본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

This research aims to find processes for developing the design language for the visual notes and design meaning of street furnitures. The result of this study are as follows. 1) The design language implies to get how to represent condensed symbols of the street furnitures. 2) The configuration of the street furnitures has their visual note and design meaning of community identity, represented their own detail design languages. 3) The detail design languages are useful to solve the matters of what design elements of the street furnitures can be composed of the visual notes and design meaning. 4) The detail design languages can be applied to the pattern of tools of Microsoft Office Word.