• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.203-209
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• 2006

햅틱 렌더링이 발전함에 따라서 촉감을 통하여 사용자에게 전달하려고 하는 가상 물체의 성질도 다양해 지고 있다. 이 논문은 균일하지 않은 강도(Stiffness)를 가지는 가상 물체를 기존의 페널티 기반 알고리즘(Penalty-based algorithms)을 사용하여 렌더링하는 경우 물체 표면의 모양(Topography)이 사용된 모델과 달리 왜곡되어 인지되는 현상을 해결하기 위한 햅틱 렌더링 알고리즘에 관한 연구를 보고한다. 첫 번째로 저자의 선행 연구인 힘 유지 가설(Force Constancy Hypothesis) - 사용자가 물체 표면의 모양을 획득하기 위해 물체를 만질 때 일정한 크기의 접촉 힘을 유지한다 - 을 소개한다. 다음으로 힘 유지 가설에 기반한 물체의 모양 및 강도를 왜곡 없이 정확하게 렌더링하는 알고리즘을 제안하고 폴리곤 모델에 적용하는 방법을 설명한다. 마지막으로 실험을 통하여 개발된 알고리즘의 성능을 입증한다.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.14 no.3
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• pp.1-9
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• 2008

This paper presents a novel optimization-based saliency-preserving method for converting color images to grayscale in a manner consistent with conventional approaches of black-and-white photographers. In black-and-white photography, a colored filter called a contrast filter has been commonly employed on a camera to lighten or darken selected colors. In addition, local exposure controls such as dodging and burning techniques are typically employed in the darkroom process to change the exposure of local areas within the print without affecting the overall exposure. Our method seeks a digital version of a conventional contrast filter to preserve visually-important image features. Furthermore, conventional burning and dodging techniques are addressed, together with image similarity weights, to give edge-aware local exposure control over the image space. Our method can be efficiently optimized on GPU. According to the experiments, CUDA implementation enables 1 megapixel color images to be converted to grayscale at interactive frames rates.