Abstract
In this paper, we evaluated the performance of recommendation and run time of the MissLess soft keyboard developed in the previous research. The MissLess keyboard assigns a hash code per each word for all words within its mobile dictionary. It decides recommendation words through three consecutive processes such as hash filtering, sorting based on spelling similarity, and finally recommendation based on frequency of use. Each process has some factors to have an impact on the recommendation success. We conducted experiments in an Android mobile device running the MissLess keyboard and measured performance of recommendation and run time overhead according to the impact factors. In this paper, we showed the experiment results.
본 논문은 선행 연구에서 개발한 MissLess 키보드의 성능을 평가한다. MissLess 키보드는 모바일 단말기 내의 사전에 저장되는 모든 어휘에 해시 코드 값을 할당한다. 그리고, 사용자가 입력한 어휘와 일정 범위의 해시 코드를 가진 어휘를 골라내는 해시필터링, 골라낸 어휘와 입력된 어휘의 철자 유사성을 실시간으로 비교하여 유사 단어를 추려내는 철자 유사성 기반 정렬, 그리고 마지막으로 사용자의 사용 빈도가 놓은 어휘를 우선적으로 골라내는 사용자 패턴 기반 추천의 3 단계를 거쳐 어휘를 추천한다. 본 논문은 추천 알고리즘의 각 단계별로 성능 요소를 분석하고, 이들 요소가 미치는 추천 성능의 영향을 평가하고 평가된 결과를 보인다.
