KIH — Keyboard In my Hand

장갑형 한글 키보드 — 어디서든, 어떤 자세로든, 보지 않고 한글을 입력한다.

팀 손보드(HandBoard) · 서울대학교 공과대학 기계공학부 🏆 대상, 메카트로닉스 경연대회 (서울대학교 기계공학부 / HD현대, 2025. 12) 제15회 공과대학 창의설계축전(2026) 출품작

양손 장갑의 손가락 마디에 택트 스위치 16개를 달고 같은 손 엄지로 눌러 한글을 입력한다. 기기는 표준 USB HID 키보드로 인식되어 두벌식 키코드를 그대로 보내므로, 드라이버도 전용 프로그램도 필요 없이 OS 기본 IME가 한글을 조합한다. 재료 원가는 14,184원.

실험 결과

참가자 20명을 대상으로 KIH와 TV식 커서 화면 키보드(스마트TV·XR에서 쓰는 그 방식)를 같은 참가자가 모두 사용하는 방식으로 비교했다. 조건별로 10분씩 훈련한 뒤 1분 입력을 15회 반복했고, 300개 단어 풀에서 무작위로 제시된 단어를 기기를 보지 않은 채 입력했다. 조건 순서는 참가자 간 균형 배치했다.

	KIH (장갑)	TV 화면 키보드
속도, 1회 → 15회	2.3 → 10.6 WPM (4.6배)	5.6 → 7.5 WPM
멱법칙 적합	WPM = 1.55·n^0.602 (R² = 0.636)	WPM = 5.80·n^0.079 (R² = 0.142)
오류율, 1회 → 15회	17.2% → 4.1% (−76%)	4.3% → 5.6% (수정률, 추세 없음)

데이터가 말하는 세 가지:

KIH는 계속 학습되지만 커서 키보드는 아니다. 멱법칙 지수 0.602 대 0.079 — 대조군은 첫 접촉부터 이미 포화 상태였다. 참가자들은 TV 커서 키보드를 이미 써 봤고, 그 방식은 거기까지가 상한이다.
속도와 정확도가 함께 좋아졌다. 15회차에 속도는 4.6배가 되면서 미수정 오류는 76% 줄었다 — 새 입력 방식에서 흔한 속도-정확도 트레이드오프가 나타나지 않았다.
교차가 빠르다. 약 9회차, 즉 9분 남짓 연습에서 대조군을 추월하고 15회차에도 곡선은 여전히 상승 중이다. 적합식을 외삽하면 30회에 약 12 WPM, 50회에 약 16 WPM이다.

최종 10.6 WPM은 최신 hands/eyes-free 입력 기법(발목 제스처 11~13 WPM, CHI 2026)과 동급이고 상용 커서 선택 방식의 문헌값(~8 WPM)을 웃돈다. 그러면서 시선과 자세를 모두 자유롭게 둔다.

WPM은 국제 비교를 위한 표준 정의(자모/분 ÷ 5)를 따랐다. 매핑 효율(KSPC 1.27, 1탭 74.2%)은 analysis/RESULTS.md에 있다.

왜 만들었나

키보드는 한 세기 넘게 '책상 위 평면 배열'을 유지해 왔다. 이 형태는 입력 좌표계를 신체 외부의 고정면에 묶어 자세와 시선을 동시에 구속한다. 개별 기기의 성능이 아니라 이 구조적 전제가 문제다.

XR — HMD를 쓰면 손과 키보드가 보이지 않아 숙련자조차 물리 키보드 속도가 약 36% 떨어진다. XR 입력 기법 176종을 분석한 리뷰는 텍스트 입력을 XR이 데스크톱·모바일에 미달하는 영역으로 지목한다.
접근성 — 점자정보단말기는 약 600만 원인데 국내 시각장애인 중 점자 해독 가능 비율은 약 13%다. 나머지를 위한 저비용 비점자 촉각 입력기는 사실상 없다.
자세 — 사무직의 12개월 목 통증 유병률 45.5%, 장시간 좌식과 목 전방 굴곡이 유의한 위험 요인.

