본 논문에서는 3D 디스플레이에서 사용자가 인지하는 깊이감을 조절하기 위하여 촬영된 스테레오 영상으로부터 중간시점 영상들을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 두 대의 카메라로부터 획득된 스테레오 영상은 카메라의 물리적인 위치와 간격에 따라 고정된 시점과 화면 시차를 갖는다. 본 논문에서는 입력 스테레오 영상에 대한 시점 보간을 수행함으로써, 두 입력 영상 사이의 중간 시점에 대한 스테레오 영상을 생성하였다. 또한, 시점 보간에 사용되는 선형 보간 계수를 조절하여 재생성 될 스테레오 영상의 카메라 간격을 조절할 수 있도록 하였다. 제안방법을 이용하면 사용자의 양안간격이나 어플리케이션 특성에 적합하도록 깊이감이나 입체감을 조절하여 스테레오 영상을 재생성 할 수 있다.

본 논문에서는 그래픽스 하드웨어를 이용한 스윕 곡면의 효율적인 렌더링 알고리즘을 제안한다. 스윕 곡면은 스플라인 모션을 따라 움직이는 단면 곡선으로 표현된다. 이러한 표현은 행렬과 벡터의 곱으로 계산되며, 이는 프로그래밍이 가능한 그래픽스 하드웨어에 쉽게 적용될 수 있다. 스플라인 모션과 단면 곡선의 정보는 텍스쳐 메모리에 저장된다. 그래픽스 하드웨어의 정점 프로세서는 두 개의 곡면 매개변수를 2차원 정점으로 입력받아 한 번의 행렬 곱셈으로 스윕 곡면의 정점 좌표와 법선 벡터를 계산한다. 제안한 GPU 기반 스윕 곡면의 렌더링은 CPU 기반 렌더링에 비해 10배에서 40배 정도의 속도 향상을 보였다.

거리장, 볼륨 텍스처와 같은 3차원 실수 정의역을 갖는 데이터를 다룰 때, 이를 효과적으로 시각화하는 것은 중요한 주제이다. 본 논문에서는 간단한 인터페이스 구현체를 입력으로 받아 절단면 보기, 확대, 특정 위치의 값 조회 등의 작업을 효과적으로 수행하는 프레임워크를 제안한다. 인터페이스 구현체에는 다양한 알고리즘을 자유롭게 구현해 넣을 수 있으며, 여러 가지 종류의 데이터들을 조회하고 알고리즘수행 결과를 쉽게 평가할 수 있다.

디지털 카메라가 널리 보급되면서 사람들은 언제, 어디서나 사진을 찍고 값싼 저장장치에 많은 수의 사진을 저장할 수 있게 되었다. 하지만 많은 수의 사진 중 원하는 사진을 효율적으로 탐색하는 것은 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문은 위치 정보를 갖는 대규모 사진집합을 신속하고 직관적으로 탐색하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 사진집합을 구조화하기 위해 지리적 거리가 가장 근접한 사진들을 묶어 군집화하고, 이러한 과정을 반복하여 최종적으로 모든 사진이 하나의 군집으로 병합되는 계층적 군집화를 수행한다. 또한 모든 군집의 컨벡스 헐과 넓이를 미리 계산하여 사진 탐색 시에는 미리 계산된 데이터와 현재 탐색 중인 지리 영역에 포함되는 군집들의 넓이를 비교해 적절한 넓이의 군집들을 선택적으로 시각화한다. 이 때 군집은 포함되는 모든 사진의 위치를 보여주는 대신 컨벡스 헐로 시각화하여 군집의 정확한 공간적 범위를 쉽게 파악할 수 있다. 사용자는 관심 군집을 클릭하여 해당 군집으로 신속하게 이동할수 있으며, 시스템은 관심 군집을 지도 영역에 정확히 채워 보일 수 있도록 자동적으로 지도 이동과 축척 조절을 하고 적절한 넓이의 하위 군집들로 분할하여 시각화한다. 특정주제 검색, 사진분류 등의 일반적인 사진탐색 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 확인하였다.

최근 디지털 사진의 보급으로 인해, 일반 사람들 또한 한번에 수백장의 사진을 촬영하는 일이 많아졌고 최근에 사진 관리에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 대부분의 사진 관리에 사용되는 썸네일 기반의 순차적인 격자 인터페이스는 사진의 한가지 특성에 따라 각 사진을 정렬하는 방식을 사용한다. 이러한 방식은 사용자가 많은 수의 사진을 관리하기에는 많은 스크롤링과 클릭을 요구하게 되므로 많은 시간과 집중력이 요구된다. 본 논문에서는, 색상 유사도와 촬영 시각을 이용하여, 각 사진을 클러스터링하고 촬영 시각의 흐름에 따라 배열하는 인터페이스를 제안한다. 제안한 인터페이스는 사진의 촬영시각에 따라 먼저 각 사진들을 클러스터링하고 한번 분류된 클러스터 사진들은 서로 유사한 색상의 사진들끼리 2차로 재분류한다. 이 때 사용한 2차 클러스터링 방법은 구간 그래프의 최대 클리크 찾기 찾기 알고리즘을 이용한 방법으로 25가지 색상의 히스토그램을 비교한다. 분류된 사진들은 클러스터의 순서에 따라 연속적으로 각 클러스터들을 배치한다. 제안한 클러스터링 기능과 사진 배치 인터페이스를 평가하기 위해서, 설문조사 기반의 사용자 평가를 수행하였다.

본 논문에서는 계층적 B-spline곡선 (hierarchical B-spline curve)에 대한 새로운 다단계 편집 (multilevel editing)기법을 제안한다. 각 단계 변위함수 (displacement function)의 제어점 (control point)은 이전 단계 곡선위의 노드점 (nodal point)에서 계산되는 Rotation Minimizing Frame (RMF) [1]을 기준으로 표현된다. 이전 단계에서 곡선의 형상이 편집되면 해당노드 점에서 새로운 RMF가 계산되고, 현재 단계에서 변위함수의 제어점들은 새로운 RMF를 기준으로 적용되어, 현재 단계의 곡선은 이전 단계의 곡선에 대한 상대적인 세부 형상을 유지하게 된다. 본 논문에서는 다양한 형태의 곡선에 대한 다단계 편집실험을 통해 제안된 기법의 효율성과 안정성을 입증한다.