It is possible to determine which direction the location is. A touch device with this structure can be applied as a pointing device with an eyes-free function that can operate the pointer of the keyboard shown in FIG. 38. Accordingly, the VR controller in Figure 41 shows an example of an eyes-free function that can be performed without separate embossing and unevenness by changing the touchpad structure itself. Nevertheless, embossing and irregularities can be provided on the surface of the touch device so that the user can more easily recognize the position of the finger within the touchpad.

특히 도 41에 보여지는 터치장치에 의한 포인터 제어는 joystick에 비해 그 입력속도를 증가시킨다. 그 이유는 joystick의 경우 joystick이 항상 중앙으로 회귀한 후에 원하는 키 위치로 이동해야 하는데 반해 터치장치에서는 터치패드의 중심으로 회귀할 필요가 없이 원하는 키 위치에서 손가락을 떼면(혹은 터치장치가 누름기능이 있는 경우 터치장치를 눌러주었다 터치가 유지된 상태에서 누름상태를 해제하면 키입력이 이루어지게 할 수도 있다. 더욱이 joystick도 누름기능이 있는 경우 누름기능으로 키입력을 수행할 경우 굳이 중앙으로 joystick을 이동하지 않고 바로 원하는 키의 위치로 joystick을 이동시킬 수 있다.) 키입력이 이루어지므로, 직선거리로 손가락 이동이 가능하여 입력속도가 증가된다. 가장 비교되는 예가 도 38의 자판에서 'qwer'키를 입력하고 바로 옆의 'tyu'키를 입력하는 경우 터치장치의 경우 손가락을 'qwer'키에서 뗀 후에 바로 옆으로 이동하면 되지만, joystick의 경우 포인터가 'qwer'키에 놓인 상태에서 중앙으로 이동했다 'tyu'키로 이동해야 하므로 입력속도가 상대적으로 느려질 수 밖에 없는 것이다. 실제로 절대좌표계에 기반한 터치장치로 입력할 경우 한 손만으로도 분당 200~250타가 가능하여 joystick보다 입력효율성 측면에서 낫다. 하지만 세계적으로 가장 대중적인 vr 기기인 oculus의 경우 joystick을 방향조절 장치로 채택하고 있어서 단지 문자입력장치로서만이 아니라 다른 기능도 고려해야 하므로 joystick이든 touch장치이든 그에 맞게 2개의 포인터를 이용한 본 발명의 문자입력 방법을 적용하면 입력속도에서 답답함을 느끼지 않을 분당 200타의 입력 속도를 구현할 수 있다. 더욱이 도 41의 터치장치를 포인팅 장치로 활용할 경우 2개의 터치장치를 사용한다면, 터치장치 단독으로 사용할 때보다 얻어지는 분당 200~250타보다 더욱 향상된 입력속도가 예상된다. 따라서, 본 발명의 문자입력방법은 입력장치를 볼 수 없어서 eyes-free가 요구되는 vr, ar, xr 기기에서 컨트롤러에 맞는 eyes-free 기능의 입력시스템을 제공하여 손쉽고 빠른 문자입력이 이루어지도록 한다.In particular, pointer control using a touch device shown in FIG. 41 increases the input speed compared to a joystick. The reason is that in the case of a joystick, the joystick must always return to the center and then move to the desired key position, whereas in a touch device, there is no need to return to the center of the touchpad, but simply remove your finger from the desired key position (or the touch device has a press function). If you press the touch device and release the pressed state while the touch is maintained, key input can be made. Moreover, if the joystick also has a press function, you can move the joystick to the center when performing key input with the press function. (You can move the joystick to the desired key position without doing so.) Since the key input is made, the finger can be moved in a straight line, increasing the input speed. The most comparable example is when entering the 'qwer' key on the keyboard in Figure 38 and then entering the 'tyu' key right next to it. In the case of a touch device, you can release your finger from the 'qwer' key and move it right to the side, but in the case of a joystick, Since the pointer must be moved to the center while placed on the 'qwer' key and then moved to the 'tyu' key, the input speed is inevitably relatively slow. In fact, when inputting with a touch device based on the absolute coordinate system, 200 to 250 strokes per minute are possible with just one hand, which is better than a joystick in terms of input efficiency. However, in the case of Oculus, the world's most popular VR device, the joystick is used as a direction control device, so other functions must be considered not only as a text input device, so the text input method of the present invention using two pointers accordingly, whether it is a joystick or a touch device. By applying , you can achieve an input speed of 200 strokes per minute without feeling frustrated with the input speed. Moreover, when using the touch device of FIG. 41 as a pointing device, if two touch devices are used, an input speed of 200 to 250 strokes per minute is expected to be further improved than when using the touch device alone. Therefore, the text input method of the present invention provides an input system with an eyes-free function suitable for the controller in VR, AR, and XR devices that require eyes-free because the input device cannot be seen, enabling easy and fast text input.

최근에는 vr 기기의 효율성을 증가시키는 방안의 한 가지로 시각 추적 시스템이 부각되고 있다. vr 기기는 화면에 보여지는 graphic 정보를 처리하기 위해 기기의 크기를 축소시키는데 한계가 있다. 이러한 점에서 시선 추적시스템(eye tracking system)은 화면상에서 사용자의 시각 촛점 위치를 파악하여 그 주위의 해상도를 높게하고 나머지 영역은 해상도를 낮게하는 방법을 제공한다. 이렇게 함으로써 vr 기기의 그래픽 정보처리량은 화면 전체의 해상도를 높게하는 경우보다 급격히 줄어들어 기기의 크기를 작게할 수 있고, 소비되는 에너지의 감소로 효율성이 증대되는 효과를 가져오게 된다.Recently, visual tracking systems have been highlighted as a way to increase the efficiency of VR devices. VR devices have limitations in reducing the size of the device in order to process graphic information displayed on the screen. In this regard, the eye tracking system provides a method of determining the location of the user's visual focus on the screen, increasing the resolution around it, and lowering the resolution of the remaining areas. By doing this, the graphic information processing amount of the VR device is drastically reduced compared to the case where the resolution of the entire screen is increased, allowing the device to be smaller in size and increasing efficiency by reducing energy consumption.

따라서, 시선 추적시스템은 이 밖에도 커서를 제어할 수 있는 마우스시스템도 제공하여 vr 기기를 제어할 수 있는 방법을 제공하게 되는 것이다. 이러한 점에서 시선 추적시스템은 신체를 자유로이 움직일 수 없는 사람들에게 '안구마우스'라고 하는 커서 제어방법을 제공하여 가상키보드를 이용한 문자입력 방법의 일환으로 사용되고 있다. 도 43은 안구마우스를 위한 가상키보드를 보여주고 있는데, 사용 방법은 커서를 입력하고자 하는 키 위에 위치한 다음 일정한 시간이 경과하면 그 키가 입력되도록 하는 방법이다. 도 43의 가상키보드에서 커서는 현재 키 'O'에 놓여져 있고(43a) 경과한 시간을 나타내는 붉은색의 원(circle) 조각(pie)으로 표시된다. 시간 경과를 나타내는 파이가 완전한 원을 만들면 마우스의 키를 눌러주는 것과 동일한 효과를 내도록 하여 키입력이 이루어지게 되는 것이다.Therefore, the eye tracking system also provides a method for controlling VR devices by providing a mouse system that can control the cursor. In this regard, the eye tracking system is used as a text input method using a virtual keyboard by providing a cursor control method called 'eye mouse' to people who cannot move their bodies freely. Figure 43 shows a virtual keyboard for an eye mouse. The method of use is to place the cursor on the key to be input and then have the key input after a certain period of time. In the virtual keyboard of Figure 43, the cursor is currently placed on key 'O' (43a) and is displayed as a red circle piece (pie) indicating the elapsed time. When pi, which represents the passage of time, forms a complete circle, a key input is made, producing the same effect as pressing a mouse key.

