최근 역감, 촉감 피드백을 생성할 수 있고 3 차원 상호작용이 가능한 컴퓨터 인터페이스 기술이 발전하면서 기존의 입출력 장치에 의존하던 컴퓨터 시뮬레이션의 한계가 줄어들어 그 종류가 다양해지고 있다. 특히, 가상현실 기반 수술 시뮬레이터의 수요가 증가 하면서 사실적인 가상환경을 제공하는 방법에 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있으며 그 중에서 가상 장기 모델의 사실적인 표현 기술은 사용자의 몰입감을 높여주는데 중요한 역할을 하기 때문에 반드시 필요한 분야이다. 가상 장기 모델의 사실성을 높이기 위해서는 사용자의 상호작용에 따라 변형되는 시각적 피드백과 알맞은 햅틱 피드백을 전달해야한다. 본 연구에서는 이 두 가지 피드백은 사람이 인지하는 방법과 시스템의 요구 사항이 다르기 때문에 보다 효과적인 시뮬레이션을 하기 위하여 서로 다른 두 모델을 구현하고 두 모델간의 동기화를 위한 기술로써 적응성 질량-스프링 모델 기법을 제안한다. 또한, 유연체 변형에 대하여 표면의 세부 형태를 보여주는 시각모델과 사용자의 상호작용에 따른 햅틱 피드백을 전달하는 햅틱 모델, 그리고 이 두개의 모델을 연동시키는 동기화 모델을 통하여 유연체의 거동을 실시간, 사실적으로 제공할 수 있는 가변형 모델 시뮬레이션 프레임워크를 설계한다.

본 논문은 영상의 손실 압축에 널리 사용되는 JPEG 표준을 확장하여 압축률을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 연속적인 신호를 압축하는데 널리 사용되는 증분 압축 기법을 보다 효과적으로 손실 영상 압축 방법에 적용하기 위하여 행이나 열단위로 예측(prediction)과 이산 코사인 변환을 수행하고 양자화, 엔트로프 부호화 등의 과정을 거쳐 영상을 압축하기 위한 방법을 제안한다. 특히 JPEG 표준과 행/열 단위 압축 방법의 장점을 동시에 갖게 하기 위해 JPEG 표준의 틀에서 선택적으로 블럭에 행/열 단위 압축을 수행함으로써 압축률을 향상시킨다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 사용자가 압축 시 지정한 화질이 높을 경우 JPEG보다 높은 압축률을 나타내는 것을 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 압축 방법은 간단하게 기존의 JPEG 압축 방식에 추가되어 고화질의 영상을 효율적으로 압축하는데 사용될 수 있다.

본 논문에서는 분할 축과 평면의 위치를 동적으로 결정하는 적응형 KD 트리 구조를 이용한 정점 군집화(Adaptive Vertex Clustering) 알고리즘과 이를 이용한 새로운 메쉬 분할 방법을 소개하고자 한다. 정점 군집화는 주로 한 개의 거대한 3차원 메쉬를 여러 개의 파티션(Partition)으로 분할하여 효율적으로 처리하고자 할 때 사용되는 기법으로, 옥트리 구조를 이용한 공간 분할 기법과 K-평균 군집화(K-Means Clustering) 방법 등이 있다. 그러나 옥트리 방식은 공간 분할 축과 이에 따른 분할된 공간의 크기가 고정되어 있어서 파티션 메쉬 면의 정렬 상태가 고르지 못하고 포함된 정점의 개수가 균등하지 못한 단점이 있다. 또한, K-평균군집화는 균등한 파티션을 얻을 수 있는 반면 반복처리와 최적화를 위해 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응형 정점 군집화를 통해 빠른 시간에 균등한 메쉬 분할을 생성하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 적응형 KD 트리는 메쉬가 포함된 경계상자(Bounding Box) 공간을 정점의 개수와 분할 축의 크기를 기준으로 계층적으로 분할한다. 그 결과 각 파티션 메쉬는 컴팩트성(compactness)의 특성을 유지하며 균등한 수의 정점을 포함하게 되어 각 파티션의 균등한 처리시간 및 메모리 소요량 등의 장점을 살려 향후 메쉬 간소화 및 압축 등의 다양한 메쉬 처리에 활용될 수 있기를 기대한다. 본 방법을 적용한 3차원 모델의 실험 통계와 분할된 파티션 메쉬의 시각적인 결과도 함께 제시하였다.

사진트리는 지형 시각화를 위한 점진적인 메쉬 생성에 널리 사용되는 자료구조이다. 사진트리는 빠른 상세단계 선택과 효과적인 시각절두체 선별이 가능하다. 하지만 계층적인 자료구조이므로 CPU에서만 사용할 수 있고 그래픽 하드웨어의 랜더링 파이프라인에서는 활용할 수 없다. 따라서 기존의 사진트리 기반 지형 시각화 기법들은 GPU를 이용한 다른 시각화 방법들에 비하여 CPU 의존도가 크고 처리시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 정점증식을 이용하여 GPU만으로 지형을 렌더링 하는 방법을 소개한다. 이 방법은 기존의 CPU를 이용한 사진트리기반 방법들에 비하여 화질의 저하 없이 빠른 속도로 렌더링 할 수 있다.