<p>자판의 배치를 정할 때는 모든 경우를 다 헤아릴 수 없습니다. 시간이 끔찍하게 오래 걸리기 때문이죠.</p><p><br></p><p>그래서 실제로는 최적화 문제를 풀게 됩니다. 여러 가지 알고리즘이 있는데, 예를 들어 carpalx나 제가 올렸던 코드에서는 simulated annealing이라는 기법을 사용합니다.</p><p><br></p><p>알고리즘에 대한 자세한 흥미가 있는 분은 적을 것이라고 생각하여 자세한 설명은 하지 않겠습니다. 요 이틀 간은 controlled random search라는 알고리즘을 이식해서 시험해 보고 있습니다.</p><p><br></p><p>시험삼아 갈마들이식 순아래 자판의 받침 최적화를 수행해 보았습니다.</p><p><br></p><p style="text-align: center;"><img src="https://t1.daumcdn.net/cfile/cafe/2544D23C54CE1B9B06" class="txc-image" actualwidth="1000" hspace="1" vspace="1" border="0" width="720" exif="{}" data-filename="expt.png" style="clear:none;float:none;" id="A_2544D23C54CE1B9B066586"/></p><p></p><p><br></p><p>일단 기존의 세벌식과 비교해서 <span style="font-size: 9pt; line-height: 1.6;">굉장히</span><span style="font-size: 9pt; line-height: 1.6;"> </span><span style="font-size: 9pt; line-height: 1.6;">이질적인 결과가 나왔습니다. 신세벌식과도 다르구요. 수치상으로는 세벌식 3-91을 기준으로 할 때 신세벌식 2003보다 두 배 이상 개선되었다고 합니다.</span></p><p><br></p><p>물론 애초에 모델이 완전할 수는 없는 노릇이고, 파라미터를 맞춘 이론적 근거 또한 빈약하기 때문에 맹신하는 것은 위험합니다. 게다가 사용한 글도 대표성이 있는지 따져 봐야 하는 거구요. 그래서 광범위한 자판 최적화는 위험합니다.</p><p><br></p><p>다만 잘 들여다 보면 완전히 허황된 배치는 아님을 알 수 있습니다. 빈도가 높은 받침은 그럭저럭 손이 가기 편한 곳에 있고, 기존 배치에 비해 일부 겹받침이 치기 편해진 등 이 자판도 좋은 점이 있습니다.</p><p><br></p><p>그러나 실제로 이런 자판을 쓰기에는 너무 이질감이 심하겠죠. 아마 자판을 새로 배우는 노력이 필요할 겁니다. 그래서, 보통은 빈도가 높은 글쇠는 고정시키게 됩니다. 예를 들면 받침을 최적화할 때, ㅅ/ㄹ/ㅇ/ㄴ/ㅁ/ㄱ은 고정시키는 거죠. 또 기존의 배열과 달라질수록 피로도를 증가시켜 불이익을 받게 하는 방법도 있습니다.</p><p><br></p><p>제가 실제로 저런 자판을 제안하겠다는 것은 아니고, 이런 식으로 활용할 수도 있다는 것이니, 재미로 봐 주셨으면 합니다.</p>
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결과의 옳고 그름을 떠나서 알고리즘으로 새 배열을 만들어 본다는 게 참 흥미롭네요. 똑같지는 않지만, 위 배열의 받침 ㄱ·ㄴ·ㄹ·ㅁ·ㅅ 자리가 공병우 타자기의 세째 세대 배열과 살짝 비슷한 면이 있어 보입니다. ( http://pat.im/960 ) 제약 조건을 잘 붙이는 게 한글 자판에 알맞은 알고리즘으로 바꾸는 관건이 되겠군요.
빈도가 높은 ㅅ/ㄹ/ㅇ/ㄴ/ㅁ/ㄱ/ㅆ/ㅂ 을 고정하는 것은 한 방법입니다. 그러나, 이들을 원래 위치에 두도록 각종 수치를 바꾸는 것도 한 방법이 될 수 있습니다. 그 과정에서 기존의 자판들과 갈마들이 원리를 이용한 자판의 차이가 무엇인지 알아볼 수 있는 계기가 될 가능성도 있구요. 그리고 이 방법을 신세벌식 자판에 적용하면 아마 재미있는 결과가 나올 것 같습니다. 하지만 여전히 저는 공세벌식 자판에 갈마들이 방식을 적용하는 것은 반대입니다.
