모호한 키보드에 현대적인 언어 모델 (Language Models)을 부여한다면 물리적 키의 개수를 얼마나 더 줄일 수 있을까요? 키의 개수가 적어질수록 보조 기기나 모바일 폼 팩터와 같이 제약이 있는 환경에서 하드웨어 설계의 자유도가 높아집니다. 본 논문은 언어 모델 기반의 모호성 해소 (Disambiguation) 기술과 결합된 25개의 물리적 키를 사용하는 텍스트 입력 시스템을 체계적으로 평가합니다. 300개의 영어 문장 코퍼스 (비즈니스 / 대화 / 기술 분야 각 100문장)를 대상으로, 키 개수 (25개), 문자-키 매핑 (레이아웃 기반 / 빈도 기반 / 의도적인 최악의 경우), 그리고 디코더 (Trie 전용, GPT-2 빔 서치 (Beam Search), GPT-4o 선택)를 비교합니다. 연구 결과, 3개의 키와 GPT-4o를 조합했을 때 문자 오류율 (CER) 9.46%와 단어 오류율 (WER) 12.20%를 달성하였으며, 이는 2개의 키를 사용할 때 (CER 23.3%)보다 CER을 59% 감소시킨 수치입니다. 3개의 키 환경에서 키 스트림 엔트로피 (Key-stream entropy)는 1.54 bits/char입니다. 키를 5개로 늘리면 정확도가 향상되지만 (CER 5.4%), 한계 효용은 점차 감소합니다. 매핑 방식의 선택은 표준적인 설계 하에서 미미한 영향 (ΔCER < 0.5 pp)을 미치며, 의도적으로 최악의 매핑을 사용하더라도 CER은 단 0.5 pp만 저하되는 반면, 기술 (Technical) 분야의 문장은 비즈니스 (Business) 분야보다 약 두 배 높은 오류율을 보였습니다. 이러한 결과는 강력한 언어 모델 (LM) 사전 확률 (Prior)이 존재하는 본 연구의 오프라인 설정에서, 일반적인 영어를 위한 실용적인 최소 키 개수가 3개임을 시사합니다.