KR100721996B1 - 텍스트 입력을 위한 향상된 다중 누름 방식의 방법과 장치 - Google Patents

Abstract

일반 전화, 핸드폰, 팩스 같은 표준전화 키 패드(100) 에서 텍스트 입력을 위한 멀티탭 방식으로 사실상의 표준은 입력수단(5000)과 연결된 몇가지 문자들의 하나는, 입력수단(5000)을 입력 수단과 연결된 문자의 순서에서 원하는 문자의 위치와 동등하게 될 때까지 눌러 선택된다. 전형적으로, 표준 알파벳 배열에 대하여 주어진 문자를 얻으려면 여러번 키를 눌러야 한다. 본 발명은 입력수단의 평균 조작수를 줄이기 위해 선행어 정보를 이용하여 동적으로 선택들을 재배열한다.

Description

텍스트 입력을 위한 향상된 다중 누름 방식의 방법과 장치{Method and apparatus for improved multi-tap text input}

본 발명은 다수의 기호(a plurality of symbols)가 다수의 입력 수단(a plurality of input means) 각각 과 연결될 수 있는 자판(키보드)에서 사용하는 텍스트 입력 기술에 관한 것이다. 특히, 이것은 통신 장치에 텍스트를 입력하는 데 사용하는 개선된 다중 누름(멀티탭)방식에 관한 것이다. 이 통신 장치에서 표준 전화 키패드와 같이 기호 입력에 사용된 입력 수단의 수는 잠재적으로 가능한 기호들의 입력수 보다 적다.

표준 전화 키패드에서, 알파벳 문자들(letters)은 키들의 그룹에 연결되고, 알파벳 순서에 따라 표시된다. 숫자 2에 연결된 키는 문자 a, b, c에 연결되고, 숫자 3에 연결된 키는 문자 d, e, f 이런 식으로 연결된다. 어떠한 언어에도 사용할 수 있도록 고안된 핸드폰에서는, 같은 키들이 문자 그룹과 악센트를 지닌 문자에 선택적으로 연결될 수 있다. 예를 들면 프랑스에서 사용하려고 고안한 전화는, 숫자 2에 연결된 키가 문자 a, b, c 및 악센트 문자

에 연결될 수 있다. 이들 문자에 접근하기 위한 표준 방식은 어떤 표준 배열에 따라 원하는 단어의 위치와 동일하게 여러 번 키를 두드리는 것이다. 예를 들면, 위의 예에서 배열은 a, b, c,

라면, 사용자는 문자

에 접근하기 위해 해당하는 키를 6번 두드려야 한다. 이 방식을 다중 누름(멀티 탭, multi-tap) 방식이라고 부른다. 이 방식의 장점은 쉽게 배울 수 있고, 행위를 예상할 수 있고, 구현되기 위한 필요 하드웨어나 소프트웨어의 복잡성을 최소화한다. 그래서 이 장점들은 이 방식을 널리 채택하도록 유도한다. 그러나 이 방식은 대부분의 텍스트를 입력하기 위해서 평균 한번 이상의 키를 쳐야 하는 단점이 있다. 그리고 적어도 어떤 기호는 기호 하나당 무수히 여러 번을 칠 수도 있다. 대부분의 사용자들은 여러 번 키를 두드리는 것 (keystrokes)을 부담스럽게 느낀다. 그래서 키를 치는 횟수를 줄일 수 있는 어떠한 방식도 매우 실용적이다. 본 발명은 배우기 쉽고 최소의 하드웨어 소프트웨어를 필요로 하는 선행 기술 다중 누름 방식의 장점을 유지하면서 개선방법을 교시하는 것이다. 이것은 표준 다중누름 방식보다는 행동을 예상하기에는 다소 떨어지지만, 이러한 단점은 대개 키 누르는 크게 횟수를 감소시킴으로써 충분히 보완된다. 이 방식은 기호들 열 (string)이 일반적으로 불규칙하지 않은 어떠한 언어에도 적용되며, 예를 들면, 문자로 된 모든 자연 언어, 컴퓨터 언어, 및 에스페란토( Esperanto )와 클링곤 (Klingon) 같은 대부분의 합성된 인조 언어를 포함한다.

본 발명의 주요한 측면은, 사용자가 주로 선택할 것 같은 순서(order)로 각각의 입력수단과 연결된 문자를 보여주는 것이다. 이 순서(배열)는 언어에서 기호의 확률 및 순차(sequence)를 분석함으로써 결정될 수 있다. 실제로, 확률 데이타의 계층구조(hierarchy)가 수집될 수 있고, 순서(배열) 가능성은 아주 세밀하게 평가될 수 있다.

종래기술 방법들은 미국 특허 제5818437호 또는 미국 가출원번호 60/111,665호에서 설명한 방법처럼, 단어 또는 블럭에 기초한 예상 텍스트 입력을 이용하면서 키누름의 수를 줄이는 것인데, 이것은 불가피하게도 불안정한 화면출력을 낳는다. 즉, 키를 누르는 순간 보여지는 문자가 가끔씩 완전하지 않거나 정확하지 않게 정해질 수 있다. 이런 경우, 임시 화면출력에서 하나의 문자가 선택되고, 나중에 누른 키들로 부터 얻은 정보는 임시 화면출력된 문자를 바꾸는 데 이용된다. 이것은 사용자에게 혼란스러울 수 있고, 잘 알려진 다중누름 방식을 벗어나게 된다. 다중 누름 방식의 화면출력 안정성을 유지하기 위해서, 본 발명은, 연속적 키누름에서 얻은 정보가 이전 키누름의 결과로서 출력된 기호로 변화하는 것을 허용하지 않는다.

본 발명의 주요한 목적중의 하나는 다중 누름 방식 또는 이 방식을 구현한 장치를 사용하여 기호를 입력하는 데 필요한 평균 키누름 수를 줄이는 것이다.

둘째, 문자로된 어떠한 자연 언어라도 사용할 수 있는 방법과 장치를 제공하는 것이다.

셋째, 사용자가 기호를 바꾸기 위해 명확한 지시를 입력하지 않으면 화면출력된 기호가 바뀌지 않는다는 의미에서 안정적인 화면출력을 제공하는 것이다.

넷째, 다중 누름 방식을 사용하여 기호를 입력하는 데 필요한 키누름의 수를 줄이는 목적을 달성하는 것이며, 상기 다중 누름 방식은 계층적으로 구조화된 확률 정보를 이용하고, 데이타 저장 요건(requirement)은, 이 방식을 실행하는 장치의 데이타 저장용량과 일치되도록 조정되며 (scaled), 스마트 카드 같은, 데이타 저장 능력이 적은 것으로도 이용할 수 있는 방법과 장치를 만든다.

다섯째, 기호를 입력해야 하는 데 평균적으로 필요한 키누름의 수를 줄이기 위해 위치관계에 의존하는 배열(순서, ordering)의 정보를 제공하고 저장하는 것이다.

여섯째, 배열 정보를 저장하기 위해, 위치적으로 상이한 (positional differential) 방법을 제공하여 데이타 저장 요건을 줄이는 것이다.

일곱째, 배열 정보를 저장하기 위해, 계층구조적으로 상이한 (hierarchical differential) 방법을 제공하여 데이타 저장 요건을 더욱 줄이는 것이다.

여덟째, 배열 데이터베이스에 할당된 주어진 저장용량을 최적으로 사용하기 위한 방법을 제공하는 것이다.

아홉째, 본 텍스트 입력의 향상된 다중 누름 방식을 텍스트 입력을 위한 모호부호 방식 (ambiguous code)에 시너지 효과를 가지도록 조합하는 수단을 제공하는 것이다.

열째, 배열된 기호들을 전진시키기 (advance) 위한 보조 입력 수단을 제공하여, 선행 기술 방식에서 사용하는 기호를 끝맺는 입력 수단이나 타이밍(timing) 정보의 필요성을 없애는 것이다.

본 발명의 다른 목적들은 구체적으로 하기될 것이다.

도 1은 전화 개략도로 문자 및 숫자가 키에 배정된 표준배열을 보여준다.

도 2는 본 발명을 이용하기 위한 순서도이며,

도 3은 본 발명의 개요를 정리한 것이며,

도 4는 종래기술 및 본 발명인 향상된 방법의 두가지 변형에 의한 다중 누름 방식을 사용하여 예문을 입력하는 데 필요한 초과 키누름수이며, .

