본 논문에서는 방향성이 있는 포인트 클라우드로부터 3차원 개체의 표면을 복구하는 향상된 기법을 제안한다. 본 방법은 기존에 널리 사용되고 있는 최소 자승법에 기초하고 있지만, 7-방향 박스-스플라인과 체심입방(BCC: Body-Centered)격자를 활용하여 카티시안 격자와 B-스플라인에 기반한 기존의 방법들에 비해 좀 더 나은 품질의 곡면을 빠른 시간에 얻을 수 있다. 구체적으로는, 기존의 두 방법론과 비교해 보았을 때 본 방법은 평균적으로 약 53%의 연산시간만에 좀 더 나은 품질의 곡면을 얻을 수 있다.

본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.