하지만 안구마우스로 조작되는 도 43의 일반적인 qwerty 자판모양의 가상키보드는 적어도 0.5초 정도의 경과시간을 보내야 키 입력이 이루어져서 입력이 천천히 이루어지는 단점이 있다. 더욱이 커서가 한 곳에 오래 머무르는 경우 사용자가 의도하지 않은 키 입력이 이루어지므로 키입력이 이루어지지 않도록 하기 위해서는 하나의 키 위에 시선이 머물지 않도록 계속 움직이거나, 혹은 시선이 키가 아닌 특정한 위치에 머물러 눈동자를 움직이지 못하는 불편함도 야기한다. 즉 키 입력도 빠르지 못하고, 눈동자의 움직임도 자유롭지 못한 불편함을 겪게된다. However, the general qwerty keyboard-shaped virtual keyboard of Figure 43, which is operated with an eye mouse, has the disadvantage that key input is made slowly, as it requires an elapsed time of at least 0.5 seconds. Moreover, if the cursor stays in one place for a long time, key input may be made unintentionally by the user. To prevent key input from being made, keep moving the gaze so that it does not rest on a single key, or keep the gaze focused on a specific location other than the key and move the eyes. It also causes discomfort by not being able to move. In other words, you experience the inconvenience of not being able to input keys quickly and not being able to move your eyes freely.

이러한 단점과 불편함을 극복할 수 있는 방안을 제공하는 가상키보드가 도 42에 보여지는 본 실시예의 자판이다. 실제로는 실시예 45(도 38)에서 살펴본 자판과 키의 형태와 배열은 동일하고, 단지 도 38의 자판과 도 42의 자판의 차이점은 도 42에 보여지는 자판에는 키 배열 외곽의 경계(42c)가 주어진다는 점이다. 위의 단락에서 설명하였듯이 안구마우스를 사용하는 일반적인 자판(도 43)에 비해 도 42에 보여지는 자판에서 키 입력은 커서(42a - 공 모양으로 표시)가 붉은 색으로 표시된 중심키에서 움직여서 입력하고자 하는 키를 지나쳐서 다시 중심 키로 되돌아 오면 입력되도록 하는 것이다. 만약에 커서가 키 외곽 경계(42c)를 벗어나면 키입력은 무효화되며, 키 입력을 위해서는 커서가 중심키로 돌아와서 입력하고자 하는 키로 이동하고 중심키로 돌아와야 한다. 즉 커서가 키 외곽 영역을 벗어나는 경우 입력과 무관하므로 시선이 지정된 위치에 머무르지 않아도 되고, 자유로이 움직여도 입력과는 아무런 관련이 없어서 시선을 마음대로 움직일 수 있게 되는 것이다. 더욱이 키 외곽에 위치한 커서가 중심 키로 돌아오는 과정에서 키를 거치게 된다 하여도 이 때 지나치는 키에 대한 입력이 이루어지지 않으므로 사용자는 중심 키에서 시작하여 키 외곽을 벗어나지 않은 상태에서 중심 키로 돌아오기 직전에 마우스가 거치게 되는 키만을 확인하면 된다. 더군다나 안구마우스와 달리 커서가 키를 지나칠 때 키에 머무르는 정해진 시간을 지킬 필요가 없으므로 그 만큼 입력 속도가 빨라지는 효과를 가져오게 되는 것이다. The virtual keyboard that provides a way to overcome these shortcomings and inconveniences is the keyboard of this embodiment shown in FIG. 42. In reality, the shape and arrangement of the keyboard and keys seen in Example 45 (FIG. 38) are the same, and the only difference between the keyboard of FIG. 38 and the keyboard of FIG. 42 is that the keyboard shown in FIG. 42 has a border 42c outside the key arrangement. is given. As explained in the paragraph above, compared to the general keyboard (Figure 43) that uses an eye mouse, key input in the keyboard shown in Figure 42 is performed by moving the cursor (42a - shown in the shape of a ball) on the center key marked in red to enter the desired input. If you pass the key and return to the center key, it will be entered. If the cursor goes beyond the outer boundary of the key (42c), the key input is invalid, and in order to input the key, the cursor must return to the center key, move to the key to be input, and return to the center key. In other words, if the cursor goes beyond the area outside the key, it is unrelated to the input, so the gaze does not have to stay at the designated location, and even if it moves freely, it has nothing to do with the input, so you can move your gaze as you like. Moreover, even if the cursor located on the outside of the key passes through the key in the process of returning to the center key, no input is made for the key passed at this time, so the user starts from the center key and returns to the center key without leaving the outside of the key. You only need to check the keys that the mouse uses. Moreover, unlike an eye mouse, there is no need to maintain a set time for the cursor to stay on a key when it passes by, which has the effect of increasing the input speed accordingly.

이상에서 살펴 본 바와 같이 실시예 45와 본 실시예는 커서가 중심키에서 시작하여 문자가 지정된 키를 지나쳐서 중심키로 되돌아오면 지나친 키에 대한 입력이 이루어진다는 점에서 동일하다. 다만 실시예 45에서는 커서가 중심키로 돌아왔을 때 키 입력이 이루어지는데 이는 조이스틱이 원래 정지상태로 돌아왔을 때 키 입력이 이루어짐을 의미하는 것이다. 이에 반해 본 실시예에서 키 입력은 커서가 중심 키(42c)의 영역에 진입하면 키 입력이 이루어진다. 그러므로 안구마우스로 커서를 조작하는 경우에는 조이스틱과 달리 자동으로 중심 키의 중앙에 마우스 커서를 위치시킬 수 없으므로 키 입력의 시작 점은 중심 키의 중앙에 커서가 위치할 필요가 없이 대신에 중심 키의 영역 안에 위치하면 키 입력이 시작되는 것이다. As seen above, the 45th embodiment and the present embodiment are the same in that the cursor starts from the center key, passes the key to which the character is assigned, and when it returns to the center key, input is made for the key that was passed. However, in Example 45, key input is made when the cursor returns to the center key, which means that key input is made when the joystick returns to its original stationary state. In contrast, in this embodiment, a key input is made when the cursor enters the area of the center key 42c. Therefore, when operating the cursor with an eye mouse, unlike a joystick, the mouse cursor cannot be automatically positioned at the center of the center key. Therefore, the starting point of key input does not need to be located at the center of the center key, but instead is located at the center of the center key. When placed within the area, key input begins.