@소인배사용할 수 있는 무기는 얼마든지 사용하는 게 좋다는 말씀에 백번 동의합니다. 다만, 그 무기를 사용하여 보는 피해(모아치기 및 오타 수정의 어려움)가 있지 않습니까?
QWASZX(123) 를 C 구역, ERDFCV 를 B 구역으로 편의상 이름붙이면, 한글 입력은 BC 혹은 BB 로 나누어집니다. BC (기존 방식) 의 장점: 입력 순서(중+종, 종+중)에 관계없음. 같은 손가락 연타(같은 글쇠든 다른 글쇠든) 가 없음. 모아치기 가능. BB (갈마들이 입력)의 장점: 약한 약지/소지 보다 검지/중지를 활용.
@소인배BC 와 BB 입력이 각각 장단점이 있다면, 어느 쪽이 더 나은가에 대해서 소인배 님의 자판 효율성 측정 내지 최적화 작업이 도움을 줄 것이라는 것은 명확합니다. 그러나 왼손 새끼손가락의 비율이 너무 낮은 (이것도 문제입니다) 본문의 최적화 자판은 비판을 면하기 어렵습니다. 저 자판에서 역사, 직렬, 길일 등의 단어를 입력해 보세요.
소인배 님의 작업이 정당성을 얻으려면, 최적화 자판의 단점이 극명하게 드러나면 안 됩니다. 이 점을 헤아려 주셨으면 합니다.
※ 윗글쇠는 종성 시프트 글쇠를 써서 해결하면 모아치기도 됩니다. 그만큼 오른손 타수가 늘어나는 것은 분명 단점입니다만 그로 인해 얻을 수 있는 것이 크다고 보고 있습
@명랑소녀앞서 말씀드렸듯 단순한 빈도분석만으로 접근하면 곤란합니다. 글쇠 사이의 관계를 따져 봐야죠. 빈도분석만 사용하는 것도 정당화할 수 없습니다. 오히려 제가 세운 모델이 빈도뿐만 아니라 여러 가지를 종합적으로 고려한, 더 높은 차원의 근사이므로 정당성 면에서는 우위에 있지 않을까요.
@소인배사실 이와 비슷한 문제는 carpalx http://mkweb.bcgsc.ca/carpalx/?full_optimization 에서도 (더 심각한 형태로) 있었습니다. QGMLWB 자판을 예로 들어 보면, 오른손 검지 기본위치에 A가 있기 때문에 ay, ya, ab, ba, ai, ia, ak, ka, ap, pa 등 얼핏 봐도 자주 나오는 조합에서 극도의 검지 연타가 발생합니다. 제가 carpalx 의 시도를 높게 평가하지만 그 최적화 자판을 쓰지 않는 건 이래서입니다.
@소인배기존 공세벌식 자판 배열이 빈도분석만으로 이루어진 것은 아니라고 봅니다. carpalx 도 여러 가지를 종합적으로 고려했지만 그 결과물이 널리 받아들여지지 않은 것은 이유가 있다고 봅니다. 눈에 보이지 않는 parameter 뒤에 숨겨진 작은 장점과, 눈에 보이는 큰 단점의 비교라고나 할까요?
@소인배그럴지도 모릅니다만, 지금 명랑소녀님의 논리는 빈도분석에 크게 의존하고 있습니다. 다른 말로 하면, 빈도에 따른 위치와 연타 여부를 제외한 모든 파라미터를 0으로 둔 것이나 마찬가지인데, 이것이 과연 정당할까요? 연타를 확실하게 방지하려면 해당하는 파라미터를 많이 높이면 그만입니다.
@소인배물론 아닙니다. 391 자판에서 약, 겠, 쾌 등의 글자가 있는 것도 알고 있습니다. 굳이 말하자면, 자판을 측정하는 기준을 편의상 10개로 잡으면, carpalx 나 소인배 님의 자판은 그 중 1개에서 -8점, 나머지 9개 항목에서 +1점일 수 있다는 것입니다.
비교적 드문 받침인 ㅎ, ㅈ, ㅋ 가 아랫글쇠를 차지하고 있다는 것은, 맨윗줄 글쇠가 소인배 님의 자판 측정기에서 매우 좋지 않은 글쇠로 지정되어 있음을 암시합니다. 신세벌식 자판은 기본적으로 맨윗줄을 쓰지 않으니 이 방법으로 최적화하면 좋은 점수를 기대할 수 있을지도 모르지요.
첫댓글 일단 굉장히 기존의 세벌식과는 이질적인 결과? 문장이 어딘가 어색... "굉장히"를 빼거나 이질적인의 앞으로 옮기면 어떨까요?
