본 논문에서는 큰 회전 변형이 일어나는 가는 막대를 실시간에 시뮬레이션하는 기법을 제안한다. 가는 막대는 로프나 머리카락과 같이 일차원적인 구조를 표현하는데 널리 사용될 수 있다. 시각적으로 사실적인 가는 막대의 애니메이션을 실시간에 생성하는 것은 컴퓨터 그래픽스분야에서 오랫동안 주요한 도전 과제였다. 본 논문에서는 연속체 역학에 기반한 지배방정식을 세우고 이를 실시간에 적분하는 가는 막대구조를 위한 모달와핑기법을 개발한다. 이와같은 새로운 시뮬레이션 기법은 삼차원 솔리드를 위해 개발된 종전의 모달 와핑 기법을 확장한 것이다. 본 논문에서 제안한 방법은 매우 많은 정점으로 이루어진 가는 막대 구조의 큰 휨과 꼬임변형도 실시간에 사실적으로 생성할 수 있다.

기하학에서 민코스키합은 두 집합에 들어 있는 모든 점들간의 합으로 이루어지는 집합을 구하는 연산으로 정의되는데, 로보틱스, NC 가공, 솔리드 모델링 등의 다양한 분야의 기하학적 문제를 다루는 매우 유용한 이론적 도구로 사용되고 있다. 하지만, 단순한 정의에도 불구하고 수치연산의 반올림 오차로 인하여 다면체간의 민코스키합을 정밀하고 강건하게 계산하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 컨볼루션 계산방법을 이용하여 다면체간의 민코스키합 경계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘의 강건성을 보장하기 위한 방법으로 CLP(controlled linear perturbation) 기법을 처음으로 적용하였다. CLP는 인위적 교란방법의 하나로 알고리즘의 강건성을 해치는 반올림 오차에 의한 논리적 오류발생을 막는다. 본 논문의 알고리즘은 실험 예제들에서 민코스키합의 경계면을 구성하는 완전한 2차원 다양체 구조메시를 $10^{-14}$의 정밀도로 출력하고, 이때 입력 다면체의 꼭지점 좌표는 $10^{-10}$까지 교란되는 결과를 얻었다.

본 논문에서는 점묘주의에서 화가들이 사용했던 색상이론을 기반으로 색상병치의 특징 및 패턴을 분석하고 얻어진 분석 데이터를 회화적 렌더링에 적용해 점묘화를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 점묘화의 병치를 분석하기 위해서, 실제 작품에 나타나는 스트로크의 색상을 추출하고 그 색상의 분포도를 잘 알려진 확률분포함수와 적합도 검정을 통해 최적의 분포도 함수를 얻는다. 이러한 분포도 함수를 이용해 색상 병치를 함으로써 2D 입력영상을 점묘화풍의 영상으로 효과적으로 변환할 수 있었다. 우리의 연구는 실제 작품을 통해 얻어진 데이터를 사용함으로써 보다 신뢰성이 있으며 합리적이라고 할 수 있다.

본 논문에서는 얼굴의 3차원 스캔 데이터로부터 특징을 고려하여 비대칭적인 요소를 완화시키는 대칭적 변형 기법을 제안한다. 이를 위해 얼굴의 전체 윤곽뿐만 아니라 세밀한 영역까지 다룰 수 있는 얼굴의 특징점과 표면 곡률에 기초한 새로운 3차원 형상 기술자(shape descriptor)를 개발하였다. 개발된 형상 기술자는 이상적인 대칭 평면을 정의하여 정확한 대칭쌍 정점을 결정할 수 있기 때문에, 보다 정교하게 3차원 얼굴의 대칭성을 향상 시킬 수 있다. 또한 변형을 위한 모든 단계에서 처리를 쉽게 하도록 포인트 기반 표현법을 사용하였다. 마지막으로 제안한 대칭적 변형 기법을 통해 얼굴의 비대칭성을 감소시킴으로써 얼굴에 대한 호감도를 향상시킬 수 있다는 것을 통계적으로 검증하였다.

물체의 색은 모양과 더불어 사람이 바깥세상의 사물을 알아보는데 중요한 역할을 한다. 이런 색상을 인식하는 것은 태양과 같은 빛이 존재하기 때문이다. 빛은 여러 파장들로 구성되어 있으며, 눈에 보이지 않는 적외선, 자외선의 영역과 색을 인식시켜 줄 수 있는 눈에 보이는 가시광선 영역 등으로 이루어져 있다. 이러한 모든 파장의 빛이 균등하게 혼합되면 그 빛은 흰 색을 띄게 되며, 이를 백색광이라고 한다. 백색광이 굴절이 이루어지면 그 구성되어져 있는 가시광선 영역이 여러 가지 색으로 갈라지는데 이것을 분산현상이라 한다. 본 논문에서는, 백색광을 무지개의 대표적인 일곱 가지 색상으로 구성하고 자연의 분상현상을 시뮬레이션하기 위해 N색 분산 포톤 매핑 방법을 제안하였다.