도 38에서 보여지는 자판의 경우 조이스틱으로 커서를 조작하기 때문에 중심키의 크기 혹은 그 기능은 단지 커서의 위치를 보여주기 위함이며 실제로 다른 기능(이를테면 메뉴 확장과 같은 문자 키 이외의 기능)을 수행하기 위해 배치된 것이다. 즉 조이스틱에 의해 키 입력이 이루어질 경우 조이스틱이 원래의 중심에 위치한 것은 기계적으로 판단이 되므로 중심 키가 존재하지 않아도 키 입력에 문제가 되지 않는다. 이에 반해 시선 추적에 의해 조작되는 안구마우스의 경우 중심 키가 없을 경우 시작점 영역을 지정할 수 없으므로 반드시 필요하고, 그 크기도 가능하면 크게 해야 한다. 이러한 이유에서 본 실시예의 핵심 구성은 문자 키를 중심 키의 주위에 배열하고 문자 키를 누르는 동작(안구 마우스의 경우 커서가 문자 키 위에 머무르는 시간으로 설정)을 중심 키에서 커서가 출발하여 입력하고자 하는 키를 거쳐서 중심 키로 되돌아 오면 입력이 이루어지도록 하는 것이다. 이를 위해 출발 영역(중심 키 영역)을 지정하는 것이 본 실시예의 구성이다. 이렇게 함으로서 안구마우스 사용자는 자판위에서 시선을 마음대로 움직일 수 있고, 문자입력을 의도하는 경우에는 시선을 중심 키에 맞추고 시작하면 된다. 이에 반해서 도 43에 보여지는 일반적인 자판의 경우 입력하고자 하는 키와 다른 키를 구분하기 위해 '클릭 동작'(눈 깜빡임) 혹은 '일정시간동안 키에 머무름' 동작을 수반해야하는 불편함이 수반되므로 '문자입력 시작 영역'을 지정하여 커서의 이동만으로 키입력이 이루어지도록 하는 것이 본 실시예의 핵심 구성이고 '문자입력 시작 영역'은 키 배열의 중심에 배치하는 것이 바람직하다. 그 이유는 모든 키에 동일한 거리를 유지할 수 있기 때문이며, '문자입력 시작 영역'으로 되돌아 올 때 다른 키를 지나칠 염려가 없기 때문이다. 그럼에도 경우에 따라서는 변형된 배열의 형태를 가질 수 있다. 도 42에서 문자키 외에 기능키('delete', 'menu' 키 등)은 문자 키 배열의 외곽에 위치하는데 이들 기능 키의 경우 커서가 중심 키에서 시작하여 이들 기능 키를 거쳐서 중심 키로 되돌아 올 경우 문자키를 거치게 되는데 이럴 경우 커서가 기능 키를 거친 후에 지나치게 되는 문자 키는 무시되는 것이다. 즉 중심 키로부터 멀리 떨어진 키가 입력의 우선권을 가지게 하여 동심원의 키 배열을 갖는 구조도 가능한 것이다.In the case of the keyboard shown in Figure 38, since the cursor is manipulated with a joystick, the size of the center key or its function is simply to show the position of the cursor and does not actually perform other functions (such as functions other than character keys, such as menu expansion). It was placed for. In other words, when key input is made using a joystick, it is mechanically determined that the joystick is located at its original center, so even if the center key does not exist, there is no problem with key input. On the other hand, in the case of an eye mouse operated by eye tracking, if there is no center key, the starting point area cannot be specified, so it is absolutely necessary, and its size must be made as large as possible. For this reason, the core configuration of this embodiment is to arrange the character keys around the central key and to press the character key (in the case of an eye mouse, set to the time the cursor stays on the character key) so that the cursor starts from the central key to indicate the desired input. When you pass through the keys and return to the central key, the input is made. For this purpose, the configuration of this embodiment is to designate a starting area (center key area). By doing this, eye mouse users can freely move their gaze on the keyboard, and if they intend to input text, they can start by focusing their gaze on the center key. On the other hand, in the case of the general keyboard shown in Figure 43, there is the inconvenience of having to perform a 'clicking action' (blinking eyes) or 'staying on the key for a certain period of time' action to distinguish the key to be input from other keys, so 'character The core configuration of this embodiment is to designate an 'input start area' so that key input can be made only by moving the cursor, and it is desirable to place the 'character input start area' at the center of the key arrangement. The reason is that the same distance can be maintained for all keys, and there is no need to worry about passing other keys when returning to the 'character input start area'. Nevertheless, in some cases, it may take the form of a modified arrangement. In Figure 42, in addition to the character keys, function keys ('delete', 'menu' keys, etc.) are located on the outside of the character key array. In the case of these function keys, when the cursor starts from the center key and returns to the center key after passing through these function keys, In this case, the character keys passed after the cursor passes through the function keys are ignored. In other words, it is possible to have a concentric key arrangement in which keys farther away from the center key have input priority.

본 발명의 문장예측 입력방법의 경우 키입력이 이루어지면 도 44에서 보여지둣이 예측문장과 예측단어가 각각 예측문장목록창(44a)과 예측단어목록창(44b)에 보여진다. 그리고 예측단어는 각각의 키 영역에도 표시되어 쉽게 선택할 수 있는 방법이 제공된다. 도 44에 보여지는 자판을 제어하는 기기장치에 따라 예측단어와 예측문장을 선택하는 방법을 달리할 수 있다. 예를 들면 도 44의 자판이 조이스틱과 연계되어 작동된다면, 커서(44f)의 움직임은 키 외곽 경계(44d)를 벗어나지 않는다. 조이스틱에 반해 도 44의 자판이 마우스와 연동되어 작동된다면 커서(44f)는 그 움직임에 제한이 없으므로 목록창에서 입력하고자 하는 예측단어 혹은 예측 문장을 선택(예측단어 혹은 예측 문장이 표시된 영역을 클릭)하여 입력할 수 있다. 실제로 도 44의 자판은 리모컨과 연계되어 사용되므로 리모컨이 자이로 센서(gyro sensor)를 장착하여 리모컨을 움직임에 따라 커서가 따라서 움직이도록 한 에어마우스(air-mouse)기능을 제공하거나, 터치패드와 같은 포인팅 장치를 장착하였을 경우 커서를 예측단어(문장)목록창으로 이동하여 원하는 예측단어(문장)을 선택(클릭)하여 입력하면 된다. 하지만 도 44의 자판이 조이스틱과 연계되어 작동되어 커서의 움직임이 키 외곽 경계를 벗어나지 못하는 경우 마우스 클릭에 의한 선택입력은 할 수 없으므로, 별도의 기능 키를 이용하거나 조이스틱의 버튼 기능을 이용하여 선택입력할 수 있다. 이와 같이 커서의 움직임이 키 외곽경계 안으로 제한된 조이스틱의 경우와 안구 마우스와 같이 마우스 클릭이 자유롭지 못한 장치를 위해서 예측단어(문장)을 키영역에 표시하여 예측단어(문장)을 선택하는 방법을 제공하는 내용이 본 실시예의 구성이다. In the case of the sentence prediction input method of the present invention, when a key input is made, the predicted sentence and predicted word as shown in FIG. 44 are displayed in the predicted sentence list window 44a and the predicted word list window 44b, respectively. Predicted words are also displayed in each key area, providing an easy way to select them. Depending on the device that controls the keyboard shown in FIG. 44, the method of selecting predicted words and predicted sentences may vary. For example, if the keyboard in FIG. 44 is operated in conjunction with a joystick, the movement of the cursor 44f does not deviate from the key outer boundary 44d. In contrast to the joystick, if the keyboard in Figure 44 is operated in conjunction with the mouse, the cursor 44f has no restrictions on its movement, so select the prediction word or sentence you want to enter in the list window (click the area where the prediction word or sentence is displayed). You can input it like this: In fact, the keyboard in Figure 44 is used in conjunction with a remote control, so the remote control is equipped with a gyro sensor to provide an air-mouse function that allows the cursor to move according to the movement of the remote control, or a touchpad-like keyboard. If a pointing device is installed, move the cursor to the prediction word (sentence) list window and select (click) the desired prediction word (sentence) and enter it. However, if the keyboard in Figure 44 is operated in conjunction with a joystick and the movement of the cursor does not exceed the outer boundary of the key, selection input by mouse click is not possible, so selection input is made using a separate function key or the button function of the joystick. can do. In the case of a joystick where the movement of the cursor is limited to the outer boundary of the key, and for devices such as an eye mouse where mouse clicks are not free, a method of selecting a predicted word (sentence) is provided by displaying the predicted word (sentence) in the key area. The content is the configuration of this embodiment.

[1] 예측단어 선택 - 조이스틱[1] Prediction word selection – joystick

예측단어는 단어예측목록창(44b)과 더불어 각 문자키에도 표시되어 손쉬운 선택입력이 가능하다. 조이스틱을 이용하여 키입력이 이루어질 경우 키입력은 커서를 키의 위치로 이동(조이스틱을 중심위치에서 키의 위치로 이동)시킨 후 중심 키 영역으로 되돌오면(조이스틱이 원래의 중심 위치로 회귀하면) 이루어진다. 조이스틱이 누름기능이 있는 경우에는 조이스틱을 키의 위치로 이동한 후 눌러주면 키 입력대신에 키에 표시된 예측단어가 선택된다. 만약에 조이스틱이 누름기능이 없다면 누름 스위치를 별도로 지정하여 누름스위치를 누른 상태에서 조이스틱을 키의 위치로 이동시켰다가 원래의 위치로 되돌아오면 키의 위치에 지정된 예측단어가 선택되도록 하면 조이스틱이 누름기능이 없더라도 누름스위치가 조이스틱의 누름기능을 담당하도록 하는 것이다. Predicted words are displayed on each letter key in addition to the word prediction list window 44b, allowing for easy selection and input. When key input is made using a joystick, the key input is performed by moving the cursor to the key position (moving the joystick from the center position to the key position) and then returning to the center key area (when the joystick returns to the original center position). It comes true. If the joystick has a push function, if you move the joystick to the position of the key and press it, the predicted word displayed on the key is selected instead of key input. If the joystick does not have a press function, designate a separate press switch, move the joystick to the position of the key while pressing the push switch, and when it returns to the original position, select the predicted word specified at the position of the key, and the joystick will function as a press function. Even if there is no button, the push switch is responsible for the pressing function of the joystick.

