소동물의 슬개골 수술은 인간의 뼈보다 약하여 수술의 난이도가 어렵기 때문에, 소 동물의 슬개골 탈구 치료 수술 과정의 학습은 수의사에게 매우 중요하다. 소 동물의 슬개골 수술 훈련은 사체를 이용한 훈련을 하고 있으나 소 동물의 사체가 부족하기 때문에 시청각 자료나 수술 참관으로 수술을 학습하고 있어 수의학과 학생 및 전문 수의사들에게 충분한 훈련 환경이 제공되지 못하는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 소동물의 슬개골 수술을 위한 햅틱 시뮬레이터를 제안한다. 제안한 시뮬레이터는 슬개골 드릴링 수술에 적용시켰으며 소동물의 드릴링에 대한 Force Feedback을 모델링하고 햅틱 인터페이스를 제공하고, 사용자가 몰입하여 수술 경험을 할 수 있는 워크 벤치를 제공하였다. 본 논문에서 제안된 슬개골 햅틱 시뮬레이터가 제공하는 드릴링 과정에서 햅틱 피드백에 대한 사용자 평가 결과 유의미한 결과를 얻을수 있었다.

점집합을 매끄러운 다양체 표면으로 가시화하는 과정에서 전역 조명 기법을 사용하면 다양한 조명 효과로 사실적인 장면을 렌더링 할 수 있다. 광선 추적법에 대한 지속적인 요구와 그래픽스 하드웨어의 발전을 바탕으로 광선 추적법을 위한 전용 GPU와 프로그래머블 파이프 라인이 근래에 소개되었다. 본 논문에서는 광선 추적법의 가속을 지원하는 GPU와 렌더링 파이프라인을 사용하여 점집합 모델에 대한 실시간 전역 조명 렌더링을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 이동 최소 자승법을 적용하여 점집합을 부드러운 음함수 표면으로 근사한 후, GPU기반 광선 추적법을 이용하여 표면과의 광선 교차 검사를 수행하고 교차점에서 쉐이딩 효과를 적용하여 전역 조명 렌더링을 수행한다. 그 결과 오십만개 이상의 점으로 구성된 복잡한 점집합 모델이 포함된 장면을 실시간에 생성할 수 있다.

본 논문은 비정렬 격자에 대한 광선투사 수행의 전처리 과정 중 하나인 셀 사이 연결정보 추출에 대한 멀티코어 CPU 기반 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 기존의 직렬처리 알고리즘을 단순히 병렬화하였을 때 발생하는 동기화 문제를 확인하고, 이를 해결할 수 있는 3-단계 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 각 단계 내에서의 스레드 간 동기화를 제거함으로서 병렬처리 효율을 높인다. 또한, 연결정보 추출 알고리즘의 핵심 연산인, 삼각형 중복 검사 과정의 메모리 접근에 대한 공간적 지역성을 높이고 캐시 활용 효율을 향상시킨다. 본 연구는 나아가, 스레드 마다 자체 메모리 풀을 사용하게 함으로서 병렬처리 효율을 더욱 높인다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해, 제안하는 알고리즘을 두 개의 옥타코어 CPU를 가지는 시스템에 구현하고 세 개의 비정렬 격자 데이터에 적용하였다. 그 결과, 제안하는 병렬처리 알고리즘은 스레드 수 증가에 따라 지속적으로 성능 향상을 보여주었다. 또한, 32개 스레드(물리코어 16개)를 사용하여 기존 직렬처리 알고리즘 대비 최대 82.9배 높은 성능을 보여주었다. 이는 제안하는 알고리즘의 높은 병렬처리 확장성 및 캐시 활용 효율 개선 효과를 증명하며, 대용량 비정렬 격자 처리에 대한 적합성을 보여주는 결과다.