도 5는 1-4 블럭 위치-의존 (position-dependent) 및 위치-독립 (position-independent) 확률의, 영어 단어의 확률 표준 데이터에 대한, 필요한 평균 키누름수를 보여주는 그래프이며,

도 6은 로만 (Roman) 알파벳을 함유한 활자 집합 (character set)을 사용하는 몇가지 다른 언어에 대해 보여주는 도 5와 동등한 그래프이며,

도 7은 종래기술 대 향상된 다중 누름 방식의 키누름 수의 위치 의존성을 보여주며,

도 8은 최적 상태의 저장 방법을 이용한 순서도이며,

도 9는 최적 상태의 저장 방법을 이용할 때의 배열 데이터베이스의 구성 순서도이며,

도 10은 도 3과 같은 개요이나, 배열에서 기호를 전진시키기 위한 보조 입력수단을 더욱 포함하고 있으며,

도 11은 도 10과 같은 개요이나, 예상 텍스트 입력수단 및 예상 텍스트 입력수단과 연결하여 사용하기 위한 보조 입력수단을 더욱 포함하고 있는 경우이다.
자연언어에서, 서로 다른 문자들은 서로 다른 빈도수로 나타난다는 것은 잘 알려져 있다. 예를 들면, 이 단락(괄호안의 문장)의 첫 문장( It is well known that in a natural language different letters occur with different frequencies.) 에서 문자 e가 11번 나타났지만, 반면 문자 z는 전혀 나타나지 않았다. 2쌍으로 이루어진 문자들, 3쌍으로 이루어진 문자들 등에도 또한 그러하다. 특히, 주어진 문자가 나타날 확률은 어떤 문자 또는 어떤 문자 블럭이 주어진 문자에 선행하는냐에 따라서 조건적일 수 있다. 예를 들면 영어에서, 만일 문자 q가 한 단어 안에 나타난다면, 비록 t가 u나 v보다는 우선적으로 많은 가능성이 있을 지라도, 문자 v나 t보다는 문자 u가 다음으로 올 가능성이 아주 많다. 이러한 정보는 다음과 같이 다중 누름 방식을 향상시키기 위해 이용할 수 있다. 선행 기술 다중 누름 방식에서, t를 입력하려면 전화 키패드의 8 키를 한 번 누르고, u를 입력하려면 8 키를 두번 누르며, v를 입력하려면 8 키를 3번 누른다. 즉, 키에 대응하는 세개의 문자들은 알파벳 순서로 표시된다. 본 발명에서, 2 블럭 또는 그 이상의 블럭 확률을 사용할 때, 한 단어에서 문자 q를 바로 이전에 선택하는 것은 t나 v에 우선하여 먼저 문자 u를 표시할 것이다. 따라서 u를 입력하기 위해 키를 단 한 번 누르면 되지만, 반면 선행 기술 방식에서는 두번 눌러야 한다.
이러한 관찰을 통하여 본 발명의 하나의 본질이 제공된다. 또 다른 중요한 관찰은, 문자의 상대적 확률은 한 단어 안에서 위치에 따라 달라질 수 있다는 것이다. 예를 들면 영어에서, 문자 a는 대개 문자 b보다는 더 가능성이 있지만, 한 단어가 a로 시작하기 보다는 b로 시작할 가능성이 많다. 그러므로 향상된 다중 누름 방식에서, 단어 내 대부분 위치에서 a는 b 앞에 배열되지만, 단어의 첫 번째 위치에서는, 평균적으로 한 단어를 입력하기 위해 필요한 키누름수를 줄이기 위해 b 는 a 앞에 배열되야 한다. 여기서, 평균 키누름수는 키누름수의 중앙값(median number of keystrokes)와 같이, 본 발명의 주요한 특징을 바꾸지 않으면서 또 다른 편리한 통계치로 대체할 수 있다는 것을 주목해야 하고, 이것은 당업자에게 명백한 것이다. 따라서, 본 명세서를 통해, 키누름의 평균수 또는 기대수를 키누름의 평균수 또는 기대수 또는 키 누름수에 대한 다른 적절한 통계치로 대체하여 이해할 수 있다.
사용자가 어떤 문자를 다음에 입력할 것인가를 예상하고 필요한 키누름수를 줄이기 위한 블럭 확률을 이용하려면, 블럭 및 확률과 관련한 정보를 많이 저장해야 필요가 있을 것이다. 그러나, 문자 배열이 최적인 위치들에서는 상당한 일정성oncosistency)이 있다. a가 b보다 일반적으로 가능성이 많지만, 첫번째 위치에서는 b가 a보다 더 많은 가능성이 있다는 것을 인지하였다. 간단하게 접근해 보면, 각각의 가능한 위치에서, b 와 관련하여 a 의 배열을 저장할 수 있다. 이 간단한 접근에서 저장된 정보는 매우 과잉이다 (redundant). 주어진 위치에서, 배열은 전형적으로 인접한 위치에 있는 배열과 비슷하다. 즉 위치와 관련하여 현저한 계속성이 있으므로, 저장이나 배열 정보에 상이한 (differential) 접근이 적절하다. 즉, 각 위치에서의 배열을 저장하기보다는 초기의 배열을 저장한 후, 전환이 발생할 때 이 배열로의 전환들을 부호화한다 (encode). 이것은 필요한 저장용량을 줄일 것이다. 만일 훨씬 더 많은 저장용량 감소가 필요하다면, 저장된 전환 정보를 제한시켜 가장 중요한 전환만을 저장할 수 있고, 이때 전환의 중요도는, 전환이 텍스트를 입력하는 데 이용하는 평균 키누름수에 얼마나 많이 영향을 주는 가로 측정할 수 있다.

삭제

마지막 관찰은, 큰 블럭 확률 정보를 작은 블럭 정보로 고쳐서(correction) 표현할 수 있다는 점에서 위치의 계속성 관찰과 비슷하다. 즉, t가 일반적으로 u 보다 더 가능성이 있기 때문에, 평균 키누름수를 줄이기 위해서 u 앞에 배열되야 한다. 반면 어떤 상황에서는, 예를 들면 q가 바로 이전의 위치에 나오면 u는 t보다 가능성이 많다. 그러므로 바로 먼저 나올 가능성이 있는 모든 문자에 대하여 t와 관련하여 u 의 배열을 저장하기보다는, u가 t 앞에 나오는 배열을 하는 그런 예외적인 경우와 관련된 정보 저장을 선택하여야 한다. 일반적 배열 및 예외 경우가 얼마나 정확히 저장되었는가에 따라 단지 예외 경우만을 저장하는 것이 저장요건을 줄이는 결과를 얻을 수도 있다. 이 과정을 여기서 계층구조적 차이 (hierarchical differentiation) 라고 언급할 것이고, 구체적 설명은 아래에 더 자세하게 서술할 것이다.

도 1은 전화(100)의 개략도로, 키(101)들에 문자들이 표준으로 배정된 것을 도시한 것이다. 1이라고 표식된 키에는 문자가 배정되어 있지 않고, 2에서 9까지 표식된 각각의 키에는 각각 3개에서 4개의 문자가 알파벳 순서로 배정되어 있다. 선행 기술 다중 누름 방식에서 단어 car를 치는 예를 들어 보면, 문자 c를 선택하기 위해 2키를 세번 누르고, 문자 a를 선택하기 위해 다시 2키를 한번 더 누른다. 마지막으로 문자 r을 선택하기 위해 7키를 세번 누른다. 따라서 단어 "car" 를 치려면 전부 합해서 키를 일곱번 눌러야 하고, 표준 타자기의 자판으로 치는 것보다 네번 이상 더 쳐야 한다. 같은 단어를 타자기 자판으로 칠 때 키를 누르는 수보다 전화 키패드로 키를 누르는 수가 더 많은 경우, 이 수를 초과 키누름수 (excess number of keystrokes)라고 언급할 것이다. 본 발명의 본질적 목적은 초과 키누름수를 가능한 0에 가깝게 줄이는 것이다.

2는 문자 a, b, c에 연결되지만 이 문자들을 c, a, b 순서로 표현되고, 7은 문자 p, q, r, s와 연결되지만 이 문자들은 r, s, p, q 순서로 표현된, 전화 키패드에 car 단어치는 것을 고려하자. 이 경우, 단어 car를 치려면 키를 한번 만 더 누르면 되지만, 표준 멀티 탭 방식에서는 키를 네번 더 눌러야 한다. 그러므로 키와 연결된 문자를 재배열(reordering)하는 것은 한 단어를 입력하기 위해 필요한 초과 키누름수를 변경할 수 있다. 단어를 칠 때 문자들의 배열이 역동적으로 (dynamincally) 변한다면, 초과 키누름수를 더 줄일 수 있을 것이다. 예를 들면, 만일 처음에 2키와 연결된 문자들의 배열이 c, a, b라고 할 때, 일단c를 삽입하면 그 순서는a, b, c로 바뀌고, 또한 7키의 배열이r, s, p, q로 남아있다면, 단어 car를 치기 위해서 초과로 키를 누를 필요는 없을 것이다. 만일, 배열의 첫문자가 사용자가 치려는 단어가 되기 위해서 순서가 항상 변할 수 있다면, 초과로 키를 누를 필요는 전혀 없을 것이다.

이런 이상적인 상황을 실제로 얻을 수는 없지만, 본 발명은 이상적 상황에 매우 가까이 접근할 수 있는 방법과 장치를 교시하는 것이다. 그 방법은, 기대되는 초과 키누름수를 최소화하는 방식으로 매 순간마다 (at each moment) 각 키의 배열 선택을 필요로 하고, 그 장치는 이 방법으로 작동되는 기구이다.

본 장치를 사용하는 방법은 도 2와 관련하여 설명한다. 초기에 단계 1000에서, 사용자는 치려는 기호에 대응하는 입력수단을 선택한다. 그런 후, 단계 1001에서, 장치는 선행어(prefix)에 근거하여, 즉 사용자가 이전에 삽입한 기호에 근거하여 상기 입력수단과 연결된 기호의 배열을 선택하는 수단을 호출한다. 그 후, 단계 1003에서, 장치는 시각 또는 청각 화면 출력 (display) 수단을 통해 선택된 배열의 첫 기호를 보여준다. 그래서, 사용자는 그 기호를 인식하고, 만일 표시된 기호가 원하는 기호라면 (단계 1005) 이 기호는 단계 1007에서 장치에 의해 출력된다. 그러나, 만일 표시된 기호가 잘못된 기호라면, (단계 1009) 사용자는 배열의 다음 기호를 표시하기 위해 입력수단을 추진 (activate) 시킬 것이다. 선행 기술 다중 누름 방식에서는, 단계 1009에서 배열의 다음 기호를 표시하기 위해 사용한 입력수단이 단계 1000에서 초기 기호를 표시하기 위해 사용한 입력수단과 같다. 본 발명에 따른 향상된 방법에서는, 단계 1009에서 배열을 전진시키는 데 사용하는 입력수단은 단계 1000에서 사용한 입력수단과 동일 또는 바람직하게는 하기하는 이러한 목적을 위한 보조 입력수단일 수 있다.