[2] 예측단어 선택 - 안구마우스[2] Prediction word selection - eye mouse

실시예 48에서 안구마우스를 위한 자판 구성을 설명하였는데, 이 경우 일반적인 마우스에 비해 안구마우스는 대체로 클릭동작이 눈깜빡임으로 이루어지므로 조이스틱의 누름기능을 눈깜빡임으로 대체하여 예측단어의 선택기능을 담당하도록 하면 된다. 하지만 눈깜빡임이 클릭동작을 담당하게 되면 클릭동작을 의도하지 않았음에도 생리적인 현상으로 눈을 깜빡일 경우 혼동을 가져오게 되는 단점이 있다. 그래서 이러한 마우스 클릭동작을 위한 눈 깜빡임 동작을 배제하고 예측단어(문장)를 선택하기 위해 키 외곽영역을 키입력 외곽경계(44d), 단어선택 외곽영역(44e)으로 세분한다. 이렇게 키 외곽영역을 세분하여, 커서의 움직임이 키입력 외곽경계(44d)을 벗어나 단어선택 외곽영역(44f)으로 이동한 다음 다시 중심 키 영역으로 되돌아오면 키입력대신에 커서가 지나친 키에 지정된 예측단어가 선택되도록 하는 방법이다. 도 44는 'I am a boy.'를 입력하기 위해 'boy'를 위한 키입력까지 마친 상태이다. 입력창(44g)에는 'I an a not'가 표시되어 있다. 'am' 대신에 'an'이 표시된 이유는 'am'보다 'an'의 사용 빈도수가 높아서 예측단어 중에서 'an'이 입력창에 표시되었고, 'boy'의 경우 'boy'보다 'not'의 사용빈도수가 높아서 'not'가 입력창에 표시되어 있다. 입력하고자 하는 'boy'를 선택하기 위해서는 커서(44f)를 중심 키영역에서 3번 키(44c)를 지나치고 단어선택 외곽영역(44f)으로 이동했다 다시 돌아오면 키입력 대신에 'not' 대신에 입력창에 'boy'가 선택입력된다. 도 45는 'boy'가 입력창에 선택입력된 상황을 보여준다.In Example 48, the keyboard configuration for an eye mouse was explained. In this case, compared to a general mouse, the eye mouse's clicking action is generally performed by blinking, so the pressing function of the joystick is replaced by blinking to take charge of the selection function of the predicted word. Just do it. However, if eye blinking is responsible for the clicking action, there is a disadvantage that it may cause confusion if the eye blinks due to a physiological phenomenon even if the clicking action is not intended. Therefore, in order to exclude the eye blinking movement for mouse clicking and select predicted words (sentences), the key outer area is subdivided into a key input outer boundary (44d) and a word selection outer region (44e). By dividing the key outer area in this way, when the cursor moves beyond the key input outer border 44d, moves to the word selection outer area 44f, and then returns to the central key area, the prediction specified for the key that the cursor passed instead of key input is performed. This is a way to ensure that words are selected. Figure 44 shows that the key input for 'boy' has been completed to input 'I am a boy.' ‘I an a not’ is displayed in the input window (44g). The reason why 'an' is displayed instead of 'am' is because 'an' is used more frequently than 'am', so 'an' is displayed in the input window among the predicted words, and in the case of 'boy', 'not' is better than 'boy'. Due to the high frequency of use, 'not' is displayed in the input window. To select the 'boy' you want to input, move the cursor (44f) from the central key area past the number 3 key (44c) to the word selection outer area (44f). When you return, input 'not' instead of key input. 'boy' is selected and entered in the window. Figure 45 shows a situation where 'boy' is selected and entered into the input window.

[3] 예측문장 선택 - 조이스틱[3] Predictive sentence selection - joystick

도 46은 본 발명의 문장예측입력방법에 따라 'I am a businessman.'을 입력하기 위해 마지막 단어인 'businessman'의 첫 글자인 'b'까지 키입력이 이루어진 상태이다. 예측문장목록창에 'I am a boy.', 'I am a businessman.', 'I am a banker.' 3개의 예측문장이 표시되어 있다. 조이스틱의 경우 커서가 키 외곽영역 밖으로 이동할 수 없어서 기능키인 도 46의 'sentence' 키능 키(46a)를 눌러주려면 별도의 물리적 키에 'sentence' 기능을 지정해야 하고, 이 물리적 'sentence'키를 눌러주면 키보드 상의 'sentence' 기능키(46a)를 클릭하는 작동을 하게 되어 도 47에 보여지는 바와 같이 각각의 문자키에 예측문장이 표시되어 선택/입력이 가능하여 진다. 이렇게 예측문장이 키에 표시되면 입력하고자 하는 예측문장이 표시된 키(도 46에서 (II)로 표시된 키) 방향으로 조이스틱을 움직여서 커서를 키 (II)로 이동시킨 다음 원래의 중심 키로 되돌아와서 'I am a businessman.'의 입력이 이루어진다. 도 47은 'I am a businessman.'이 출력창에 입력된 결과를 보여주고 있다.Figure 46 shows the key input up to 'b', the first letter of the last word 'businessman', in order to input 'I am a businessman.' according to the sentence prediction input method of the present invention. 'I am a boy.', 'I am a businessman.', 'I am a banker.' Three predicted sentences are displayed. In the case of a joystick, the cursor cannot move outside the key area, so in order to press the 'sentence' key function key (46a) in Figure 46, which is a function key, the 'sentence' function must be assigned to a separate physical key, and this physical 'sentence' key must be When pressed, the 'sentence' function key 46a on the keyboard is clicked, and as shown in Figure 47, a predictive sentence is displayed on each letter key, allowing selection/input. When the prediction sentence is displayed on the key, move the joystick in the direction of the key (the key marked (II) in Figure 46) showing the prediction sentence you want to input, move the cursor to key (II), then return to the original center key and press 'I The input 'am a businessman.' is made. Figure 47 shows the result of 'I am a businessman.' being entered into the output window.

만약에 실시예 45에서 살펴 본 바와 같이 조이스틱 2개가 자판에 연계되어 동작하고, 도 38에 보여지는 바와 같이 커서를 두개를 이용하는 경우 하나의 조이스틱은 본 실시예 [1]항목에서와 같은 방법으로 예측단어선택에 이용되고, 다른 하나의 조이스틱은 본 실시예 [1]항목에서와 같은 방식으로 예측문장선택에 이용하여 예측문장을 별도의 기능키를 이용하지 않고도 쉽게 선택/입력할 수 있게 된다. 예측문자는 선택입력이 입력창(47b - 현재 키입력이 진행되는 상황을 보여주는 창)에 표시되는 반면 예측문장은 선택/입력이 이루어지면 입력창(47b)이 아닌 출력창(47a)에 입력되어 최종적인 문자입력이 이루어지게 된다.If, as seen in Example 45, two joysticks operate in conjunction with the keyboard and two cursors are used as shown in FIG. 38, one joystick is predicted in the same way as in item [1] of this embodiment. It is used to select words, and the other joystick is used to select predicted sentences in the same way as in item [1] of this embodiment, so that predicted sentences can be easily selected/entered without using separate function keys. Predictive characters are displayed in the input window (47b - a window that shows the current key input status) when selection is made, while predictive sentences are entered in the output window (47a) rather than the input window (47b) when selection/input is made. The final text input is performed.

