As the mobile computers such as Personal Digital Assistants (PDAs) or Smart Phone has been widespread in our daily life, the demand of an extensive data input will gradually be increased. Consequently, many alternative soft keyboards have been proposed to satisfy this requirement. However none of them can provide an absolute solutions for that, the segregated guideline for keyboard arrangement and usage still cause much confusion to the user. Therefore, an integrated guideline is seriously required. In order to come up with the integrated guideline for Korean Soft keyboard GUI, the questionnaire and the experimental test compared with five soft keyboards were conducted in this study. As a result this paper presents five guidelines for improving an input speed of soft keyboard on the mobile computing; following familiarity for effective screen use, using a single key rather than grouping key, considering position of prediction word, considering prompt feedback, finally, considering optimized keyboard size.
With the increasing use of touch-enabled mobile devices such as smartphones and tablet PCs, the works are done on desktop computers and smartphones, and tablet PCs perform laptops. However, due to the nature of smart devices that require portability, QWERTY keyboard is densely arranged in a small screen. This is the cause of different typographical errors when using the mechanical QWERTY keyboard. Unlike the mechanical QWERTY keyboard, which has enough space for each button, QWERTY keyboard on the touch screen often has a small area assigned to each button, so that it is often the case that the surrounding buttons are input rather than the button the user intends to press. In this paper, we propose a method to automatically correct the input errors of the QWERTY keyboard in the touch screen environment by using the n-gram language model using the word unigram and the bigram probability.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.211-216
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2001
Recently, the research for the mobile computing such as PDA, Palm PC and wearable computing related technologies is widely under development, specially for the input device. Among the mobile input methods are speech recognition, handwriting recognition and cording type. However these systems have the problems of the data input appraratus like input speed and recognition rate. This paper presents the Glove-based input device which could solve the system's data input problem. By the experimental results suggest the method of proposional input method that utilize the hand's movement is appropriate for the effective mobile input devices.
Chinese is the most spoken language in the world. However, because Chinese is a hieroglyphic language, using Chinese in a digital environment is very inconvenient. Chinese users are using Pinyin for Chinese input, but the phonetic representation of the Latin alphabet is not good. Hunminjeongeum has an excellent phonetic representation which can improve Chinese usage in digital environment. Therefore, it is possible to improve the use of Chinese by Chinese users in digital environment and to help Korean users who are learning Chinese. Therefore, this paper proposes a Chinese input method using Hunminjeongeum. In addition, we develop an input software using this input method and verify its effectiveness by evaluating usability.
The QWERTY type keyboard is a classical device that has been used for computers for a long time. The keyboard design of mobile devices like smartphones is an important issue to consider because of the limited space on the touch screen. This paper presents a design for symbol allocation on the QWERTY type soft keyboard. A 27-cell model, including the full stop (.), is proposed in this paper. A QWERTY type keyboard for smartphones is mainly known for its spatial compatibility, whereas the characters of the ANSI keyboard are allocated to the shoulder positions for functional auxiliary input methods such as the long pressing method.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.1
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pp.221-228
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2021
This study aims to provide basic data for developing hand functional training programs using a keyboard to see if there is a relationship between the smart keyboard input speed using both hands, the Dexterity of the hand and the eye-hand coordination ability. The smartphone keyboard input speed, Purdue Pegboard, Grooved Pegboard Test, and Korean-Developmental-Test of Visual Perception-Adolescent were evaluated for 40 university students Province. An independent sample t-test and one-way ANOVA were conducted to identify differences in smartphone keyboard input speed, dexterity, eye-hand coordination ability and visual-motion using both hands according to the general characteristics of the subjects. Pearson correlation was also conducted to find out the relationship between hand-used smartphone keyboard input speed, hand dexterity, eye-hand coordination ability and visual-motor. As a result, the smartphone keyboard input speed using both hands showed a correlation with the dominant hand in the Purdue Pegboard Test (r=-.313, p<.05). In addition, the input speed of the smartphone keyboard is Copying(r=-.333, p<.05), Visual Motor Search(r=.455, p<.01), Visual Motor speed(r=-.453, p<.01) and Form Constancy (r=-.341, p<.05) in the item of K-DTVP-A. Therefore, it is believed that it will be helpful in the development of a treatment program using a smartphone, and it is expected that the effectiveness of a treatment program using a smartphone will be proven through additional experimental studies in the future.
Virtual Hangul keyboards like Chun-Ji-In, Narat-Gul, and QWERTY are based on eyesight recognition, in which input letter positions are fixed in the smartphone environment. The input method of a fixed-position style is not very convenient for visually impaired individuals. In order to resolve the issue of inconvenience of the Hangul input system, we propose a new paradigm of the finger-touch based Hangul input system that does not need eyesight recognition of input buttons. For the convenience of learning the touch-motion based keyboard, finger touches are designed by considering the shape and frequencies of Hangul vowels and consonants together with the preference of fingers. The base position is decided by the first touch of the screen, and the finger-touch keyboard is used in the same way for all the other touch-style devices, regardless of the differences in size and operation system. In this input method, unique finger-touch motions are assigned for Hangul letters that significantly reduce the input errors.
Sung, Chang-Woo;Ma, Soo-yeong;Kim, Min-jun;Hwang, Yun-ha;Choi, Hun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.418-420
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2021
In the 21st century, computers are useful tools for our lives. However, such computers are difficult to use because they are inputted with a mouse and keyboard. The goal of this paper is to design and implement a 'foot keyboard' that can be typed using pedals and using the "cheonjiin" input method with minimal foot movement so that even people with impaired hands can use the computer comfortably.
Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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v.9
no.3
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pp.209-214
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2015
The purpose of this study was to examine (1) the influence of the word-prediction function on the sentence generation speed and (2) the necessity, convenience, and satisfaction of the word-prediction function of the AAC keyboard. A total of 10 adults with cerebral palsy participated and the word-prediction function of the Korean high-tech AAC device called "MyTalkie Smart" keyboard was used for this study. Participants were required to generate sentence as voice outputs using a word-prediction function and letters direct-input function respectively, then they were required to evaluate the necessity, convenience, and satisfaction using a five-point Likert scale. Other user requirements were examined using a free feedback. The results of this study presented that the sentence generation speeds were faster when participants used a word-prediction function than using a letters direct-input function. However, there was no statistically significant difference between these two input methods, and it might be due to the lack of time to practice the new device. Participants showed positive responses for the necessity, convenience, and satisfaction of the word-prediction function.
Wearable input device that can make free-space typewriting possible is introduced. We named this device as $SCURRY^{TM}$. To measure the angular velocity of hand and the acceleration rates at the ends of fingers, we buried MEMS inertial sensors in this keyboard. We processed sensor signals to get the information on hand movement and finger-click motion. With this signal processing, apparent finger movements were depicted over the virtual keyboard shown on output device of a target computing system. In this paper, a finger-click recognition method is proposed to improve the recognition performance for finger clicking of $SCURRY^{TM}$. The proposed method is composed of three parts including feature extraction part, valid click part, and cross-talk avoidance part. The experiments were conducted to verify the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.
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