본 논문은 곡률 오차에 의해 간략화 된 메쉬에 계층적 계산을 이용하여 다단계 메쉬를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문의 알고리즘으로 생성된 계층적 계산 구조의 다단계 메쉬는 임의의 메쉬의 분할 연결성 생성을 위한 분할 메쉬로의 근사 과정이 생략 가능하므로, 다단계 메쉬 생성 속도의 향상을 도모할 수 있다. 또한 분할 연결성이 없는 계층적 계산 구조의 다단계 메쉬는 간략화 메쉬들의 단순 축적이 아닌 간략화 메쉬의 단계 사이를 계층적 계산으로 얻어지는 계수들과 가장 간략화 된 메쉬로 구성됨으로써 다면체 압축 및 다단계 편집에 유효한 다단계 메쉬 생성이 가능하다.

Example guided inverse kinematics (EGIK)는 기존의 역운동학(inverse kinematics)을 확장, 향상시키는 알고리즘이다. 기존의 역운동학은 모델자체의 redundancy에 기인하여 jerky한 동작을 만들어내는 단점이 있다. EGIK에서는 미리 측정된 동작데이타를 효과적으로 이용하여 이러한 redundancy문제를 해결한다. 이 때 end-effector 위치 차이와 관절각의 차이를 동시에 최소화하기 위해서 비선형 최적화 기술이 사용된다. 우리는 결과로서의 동작이 원래의 동작의 특성을 잘 보존하는 자연스러운 것임을 보인다. EGIK는 기존의 동작 데이타를 이용하여 다관절체의 동작을 생성해내는 효과적인 기술이다.

목표지향적 동작 합성기법은 원하는 동작의 타입(예, 발 차기, 손 뻗기)과 동작의 최초 및 최종상태가 주어졌을 때, 이 조건을 만족하는 새로운 동작을 유사한 동작들의 집합(동작군)에 속한 동작들을 혼합하여 자동적으로 생성하는 기법이다. 이 기법은 동작군에 속한 동작들의 커브를 지나는 연속적이고 완만한 곡면으로 생성한 후, 그 곡면 상에 있으면서 주어진 최초 및 최종상태를 만족하는 특정 동작 커브를 구하여 원하는 동작으로 삼는다. 이 기법은 성분동작을 선형보간하여 동작을 합성하는 기법과는 다른 접근방법이다. 또한 여러 동작들을 혼합하기 위해서는 동작들간에 위상 (phase)이 서로 대응되어야 하므로, 본 논문에서는 성분 동작의 위상대응성을 고려한 목표지향적 동작합성 기법을 제시한다.

본 논문은 유연한 비정형 물체의 애니메이션을 위한 효율적인 기법을 제안한다. 비정형 물체를 표현하기 위해 질량-스프링 모텔이 사용되었다. 지금까지 많은 기법들이 부드러운 객체의 사실적인 애니메이션을 생성하기 위해 질량-스프링 모델을 사용하였다. 질량-스프링 모텔의 애니메이션을 수행하기 위한 가장 손쉬운 접근법은 명시적 오일러 방법 (explicit Euler method)인데, 이 방법은 '불안정성 문제'라는 잘 알려진 문제가 발생한다는 단점을 가지고 있다. 이 불안정성 문제를 해결하기 위한 해법으로 암시적 적분법이 사용될 수 있다. 그러나, 이 암시적 방법의 가장 결정적인 약점은 대규모의 선행 시스템을 풀어야 한다는 것이다. 본 논문은 암시적 방법의 근사(approximation)를 이용하여 질량-스프링 모델을 빠른 시간에 애니메이션 할 수 있는 기법을 제시한다. 제안된 기법은 n 개의 질점이 O(n) 개의 스프링으로 연결되어 있을 때, 각 질점의 상태를 O(n) 시간에 안정적으로 갱신할 수 있다. 본 논문은 사실적인 결과를 위해 비정형 물체와 공기와의 상호 작용도 고려하였다.

본 논문에서는 머리카락의 모델링 및 애니메이션을 다룬다. 자연스러운 머리모양의 모델링을 위한 방법을 제시하고 디자인된 머리카락의 애니메이션을 구현한다. 빠른 구현을 위하여 역동적인 충돌감지법을 제안하고 머리카락을 군으로 나누어서 다룬다.