[4] 예측문장 선택 - 안구 마우스[4] Predictive sentence selection - eye mouse

안구 마우스를 이용하여 예측 문장을 선택하는 방법은 조이스틱을 이용한 방법과 동일하다. 다만 예측 문장을 키 영역에 표시하기 위해 도 46의 'sentence' 기능키를 눌러주는 방법에 있어서 차이가 있을 뿐이다. 즉 조이스틱 방식에서는 별도의 하드웨어 'sentence' 기능키를 눌러주어서 자판상의 'sentence'키(46a)를 클릭하는 동작을 수행함에 비해 안구 마우스를 이용할 경우에는 도 44와 도 46에 보여지는 'sentence' 기능키로 커서를 움직인 후 중심 키 영역을 돌아오면 도 47의 예측 문장들이 키 영역에 표시되어 선택/입력할 수 있게 된다. 이 상태에서 커서를 예측 문장 'I am a businessman.'이 표시된 키 (II)로 이동시킨 후 중심 키 영역으로 되돌아오면 'I am a businessman.'이 출력창에 입력되는 것이다.The method of selecting a predicted sentence using the eye mouse is the same as the method using the joystick. However, there is only a difference in the method of pressing the 'sentence' function key in Figure 46 to display the predicted sentence in the key area. That is, in the joystick method, the action of clicking the 'sentence' key (46a) on the keyboard is performed by pressing a separate hardware 'sentence' function key, whereas when using an eye mouse, the 'sentence' function shown in Figures 44 and 46 is performed. When you move the cursor with a key and return to the central key area, the predicted sentences in Figure 47 are displayed in the key area and can be selected/entered. In this state, if you move the cursor to the key (II) displaying the predicted sentence 'I am a businessman.' and then return to the central key area, 'I am a businessman.' will be entered in the output window.

실시예 49까지 살펴 본 바와 같이 본 발명의 문장예측입력방식을 이용한 문자입력방법은 리모컨과 안구마우스와 같이 손을 보지 못하거나, 마우스 커서의 운용이 불편한 경우에 손쉽고 빠르게 문자입력을 이룰 수 있는 방법을 제공하고 있다. 이러한 특장점으로 본 발명의 입력방법은 vr, ar, xr 기기의 문자입력을 원활히 수행할 수 있게 만든다. As discussed up to Example 49, the text input method using the sentence prediction input method of the present invention is a method of easily and quickly entering text in cases where the user cannot see his or her hand or is inconvenient to operate the mouse cursor, such as with a remote control or eye mouse. is providing. With these features and advantages, the input method of the present invention enables smooth character input on VR, AR, and XR devices.

실시예 49 [1]과 [2]에서 본 발명의 문장예측입력 방법에서 문장을 구성하는 단어를 키입력 과정 중에 예측단어목록 중에서 선택하는 방법을 살펴 보았다. 이 번 실시예에서는 문장입력을 위한 키입력이 모두 이루어진 상태에서 단어를 선택/입력하는 방법을 설명한다. Example 49 In [1] and [2], we looked at a method of selecting words constituting a sentence from a list of predicted words during the key input process in the sentence prediction input method of the present invention. In this embodiment, a method of selecting/entering a word will be explained when all key inputs for sentence input have been made.

도 45는 'I am a boy.'를 입력하기 위해 키입력이 마친 상태이다. 이 경우 데이터베이스에서 추출된 예측단어는 'am'의 경우 'an'이 추출되어 입력창에 보여지고, 'boy'의 경우 'not'가 추출되어 입력창에 보여진 상태이다. 실시예 49에서 키입력 중에 원하는 단어를 예측단어목록 중에서 선택할 수도 있지만, 본 실시예에서와 같이 문장입력을 위한 키입력을 모두 마친 상태에서 원하는 단어를 선택할 수도 있다. 이와 같이 문장입력을 위한 키입력이 모두 마친 상태에서 도 45에 보여지는 'voca'키(45a)를 눌러주면(눌러주는 방법은 실시예 49에서 설명한 도 46의 'sentence'키(46a)를 눌러주는 방법과 동일) 문장단어 수정모드로 전환되고 도 50에 보여지는 바와 같이 입력창(49a)에 보여지는 문장의 구성 단어들이 각 키에 배열된다. 입력창에 보여지는 단어 중에 두 번째 단어 'an'은 'am'으로 변경되어야 하고, 네 번째 단어인 'not'는 'boy'로 변경되어야 한다. 이들 단어를 변경하는 방법을 두 번째 단어인 'an'을 'am'을 변경하는 과정이 다음과 같다. Figure 45 shows the state in which key input has been completed to input 'I am a boy.' In this case, the predicted word extracted from the database is 'an' in the case of 'am' and displayed in the input window, and 'not' in the case of 'boy' is extracted and displayed in the input window. In Example 49, the desired word may be selected from the predicted word list during key input, but as in the present embodiment, the desired word may be selected after all key input for sentence input has been completed. In this way, when all key inputs for sentence input are completed, pressing the 'voca' key 45a shown in Figure 45 (the pressing method is pressing the 'sentence' key 46a in Figure 46 described in Example 49) (Same as the method of giving), the mode is switched to sentence word editing mode, and as shown in FIG. 50, the constituent words of the sentence shown in the input window 49a are arranged on each key. Among the words shown in the input window, the second word 'an' must be changed to 'am', and the fourth word 'not' must be changed to 'boy'. How to change these words, the process of changing the second word 'an' to 'am' is as follows.

도 49에서 'an'이 지정된 키 (II)를 선택하면 도 50과 같이 문장의 두 번째 단어인 'am'에 해당하는 예측된 단어 목록이 키 (I) ~ (VI)에 배치되는 예측단어 선택모드로 변경된다. 이와 같이 예측단어들이 배열된 예측단어 선택모드에서 'am'에 해당하는 키 (II)를 선택하면 입력창의 'an'이 'am'으로 변경되고 각 키에는 다시 문장을 구성하는 단어들이 배열되는 문장단어 수정모드로 회귀하여 도 51과 같이 된다. 예측단어 선택모드에서 문장단어를 변경하기 전 문장단어 수정모드인 도 49에서는 키 (II)에 'an'이 지정되어 있었는데 예측단어 선택모드에서 예측단어를 변경한 결과 도 51에서는 키 (II)에 'am'이 지정된 것을 확인할 수 있다. In Figure 49, when key (II) designated with 'an' is selected, the predicted word list corresponding to 'am', the second word of the sentence, is placed on keys (I) to (VI), as shown in Figure 50. Predicted word selection changes to mode. If you select the key (II) corresponding to 'am' in the predicted word selection mode where the predicted words are arranged like this, 'an' in the input window changes to 'am' and each key is a sentence in which the words that make up the sentence are arranged again. It returns to the word editing mode as shown in Figure 51. Before changing the sentence word in the prediction word selection mode, 'an' was assigned to the key (II) in Figure 49, which is the sentence word modification mode, but as a result of changing the prediction word in the prediction word selection mode, in Figure 51, the key (II) was You can see that 'am' is specified.

예측단어 선택모드 상황인 도 50에서 'am'에 해당하는 예측단어의 숫자가 4개 밖에 없으므로 키 (V)와 키 (VI)는 비어있다. 만약에 예측단어가 6개보다 많으면 'next'라는 문구가 표시되어 있는 키 (VIII)를 선택하여 6개보다 많은 나머지 예측단어를 키 (I)~(VI)에 차례대로 배치하여 선택할 수 있게 된다. In Figure 50, which is the predicted word selection mode situation, there are only four predicted words corresponding to 'am', so the key (V) and key (VI) are empty. If there are more than 6 predicted words, you can select the key (VIII) marked with the word 'next' and place the remaining predicted words that are more than 6 in order on keys (I) to (VI). .

도 51에 보여지는 문장단어 수정모드에서 아직 'boy'에 해당하는 예측단어가 'not'이므로 이것도 'an'을 'am'로 변경하는 것과 마찬가지 방법으로 진행하면 된다. 즉 도 51에서 'not'가 표시된 키 (IV)를 선택하여 예측단어 선택모드로 전환한 후 'boy'에 해당하는 예측단어들이 각각의 키에 표시된 상태에서 'boy'가 표시된 키를 선택하면 도 52에 보여지는 바와 같이 입력창에 완성된 문장 'I am a boy'를 얻게 된다. In the sentence word editing mode shown in Figure 51, the predicted word corresponding to 'boy' is still 'not', so this can be done in the same way as changing 'an' to 'am'. That is, after switching to the predicted word selection mode by selecting the key (IV) marked 'not' in Figure 51, and selecting the key marked 'boy' while the predicted words corresponding to 'boy' are displayed on each key, As shown in Figure 52, the completed sentence 'I am a boy' is obtained in the input window.