그래서 이 과제는 목표를 자세 비구속·시선 비점유 입력(posture-free, eyes-free text entry) 으로 재정의하고, 키보드를 책상이 아니라 손에 씌웠다.

어떻게 동작하나

마디는 신체에 내장된 키캡이다. 사람은 시각 없이 촉각과 고유수용감각만으로 자기 손가락 위 여러 버튼을 구별해 조작할 수 있다(DigitSpace, CHI '16). 16버튼(한 손 8개)은 그 가능성을 해치지 않는 범위에서 버튼 수를 확장한 결과다. 버튼 위치는 eyes-free 배열 후보 3안을 두고 참가자 30명의 응답과 HCI 문헌을 근거로 선정했다. 스위치가 손가락에 붙어 있어 책상이나 별도 입력면이 필요 없고, 접점이 닫히는 전기 신호를 그대로 쓰기 때문에 추정할 동작이 없다 — 카메라도, 인식도, 확률적 오류도 없다.
연타 = 가획. 기본 자모는 1탭, 파생 자모는 같은 버튼을 다시 누른다 — 2연타는 격음과 y계 모음(ㄱ→ㅋ, ㅏ→ㅑ), 3연타는 경음(ㄱ→ㄲ). 훈민정음의 가획·병서 원리를 반복 횟수로 그대로 옮긴 것이라, 외울 규칙은 "같은 계열은 같은 버튼을 반복해서 누른다" 하나뿐이다.

한글의 기본자가 대체로 고빈도 자모와 일치하기 때문에, 이 구조를 따르는 것만으로 빈도 효율이 함께 따라온다. 말뭉치 199,806자모 분석 결과 KSPC 1.27(빈도 무시 배치 대비 −26%), 전체 입력의 74.2%가 1탭으로 처리된다.
동시입력이 아니라 순차 입력. 코드(동시입력) 키보드는 암기 부담 때문에 대중화에 이르지 못했다. 좌자음-우모음은 두벌식 그대로라 기존 한글 사용자의 배열 지식이 그대로 전이되고, 겹모음·겹받침도 두벌식처럼 순차 입력하면 OS IME가 조합한다.
사용자별 캘리브레이션. 연타 판정 윈도우(기본 300ms)는 firmware/keyboard_glove/tap_calibration.py로 실측해 정한다. 펌웨어를 raw-tap 모드로 전환한 뒤 사용자가 문장 두 개를 입력하면, 관측된 keydown을 mapping.json의 목표 시퀀스에 정렬해 모든 탭 간격을 의도적 연타 와 같은 버튼을 쓰는 별개 입력 으로 라벨링한다. 그다음 오분류를 최소화하는 임계값을 골라 .ino의 TAP_WINDOW_DEFAULT를 직접 수정하고 CAL_STAMP를 올려, 보드에 저장된 옛 EEPROM 값이 새 값을 덮지 못하게 한다. 시리얼 포트도, 추가 패키지도 필요 없다.