단계 1005와 1009는 원하는 기호를 사용자 및 출력으로 보여질 때까지 교대로 반복한다.

이제, 도 3을 참조하면서, 본 발명 장치의 주요한 특징 중의 몇 가지를 개관한다. 기호의 입력수단이 음성인식 시스템, 호흡속도 탐지기 등 다양한 수단으로 구현될 수도 있지만, 여기서는 전형적으로 사용자의 손가락으로 작동하는 자판기로 구현된 다수의 입력수단(5000)을 통해 기호 입력이 이루어진다. 입력수단의 신호는 배열 선택기(5001, ordering selector)로 전송되고, 상기 배열 선택기는, 현재의 입력수단 추진 (activation)에 근거하여 및 바람직하게는 입력수단 추진 최근 기록(history)에 근거하여 기호들을 출력하기 위한 배열을 선택한다. 기록 정보가 구현될 사용될 때, 상기 기록 정보는 상황 기억 수단(5003)에 저장된다. 배열 선택기는 현 상황 즉, 현재의 입력수단 조작 및 바람직하게는 입력수단 조작의 최근 기록에 따라 적절한 방법하에서, 배열들의 데이타베이스 (5002)로부터 배열을 선택한다. 선택된 배열은 1)관련 입력수단과 연결된 기호의 집합, 및 2)배열 선택기(5001)로부터 통신된 (communicated) 배열에 따라서, 기호 출력을 위한 배열 결합기(5004)에 통신된다. 상기 배열 결합기(5004)는 화면출력 수단(5005)에 출력할 기호를 효과적으로 선택한다. 상기 화면 출력 수단은 전형적으로 시각 화면 출력 수단이 될 수 있으나. 또한, 청각 화면 출력 수단이 될 수도 있다. 상기 청각 화면 출력수단은 예를 들면, 사용자에게 기호를 말하는 음성 합성 수단 또는 기호를 진동이나 그외 다른 것들에 의해 사용자에게 통신하는 촉각 연락 수단이 될 수 있다.

선행어 (Prefix) 및 위치 (Position): 본 명세서에서, 기호의 선행어는 타자 칠 기호 곧바로 앞에 선행하는 타자 친 기호의 집합이다. 기호 (symbol) 및 문자 (letter)라는 용어는 상세한 설명에서 상호교환하여 사용할 수 있다. 예를 들면, 단어 car 에서 문자 r 의 1문자 선행어는 a이고, r의 2문자 선행어는 ca, 그리고 r의 3문자 문맥(context)은 _ca 이다. _는 여백이나 구두점을 지시하는 데 사용한다. 위치라는 용어는 주어진 기호 앞의 기호의 갯수를 언급하는 데 사용하고 마지막 구두점까지 포함한다. 그래서 r은 단어 car 에서 위치 3에 있다.

주어진 입력수단과 연결된 기호를 위해서 가장 좋은 배열은 입력수단을 사용하여 친 기호의 선행어 및 위치의 함수 (function)이라는 것이 밝혀졌다. 따라서 본질적으로, 본 발명은 선행어 및/또는 위치 정보를 이용하면서 입력수단과 연결된 기호의 배열을 선택하는 것에 관한 것이다.

선행어의 함수로써 배열 선택: 본 논의를 단순화하기 위해, 각각 0.1, 0.3, 0.6 의 발생 확률을 가지는 3개의 단어 aba, cca, cac로 이루어진 언어를 고려해 보자. 이 단어들은 모두 표준 전화 키패드에서 2키로 칠 수 있다. 문자a, b, c의 표준 배열에서, 이 단어들은 각각 1번 , 4번, 4번씩 초과로 키를 눌러야 한다.그래서 문자당 기대되는 초과 키누름수는 (0.1*1+0.3*4+0.6*4)/3 = 1.23이다. 초과 키누름수를 줄이기 위해 c, a, b순서를 선택하는 것이 더 바람직하다. 왜냐하면 c 는 첫 문자가 될 가능성이 가장 많고 a는 두번째의 가능성을 지녔다. 그리고 b 는 첫 문자로써 전혀 나타나지 않는다. 이와 비슷하게 두번째 위치에서, a 는 두번째 문자가 될 가능성이 가장 많고 c는 그 다음 가능성을 지녔고, b 는 거의 가능성이 없다는 것을 알 수 있다. 그래서 배열c, a, b를 두번째 위치에서 다시 사용하리라 여겨진다. 마지막으로 세번째 위치에서 다시 배열c, a, b를 선택할 것이다. 왜냐하면 c는 세번째 위치에서 가장 가능성 있는 문자이고 b 는 세번째 위치에 결코 나타나지 않기 때문이다. 문자들을 c, a, b로 재배열함으로써 기대되는 키누름수는 (0.1*4+0.3*1+0.6*1)/3 = 0.433으로 줄어들면서 매우 현저하게 향상되었다.

하지만 선행어 정보를 이용하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이 단어들에서 2문자 연속이 다음처럼 발생한다. : ab, ba, cc, ca, ac 그리고 선행어들이 나타날 위치를 무시하면 각각의 확률은 0.05, 0.05, 0.15, 0.45, 0.3이다. 그러므로 어떤 위치의 문자 a 가 주어졌을 때, 다음 문자가 a 일 확률은 0이고 다음 문자가 b 일 확률은 0.05/(0.05+0.3) = 0.14, 다음 문자가 c 일 확률은 0.3/0.35 = 0.86이다. a 가 다음에 입력할 문자 앞에 이미 입력되었을 때마다, 키누름수를 최소화하기 위해서는 순서 c, b, a를 선택해야 한다. 마찬가지로 , 만일 이전 문자가 b 라면 순서 a, b, c나 a, c, b를 선택하고, 만일 이전 문자가 c 라면 순서 a, c, b를 선택해야 한다. 위치에 의존하는 선행어 정보인 1문자를 이용해서, 이제 단어 cca 를 치는 것을 고려해 보자. 첫번째 위치에서 문자 선행어는 없으므로 기정 (default) 배열 c, a, b를 사용한다. 그리고 나서, c 를 입력하면 순서a, c, b를 사용하고 , 다시 c 를 입력하면 마지막으로 순서 a, c, b를 다시 사용한다. 초과로 한번 키를 더 눌러서 그 단어를 입력할 수 있을 것이다. 같은 방법으로 다른 단어들의 키누름수를 계산하면, 이 언어의 기대되는 초과 키누름수는 0.17이라는 것을 발견한다.

선행어 정보 및 위치 정보의 조합: 위의 계산에서 위치정보는 무시하고 선행어 정보에 근거한 순서를 선택하였다. 하지만, 이 단어들을 조사하면, 만일 a 가 첫번째 위치에 있다면 두번째 위치의 첫번째 선택으로 b를 부여해야 한다는 것을 알 수 있다. 왜냐하면 a가 오직 첫번째 위치에 오는 단어는 aba 이기 때문이다. 그러나 만일 a가 두번째 위치에 있다면, a가 오직 두번째 오는 단어는 cac 이기 때문에 c를 첫번째 선택으로 부여해야 한다. 이런 식으로, 배열 선택은 선행어 뿐만 아니라 선행어가 나타나는 위치에 따라 의존될 수 있다. 이제 단어 aba를 입력하려면 초과로 한번 키를 더 눌러야 하고, 단어 cca를 입력하려면 한번을 초과로 더 눌러야 하며, 단어는 cac는 초과로 키를 누를 필요가 없다는 것을 알 수 있다. 따라서, 이 언어의 기대되는 초과 키누름수는 (1*0.1+1*0.3)/3 = 0.13으로 주어진다. 이 기대 초과 키누름수는 선행 기술 방식에서의 기대 초과 키누름수의 거의 1/10로 줄어들었다.

이러한 교시를 통해, 한 문자 이상 및, 임의 수 및 길이들의 기호들로 구성된 임의 수의 단어들로 이루어진 언어의 선행어들을 사용할 수 있다는 것은 당업자에게 명백할 것이다.

예문: 이러한 교시적 사항을 예문에 적용한 결과를 보기 위하여 도 4a를 참조한다. 문자 밑에는 각 문자를 입력하는 데 필요한 초과 키누름수가 있고, 이 초과 키누름수와 함께 문장을 표시한다. 명백하게 이해하기 위하여, 공백(space)은 0초과 누름수로 지정한다. 유사하게, 배열들이 길이 1을 가지는 위치 의존 선행어들(도 4b)과 길이 4를 가지는 위치 의존 선행어(도 4c)에 따라 선택될 때, 같은 문자을 입력하기 위해 필요한 초과 키누름수를 보여주고 있다. 초과 키누름수를 계산하기 위해, 영어 단어 확률의 참조 통계를 사용했다. 배열들을 선택하는 데 사용한 통계가 언어를 충분하게 표현하는 한, 이것들과 비슷한 결과를 얻을 것이다. 요구되는 초과 키누름수는 선행어의 크기가 증가함에 따라 줄어드는 것은 분명하다.

초과 키누름수의 선행어의 크기 및 위치의 의존성: 하기된 및 이에 따라 특허가 주장되는 데이터베이스 압축 기술 사용을 평가하기 위해서,기대되는 키누름수에 대한 선행어의 크기 및 위치 의존성 효과를 이해하는 것은 중요하다. 이용할 수 있는 선행어가 길수록, 선행 기술 다중 누름 방식에 비해 본 발명은 더욱 향상된다는 것을 보여줄 것이다. 그러나, 선행어의 길이가 증가될수록 필요한 저장용량은 급격하게 증가하므로, 효율적인 정보 저장이 우선적인 과제가 된다.