<사전적 데이터베이스에 없는 단어 입력><Enter words not in the dictionary database>

본 실시예에서는 입력하고 하는 단어가 예측목록에 없는 경우 단어를 구성하는 철자를 입력하여 단어를 입력하는 방법을 설명한다. 본 발명의 구성이 되는 단어 예측입력방법(disambiguation input method)는 사전적인 단어들을 데이터베이스에 수록하여 키입력에 따른 예측단어를 추출하는데 실제 사전에 등록되지 않은 단어들은 일반적인 키보드처럼 한 글자씩 입력하여 완성해야 된다. 이처럼 사전적 데이터베이스에 등록되어 있지 않은 단어를 입력하는 방법을 도 50을 예를 들어 설명한다. 도 50은 실시예 50에서 설명한 바와 같이 'am'에 해당하는 예측단어가 키에 배열되어 있는 상태이다. 만약에 입력하고자 하는 단어가 'am'이 아니고 'fn'이라고 하면 예측단어 중에 없으므로 'fn'을 입력하기 위해서는 도 50에 보이는 키 (VII)('<rev>'로 표시되어 있는데, 이는 예측단어를 revise(수정/보완)한다는 의미한다)를 선택하여 'fn'에 해당하는 철자 'f'와 'n'을 '철자입력모드'로 변경된다. 철자입력모드로 변경된 상태가 도 53에 보여진다. In this embodiment, a method of inputting a word by entering the letters that make up the word will be explained when the word to be input is not in the prediction list. The word prediction input method (disambiguation input method), which constitutes the present invention, records dictionary words in a database and extracts predicted words according to key input. Words that are not actually registered in the dictionary are completed by entering one letter at a time like a regular keyboard. It has to be done. The method of entering a word that is not registered in the dictionary database will be explained using FIG. 50 as an example. Figure 50 shows a state in which the predicted word corresponding to 'am' is arranged in the key, as described in Example 50. If the word you want to input is not 'am' but 'fn', it is not among the predicted words, so to input 'fn', key (VII) shown in Figure 50 (marked as '<rev>', which is a predicted word) By selecting revise (meaning to revise/complement), the letters 'f' and 'n' corresponding to 'fn' are changed to 'spelling input mode'. The state changed to spelling input mode is shown in Figure 53.

철자입력모드로 변경되면 키에는 예측단어나 예측문장 대신에 철자가 지정되어 일반키보드처럼 한 글자씩 입력할 수 있게 된다. 즉 도 53에는 'am'의 첫 글자인 'a'를 입력하기 키입력과정에서 눌러준 키에 지정된 철자 'a, s, d, f'가 키 (VII), (II), (IV), (VI)에 지정되어 있고, 키 (V)에는 숫자를 입력할 수 있는 숫자가 지정되어 있다. 문자와 숫자에 더불어서 기호도 입력할 수 있는데 만약 입력하고자 하는 단어에 기호가 포함되어 있다면 키 (III)을 선택하여 기호입력모드로 전환하여 기호도 문자 혹은 숫자처럼 입력할 수 있다. 도 53은 기호입력모드로 변경된 자판의 모습을 보여주고 있다. 기호입력모드에서 기호의 입력이 끝나면 키 (VII)('<Back>'으로 표시되어 철자입력모드로 전환됨을 의미한다.)를 선택하여 도 52에 보여지는 철자입력모드로 회귀하여 철자입력을 마무리 하게 된다. 따라서 도 52에서 입력하고자 하는 단어가 'fn'이므로 'fn'의 첫 글자인 'f'가 지정된 키 (VI)를 선택하면 다음 철자인 'n'을 입력할 수 있도록 도 55에 보이는 바와 같이 문자 'b, n, m'이 키 (II), (IV), (V)에 지정되고, 숫자는 키 (V)에 '5'가 지정된다. 이 상태에서 'n'이 지정된 키 (V)를 선택하면 문자입력이 마무리되어 도 56에 보이는 바와 같이 입력창에 'fn'이 'am' 대신에 표시된 것을 볼 수 있다. 그리고 'fn'에 기호를 추가입력하고자 하면 키 (VII)('End'가 지정된 것은 철자입력모드를 종료한다는 의미이다.)를 선택하여 기호를 추가할 수 있고, 'End'가 표시된 키 (IV)를 선택하면 철자입력모드를 종료한다. 그리고 철자입력모드를 종료함과 동시에 입력된 'fn'을 사전적 데이터베이스에 등록하여 이후에는 'fn'도 예측단어로 추출되어 예측단어목록에서 선택/입력할 수 있게 되는 것이다. 철자입력모드에서 기호입력에 있어서 특징은 철자의 앞에 혹은 뒤에 기호를 입력할 수 있다는 점이고 심지어 연속으로 기호를 입력할 수 있어서 일반적인 키보드에 준하는 문자, 숫자, 기호입력의 완성을 가져오게 된다. When changing to spell input mode, letters are assigned to the keys instead of predicted words or sentences, allowing you to input one letter at a time like a regular keyboard. That is, in Figure 53, the letters 'a, s, d, f' assigned to the keys pressed during the key input process to input 'a', the first letter of 'am', are displayed on keys (VII), (II), (IV), It is specified in (VI), and a number is assigned to the key (V) for entering numbers. In addition to letters and numbers, you can also input symbols. If the word you want to input includes symbols, select key (III) to switch to symbol input mode and enter symbols like letters or numbers. Figure 53 shows the keyboard changed to symbol input mode. After completing the input of the symbol in the symbol input mode, select key (VII) (displayed as '<Back>', which means switching to the spelling input mode) to return to the spelling input mode shown in Figure 52 and complete the spelling input. I do it. Therefore, since the word to be input in Figure 52 is 'fn', if you select the key (VI) designated with 'f', the first letter of 'fn', the letter as shown in Figure 55 is entered so that you can input the next letter 'n'. 'b, n, m' are assigned to keys (II), (IV), and (V), and the number '5' is assigned to key (V). In this state, if the key (V) designated with 'n' is selected, character input is completed, and 'fn' can be seen displayed in the input window instead of 'am', as shown in Figure 56. And if you want to add a symbol to 'fn', you can add a symbol by selecting key (VII) (Designating 'End' means ending the spelling input mode.), and pressing the key marked 'End' (IV ) to exit the spelling input mode. And at the same time as terminating the spelling input mode, the entered 'fn' is registered in the dictionary database, and later 'fn' is also extracted as a predicted word and can be selected/entered from the predicted word list. A feature of symbol input in spell input mode is that symbols can be entered before or after letters, and symbols can even be entered continuously, completing the input of letters, numbers, and symbols equivalent to a general keyboard.

<문장 구성하는 단어에 기호를 추가하는 방법><How to add symbols to words that make up sentences>

도 38로 표시되는 문장예측입력방법을 위한 자판에서 기호가 보이지 않으므로 기호는 별도의 방법으로 입력해야 된다. 기호입력을 키입력 과정에 진행하는 것은 문자입력과 기호입력을 위한 모드 변경으로 인해 입력의 효율을 떨어뜨리게 되므로 기호입력은 문장입력을 위한 키입력이 모두 마무리된 다음에 진행되도록 하는 것이 본 실시예의 구성이다. 실제로 기호는 단어의 의미를 보조하는 기능으로 단어의 앞뒤에 놓이므로 단어의 입력이 이루어지기 전이나 단어의 키입력이 이루어진 후에 하는 것이 일반적이기 때문이다. 간혹 단어 내부에 기호가 내재되는 경우가 있는데 이러한 기호를 포함하는 단어의 경우 실시예 51과 같이 진행하며, 단어내에 기호가 포함되지 않는 경우는 본 실시예의 방법에 따라 기호를 입력하면 되는 것이다. Since the symbols are not visible on the keyboard for the sentence prediction input method shown in Figure 38, the symbols must be entered using a separate method. Proceeding with symbol input during the key input process reduces input efficiency due to changing the mode for character input and symbol input, so in this embodiment, symbol input is performed after all key input for sentence input is completed. It is a composition. In reality, symbols are placed before and after words as a function to assist the meaning of the word, so it is common to use them before the word is entered or after the word is keyed. Sometimes a symbol is embedded within a word. In the case of a word containing such a symbol, the process proceeds as in Example 51. If the symbol is not included in the word, the symbol can be entered according to the method of this embodiment.

