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소형정보기기를 위한 지능형 가상 키패드 입력에 관한 연구
유승헌(Yoo, Seunghun) 인제대학교 디자인연구소 2012 Journal of Integrated Design Research (JIDR) Vol.11 No.2
모바일 터치스크린 단말 상에서 텍스트 입력의 컨텍스트가 다양화 되면서, 작은 크기의 물리적 공간 제약에 다른 타이핑 효율 문제 해결 또한 중요한 논제가 되고 있다. 모바일 상에서 이를 위한 여러 지원 기능들이 있는데, 영미권에서 가장 많이 사용되는 단어예측(Predictive Texting)기능은 인지적 레벨(Cognition Level)의 가장 대표적인 지원기능이며, 예측된 단어가 의도와 맞을 때에는 키 스트로크 효율을 높이지만, 사용자의 의도와 다른 단어가 제시되는 경우가 많아 화면 영역 과다 차지, 동음이의어 선택 태스크 추가, 단어삭제 추가 수행 에러 등 효율저하가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 예측된 단어가 잘못 예측된 상황을 잠재적 Noise로 규정하고, 예측된 단어를 한번에 제시하는 인지적 레벨 지원 대신, 예측된 단어의 다음 철자를 단계별로 한 글자씩 키패드를 강조해주는 수행레벨(operation level support)을 함께 지원하는 PCNC방식을 제안하였다. 제안된 디자인 방식은 스마트폰 상의 프로토타입으로 제작되어, 일반적인 예측 모드와 사용자들의 입력효율을 비교, 분석하였다. 동일한 문장을 입력할 시 사용자 수행도를 비교한 결과 PCNC는 일반 입력체계 및 T9체계 대비 정확도, 오타율, 속도 비율에서 통계적으로 유의한 개선율을 나타내었다. Text typing on touch screen of smart mobile devices is becoming more high frequency task. The goal and context of text input are developing broader while the limitation of physical size of operational area of mobile is affecting onto low efficiency of task compared to full PC experiences One of the mobile text input aiding solutions, predictive texting function, is supporting users with suggestion of word on display which is close to users’ intention based on prediction from parsed characters. It is generating cognition level aid and contributes to reduce many key stokes for users in case the prediction is right. In the other hand, it causes cognitive and operational error for users to correct in addition ? taking large part of screen, additional selection task of similar spell, erasing miss typo- when the suggested word does not match with users’ intention. PCNC system, suggested in this research defines the wrong predicted word as noise, and supports users with highlighting the available one-keypad in advance with the order of spell instead of showing the full word in the popup on the screen. The comparative experiments was conducted with the mobile based prototype of PCNC and current predictive functions. The measure the efficiency of typing were elapsed time and error occurrence for task performance. The result showed that PCNC supports better performance than predictive text, especially when PCNC is combined with predictive text.
KCI
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