도 5를 참조하면, 도시된 데이터는 초과 키누름수에 대한 위치 정보 및 선행어 크기의 상대적 영향을 이해하는 데 도움이 된다. 수평축에는 선행 기술의 다중 누름 방식에서 사용한 선행어의 크기 (크기 0 선행어, 알파벳 순서)와 개선된 다중 누름 방식에서의 크기 1부터 4까지의 선행어들을 보여 주고 있다. 수직축은 기대되는 키누름수가 도시된다. 이들 데이터는 영어 단어들의 참고 사전과 확률과 관련하여 얻은 것이다. 곡선 200은 위치에 의존하는 (position-dependent) 선행어 정보를 사용할 때의 기대 키누름수를 보여주고, 곡선 201은 위치 정보를 무시할 때, 그리고 선행어 정보만을 사용할 때의 기대 키누름수를 표시한다. 위치에 의존하는 데이터와 위치에 의존하지 않는 데이터 모두에 대해, 사용된 선행어의 길이가 증가함에 따라 기대 키누름수는 급격하게 감소하는 것을 볼 수 있다. 그러나, 선행어 길이를 증가시킨다고 해서 위치 정보의 무시를 충분히 보완할 수 없다. 선행어의 크기가 증가하면, 위치에 의존하는 곡선과 의치에 의존하지 않는 곡선 둘 다 점근선 (각각 곡선 202와 203)에 도달하며, 위치에 의존하지 않는 점근선은 위치에 의존하는 점근선보다 더 높다. 그럼에도 불구하고, 적어도 선행어 크기 3 또는 4 까지는 선행어 크기를 증가시키는 것이 위치 정보를 포함하는 것보다 더 큰 영향을 미친다는 것이 명백하다.

도 6을 참조하면, 선행어 크기가 커질 때 기대 키누름수가 감소하는 효과는 영어에 제한되지 않는다. 여기서 도 5의 위치에 의존하는 곡선 200은, 다양한 다른 로망스어나 게르만어로 부터 얻은 데이타에 바탕을 둔 다양한 곡선들 204와의 관계에서 도시된다. 이들 곡선은 각각 동일한 과정을 따르지만, 점근선의 수치는 다른 언어들에 비해서 높다. 왜냐하면 이들 언어는 악센트를 가진 단어를 사용하므로 영어보다 많은 기호들을 쓴다는 사실 때문이다. 어떤 자연 언어라도 비숫한 곡선을 기대할 수 있다.

종래기술의 다중 누름 방식에 비해 본 발명의 향상한 정도를 이해하기 위한 또 다른 방법은 도 7에 나타난 데이타를 참고하는 것이다. 여기서, 종래기술의 다중 누름 방식 300과 본 발명이 지시하는 향상된 다중 누름 방식, 위치 의존 정보와 길이 4의 선행어인 곡선 301을 이용하여, 기대되는 초과 키누름수는 한 단어안의 위치 함수로 도시된다. 종래기술의 다중 누름 방식에서는 기대되는 초과 키누름수가 꽤 일정하게 유지되거나 단어내의 위치에 따라 증가된다. 그러나, 향상된 방식은 기대되는 키누름수가 단어내의 위치에 따라 현저하게 감소한다. 향상된 방식을 이용하여 단어를 치는 데 필요한 초과 키누름수의 대부분은 단어의 첫 문자 입력에서 요구된다. 일단 첫 문자가 정확하게 입력되면, 선행어가 성립하고 이에 따라 증가된 신뢰성을 가지고 소망하는 문자가 처음에 표시되도록 할 수 있다.

최적 저장 방법

최적 저장 방법을 이해하기 위해서, 호수같은 크고 평평한 지역 및 산맥같은 울퉁불퉁한 다양한 형상들을 가지는 지형도 (topographic map)를 고려해 보자. 당신의 임무는 다양한 직경 및 높이를 가진 디스크들의 모음을 도구로 하여 가능한 정확한 지도의 모형을 만드는 것으로, 한 디스크 위에 다른 디스크를 쌓을 수 있다. 이를 달성하기 위하여, 당신은 정확한 모형을 만들어야 할 뿐만 아니라 디스크 수를 최소로 사용해야 한다. 지형이 천천히 변화하는 지역에서는 큰 디스크들을 조금 사용하여 표현할 수 있다. 하지만, 지형이 갑작스럽게 변화할 때는, 이 변화를 따라가기 위해 더 작은 디스크들은 많이 사용해야 할 것이다. 만일, 모형을 만들기 위한 디스크의 수를 정해놓는 다면, 양질의 모형을 생산하기 위해서는 디스크들을 선택하는 몇가지 최적의 방법이 항상 있을 것이다.

이 경우와 연결하여, 디스크의 높이 및 넓이를 한 단어 안의 선행어 및 위치에 상응한다고 간주하자. 선행어를 그 지도의 한 장소의 위치 지정자로 생각해 보면, 지역이 작아질수록 그 지역을 구체화하는 데 필요한 주소는 더 길어지고 더욱 자세해진다. 결국, 지형도는, 한 단어 안의 선행어 및 위치에 작용하는 초과 키누름수의 다양성에 상응한다.

더욱 형식화하여, 4중(키(key), 선행어, 위치, 순열) pset (permution set 순열 집합)을 정의하자. pset는 다음과 같이 해석한다: 만일 키가 눌러지고, 선행어가 한 단어 내의 위치에 입력되었을 때, 순열로 주어지는 배열에 따라 키와 연결된 기호를 사용자에게 보여준다. 배열 데이터베이스는 pset의 모음이다.

사용자에게 표시될 기호를 조절하는 배열 데이타베이스를 이용하기 위해, pset이 현재 상황 (situation)에 해당되는지를 판단하기 위한 MATCH(상황, pset) 함수 (function)가 필요하며, 여기서 '상황' 이란 텍스트를 입력하는 동안의 어떤 순간에 눌려진 키에 해당되는 현재 (current) 선행어, 그 키를 누르게 될 때의 단어 내의 현재 위치, 및 이제 막 눌러진 키로 구성되며, 즉, '상황' 은 특정된 순열이 없는 pset이다.

또한, COMPARE(pset1, pset2) 함수가 필요하며, 이것은 현재 상황에 이들 적합성 (applicability)에 대하여 이들 pset을 상대적으로 등급화 (rate)하는 것이다.

도 8을 참조하면, MATCH와 COMPARE의 사용을 이해할 수 있다. 첫 단계 3000을 보면, 데이터베이스의 각 pset에 대해MATCH는 현재 선행어가 입력 pset에 상응하는가, 현재 위치가 pset의 위치와 양립할 수 있는가, 및 pset의 키가 방금 막 누른 키와 상응하는가를 결정한다. 키와 관련하여 상응하는지를 결정하는 것은 명백하다. 위치 관련하여 상응하기 위해서 pset의 위치는 현재 위치보다 적거나 동등해야 한다. 선행어와 관련하여 상응하기 위해서는 현재 위치의 선행어가 pset의 선행어를 포함하여야 한다. 여기서 포함하는지는 pset의 선행어 및 현재 선행어를 문자 하나씩 비교하면서 결정하고, 현재 위치 바로 앞에 있는 문자로 시작하여 단어의 앞으로 이동하면서 비교한다. 예를 들면, 현재 선행어가 _ga일 때 a나 ga를 가진 pset들이 현재 상황과 상응되며, 모든 선행어들과 어울리는 NULL선행어를 제외한 어떤 다른 선행어 - 예를 들면 fga -도 현재 상황에 상응되지 않는다.

단계 3000을 완성한 후, 모든 pset들이 모든 현 상황과 어울리는가 (match) 어울리지 않는가가 확인되었다. 단계 3001에서, 어울리는 모든 pset들은 COMPARE g함수를 이용하여 상호간에 배열된다 (ordered).

데이터베이스를 구축하기 위해서, 계속 논의되고 있는 진행과정에서, 선행어 상응 (correspondence)에 우선적으로 위치적 상응을 등급할 것인지 또는 위치적 상응 (correspondence)에 우선적으로 선행어 상응을 등급화 것인지를 결정하여야 한다. 일반성을 잃지 않으면서, 위치적 상응을 선행어 상응에 우선하여 등급화한다고 가정하자. 두 개의 psets, pset1 및 pset2가 주어질 때, 만일 pset1의 위치가 현재 위치와 가까와진다면 COMPARE는 pset1로 리턴될 것이고, 그렇지 않으면 pset2을 선택할 것이다. 리턴된 pset는 다른 pset보다 배열안에서 (in the ordering) 더 높이 위치할 것이다. 만일 pset1과 pset2의 위치가 같다면 COMPARE는 가장 긴 선행어를 가진 pset을 리턴할 것이다. 일단 매칭되는 모든 pset들은 COMPARE를 이용하여 상호간에 정력되면 (sort), 가장 높은 등급의 pset가 하나 존재한다. 단계 3002에서 이 pset의 순열은 사용자에게 보여줄 기호를 배열하는 데 사용된다.

