기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식 기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.

본 논문에서는 주어진 영상을 필터링하여 영상의 스타일을 제거하는 방법을 제시한다. 스타일이 제거된 영상은 영상분류, 특징점 인식, 영상 분할 등의 다양한 용도에 쓰일 수 있다. 또한 원래 영상과 스타일이 제거된 영상을 비교하여 영상의 스타일을 유추할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해 주어진 영상에서 스타일 벡터를 계산한 후 계산된 스타일벡터를 이용하여 영상에 양방향 필터링을 적용한다. 이 때 영상의 경계 부분에서 스타일을 효과적으로 분리하는 방법과 다중 해상 처리 방법을 적용하여 다양한 크기와 방향의 스타일을 찾아낸다. 그 결과 주어진 영상에서 다양한 크기와 방향의 스타일을 제거하고 영상의 중요한 내용만을 효과적으로 나타낸다.

자연스러운 얼굴 애니메이션 생성은 캐릭터 애니메이션 분야에서 중요한 문제이다. 지금까지 얼굴 애니메이션은 3차원 모델링 프로그램을 이용한 전문 애니메이터들의 수작업을 통해 생성되거나, 필요한 움직임 데이터를 직접 동작 캡쳐함으로써 만들어 왔다. 그러나 이러한 방식은 일반 사용자가 쉽게 접근 할 수 없으며 많은 시간과 비용을 요구한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 실제에 가깝고 자연스러운 얼굴애니메이션을 만들기 위해, 누구나 쉽게 사용할 수 있는 직관적인 방식의 스케치 인터페이스를 이용하고자 한다. 이를 통해 키-프레임을 생성하는 시스템을 구축하고, 얼굴 캡쳐를 통하여 얻은 데이터로부터 추출한 얼굴 표정간의 전이 정보를 이용하여 키-프레임을 보간하는 방식을 제안한다. 본 시스템은 전문 애니메이터가 아닌 일반 사용자도 쉽고 빠르게 다양한 감점을 표출하며, 동시에 말하는 얼굴 애니메이션을 만들 수 있도록 한다.

본 논문에서는 가상환경의 물체들을 정확하게 비교하기 위하여 실세계 모든 길이 단위를 이용하여 물체의 길이를 정의하는 방법을 기술한다. 본 연구에서 브라우저는 화면상에 물체를 보여줄 때 모델러가 정의한 물리적 길이 속성을 참조하여 제작자가 원하는 길이로 물체를 표현한다. 서로 다른 모델러에서 제작된 서로 관계없는 물체들이라도 길이 명세를 가지고 있으면 브라우저에 들어 올 때 그에 따라 스케일이 적용되어 정확한 크기 비교가 가능하게 된다. 본 논문에서의 길이 명세는 X3D 명세에 추가하여 정의되었으며 포함되는 길이 단위는 $10^{-24}(yotta)$부터 $10^{24}(yocto)$ 까지이다. 그리고 서로 다른 LOLD(Levels of Length Detail) 속성을 가진 물체를 동시에 불러 올 때의 LOD(Levels of Detail) 처리와 LOLD 속성을 적용하는 방법에 대해 기술한다.

현대의 컴퓨터 그래픽스 기술은 정규화된 좌표 및 장치 공간에서 가상객체를 생성하여 디스플레이 한다. 우리는 가상 객체의 그래픽스 기술 외에 텍스트 정보를 별도로 제공하지 않으면 이 객체와 관련된 실세계에서의 물리적 속성을 알아낼 수가 없다. 또한, 컴퓨터 디스플레이의 제한된 해상도 때문에 두 물체 크기의 차가 매우 클 경우에는 동시에 디스플레이 할 수 없게 되어 그 두 물체 크기를 시각적으로 정확하게 비교할 수가 없게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 가상환경에서 물리적 속성 중 하나인 실제 길이를 정의하고 이를 구현하는 방법을 정의한다. 또한, 밀리미터(mm), 미터(m) 및 킬로미터(km)와 같은 실세계 물리적 길이 단위로 물체의 실제 정확한 길이를 표현하기 위한 LOLD (Level of Length Detail) 개념을 정의한다.