저장소 구조

firmware/
  keyboard_glove/
    keyboard_glove.ino    Arduino Leonardo 펌웨어 (USB HID, 연타 엔진, raw-tap 측정 모드,
                          캘리브레이션 블록, CAL_STAMP + EEPROM)
    tap_calibration.py    사용자별 연타 윈도우 캘리브레이션 — .ino를 수정하므로 같은 폴더에 둠
    mapping.json          experiments/mapping.json의 사본(도구가 단독으로 돌도록).
                          둘을 함께 갱신할 것 — 내용이 달라지면 도구가 경고한다
    test/                 연타 엔진 호스트 테스트 — Arduino API를 스텁으로 갈아끼우고 스케치를
                          #include 해 가상 시계로 구동, 보드 없이 타이밍 로직 검증 (`make both`)
    legacy/               수업 당시 원본 스케치 (개발 히스토리)
  calibrate_window.py     선택 경로: 재업로드 없이 시리얼로 윈도우만 즉시 조정
experiments/
  PROTOCOL.md             실험 프로토콜 — 버튼 도달시간·매핑 비용, 학습곡선, 사용성·자세,
                          커서식 OSK 비교, eyes-free (MacKenzie 계열 표준 방법론)
  speed_test.py           1분 랜덤 단어 속도 실험 GUI (본 실험 도구)
  tv_remote_sprint.py     TV 리모컨식 커서 키보드 60초 스프린트 — 대조군
                          (같은 단어 풀·같은 WPM 정의)
  tv_osk_test.py          같은 입력 방식의 문장 전사 버전
  logger.py               전사·탭 기록 GUI
  analyze.py              지표·그림: CPM/WPM, MSD 오류율, 학습곡선,
                          매핑 비용 vs 무작위 배치 10,000개
  mapping.json            16버튼 ↔ 자모 매핑 (단일 출처)
  logs/
    speed_vs_tv_all.csv   실험 원자료 — 참가자 20명 × 조건 2개 × 시행 15회(600행),
                          참가자는 가명 처리
    README.md             데이터 사전. 두 조건의 컬럼이 다른 이유
analysis/
  mapping_analysis.py     말뭉치 → 자모 빈도, KSPC, 같은 버튼 연속쌍 비율
  verify_results.py       RESULTS.md의 모든 수치를 원자료에서 재계산해 대조
                          (어긋나면 종료 코드 1)
  STUDY_DESIGN.md         실험 설계·지표 정의·한계
  COST_MARKET.md          재료비·규모의 경제·권고 소비자가
  RESULTS.md              정량 결과
docs/
  BUILD.md                제작 가이드: 부품, 버튼 위치, 조립, 동작 확인
  images/                 사진·다이어그램·실험 그림

모든 Python 도구는 표준 라이브러리만 쓰고 GUI 없이 도는 --selftest를 갖고 있으며, 펌웨어는 하드웨어 없이 돌아가는 호스트 테스트를 함께 둔다. 실험 원자료가 레포에 있어 아래 수치는 python analysis/verify_results.py로 다시 계산해 확인할 수 있다.

하드웨어

품목	수량	단가	비고
택트 스위치 (6×6mm)	16	134원	한 손당 검지~약지 마디당 2개, 소지 1개 + 기능키 1개
Arduino Leonardo (ATmega32u4)	1	8,500원	USB HID 네이티브 지원
가죽 장갑	1쌍	1,000원
배선재·열수축 튜브	1식	1,040원
접착제·절연 테이프	1식	500원
합계		14,184원	15대 이상 생산 시 약 12,230원 (−13.8%)

firmware/keyboard_glove/keyboard_glove.ino를 Arduino IDE에서 업로드한다(보드: Leonardo). 시리얼 115200 baud: W<ms> 윈도우 설정 · S EEPROM 저장 · R1/R0 raw-tap 모드 · C1/C0 탭 스트림 · ? 상태.

실행 방법

# Python 3.8+ / GUI는 tkinter(표준 라이브러리), 추가 설치 없음
python experiments/speed_test.py                    # 1분 속도 실험
python experiments/tv_remote_sprint.py              # TV 리모컨식 대조군, 60초 스프린트
python experiments/tv_osk_test.py                   # 대조군, 문장 전사 버전
python experiments/logger.py --mode transcribe --participant P01 --session S1
python firmware/keyboard_glove/tap_calibration.py   # 연타 윈도우 캘리브레이션 → .ino 수정
python experiments/analyze.py transcribe            # 그림 생성 (matplotlib 필요)

# 하드웨어 없이 검증
python experiments/speed_test.py --selftest
make -C firmware/keyboard_glove/test both

팀

손보드(HandBoard) — 서울대학교 공과대학 기계공학부


김기준	하드웨어	장갑 장착 구조, 스위치 부착, 프로토타입 제작
이동원	유저 테스트·시장성	실험 설계, 데이터 분석, 원가·시장 분석
하홍준	소프트웨어	펌웨어, 연타 엔진, 캘리브레이션 도구

라이선스

MIT — 하드웨어 설계, 펌웨어, 실험 도구.

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