배열 데이터베이스의 구축

최적의 배열 데이터베이스를 구축하는 방법은 도 9를 참조하여 설명할 것이다. 데이터베이스 구축의 첫 단계 4000에서, 가능성 있는 모든 적절한 pset는 단어들의 데이터베이스(사전)에서 확률과 함께 구축된다. pset에 지정할 확률은 주어진 어느 순간에 현재 상황에 매칭되는 확률이다. 이 확률은 pset을 등급화하는데 이용할 수 있다. 모든 가능한 pset들은, 사전에 있는 언어들에서 발생하는 선행어(0 선행어(null prefix)를 포함), 위치 및 키에 대한 모든 가능성 있는 선택들을 포함하여, 이러한 키, 선행어, 위치에 대한 이 선택들은 각각의 키와 연결된 기호의 가능성 있는 각 순열들과 연관된다. 이러한 pset들의 수는 키의 수가 정해져 있고, 어떤 선행어도 사전에 있는 가장 긴 단어보다 더 길 수 없고, 어떤 위치도 가장 긴 단어의 길이보다 더 길 수 없으므로, 한정적이다. 또한, 가능한 pset의 수는 꽤 클 수도 있어서, 고려되는 가장 긴 선행어를 정하고, 위치들을 적은 수의 빈(bin)들에 저장하고 빈 안에 있는 위치들이 동등하게 간주하여, 우선적으로 pset의 수를 제한 할 수 있다.
다음으로, 단계 4001에서 초기 등급이 각 pset에 배정된다. 만일 주어진 pset이 배열 데이터베이스에 포함되려고 한다면, 기호들이 알파벳 배열 같은 몇가지 초기 기정 배열하에서 표시되는 데 필요한 초과 키누름수에 상대적으로, 이 등급은 사전에 있는 단어를 입력하는 데 필요한 초과 키누름수를 감소 (reduction)시키는 데 바탕을 두고 있다. 이러한 감소는 빨리 계산될 수 있다. 왜냐하면 각 pset에 대하여 매칭되는 단어가 고려되어, 그 pset이 사용되는 데 필요한 초과 키누름수를 계산하기 때문이다. 예를 들어서, 사전이 단어 the 로만 이루어진다면, (위치, 선행어)쌍: (1, NULL), (2, NULL), (2, t), (3, NULL), (3, h), (3, th)을 가진 pset들 만을 고려할 필요가 있다 (NULL은 0 선행어, 즉, 선행어가 전혀 없는 것을 나타낸다). 이 pset들 각각에 대해서 그리고 각각의 가능한 순열에 대해서 초과 키누름수의 감소를 계산한다.

일단 모든 pset들이 등급화되었으면, 가장 큰 등급을 가진 pset, 즉, 기대되는 키누름수의 최대 감소를 가져오는 pset이 배열 데이터베이스에 입력된다 (단계 4002). 만일 최대 등급이 매겨진 pset가 하나 이상이라면 가장 낮은 위치를 가진 pset을 선택하고, 만일 모두 같은 위치를 갖는다면 가장 작은 선행어를 가진 pset를 선택하고, 만일 모두 같은 크기의 선행어와 같은 위치를 갖는다면 그들 중의 하나를 임의로 선택한다.

이제, 데이터베이스(4003)에 포함되는 다음 pset을 찾기 위해, 모든 pset들의 등급을 재계산해야 한다. Pset의 등급은, 이제, 기정 배열 및 지금까지 구축한 배열 데이터베이스에 상대적으로 키누름 수의 감소에근거를 둔다. 예를 들면 상기의 경우, 사전에 오직 한 단어 the 만 있는 경우를 생각해 보자. pset (4,2, NULL, hig)(의미 : 키 4에 대하여, 2 번째 위치에서 눌려지고, 선행어와 무관하게, h,i,g 순서로 문자를 표시) 가 데이터베이스에 포함되는 단계 4002 에서 선택된다고 가정하자. 이제 pset(4,2,t,hig)는 0등급을 가질 것이다: 이것이 가질지도 모르는 어떤 효과는 데이터베이스에 포함된 pset에 의해 이미 고려되었다. 초기에 pset들 (4,2,NULL,hig) 와 (4,2,t,hig) 가 같은 등급을 가지는 것을 주목하자, 그러면 만일 두 pset이 같은 등급을 가질때 가장 작은 선행어를 가진 것이 선택된다는 규칙이 주어진다면, 오히려 (4,2,t,hig) 보다는 (4,2,NULL,hig)가 데이터베이스에 입력될 것이다. 이러한 선호성은 계층적 차이 (hierarchical differentiation)를 구성할 것이다. 마찬가지로 pset들 (a)(3,1,NULL,edf), (b)(3,2,NULL,edf), (c)(3,3,NULL,edf) 이들은 각각, (a)키 3을 누른다면 1이나 1보다 더 큰 어느 위치에서, 선행어를 무시하고, 순서 e,d,f를 사용하며, (b)키 3을 누른다면 2 또는 그보다 더 큰 어느 위치에서, 선행어를 무시하고 순서 e,d,f 를 사용하고, (c)키 3을 누르면 3 또는 3보다 더 큰 위치에서, 선행어를 무시하고 순서 e,d,f 사용하는 것을 뜻하며, 각각은 단어 the 를 입력하는데 필요한 초과 키 누름수에 같은 영향을 미친다. 만일 pset들이 동일 선행어와 동일 등급을 가질 때 가장 낮은 위치를 가진 pset이 선호된다는 규칙이 주어진다면 pset (a)가 선택될 것이다. 이 규칙은 위치적 차이 (positional differentiation)를 달성한다. 단계 4002와 4003은 데이터베이스에 포함되는 부가 pset들을 발견할 때까지 여러 번 반복할 것이다. 각각의 되풀이에서 등급들은 데이터베이스에 마지막으로 부가된 pset에 의해 영향받을 수 있는 그런 특정한 pset에 대해서는 재 계산해야 할 것이다. 마지막에 부가된 pset보다 크거나 동등한 위치를 갖는 pset들, 마지막에 부가된 pset의 선행어를 포함하는 어떤 선행어를 가지거나 또는 마지막으로 부가된 pset에 의해 포함되는 어떤 선행어를 가지는 pset들, 그리고 마지막에 부가된 pset으로서 같은 키를 적용하는 pset들,오직 그런 pset들만의 등급을 재계산해야 할 필요가 있고, 오직 이 pset들만이 다른 pset과 관련하여 재정렬 될 필요가 있다.

이러한 진행과정은 본질적으로 배열 데이터베이스의 구축을 기술하는 것이다. 실제로 그 진행과정을, 유용하다고 알려진 배열들 (예를 들면 길이 1까지의 선행어를 가지는 모든 배열) 어떤 커다란 부분집합 (subset)을 우선 포함시키면서 개시할 수 있다. pset들의 초기집합을 무시하면, pset들의 부가를 상기 처럼 진행할 수 있다. 이 최적 상태 방법은 저장 요건을 감소시키기 위한 본 발명이 교시하는 일반 원칙들에 의한 무궁무진한 실시예들 중의 하나 일 뿐이다. 이 원칙들은 두 가지이다 : 1)위치적 차이, 이것은 전형적으로 가까이 있는 위치들은 서로 비슷한 배열이 필요하다는 사실을 이용한다 , 2) 계층적 차이, 길이가 더 긴 선행어들은 길이가 더 짧은 선행어와 일치되는 (consistent) 배열들과 비슷한 배열을 전형적으로 필요하다는 사실을 이용한다. 이러한 최적 상태 저장방법은, 배열 데이터베이스에 할당된 저장량이 미리 정해졌을 때 특히 유용한 방식으로 이러한 원칙들을 조합한다. 이 최적 상태 방법을 사용하면 데이터베이스에 이용할 수 있는 어떤 저장용량이라도 기대되는 키 누름수를 줄이기 위한 최적 방식으로 채워질 수 있다.

다중 누름 입력을 위한 보조 수단

종래 기술의 다중 누름 방식에서 기호들의 배열을 전진시키려는 다중 두드림과 새 문자를 입력하려는 다중 두드림을 구별하는 어떤 방법을 사용하여야 한다. 예를 들면 단어 cab은 2키를 사용하여 문자 c,a,b 각각에 대해 세번, 한번, 두번 두드리면 전부 다 치게 된다. 문자들을 표현하기 위해 이 두드림들을 그룹짓는 것은 대개 두 가지 방법 중 하나로 행한다, 1) 타이밍 기법 을 사용한다: 사이가 가깝게 띄어진 두드림을 같은 그룹으로 해석하고, 반면 두드림들의 사이가 더 긴 간격은 새 그룹시작의 부호를 부여한다. 또는 2) 보조키, 전형적으로 전화 키패드의 #키는 문자를 끝맺는 기호로서 사용한다 그래서 cab은 222#2#22#로서 입력된다. 이 방법들의 첫번째 것은 사용자가 타자치는 속도를 제한하는 단점이 있다. 그런 타자기는 사용자가 너무 빠르지도 않게 너무 느리지도 않게 쳐야한다. 이것은 본 발명의 방법이 교시하는 향상된 다중 누름 방식에 특히 적합하지 않다. 두번째 방법은 각 문자를 위해 초과로 키누름을 덧붙이면서 입력이 더 늦어지는 단점이 있다.

따라서 본 발명은, 주어진 배열에서 기호를 전진시키는데 (advance) 사용하는 보조키를 제공한다. 도 10을 참조하면, 이 보조 입력수단이 어떻게 본 발명의 장치에 통합될 수 있는지 볼 수 있다. 이러한 보조 입력수단(5007)은, 조작을 통하여 출력되는 기호를 그 배열에서 전전시키도록 하는 방법으로, 기호출력을 위한 배열 결합기(5005)와 통신한다. 상기 보조키는 표준 다중 누름 방식을 향상시키는 데 적용할 수도 있다. 순서가 문맥에 의존하지 않는 경우에도 여전히 보조 입력수단 장치는 주어진 고정 배열에서 기호를 전전시키는데 적용할 수 있다.