실시예 51에서 단어내에 기호를 포함하는 경우에 기호입력은 사전적 데이터베이스에 등록되지 않은 단어를 입력하기 위한 철자입력과정에서 이루어지는 과정을 설명하였다. 이에 반해 본 실시예는 단어입력을 위한 키입력이 마무리 된 상태에서 단어의 앞뒤에 기호를 입력하는 과정이다. 이미 실시예 49에서 보여준 'I am a boy.'의 입력과정에서와 같이 단어를 위한 키입력이 마무리된 상태에서 'voca' 기능키(49a)를 선택하면 도 49에서와 같이 문장을 구성하는 단어(정확히는 문장을 구성하는 단어에 해당하는 추천 단어)들이 키 (I)~(VI)에 표시된다. 이 상태에서 키 (I)~(VI)를 선택하면 단어를 수정하는 단계로 진입하게 되는데 이는 문장을 구성하는 단어의 수정모드로서 이미 각 단어를 예측단어목록 중의 다른 단어로 변경하는 과정을 실시예 50에서 살펴보았다. In Example 51, when a symbol is included in a word, the symbol input process is explained in the spelling input process to input a word that is not registered in the dictionary database. In contrast, this embodiment is a process of entering symbols before and after the word after the key input for word input has been completed. As in the input process of 'I am a boy.' already shown in Example 49, when the 'voca' function key (49a) is selected when the key input for the word is completed, the words that make up the sentence as shown in Figure 49 (To be exact, recommended words that correspond to the words that make up the sentence) are displayed in keys (I) to (VI). In this state, if you select keys (I) to (VI), you enter the word modification stage. This is a modification mode for the words that make up the sentence, and the process of changing each word to another word in the predicted word list is an example. We looked at it in 50.

본 실시예에서는 도 52에 보여지는 상황('I am a boy'가 에서 '<Sym>'이 지정된 키 (VII)를 선택하여 기호입력모드로 전환하여 문장을 구성하는 단어의 앞뒤에 기호를 입력하는 과정을 설명하고자 한다. 도 52의 키 (VII)를 선택하면 이 키에 지정된 문구 '<Sym>'가 활성화 상태가 되고 이 상태에서 키 (VII)를 한 번 더 선택하면 비활성화되어 기호입력모드로의 전환이 이루어진다. 이 기호 기능키의 활성화상태는 배경색을 달리하거나 '<Sym+>'와 같이 문구를 수정하여 상태의 변화를 표시하여 사용자가 활성화 상태를 인지할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 즉 도 57에 보이는 바와 같이 기호기능키가 활성화된 상태에서 문장을 구성하는 단어가 지정된 키 (I)~(VI)를 선택하면 도 58에 보이는 같이 기호입력모드로 진입하여 기호를 입력할 수 있게된다. 도 58은 기호입력모드상태인 도 57에서 키 (I)을 선택하여 문장의 첫 단어인 'I'의 앞뒤에 기호를 입력할 수 있게 된 상태이다. 도 58에서 키 (II)는 기호입력이 단어의 왼쪽(앞쪽)에 이루어짐을 표시하고 있다. 만약 이 상태에서 키 (I)을 선택하면 기호 [']가 단어 'I'의 앞쪽에 입력이 이루어진다. 도 59는 [']가 'I' 앞쪽에 입력된 상태를 보여준다. 이 상태에서 커서를 키입력 외곽경계(42b)을 지나치고 다시 중심키로 되돌아오면 도 60에 보이는 바와 같이 기호입력모드를 벗어나 문장단어 수정모드로 복귀한다. 이 상태에서 'boy' 뒤에 [.]와 [']를 입력하기 위해 '<Sym>'이 지정된 키 (VII)를 선택하여 기호입력모드로 전환한 다음 기호 왼쪽 입력모드를 오른쪽 입력모드로 전환하기 위해 문구 '<--'가 지정된 상태의 키 (VII)를 선택하면 문구가 '-->'로 변경되면서 오른쪽 입력모드로 변환된다. 도 60이 오른쪽 입력모드로 변환된 상태를 보여주고 있다. 이 상태에서 마침표 기호인 [.]를 입력하기 위해 키 (VI)을 선택하고 이어서 키 (I)을 선택하면 'I am a boy.'가 완성된다. 이렇게 기호입력이 마무리되고 커서를 키입력 외곽경계을 벗어났다 다시 중심키 영역으로 되돌아오면 도 62에 보이는 바와 같이 문장단어 수정모드로 전환되어 입력을 마무리하게 된다. 이상은 안구마우스와 연계되어 문장예측입력이 이루어지는 경우를 설명하였다. 만약에 문장예측입력이 조이스틱과 연계되어 이루어지는 경우 안구마우스와 동일하고 단지 기호입력모드에서 문장단어 수정모드로 전환하는 과정에서 커서가 키입력 외곽경계을 벗어날 필요가 없이 커서가 중심키영역에 위치한 상태에서 조이스틱을 눌러주면 된다. 즉 조이스틱은 커서의 움직임이 키입력 외곽경계 내에서만 그 움직임이 제한되어 모드변환을 커서의 움직으로 수행할 수 없지만 대신에 누름스위치기능을 가지므로 누름상태를 이용하여 모드전환을 수행할 수 있게 된다. 따라서, 조이스틱와 안구마우스 모두 연계하여 본 발명의 문장예측입력 방법이 도 42도 대표되는 9개의 키를 갖는 자판으로 수행할 수 있게 된다. 조이스틱의 경우 누름기능이 없는 경우 실시예 49[3]의 sentence 기능키와 마찬가지로 누름기능을 담당할 물리적 버튼을 지정하여 그 기능을 담당하도록 하면 된다. In this embodiment, in the situation shown in Figure 52 ('I am a boy'), select the key (VII) to which '<Sym>' is designated in and switch to symbol input mode to enter symbols before and after the words that make up the sentence. I would like to explain the process. When the key (VII) in Figure 52 is selected, the phrase '<Sym>' assigned to this key is activated, and if the key (VII) is selected once more in this state, it is deactivated and enters symbol input mode. It is desirable to display the change in status by changing the background color or modifying the text such as '<Sym+>' so that the user can recognize the activation status. As shown in Figure 57, when the symbol function key is activated and the keys (I) to (VI) designated with the words that make up the sentence are selected, the symbol input mode can be entered as shown in Figure 58 and the symbol can be input. In Figure 58, the key (I) in Figure 57, which is in the symbol input mode, can be selected to input symbols before and after the first word of the sentence, 'I'. If the key (I) is selected in this state, the symbol ['] is entered in front of the word 'I'. ' It shows the input state at the front. If the cursor passes the key input outer boundary 42b and returns to the center key, it exits the symbol input mode and returns to the sentence word editing mode. To enter [.] and ['] after 'boy', select the key (VII) to which '<Sym>' is assigned to switch to symbol input mode, and then enter the phrase 'to switch the left input mode of the symbol to the right input mode. When the key (VII) with <--' specified is selected, the text is changed to '-->' and Figure 60 shows the state converted to the right input mode. To enter the period symbol [.], select key (VI) and then select key (I) to complete 'I am a boy.' When the symbol input is completed in this way and the cursor moves beyond the outer boundary of the key input and returns to the central key area, it switches to the sentence word correction mode and completes the input, as shown in FIG. 62. The above has explained the case where sentence prediction input is performed in connection with the eye mouse. If sentence prediction input is performed in conjunction with a joystick, it is the same as an eye mouse, and only in the process of switching from symbol input mode to sentence word editing mode, the cursor does not need to leave the outer boundary of the key input, with the cursor located in the center key area. Just press the joystick. In other words, the joystick cannot perform mode conversion by moving the cursor because the movement of the cursor is limited only within the outer boundary of the key input, but instead, it has a push switch function, so mode conversion can be performed using the pressed state. . Therefore, by linking both the joystick and the eye mouse, the sentence prediction input method of the present invention can be performed with a keyboard having nine keys, as shown in Figure 42. In the case of a joystick, if there is no push function, just like the sentence function key in Example 49 [3], a physical button to handle the push function can be designated to take charge of that function.

