선형 스키닝 기반 3D 인체 생성 모델 SMPL (Skinned Multi-Person Linear Model)은 1990년대 미국 거주 미국인들 3천 8백여명을 대상으로 만들어진 3D 신체 데이터베이스인 CEASAR 로부터 최적화 기법을 통해 만들어진 가장 널리 쓰이는 통계적인 3D 모델이다. 본 연구는 한국인 체형의 통계적 특성을 보다 정확히 표현하는 SMPL기반의 한국인 체형 3D 모델을 제안한다. 이를 위해 우리는 한국인 여성 2천7백여명의 신체 각 부위의 실측 데이터에 기존 3D SMPL 모델을 피팅하는 비선형 최적화 알고리즘을 개발한다. 이를 사용하여 한국인 3D 신체 데이터베이스를 구축하고, 주성분 분석 방법으로 한국인 체형 기반 매개화된 3D 모델을 개발한다. 본 연구를 통해 제안하는 한국인의 체형적 특징을 가진 블렌드쉐입과 새로운 체형 파라미터는 기존 모델이 표현하는 체형에 비해 한국인 체형 데이터 특성을 잘 반영함을 확인하였다. 뿐만 아니라, 우리의 모델은 SMPL에 비해 신체 실측 데이터에 대한 피팅 정확도를 개선함을 확인하였다. 제안된 모델은 향후 아바타 생성이나 인체 형상 측정 등 다양한 용도로 사용될 수 있다.

본 논문에서는 최소 입자 단위의 역동적인 회전 움직임을 나타낼 수 있는 MPM(Material Point Method) 기반 단일 프레임워크를 소개한다. 우리가 표현하고자 하는 입자는 다양한 형상(Shape)을 가질 수 있음과 동시에, 선형(Linear momentum), 회전(Angular momentum) 운동을 함께 묘사할 수 있다. 그 결과 기존 구형 입자의 선형 움직임만을 나타내던 입자 기반 시뮬레이션과는 달리, 시각적으로 단일 입자의 역동적인 모습을 표현할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 회전 운동을 큰 변형(Large Deformation)으로부터 분해 및 추출 할 수 있다는 점에서 MPM을 활용하였다. 본 기법은 MPM 적분 과정 중 계산되는 변형 구배 텐서(Deformation Gradient Tensor)를 극 분해(Polar Decomposition)하는 과정을 통해 회전 텐서(Rotation Tensor)를 추출하고, 각 입자의 선형 운동과 함께 이를 적용하여 결과적으로 입자 자체의 회전, 선형 운동을 동시에 표현 하는 것이 가능하다. 본 연구에서는 제안하는 기법의 검증을 위해 바람에 흩날리며 회전하는 입자의 모습 및 움직이는 물체와 정지한 입자간의 상호작용 시뮬레이션을 기존 MPM을 이용한 시뮬레이션과의 비교를 통해 진행하였다.

본 논문에서는 불이 비슷한 색의 연기로 둘러싸여 있더라도 정확하게 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 기존 불 영역 검출 알고리즘들은 화재 이미지에서 불과 연기를 잘 분리해내지 못하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 불 영역 검출 알고리즘을 적용하기 전에 전처리 과정으로써 색상 보정 기법과 안개 제거 기법을 적용함으로써 성공적으로 불을 연기로부터 분리해냈다. 실제로 연기로 뒤덮인 화재 현장의 이미지들에서 기존 기법들보다 불을 더 효과적으로 검출하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 제안한 화재 검출 알고리즘을 공장, 가정 등에서 효율적인 화재 탐지를 위해 사용할 수 있는 방법을 제안한다.

본 연구는 곡선의 두 가지 물리적 속성인 파의 개수와 파고의 크기를 매끄러움을 구성하는 두 가지 주요 모수로 가정하고, 매끄러움의 감각에 어떠한 모수가 영향을 미치는지, 나아가 아름다움의 감각과 매끄러움 간 관계를 검증하였다. 이전 연구들 가운데 매끄러움이라는 감각을 곡률 개념을 사용해 정의한 연구는 없었으나 본 연구에서 이를 새로운 방법으로 정의하였다. 연구 재료는 3차 스플라인 곡선을 단면으로 삼아 이를 회전하여 만든 3차원 구체로 파의 개수와 파고의 크기를 각 3개 수준으로 나누어 둘을 조합시킨 9개 유형의 형상을 이용하였다. 9개 유형 가운데 어떠한 형상이 선호되는지 관찰한 결과, 파의 개수가 적은 조건이 가장 선호되었으며 파고의 크기에 따라서는 파고의 크기가 큰 조건이 가장 선호되었다. 다음으로 각 형상에 대해 선호를 측정하는 세 가지 문항과 친숙성 그리고 매끄러움을 평가하였다. 매끄러움의 두 가지 파라미터라 가정한 파의 개수와 파고의 크기를 고정효과로, 참여자 및 개인차 변인들을 확률효과로 설정한 선형 혼합 모형을 통해 분석한 결과 매끄러움 평정 값의 분산의 약 80%가 연구에서 가정한 모형으로 설명되었다. 개체의 물리적 속성의 지각에 성별 등의 개인차 변인의 역할은 확인되지 않았으며 형상의 물리적 속성이 중요하게 작용함을 확인하였다. 스플라인 곡선을 기반으로 만든 객체의 매끄러움의 지각에는 파의 개수보단 파고의 크기가 더 큰 영향을 미치는 경향을 확인할 수 있었다.