다중 누름 방식과 모호 부호 방식의 통합

본 발명의 방법의 지시를 따르면서 향상된 다중 누름 방식 또는 종래기술의 다중 누름 방식은, 미국 임시 출원보호 60/111,665호(GUTOWITZ 98)에서 지시하는것들과 같은, 모호 부호 방식과 통합된 결합에 사용될 수 있다. 이에 GUTOWITZ 98은참조로써 언급된다. 명확하게 몇몇 선택된 문자들이 두개의 입력수단에 실제적으로 동시에 조작됨으로서 입력하는 GUTOWITZ 98을 구상화한 것과의 결합을 서술할 것이다. 당업자는 이러한 교시를 확장시켜 어떤 다른 모호 방식에라도 결합시킬 수 있을 것이다. 그러나 만일 이 결합이 적절하게 수행되지 않으면, 모호 부호 방식의 이점들은 다중 누름 방식과의 결합으로 도입되는 모호성(ambiguity)과 절충될 수 있을 것이다. 다중 누름 방식 및 모호부호 방식의 결합을 위한 특별히 효과적 방법을 - 이로 인해 특허권이 주장되는 - 설명할 것이다.

GUTOWITZ 98은 표준전화 키패드의 문자키들 중의 하나 및 보조입력수단의 작동이 선택된 문자를 부호화하는데 이용할 수 있고, 더 나아가서는, 만일 이런 방식으로 부호화한 문자가 c,e,h,l,n,s,t,y로 선택된다면, 룩업(검색) 에러와 질의조회에서 측정된 모호성은, 표준 모호부호와 비교하였을 때 실제적으로 감소한다는 것을 보였다. 따라서, 현재의 논의를 위해 이 부호를 채택할 것이다. 그 지침들을 본 발명의 교시들과 결합시키는 하나의 방법은 가능한 단어들이나 문자들의 집합 (set)에서 가장 가능성 있는 단어나 문자를 선택하기 위해 다중 누름 입력과 모호부호 입력 모두로부터 명백한 징표 (evidence)를 조합하는 것이다.

이제 도 11을 언급하면, 다중 누름 입력수단 및 예상 텍스트 입력수단이 통합된 장치의 개략도가 도시된다. 이 도면의 다중 누름 구성요소들은 이미 상세하게 기술되었다. 구성요소 5009는 예상 텍스트 입력 구성요소 (predictive text input component)이고, 이것은 예를 들면, GUTOWITZ 98에서 설명한 예상 텍스트 입력 실시예들 중의 하나이다. 하기 상세하게 논의되는 실시예에서, 문자를 부호화하는 각 입력수단으로부터 선택된 문자들은 그 문자 부호화 입력수단 중의 하나와 연관된 보조 입력수단, 즉, 예상 텍스트 입력을 위한 보조 입력수단을 조작하면서 선택된다. 이러한 보조 입력수단은 도 11의 5008로 도시되고, 다중 누름 입력을 위한 상기 보조 입력수단이 장치에 존재할 때, 다중 누름 입력을 위한 보조 입력수단(5007)과는 바람직하게는 구분된다.

어떤 순간에 사용자가 모호 부호 방식을 사용할지 또는 향상된 다중 누름 방식을 할지를 선택해야하는 극단적인 경우를 고려해 보자. 대부분의 단어들은 다양한 방법으로 입력될 것이다. 예를 들면 단어 'bed'를 입력한다고 간주하자. 이 예를 위해, 배열 c,a,b는 2키와 연결된 문자들을 위한 향상된 다중 누름 방식으로 항상 선택되고, 배열 d,e,f는 키 3과 연결된 문자들을 위한 향상된 다중 누름 방식으로 항상 선택된다고 가정하자. 공백(space)은, 타임아웃(timeout)과 같은, 문자끝맺음 (letter ending) 수단의 조작을 의미한다. 모호 부호 방식에 대하여는, 2키와 연결된 보조키의 작동을 표시하는데 ^2를 쓸 것이고, 3키와 연결된 보조키의 작동을 표시하는데 ^3을 쓸 것이다. 오직 향상된 다중 누름 방식을 이용하여, 단어 'bed'는 222 33 3으로 입력되고, 모호부호 방식을 사용하면 2^33으로 입력될 것이다. 이제 사용자가 2^33을 치는 것을 상상하자, 그리고 모호부호 방식과 향상된 다중 누름 방식 모두로 해석되도록 하자. 순차 2^33을 받았을 때, 사용자가 모호 부호 방식을 이용하여, 두번째 문자만 치도록 의도했는지, 문자 모두를 의도했는지, 오직 첫 문자와 두번째 문자를 의도했는지, 또는 오직 두번째 문자와 세번째 문자를 의도했는지는 모른다. 따라서 이 순차는 bed (순수한 모호부호 해석) 또는 ced (첫번째 및/또는 세번째 문자는 다중 누름이다)일 수 있다. 그러나, ced 가 사전에 있는 단어가 아니라고 가정할 때, 이러한 가정은 거부될 수 있고, 순차(sequence)는 bed로 될 수 있다.

이제 순차 22 3 3을 고려하자 향상된 다중 누름에서 이것은 add 이고 모호부호 해석에서는 aadf , abdf , badf , bbdf , aafd , abfd , bafd , bbfd , aadd , abdd , badd , bbdd , aaff , abff , baff , bbff 이다. 이들 중의 하나 예를 들면 baff 를 단어라고 가정해보자 이제 입력순차의 두가지 가능한 해석 add , baff 가 있다. 사용자에게 나타내기 위해, 사용자가 의미하는 해석을 선택하기 위해 질의조회가 필요할 것이다.

이 예들은 다중 누름 방식과 모호부호 방식 모두 동시에 작동할 수 있다는 것을 보여준다. 대립이나 모호성의 경우에 질의조회를 사용자에게 표시하여 사용자가 충돌이나 모호성을 해결할 수 있게 한다.

모호부호와의 최적 통합법

모호부호 방식과 다중 누름 방식을 통합하기 위한 여러가지 많은 방법들이 고안될 수 있다. 예를들면 이전에 표시된 데이타에 기초하여, 단어의 첫 문자를 위해 멀티탭을 체계적으로 사용한 후 그 단어의 나머지 모든 문자를 위해 모호부호 방식을 체계적으로 사용하는 것은 하나의 좋은 방법이 될수 있다.

모호부호 방식 및 다중 누름 방식의 합력상승적인 통합을 위한 최적 상태는 몇가지 창의적인 통찰로 부터 나타난다. 1)다중 누름 방식들은, 고유명(proper names) 같은, 모호부호 방식으로 정확하게 만들어질 것 같지 않은 단어를 위해 가장 유용할 것이며, 2) 사용자들은 단지 한 단어 안에서 모호부호 방식과 다중 누름 방식을 사용하기를 원할 것 같지 않고, 3) 모호부호 입력을 위한 상이한 보조 입력수단과 다중 누름 입력을 위한 또 다른 상이한 보조 입력수단을 이용하여, 사용자가 주어진 단어를 입력하기 위해 모호부호 방식을 사용하려는지, 다중 누름 방식을 사용하려는지 상대적으로 쉽게 결정 할 수 있는 것이고, 4) 모호부호 보조 입력 수단의 작동이 언급한 문자에 선행하고, 다중 누름 보조 입력수단의 작동이 언급한 문자 뒤를 따르면서 순차적 신호를 이용하는 것 즉, 모호부호 방식이나 다중 누름 방식에 대한 가능성 있는 동시 해석들로 도입된 모호성은 줄어들 수 있다.

따라서, 모호부호 입력과 다중 누름 입력의 상승작용효과적인 최적 상태의 결합은 하기에서 더욱 상세하게 이해할 수 있다.

다중 누름 방식과 모호부호 방식의 결합에 기인한 여러 가능한 해석의 결과로 발생한 모호성들의 대부분은, 다중 누름 방식에서의 문자경계 (letter-boundary)에서 오는 혼란에 기인한다. 이러한 멀티탭 방식은 향상된 다중 누름 방식일 수도 있고, 선행 기술 다중 누름 방식일 수도 있다. 즉, 예를 들면, 22 같은 반복된 순차 (repeated sequnece)가 한개의 문자를 대표하는지 아니면 여러개의 문자를 대표하는지는 알지 못한다. 향상된 다중 누름 방식에서 한 문자를 입력하는데 필요한 다중 두드림의 확률은 적기 때문에, 문자를 부호화하는 입력수단과 연관하여 작동하는 보조 입력수단에 의해 다중 두드림을 인간공학적으로 (ergonomically) 달성할 수 있다. 2키와 연관된 보조입력수단의 작동을 *2로 표시하자. 그러면, 만일 2키에 있는 문자들의 순서가 c,a,b라면, c는 2로 부호화하고, a는 2*2 로, b는 2*2*2로 부호화한다. 이제, 2키위에 모호부호 입력을 위한 보조 입력수단의 작동을 의미하는 ^2에 대해 위의 개념을 이용할 때, 단어 cab을 다중 누름 방식만을 사용하여 22*22*2*2로, 또는 모호부호 방식만 사용하여 ^222로 입력할 수 있다. 만일 두 입력수단 모두를 동시에 이용한다면, 사용자는 다음의 방법들 중 어느 것으로도 cab 을 입력할 수 있다 : ^222, ^22*22, ^22*22*2*2, ^222*2*2, 222, 22*22, 22*22*2*2, 222*2*2.