<영어 단어의 대문자/소문자 변환><Conversion of uppercase/lowercase letters of English words>

본 발명의 문장예측입력방법에는 영어 자판에 있는 대문자/소문자 변환키가 없다. 따라서 본 실시예는 대문자와 소문자를 변환하는 방법을 제공한다. 본 발명에서 대문자/소문자는 키입력할 때 구분되어지지 않으므로 입력하고자 하는 단어의 대문자/소문자 변환은 키입력 이루진 후에 이루어진다. 이 방법을 안구 마우스와 연계되어 문장예측입력방법에 적용하면 다음과 같다. The sentence prediction input method of the present invention does not have an uppercase/lowercase conversion key found on an English keyboard. Therefore, this embodiment provides a method for converting uppercase and lowercase letters. In the present invention, uppercase and lowercase letters are not distinguished when keying, so the uppercase/lowercase conversion of the word to be input is performed after keying. If this method is applied to the sentence prediction input method in conjunction with the eye mouse, it is as follows.

도 57에 보여지는 바와 같이 문장단어 수정모드에서 기호입력모드로 전환되지 않은 상태에서 커서가 대문자로 전환하고자 하는 단어('am')가 지정된 키를 지나치고 키입력 외곽경계를 지나치고 중심 키영역으로 되돌아오면 단어의 첫글자가 대문자화('Am' - 도 63) 된다.(일반 자판의 'shift'키의 기능 수행), 첫글자가 대문자화 된 상태에서 커서가 단어가 지정된 키를 지나치고 키입력 외곽경계를 지나치고 중심 키영역으로 되돌아오면 이 키에 지정된 단어의 모든 철자가 대문자화('AM' - 도 64)된다.(일반 자판의 'Caps'키 기능 수행), 그리고 커서가 모든 단어가 대문자화 된 지정된 키를 지나치고 키입력 외곽경계를 지나치고 중심 키영역으로 되돌아오면 다시 모든 철자가 소문자화('am' - 도 64) 되도록 하는 것이다. As shown in Figure 57, in a state where the word to be converted to uppercase ('am') is not switched from the sentence word editing mode to the symbol input mode, the cursor passes the designated key, passes the key input outer border, and returns to the center key area. When it comes, the first letter of the word is capitalized ('Am' - Figure 63). (Performs the function of the 'Shift' key on a regular keyboard). With the first letter capitalized, the cursor passes the key where the word is designated and goes outside the key input. When you pass the border and return to the central key area, all letters of the word assigned to this key will be capitalized ('AM' - Figure 64) (performing the 'Caps' key function on a regular keyboard), and all words will be capitalized when the cursor moves. If you pass the designated key, pass the outer border of the key input, and return to the central key area, all letters are lowercase again ('am' - Figure 64).

위의 대문자/소문자 전환 방법이 조이스틱과 연계되어 문장예측입력방법이 수행될 경우 안구마우스의 경우에 커서가 키입력 외곽경계를 지나치고 중심 키영역으로 되돌아오는 것을 조이스틱의 누름기능으로 대체하는 것이다. 만약에 조이스틱이 누름기능이 없을 경우 별도의 물리적 버튼을 이용하여 누름기능을 담당하도록 하여 대문자/소문자 전환기능을 담당하도록 하면 된다. When the above uppercase/lowercase switching method is linked to a joystick and the sentence prediction input method is performed, in the case of an eye mouse, the cursor passes the outer border of the key input and returns to the center key area, which is replaced by the joystick's press function. If the joystick does not have a pressing function, a separate physical button can be used to perform the pressing function and the uppercase/lowercase switching function can be used.

실시예 53까지 살펴본 바와 같이 본 발명의 문장예측입력방법은 소형의 기기로서 입력의 편리성을 도모함에 있어 가져오는 장점은 다가오는 VR 시대의 입력시스템으로서 사용자가 불편함없이 소통하는데 크게 기여할 것이다. As discussed up to Example 53, the advantage of the sentence prediction input method of the present invention in promoting convenience of input as a small device will greatly contribute to enabling users to communicate without inconvenience as an input system in the coming VR era.

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.In the word prediction input method, where a number of letters are assigned to one key, and these keys are pressed to extract and input words made from a combination of the letters assigned to these keys according to the key input sequence, not only letters but also symbols are used as letters. An input system that implements a predictive input method that assigns multiple symbols to one key and extracts not only words but also phrases and sentences containing the symbols specified in the key by pressing the key only once without distinguishing between these symbols. 청구항 1에 있어서, 문구예측입력방법으로 입력되는 기호 중에 공백문자(space)도 포함하는 문구예측입력방법을 구현한 입력시스템.claim In 1, an input system that implements a phrase prediction input method that includes blank characters (space) 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, if 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 is performed for the remainder except for the ambiguous key input corresponding to symbols and space 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, an input system that implements a method of extracting the sentence as a predicted sentence from the database and allowing selection/input even if only a part of each word constituting the sentence to be entered is entered when entering an ambiguous key for sentence input.
청구항 1에서 기호를 하나의 키에 지정하여 문자와 기호를 구분하여 제한된 키를 갖는 입력기기를 위한 예측 입력시스템
In claim 1, a predictive input system for an input device with limited keys by distinguishing between letters and symbols by assigning a symbol to one key.
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 meaning of 'space' is a predictive input system that distinguishes between 'sentence-space', which distinguishes words in a sentence, and 'search-space', which distinguishes search words or clauses 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 that has a key arrangement that allows input at once without using expansion keys by switching between the 'space' key and 'symbol' key arranged on the keyboard depending on the input environment.
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 that utilizes a word prediction input method that displays predicted words on the keyboard and allows selection during the process of registering in the database because there are no sentences or clauses 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 1, in the case of Korean predictive input, a grammatical blank key is specified, and in the case of verbs and verbs, the verb and stem are extracted into a dictionary database separately from the particle and the ending, and are combined with the separately extracted particle and ending prediction list.
KR1020220133303A 2022-10-17 2022-10-17 Symbol typing and selection of predicted candidates KR20240053333A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220133303A KR20240053333A (en) 2022-10-17 2022-10-17 Symbol typing and selection of predicted candidates

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220133303A KR20240053333A (en) 2022-10-17 2022-10-17 Symbol typing and selection of predicted candidates

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20240053333A true KR20240053333A (en) 2024-04-24

Family

ID=90884198

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220133303A KR20240053333A (en) 2022-10-17 2022-10-17 Symbol typing and selection of predicted candidates

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20240053333A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103038728B (en) Such as use the multi-mode text input system of touch-screen on a cellular telephone
JP5199459B2 (en) Man-machine interface that predicts user input in real time
KR100377432B1 (en) Creation method for characters/words and the information and communication service method thereby
KR100478020B1 (en) On-screen key input device
Cha et al. Virtual Sliding QWERTY: A new text entry method for smartwatches using Tap-N-Drag
JP2019532428A (en) Character input device
JP2003196007A (en) Character input device
KR20240053333A (en) Symbol typing and selection of predicted candidates
KR20240056903A (en) Sentence prediction input system for eye tracking mouse with guide keys aligned to alphabet keys
KR20240050779A (en) Keyboard system utilizing joystick and eye-tracking mouse
KR20240029703A (en) Keyboard system utilizing multi-pointer input
EP2668554A2 (en) Improved data entry systems
JP2012027741A (en) Letter inputting method and device
KR20230060649A (en) korean disambiguation swipe sentence input system for search
JP2013219638A (en) Character input method and apparatus
Raynal et al. DESSK: description space for soft keyboards
KR20220153983A (en) korean disambiguation sentence input system for search
KR20230037415A (en) korean disambiguation sentence input system for search
KR20230022675A (en) korean disambiguation sentence input system for search
JP2012113685A (en) Input device and input method
JP2012060545A (en) Method and apparatus for input of korean alphabet
KR100846042B1 (en) The method of providing more bigger effect of button
McCaul et al. Predictive text entry in immersive environments
KR20190084865A (en) Sentence prediction input system
Bhatti et al. Mistype resistant keyboard (NexKey)