중간중간 쓰면서 고치다 보니까 좀 이상하게 됐었네요. 수정했습니다.
결과의 옳고 그름을 떠나서 알고리즘으로 새 배열을 만들어 본다는 게 참 흥미롭네요.
똑같지는 않지만, 위 배열의 받침 ㄱ·ㄴ·ㄹ·ㅁ·ㅅ 자리가 공병우 타자기의 세째 세대 배열과 살짝 비슷한 면이 있어 보입니다. ( http://pat.im/960 )
제약 조건을 잘 붙이는 게 한글 자판에 알맞은 알고리즘으로 바꾸는 관건이 되겠군요.
제가 볼 때는 괜찮은 배열이라고 생각합니다... 물론 실험을 해 보아야 정확한 결과가 나오겠지만, 제가 그 동안 생각했던 이어치기 배열보다 괜찮은 것 같습니다.
빈도가 높은 ㅅ/ㄹ/ㅇ/ㄴ/ㅁ/ㄱ/ㅆ/ㅂ 을 고정하는 것은 한 방법입니다. 그러나, 이들을 원래 위치에 두도록 각종 수치를 바꾸는 것도 한 방법이 될 수 있습니다. 그 과정에서 기존의 자판들과 갈마들이 원리를 이용한 자판의 차이가 무엇인지 알아볼 수 있는 계기가 될 가능성도 있구요. 그리고 이 방법을 신세벌식 자판에 적용하면 아마 재미있는 결과가 나올 것 같습니다. 하지만 여전히 저는 공세벌식 자판에 갈마들이 방식을 적용하는 것은 반대입니다.
현실적으로 parameter space가 너무 크고, 국소 최소값(local minimum)이 많아서 그런 방식으로는 원하는 바를 이루기 어렵습니다. 그리고 저는 사용할 수 있는 무기라면 얼마든 사용하는 것이 좋다고 생각합니다.
@소인배 사용할 수 있는 무기는 얼마든지 사용하는 게 좋다는 말씀에 백번 동의합니다. 다만, 그 무기를 사용하여 보는 피해(모아치기 및 오타 수정의 어려움)가 있지 않습니까?
QWASZX(123) 를 C 구역, ERDFCV 를 B 구역으로 편의상 이름붙이면, 한글 입력은 BC 혹은 BB 로 나누어집니다.
BC (기존 방식) 의 장점: 입력 순서(중+종, 종+중)에 관계없음. 같은 손가락 연타(같은 글쇠든 다른 글쇠든) 가 없음. 모아치기 가능.
BB (갈마들이 입력)의 장점: 약한 약지/소지 보다 검지/중지를 활용.
손 위치 등 다른 요인은 일단 생략하고 핵심적인 것만 적었습니다.
@명랑소녀 어차피 모아칠 수 없는 홑자음은 원래 배치에서도 모아치기 힘듭니다. 애초에 저는 모아치기에 큰 관심도 없구요. 순아래와 모아치기 중 하나 선택하라고 하면 전 순아래를 선택하겠습니다.
오타 수정을 말씀하셨지만, 윗글쇠를 덜 눌러서 생기는 피로 감소 및 속도 향상 효과가 더 크다고 봅니다. 요컨대 갈마들이 방식의 단점이 아예 없는 것은 아니지만 장점이 훨씬 더 크다고 보는 입장입니다.
@소인배 BC 와 BB 입력이 각각 장단점이 있다면, 어느 쪽이 더 나은가에 대해서 소인배 님의 자판 효율성 측정 내지 최적화 작업이 도움을 줄 것이라는 것은 명확합니다. 그러나 왼손 새끼손가락의 비율이 너무 낮은 (이것도 문제입니다) 본문의 최적화 자판은 비판을 면하기 어렵습니다. 저 자판에서 역사, 직렬, 길일 등의 단어를 입력해 보세요.
소인배 님의 작업이 정당성을 얻으려면, 최적화 자판의 단점이 극명하게 드러나면 안 됩니다. 이 점을 헤아려 주셨으면 합니다.
※ 윗글쇠는 종성 시프트 글쇠를 써서 해결하면 모아치기도 됩니다. 그만큼 오른손 타수가 늘어나는 것은 분명 단점입니다만 그로 인해 얻을 수 있는 것이 크다고 보고 있습
@명랑소녀 그래서 본문에서도 위험하다고 했습니다. 그리고 그렇게 일부 치기 곤란한 단어만 제시하면 어떤 배열이든 구멍은 생기기 마련입니다. 몇몇 단어를 불편하게 치는 대신 전반적으로 편해질 수도 있는 것이지요.