이 여덟가지 가능성은 부분적으로 문자 순차와 독특하게 연결된다: '*' 순차는 오직 한 방법으로 읽을 수 있고, ^ 순차는 오직 한 방법으로 읽을 수 있다. 그래서 여덟가지 가능성이 만들어진다: c22, ca2, cab, c2b, 222, 2a2, 2ab, 22b. 여기서, 이것이 모호하지 않게 실행될 수 있을 때마다 부분 순차들은 문자들로 대치되었다. 이 순차들에 남아있는 2의 것들 각각을, 다중 누름 해석법에서 해석하면 c 라는 것으로, 그리고 모호부호 해석법에서 해석하면 a 나 b 로 표현한다. 그래서, 각 2는 a,b,또는 c중 하나가 될 수 있다. 만일 오직 순차 222의 결과에 의한다면, a,b,c의 아홉개의 가능한 순열의 그 어떤 것이라도 가능하고 그래서 이 예는 표준 모호부호를 이용한 부호 (coding)가 된다.

이 예는, 표준 모호부호, 감소된 모호부호, 다중 누름 방식을 사용한 부호의 모든 가능한 결합을 기술하는 극단적 경우이다. 이 예에서, 다중 누름 모드 또는 감소된 모호부호 모드 해석 가능성으로 인한 부가된 모호성 결과로, 표준 모호부호의 총 모호성보다 더 적은 총 모호성을 유도하였다. 그러나 전형적인 경우에서, 보조 입력수단의 조작에 의한 부가 정보 입력은 표준모호부호에 상대적으로 모호성을 줄이는 데 이용될 것이다.

본 발명의 최적 조작 상태에 따르면, 모호부호 또는 다중 누름 부호에 대한 가능성 있는 동시 해석들 때문에 생기는 모호성은 두 가지의 가능한 해석기법 사이에 선행 관계를 만듦으로써 줄어들 수 있다. 다음 약속 1) 다중 누름 입력을 허용하여 사전에 나올 것 같지 않은, 따라서 옳게 해석될 것 같지 않은 단어에 대해 이용하고, 2) 모호부호 방식을 사용하여 사전에 있을 것 같은 단어를 허용하고, 3) 모호부호 방식을 배우는 학습자들이 학습과정 동안, 다중 누름에서 모호보호 입력으로 순조롭게 전환시키게 하는 점에서, 이러한 약속은 최적이다. 이 약속은, 만일 모호부호 보조 입력수단을 사용하여 단어 내의 어떤 문자가 입력되지 않는다면, 단어들이 다중 누름 해석법으로 해석될 것이라는 것이다. 그 반대의 약속 또한 가능하다.

전형적인 단어들에 대해, 보조 입력수단 중 하나 또는 나머지 하나는 단어를 치기 위해 필요할 것이다. 그래서 사용자가 다중 누름 방식을 이용하여 단어를 치려는지 모호부호 방식을 이용하는 지를 즉각 결정한다. 영어는,문자당 평균 15% 초과 키누름수가 있고 그래서 각 문자는, 다중 누름 형태 안에서 보조 입력수단을 사용하는 장치에 대해 다중 누름 보조 입력수단을 사용할 가능성이 15% 있다는 것을 알았다. 영어에서 평균단어는 대략 길이가 5.5 문자이므로, 다중 누름 보조 입력수단이 주어진 단어 안에서 적어도 한 번 사용될 가능성은 60%이다. 같은 방법으로, 상기 감소된 모호성 모호부호에 대해, 보조 입력수단이 주어진 문자를 치는 데 사용될 가능성이 45%이다. 그래서 단어를 이 방법을 사용하여 칠 때, 평균단어를 입력하는 동안 보조 입력수단을 적어도 한 번 이용할 가능성은 96%이다. 그러므로 단어를 치는 과정에서 어떤 보조 입력수단을 사용하는 가에 따라, 사용자가 어떤 방법을 주어진 단어에 이용하는 가를 소프트웨어에서 대부분 쉽게 결정할 수 있다. 만일 주어진 단어에 보조입력수단 그 어느 것도 사용하지 않는다면, 바람직하게는 모호부호 방법에서 단어를 해석하기 위해 어떤 기정(default) 배열이 만들어질 수있다.

사용자가 모호부호 보조 입력수단의 사용법을 배우는 동안, 모든 문자들을 위하여 다중 누름 해석을 채택하는 것이 선호될 것이다. 단, 모든 문자들이라는 것은 모호부호 텍스트 입력을 위한 보조 입력수단을 이용하여 친 문자들을 제외한 모든 문자들이다. 이런 식으로 모호부호 텍스트 입력을 위한 보조 입력수단의 사용을 점차적으로 도입할 수 있고, 사용자가 다중 누름 해석을 거치지 않으면서 어떤 단어들을 직접적으로 그리고 모호하지 않게 입력할 수 있게 하는 데 몇 가지의 이점을 항상 제공할 것이다.

비록 그것이 총 모호성을 감소시키는 데 기여할 수 없을 지라도, 모호부호 방식과 연결된 보조 입력수단을 고려하는 지 또는 다중 누름 방식과 연결된 보조 입력수단을 고려하는 냐에 따라, 보조 입력수단과 기호부호화 수단의 결합을 두 가지 다른 방법에서 이행하는 것은 상당히 더 인간공학적이다. 모호부호 보조 입력수단의 경우에, 보조 입력수단 추진 (activation)은 언급한 기호부호화 입력수단을 추진하기 전에 또는 추진하는 동안에 일어나야 한다. 반면 다중 누름 방식의 경우엔, 보조 입력수단 추진은 언급한 기호부호화 수단을 추진한 후에 일어나야 한다. 전형적인 이용에서, 모호부호 입력 방법은 사용자가 기대하는 사전에 나올 단어에 이용할 것이다. 반면, 다중 누름 방식은 사용자가 사전에 나오지 않는다고 기대한 단어에 사용할 것이다.

감소된 키누름수를 위한 부호의 최적화 (optimization of code for reduced number of keystrokes)

다중 누름 방식 타자 장치들은 터치 방식으로 타자칠 수 없다: 각 기호는, 입력수단 조작의 같은 순차로 항상 얻어지는 것을 아니다. 그럼에도 불구하고, GUTOWITZ 98에서 개시된 타자 장치 최적화를 위한 방법들의 많은 것들을 다중 누름 장치에 적용할 수 있다. 본 발명의 교시에 의하면, 다중 누름 방법을 위한 본질적인 인간공학적인 한 기준은 기대 초과 키누름수이다. GUTOWITZ 98의 지침을 좇으면, 초과 키누름수는 기호를 키에 배정하는 최적 배정을 선택함으로써 줄어들 수 있다. 특히 알파벳 배열은, 기호의 최적 분할을 선택해서 키누름수가 감소되면서도 유지될 수 있다.

통계치의 교체 선택

지금까지 우리는, 타자치려는 언어의 대표적 모형으로 부터 나온 통계에 대해서 배열을 선택하는 것을 고려하고 있다. 어떤 상황에서는 다른 배열이 선호될 수 있다. 예를 들면, 본 발명이 교시하는 향상된 다중 누름 방식과 장치는 손으로 쥐는 장치 - 예를 들면 핸드폰이나 개인 디지털 보조기 - 에 입력하여 데이터베이스에 있는 이름과 주소에 접근하는 데 사용한다. 그때 관련 통계치는 이름과 주소의 것이지, 일반언어의 것이 아니다. 사실상 그 장치가 이름을 입력하는 데 사용될 때, 한 언어에 특유한 이름들의 커다란 집합에서 나온 통계를 선택할 수도 있다. 그리고 그 이름들의 통계치는, 이름에 접근하려고 장치를 사용할 때 이미 그 장치에 입력되어 있다. 후자의 경우에, 문자들과 선행어들의 중대함을 저울질하는 (weighting) 것은, 대다수의 사용자에 의한 그런 이름들의 일반적 사용에 근거한 통계라기 보다는 데이터베이스 안의 이름과 주소에 접근하는 횟수의 함수일 수 있다.

원격 데이터베이스 저장 (Distance database storage): 배열 데이터베이스는 텍스트 입력을 위해 사용하는 물리적 장치에 존재할 필요는 없다. 예를 들면 전화거는 사람이 전화 키패드에 타자쳐서 전화받는 사람의 이름을 입력할 때, 전화거는 사람을 받는 사람과 연결시켜 주는 자동 전화 교환대 (automated corporate switchboard) 를 생각해 보자. 그 최적 배열은, 제한되지 않은 언어를 입력하기 위한 최적배열과 다를 수 있다. 그리고 자동 전화 교환대는, 전화거는 사람이 타자칠 때 서로 작용하면서 (interactively) 선택된 배열을 전화거는 사람의 전화와 통신할 수 있다. 이런 설치는 몇 가지 장점을 가진다: 전화데이타에 적응된 배열뿐만 아니라, 사용자의 송수화기에는 최소 저장용량 및 진행이 필요하다는 것이다. 바람직하게는, 사용자 송수화기는 어떤 문자가 선택되느냐에 대해 사용자에게 신호를 보낼 수 있다. 그러나 이 방법은 표준 전화 이외에 특별하지 않은 송수화기 기계조차에도 작동할 수 있다. 이 경우에, 원격 컴퓨터에서 작동하는 음성 합성 소프트웨어는, 화면 출력수단으로서 이용될 수 있다.

