https://pat.im/ 적어도 한 발은 느린 뒷북 블로그 ko Tue, 03 Nov 2026 06:08:38 +0900 Textcube 2.0.0 : Beta 3 : inquieto https://pat.im/1374#comment106794 안녕하십니까, 팥알 님. 그간 잘 지내셨는지요? 오랜만에 올려주신 세벌식 글을 반갑게 읽었습니다. 특히 소인배 님의 분석기에 관해 말씀하신 부분에 공감하는 점이 많아 덧글을 드립니다. 개인적으로도 손목 고정 문제는 분석기의 가장 큰 변수 중 하나였다고 생각합니다. 아마 소인배 님께서 손목을 고정하는 타법을 전제로 모델을 만드신 것 같은데, 손목을 고정하는 것은 일반적으로 권장되는 타자법이 아닐뿐더러, 분석기가 긴 손가락을 펴고 짧은 손가락을 굽히는 가위질 패턴( https://layouts.wiki/reference/metrics/scissors/ )을 제대로 평가하지 못하는 문제도 확인할 수 있었습니다. 이외에도 손가락별 부담이 지나치게 불균등하게 분배되는 경우를 충분히 반영하지 못하는 문제도 발견했습니다. 실제로 소인배 님의 두벌식 최적안에서는 ㅡ가 U에, ㅣ가 K에 배치되어 있어 ㅢ를 입력할 때 가위질 패턴이 발생하는 것을 확인했습니다. 이를 계기로 저도 분석기의 평가 모델에 의문을 갖고 내부 구조를 살펴보게 되었습니다. 현재는 손목을 고정하지 않고 손 전체가 타건 위치에 따라 자연스럽게 움직이는 타법을 전제로, 가위질 패턴과 손가락별 부담 분산 등을 반영하는 방향으로 분석기를 개선하는 연구를 진행하고 있습니다. 이번 글을 읽으면서 제가 고민해 왔던 문제들과 맞닿아 있는 부분이 많다는 것을 느꼈습니다. 또한 아무리 분석 모델을 정교하게 만들더라도 미처 고려하지 못한 문제가 있을 수 있으므로, 실제로 타이핑하면서 이를 확인하는 과정도 중요하다는 점을 다시금 생각하게 되었습니다. 또한 공병우 박사님께서 정말 심혈을 기울여서 자판을 만드셨구나 하는 것을 느낍니다. 특히 공병우 박사님께서 설계하신 자판은 훗날 갈마들이 타법이 도입된 뒤에도 같은 글쇠를 연달아 누르는 일이 드물게 짜여 있다는 점에서도 그렇습니다. 당시에는 지금처럼 대규모 말뭉치에서 빈도 정보를 수집하기도 어려우셨을텐데, 이러한 배열을 만들어 내셨다는 점이 새삼 놀랍습니다. 팥알 님께서도 이렇게 좋은 글을 올려주셔서 감사드립니다. 신세기 https://pat.im/1374#comment106794 https://pat.im/1374#comment Sun, 01 Nov 2026 01:45:40 +0900 https://pat.im/1374#comment106795 신세기 님, 반갑습니다. 꾸준히 활동하시면서 나누어 주시는 정보들에 큰 도움을 받고 있습니다. 소인배 님께는 죄송한 글을 올린 셈이 되었는데, 3-2015 자판을 통하여 소인배 님이 이바지하신 바가 굉장히 큽니다. 2014~2015년은 저 또한 몰랐던 걸 알아간 때였는데, 개인적으로도 정신이 없었던 때이기도 했습니다. 근래에 들어 세벌식 자판 분야에서 가장 큰 변혁을 맞았던 때였던 것 같습니다. 공세벌식 자판을 써 본 사람들은 신세벌식 자판을 만만하게 생각하는 경향이 없지 않은데, 저도 마찬가지였기에 그 점을 깊이 반성하고 있습니다. 병 아닌 병이 아닐까 생각합니다. 그럴 수 있는 배경에 신세벌식에까지 꽤 최적화된 꼴인 공세벌식 배열이 자리잡고 있다고 생각합니다. 공세벌식/신세벌식 쪽은 물론 모아치기 방식인 세모이 자판까지도 공병우 박사님의 배열 연구물을 싹 무시하고 무엇을 더 할 수 있었을까 의문스러울 만큼 저도 거듭 놀랍습니다. (참신세벌식 자판은 예외인데, 속기 쪽을 빼면 예외 사례가 참 드뭅니다) 소인배 님의 분석기만이 아니라 다른 여러 평가 방법들이 점수를 더해 나가는 방법을 쓰는데, 저는 배열 연구를 하면서 더한 점수를 빼는 것도 필요하다고 느끼긴 했습니다. 쌓인 피로가 시간이 지나면 슬슬 풀리는 것을 반영하는 것 때문입니다. 하지만 아무렇게라도 평가 방법을 세우는 것부터가 훨씬 더 막막합니다. 점수를 더하는 것에서도 주관성이 들어가는 문제가 있는데 빼는 것은 더 막막합니다. 아직 수식으로는 나타내지 못하지만, 최악의 경우를 피하고 줄여 나가는 배열 연구는 그 동안 많은 연구가들이 쭉 하고 있었으니, 미래에는 그 점을 파고들어 잘 반영한 평가 방법이 나올 것이라고 기대합니다. 팥알 https://pat.im/1374#comment106795 https://pat.im/1374#comment Sun, 01 Nov 2026 12:36:21 +0900 https://pat.im/1374#comment106796 이렇게 말씀해주셔서 감사합니다 팥알 님. 말씀하신 피로도의 회복 문제는 생각하지 못했던 부분입니다. 현재 분석기는 타수만을 데이터로 활용할 수 있으므로, 해당 손가락을 다시 사용하기까지 몇 타 동안 사용하지 않았는지를 기준으로 누적 피로도를 감소시키는 방법을 생각해 보게 되었습니다. 물론 회복량을 어떤 함수와 계수로 계산할지는 별도로 검토해야겠지만, 피로도의 회복 개념은 분석기에 효과적으로 적용할 수 있는 부분 중 하나가 될 수 있을 것 같습니다. 좋은 의견을 주셔서 감사드립니다. 앞으로 분석기를 개선하는 과정에서도 참고할 수 있도록 하겠습니다. 감사합니다. 신세기 https://pat.im/1374#comment106796 https://pat.im/1374#comment Mon, 02 Nov 2026 21:23:46 +0900