@소인배 열, 역, 익, 일 (물론 결, 실 등등도) 을 포함하는 단어의 빈도수는 삶, 앎, 앓 등에 비교할 수가 없을 정도로 많습니다. 물론 전반적으로 편해질 수도 있겠습니다만, 그걸 측정하는 것은 소인배님의 프로그램뿐이지요. 그래서 정당성 운운 한 것입니다.
@명랑소녀 앞서 말씀드렸듯 단순한 빈도분석만으로 접근하면 곤란합니다. 글쇠 사이의 관계를 따져 봐야죠. 빈도분석만 사용하는 것도 정당화할 수 없습니다. 오히려 제가 세운 모델이 빈도뿐만 아니라 여러 가지를 종합적으로 고려한, 더 높은 차원의 근사이므로 정당성 면에서는 우위에 있지 않을까요.
@소인배 사실 이와 비슷한 문제는 carpalx http://mkweb.bcgsc.ca/carpalx/?full_optimization 에서도 (더 심각한 형태로) 있었습니다. QGMLWB 자판을 예로 들어 보면, 오른손 검지 기본위치에 A가 있기 때문에 ay, ya, ab, ba, ai, ia, ak, ka, ap, pa 등 얼핏 봐도 자주 나오는 조합에서 극도의 검지 연타가 발생합니다. 제가 carpalx 의 시도를 높게 평가하지만 그 최적화 자판을 쓰지 않는 건 이래서입니다.
결국 파라미터 문제가 됩니다만, 제 모델에서는 손가락 연타에 의한 불이익이 더 큽니다. 그리고 한 가지 더 유념하실 것은 저 최적화 결과는 global minimum이라는 보장이 없다는 겁니다.
@소인배 기존 공세벌식 자판 배열이 빈도분석만으로 이루어진 것은 아니라고 봅니다. carpalx 도 여러 가지를 종합적으로 고려했지만 그 결과물이 널리 받아들여지지 않은 것은 이유가 있다고 봅니다. 눈에 보이지 않는 parameter 뒤에 숨겨진 작은 장점과, 눈에 보이는 큰 단점의 비교라고나 할까요?
@소인배 그럴지도 모릅니다만, 지금 명랑소녀님의 논리는 빈도분석에 크게 의존하고 있습니다. 다른 말로 하면, 빈도에 따른 위치와 연타 여부를 제외한 모든 파라미터를 0으로 둔 것이나 마찬가지인데, 이것이 과연 정당할까요? 연타를 확실하게 방지하려면 해당하는 파라미터를 많이 높이면 그만입니다.
@소인배 물론 아닙니다. 391 자판에서 약, 겠, 쾌 등의 글자가 있는 것도 알고 있습니다. 굳이 말하자면, 자판을 측정하는 기준을 편의상 10개로 잡으면, carpalx 나 소인배 님의 자판은 그 중 1개에서 -8점, 나머지 9개 항목에서 +1점일 수 있다는 것입니다.
득이 실보다 많으면 받아들여야죠. 눈에 보이는 손실 때문에 눈에 보이지 않는 이득을 포기할 이유는 없습니다.
또, 모든 사람 각각에게 최고로 편한 키보드는 없습니다. 전반적으로 편한 키보드는 있을지 몰라도요. 결국은 각각 항목의 비중을 얼마나 두느냐가 문제가 됩니다. 명랑소녀님 같은 경우는 stroke path effect에서 손가락이 차지하는 비중을 올리면 되는 거구요.
비교적 드문 받침인 ㅎ, ㅈ, ㅋ 가 아랫글쇠를 차지하고 있다는 것은, 맨윗줄 글쇠가 소인배 님의 자판 측정기에서 매우 좋지 않은 글쇠로 지정되어 있음을 암시합니다. 신세벌식 자판은 기본적으로 맨윗줄을 쓰지 않으니 이 방법으로 최적화하면 좋은 점수를 기대할 수 있을지도 모르지요.
꼭 그렇지는 않습니다. 예를 들어 ㅎ의 빈도는 ㄷ보다 높습니다만, 맨 윗 줄에 있습니다. 단순히 빈도에 따른 배치만을 생각하는 것은, 제 모델에서 penalty effort만 생각하는 것입니다. 실제로는 다른 글쇠와의 관계 등을 고려해야 합니다.
참고로 신세벌식을 최적화했을 때는 성능 향상이 미미했습니다.