또한 배열들의 다른 선택은, 컴퓨터에 기초한 양식(form)을 채울 때 적절하다. 몇몇 양식의 몇몇 필드(field)는 언어의 다른 부분집합으로부터의 입력이 필요하고, 따라서 다른 통계치에서 나온 입력이 필요하고, 따라서 다른 최적배열에서 나온 입력이 필요할 수 있다. 예를 들면 URL(Universal Resource Locator)을 치는 동안 순차 www는 매우 흔하지만, 일반 언어에서 그것은 오히려 흔하지 않다는 것을 알수 있다. 그러므로, w의 순차에 조건적인 배열 - 이것은 하나의 배열에서 w가 처음에 표현된다 - 은 URL을 입력하는 필드에 적합하다. 그러나, 제한되지 않은 영어 입력을 받아들이는 분야에는 잠재적으로 부적절하다. 결론적으로, 여기에 구체적으로 서술한 것 이외에도 본 발명의 교시에 다른 수많은 실시예가 가능하고, 이것은 그 지침들의 범위를 넘어서지 않으며, 그 범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정의된다는 것에 주목한다. 특히, 본 교시는 표준 모호부호 또는 설명을 위해 선택된 언어에 적용하거나 또는 전화에 적용하는 데 제한을 두지 않는다는 것은 본 분야에 숙달하지 않은 자에게도 자명하다. 본질적으로 어떤 전자 장치라도 텍스트 입력수단으로부터 잠재적으로 이득을 얻을 수 있고, 따라서 본 발명의 지침에서 이득을 얻을 수 있다. 여기서 서술한 텍스트 입력 방법론은 다양한 텍스트 입력에 필요한 키누름수를 더 줄이기 위해, 잘 알려진 단어완성 기법과 조합시킬 수도 있다는 것은 더욱 명백하다.

참조 특허 문헌

미국 특허 제5818437호, 컴퓨터를 비모호화시키는 축소 자판(Reduced keyboard disambiguating computer), 개발자: Grover; Dale L., King; Martin T., Kushler;Clifford A. 1998년 10월 6일

미국 임시 출원 번호 60/111,665호, 1998년 12월 10일, 모호부호에 기초한 터치방식 타자 장치와 그런 장치를 고안하는 방법(Touch typable devices based on ambiguous codes and methos to design such devices) , 개발자: Howard Gutowitz.

Claims (24)

1. 다수의 기호들;

   적어도 하나가 상기 다수의 기호들의 일부와 연관된 다수의 키입력수단;

   화면출력수단; 및

   pset들 각각이 상기 다수의 기호들중 몇몇의 순열을 가지고 있고, 상기 pset들중 적어도 2개가 상기 다수의 키입력수단들중 적어도 하나와 연관된 상기 다수의 기호들의 상기 일부의 순열을 가지며, 상기 적어도 2개의 pset들중 첫번째 것의 상기 순열이 상기 적어도 2개의 pset들중 두번째 것의 상기 순열과 시프트적으로 비동등한 (shift-inequivalent), pset들의 데이터베이스를 포함하고;

   상기 다수의 키입력수단들중 상기 적어도 하나가 작동될 때, 상기 다수의 기호들의 상기 일부가 상기 적어도 2개의 pset들중 하나의 상기 순열에 따라 상기 화면출력수단에 출력되는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 pset들중 상기 적어도 하나가 위치 의존 (position-dependent) 순열을 가지고, 상기 다수의 키입력수단들중 상기 적어도 하나가 작동될 때, 상기 다수의 기호들의 상기 일부가 상기 위치 의존 순열을 가지는 상기 pset에 따라 상기 화면출력수단에 출력되는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치 .
3. 제 2 항에 있어서, 상기 위치 의존 순열이 위치 차이가 있는 (position-differential), 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 pset들중 상기 적어도 하나가 선행어 의존 순열 (prefix-dependent permutations)을 가지고, 상기 다수의 키입력수단들중 상기 적어도 하나가 작동될 때, 상기 다수의 기호들의 상기 일부가 상기 선행어 의존 순열을 가지는 상기 pset에 따라 상기 화면출력수단에 출력되는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 선행어 의존 순열을 가지는 상기 pset들이, 일정치 않은 길이 (variable length)를 갖는 선행어들을 가지는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 선행어 의존 순열이 계층적으로 상이한 (hierarchical-differential), 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
7. 제 1 항에 있어서, pset들의 상기 데이터베이스가 원격통신 링크 (telecommunications link)를 통해 상기 키입력수단에 연결된, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
8. 제 1 항에 있어서, 상기 장치가 적어도 하나의 보조 입력수단 (auxiliary input)을 추가로 포함하고, 상기 보조 입력수단과 상기 다수의 키입력수단들중 상기 적어도 하나가 작동될 때, 상기 pset들중 상기 적어도 하나의 상기 순열이 변경되는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
9. 제 1 항에 있어서, 상기 화면출력수단에 출력된 상기 기호들이 전송 및 저장되는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
10. 제 1 항에 있어서, 상기 화면출력수단이 시각 화면출력수단과 청각 화면출력수단으로 이루어진 그룹으로부터 선택되는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
11. 제 1 항에 있어서, 상기 pset들은, 상기 장치가 텍스트 입력 (text input)을 위해 사용되는지 또는 텍스트 검색 (text retrieval)을 위해 사용되는지에 따라 상이한 순열을 가지는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
12. 제 1 항에 있어서, 텍스트로서 입력수단의 작동의 순차들을 해석하도록 선택적으로 작동할 수 있는 예상 텍스트 입력수단 (predictive text means)을 추가로 포함하는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 화면출력수단에 출력된 기호들을 결정하기 위해 상기 배열들이 사용되는지 또는 상기 예상 텍스트 입력수단이 사용되는지를 결정하는 수단을 추가로 포함하는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
14. 제 1 항에 있어서, 상기 데이터베이스가, 텍스트를 텍스트 입력 필드(field)들을 가지는 컴퓨터로 처리된 양식에 입력하기 위한 필드 의존 pset들을 포함하는, 다중 누름을 이용한 텍스트 입력 장치.
15. 다수의 키입력수단과 화면출력수단을 가지고 있고, 다수의 기호들로부터 형성된 텍스트를 입력하는데 사용되는 멀티탭 입력장치에 사용하기 위한 pset들의 데이터베이스를 구축하는 방법으로서,

    상기 다수의 기호들의 일부를 상기 키입력수단의 적어도 하나와 연관시키는 단계;

    적어도 2개의 pset들중 첫번째 것의 순열이 그 적어도 2개의 pset들중 두번째 것의 순열과 시프트적으로 비동등하도록, 상기 다수의 기호들의 상기 일부의 순열을 가지는 적어도 2개의 pset를 형성하는 단계; 및

    상기 다수의 키입력수단들중 상기 적어도 하나가 작동될 때, 상기 적어도 2개의 pset중 하나의 상기 순열에 따라 상기 다수의 기호들의 상기 일부를 상기 화면출력수단에 출력하는 단계를 포함하는 pset들의 데이터베이스 구축 방법.
16. 제 15 항에 있어서, 적어도 2개의 pset를 형성하는 상기 단계가, 위치 정보에 근거하여 상기 적어도 2개의 pset의 상기 순열을 선택하는 단계를 추가로 포함하는 pset들의 데이터베이스 구축 방법.
17. 제 16 항에 있어서, 적어도 2개의 pset를 형성하는 상기 단계가, 선행어 정보에 근거하여 상기 적어도 2개의 pset의 상기 순열을 선택하는 단계를 추가로 포함하는 pset들의 데이터베이스 구축 방법.
18. pset들 각각이 다수의 기호들의 일부로부터 형성된 순열을 가질 때, N개의 pset를 가지는 데이터베이스를 형성하는 방법으로서,

    (a) pset들의 집합을 형성하는 단계,

    (b) 상기 pset들의 집합으로부터 pset들을 상기 데이터베이스에 포함시키는 단계,

    (c) 상기 pset들의 집합으로부터 또다른 pset을 선택하는 단계,

    (d) pset들의 상기 데이터베이스에 포함된 pset들에 근거하여 상기 또다른 pset에 등급을 배정하는 단계,

    (e) 상기 pset들의 집합내의 모든 pset들이 등급을 가질 때까지 상기 단계 (c)와 (d)를 반복하는 단계,

    (f) 가장 큰 등급을 가지는 상기 pset들의 집합중 상기 하나를 상기 데이터베이스내에 포함시키는 단계, 및

    (g) pset들의 상기 데이터베이스가 N개의 pset를 가질 때까지 상기 단계 (c)-(f)를 반복하는 단계를 포함하는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.
19. 제 18 항에 있어서, pset들의 집합을 형성하는 상기 단계가, 위치 정보를 사용하여 상기 pset들의 집합을 형성하는 단계를 포함하는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.
20. 제 19 항에 있어서, 상기 pset들의 집합중 낮은 위치를 가지는 pset들만을 상기 pset들의 데이터베이스내에 포함시키는 단계를 추가로 포함하는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.
21. 제 18 항에 있어서, pset들의 집합을 형성하는 상기 단계가, 선행어 정보를 사용하여 상기 pset들의 집합을 형성하는 단계를 포함하는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.
22. 제 21 항에 있어서, 상기 pset들의 집합중 작은 선행어를 가지는 pset들만을 상기 pset들의 데이터베이스내에 포함시키는 단계를 추가로 포함하는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.
23. 제 18 항에 있어서, N개의 pset들의 상기 데이터베이스가 다중 누름 입력장치에 사용되고, N이 다중 두드림을 최소화 하도록 선택되는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.
24. 제 18 항에 있어서, N개의 pset들의 상기 데이터베이스가, 저장량을 가지는 다중 누름 입력장치에 사용되고 위치적 차이 (positional differentiation) 또는 계층적 차이 (hierarchical differentiation)를 이용하여 순열을 배열하여, N이 상기 저장량을 최소화하도록 선택되는, pset들의 데이터베이스 형성 방법.

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