프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.

현재의 거의 대부분의 3차원 그래픽 프로세서는 한 개의 삼각형을 빠르게 처리하는 구조로 되어 있으며, 향후 여러 개의 삼각형을 병렬적으로 처리할 수 있는 프로세서가 등장할 것으로 예상된다. 고성능으로 삼각형을 처리하기 위해서는 각각의 레스터라이저마다 각각의 고유한 픽셀 캐시를 가져야 한다. 그런데, 병렬로 처리되는 경우 각각의 프로세서와 프레임 메모리 간에 일관성 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 각각의 그래픽 가속기에 픽셀 캐시를 사용가능 하게 하면서 성능을 증가시키고 일관성 문제를 효과적으로 해결하는 병렬 렌더링 프로세서를 제안한다. 또한 제안하는 구조에서는 픽셀 캐시 미스에 의한 지연시간을 크게 감소시켰다. 실험 결과는 본 구조가 16개 이상의 레스터라이저에서 선형적으로 속도 향상을 가져옴을 보여준다.