포인트 클라우드를 활용한 폴리곤 모델 활용에 대해서는 지속적으로 연구되고있다. 이러한 연구는 대부분 하이 폴리곤 모델을 대상으로 생성된 모델을 활용한 기술이다. 오늘날 비디오 게임 등에서 활용되는 하이 폴리곤 모델은 대부분 높은 퍼포먼스를 바탕으로 화려한 효과를 표현한다. 그러나 게임 등의 콘텐츠에 있어서 화려한 효과와 높은 품질의 리소스를 활용한 게임만이 만족도를 충족시켜주는 것이 아니다. 콘텐츠에 따라서 의도적으로 로우 폴리곤 모델을 활용하기도 한다. 인디 게임 등에서는 낮은 접근성을 장점으로 로우 폴리곤 형태의 모델을 제작하여 이를 활용한 게임들도 지속적으로 개발되어 왔다. 따라서 본 연구에서는 이러한 변화에 맞춰서 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 로우 폴리곤 모델을 생성 및 음영 처리하는 방법을 제안한다. 여러 개의 모델을 생성하여, 각각의 모델이 하나의 텍스처를 공유하고, 음영을 처리한다. 마지막으로 라이트맵 기법의 결과물과 비교하는 실험을 진행한다.

본 연구에서는 사용자로부터 입력받은 이미지를 분석하여 그에 맞는 음악을 생성, 재생하는 방법을 고안 하였다. 단순히 이미지를 청각화 하는 기술적인 의미 뿐 아니라 사용자의 이미지에 담긴 정서와 의도 또한 담아내는 것을 목표로 하였다. 사용자는 본 연구에서 제안된 어플리케이션에 원하는 물체를 그린다. 인공지능을 통해 이미지가 어떤 물체인지 판별 후, 그 물체와 이어질 수 있는 감정을 대응해 해당 멜로디의 감정과 분위기를 맞출 수 있도록 하였다. 정서에 알맞는 음정(key)를 설정한 뒤, 사용자가 이미지를 그릴 때 입력한 획순을 분석해 이를 기준으로 음계를 추출하여 선율을 생성하였다. 향후 이미지의 청각적 표현을 구현하는 것뿐만 아니라 그림에 대한 예술적인 이해와 의미 있는 음악을 만들어내기 위한 화성법 등의 작곡이론을 연구하여 이미지에 담긴 예술성과 의도를 음악에 담아낼 수 있는 한 가지 방향을 제시할 것이다. 또한 그림을 인식하고 판별하기 위한 인공지능 기술과 그림 분석, 음악 생성 등의 예술 분야를 결합해 공학과 예술의 융합이라는 방향으로서 의미 있는 시도가 될 것이다.