블렌드 쉐입 기반 얼굴 애니메이션을 위해 기저 모델(Expression basis)을 생성하는 방법을 크게 두 가지로 구분하면, 애니메이터가 직접 모델링을 하여 생성하는 방법과 통계적 방법에 기초하여 모델링하는 방법이 있다. 그 중 애니메이터에 의한 수동 모델링 방법으로 생성된 기저 모델은 직관적으로 표정을 인식할 수 있다는 장점으로 인해 전통적인 키프레임 제어가 가능하다. 하지만, 표정 공간(Expression Space)의 일부분만을 커버하기 때문에 모션데이터로부터의 재복원 과정에서 많은 오차를 가지게 된다. 반면, 통계적 방법을 기반으로 한 기저모델 생성 방법은 거의 모든 표정공간을 커버하는 고유 얼굴 모델(Eigen Faces)을 생성하므로 재복원 과정에서 최소의 오차를 가지지만, 시각적으로 직관적이지 않은 표정 모델을 만들어 낸다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 생성한 기저모델을 유사 고유 얼굴 모델(Quasi-Eigen Faces)로 변형하는 방법을 제시하고자 한다. 결과로 생성되는 기저 모델은 시각적으로 직관적인 얼굴 표정을 유지하면서도 통계적 방법에 의한 얼굴표정 공간의 커버 영역과 유사하도록 확장할 수 있다.

본 논문은 원 영상의 세부 묘사를 유지하는 사진 타일 모자이크 방법을 제안한다. 이 방법은 타일 내부의 세부 묘사를 위한 사진 타일의 사용과 타일간의 빈 공간을 제거하기 위한 겹쳐진 타일의 사용을 통해 구현된다. 본 논문에서 제시한 방법은 다음 세 단계로 구성된다. 첫째, 에지 회피 기법이 적용된 CVD를 통해 메인 타일의 위치를 얻고, 딜로니 삼각형화를 이용해 서브 타일의 위치를 계산한다. 둘째, 타일간의 관계를 고려해 타일의 크기와 방향성을 구한다. 셋째, 사진 타일을 사용하기 위해 포토 모자이크 기법을 사용한다. 이때, 다단계 인덱싱기법을 통해 사진 검색의 속도를 높인다. 위의 과정을 통해 타일 간의 빈공간이 최소화되고 타일 내부의 세부 묘사가 극대화된 모자이크 영상을 얻는다.

Color quantization replaces the color of each pixel with the closest representative color, and thus it makes the resulting image partitioned into uniformly-colored regions. As a consequence, continuous, detailed variations of color over the corresponding regions in the original image are lost through color quantization. In this paper, we present a novel scheme for restoring such variations from a color-quantized input image. Our scheme identifies which pairs of uniformly-colored regions in the input image should have continuous variations of color in the resulting image. Then, such regions are seamlessly stitched using the Laplace equation. The user can optionally indicate which regions should be separated or stitched by scribbling constraint brushes across the regions. We demonstrate the effectiveness of our approach through diverse examples, such as photographs, cartoons, and artistic illustrations.

정보생물학 분야에 있어서 분자 구조를 3차원으로 렌더링하여 보여주는 것은 매우 중요한 작업이다. 특히 분자의 표면 렌더링은 분자의 3차원 구조 분석 등에 중요하게 사용된다. 그러나 분자 표면 렌더링을 수행하기 위해서는 많은 양의 폴리곤이 필요하게 된다. 대장균 바이러스와 같은 분자량이 많은 거대 분자를 자연스럽게 렌더링 하기 위해서는 고성능이며 고가의 그래픽 전용 워크스테이션을 사용해야 한다. 본 논문에서는 PC급 시스템에서도 거대 분자를 무리 없이 렌더링 할 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안 하였다. 제안하는 알고리즘은 사용자의 시점에서 최적의 성능 및 시각적인 기여를 할 수 있는 적응형 상세 단계 렌더링을 수행한다. 제안된 알고리즘을 사용하여 거대 분자 모델의 렌더링시 대화식 프레임 수준이상의 성능향상을 보이며, 또한 시각적으로도 분자 모델이 가진 중요한 기하학적인 특성을 유지 할 수 있다.

본 연구는 실행 시(run-time)에 사용자의 연속적인 입력에 따라 움직이는 고품질의 애니메이션을 적은 계산 량으로 합성하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목적은 Gleicher 등 [5]의 연구에 기반하여 집합 간선 그래프(fat graphs)를 반 자동으로 생성하는 것이다. 여기서 집합 간선 그래프는 동작 데이터를 구성하는 프레임 중 특정한 자세를 노드로 하고 노드의 자세로부터 시작하거나 끝나는 동작 절편의 집합들(motion segments)을 간선으로 하는 그래프를 일컫는다. 입력 동작에 대하여 이러한 집합 간선 그래프를 생성하고 동작 합성 및 변환 기법을 통해 가공한 후, 실행 시에 사용자가 마우스, 키보드, 조이스틱과 같은 입력 장치를 통해 캐릭터를 원하는 대로 움직일 수 있도록 한다. 몇 가지 제약 조건이 존재하지만 비디오 게임을 비롯한 여러 응용 소프트웨어에서 본 연구의 결과를 사용할 수 있을 것으로 기대한다.

우리는 3차원 개체로 표현된 옷의 주름을 라플라시안 맵과 옷 주름 맵을 사용하여 실시간에 비사실적으로 표현하는 방법을 제안한다. 옷의 주름을 표현하기 위해, 옷의 주름을 디자이너가 직접 그린 옷 주름 맵과 옷이 변형된 상태에 대한 정보가 계산된 라플라시안 맵을 사용하여, 단순한 GPU연산을 통해 최종적으로 옷의 주름을 표현한다. 실험 결과 우리가 제안한 방법은 옷의 주름을 실시간에 비사실적으로 표현할 수 있으며, 디자이너의 의도한 바대로 주름을 그릴 수 있다는 장점이 있음을 알 수 있었다.

컴퓨터 그래픽스 분야에서 변형체 애니메이션은 매우 중요한 기법으로 그 응용 범위가 매우 넓다. 본 논문에서는 큰 회전 변형에도 부피의 왜곡이 발생하지 않으며, 변형체의 어느 한 부위가 고정되어 있지 않고 자유롭게 움직일 수 있는 동적 탄성 변형을 실시간에 시뮬레이션 하는 기법을 제안한다. Choi와 Ko [3]가 제안한 모달 와핑 기법은 실시간에 부피의 왜곡이 없는 동적 탄성 변형을 생성할 수 있지만 탄성체의 어느 한 부위가 고정 되어 있어야 하며, Hauser 등 [9]이 제안한 임펄스 기반의 충돌 반응을 고려한 선형 모달 해석법은 안정적인 시뮬레이션 결과를 주지만 큰 변형에 있어서 부피 왜곡이 있다. 본 논문에서는 Choi와 Ko [3]가 제안한 모달 와핑 기법을 임펄스 기반의 충돌 반응을 포함하도록 확장하여 큰 회전 변형에도 부피의 왜곡을 방지하며 또한 자유롭게 움직이는 탄성체의 충돌 반응을 안정적으로 시뮬레이션 할 수 있게 한다.