본 논문은 이벤트 카메라를 이용한 3D 재구축 방법에 대한 종합적인 검토를 제공합니다. 이벤트 카메라의 높은 시간 분해능, 낮은 지연 시간 및 높은 다이내믹 레인지를 활용하여 빠른 움직임과 어려운 조명 조건에서도 정확한 재구축이 가능합니다. 논문에서는 스테레오, 모노큘러 및 다중 모달 시스템을 포함한 이벤트 기반 3D 재구축 방법들을 포괄적으로 검토하고, 기하학적, 학습 기반 및 하이브리드 접근 방식을 기준으로 최근 발전을 분류합니다. 또한 뉴럴 레이디언스 필드 및 이벤트 데이터를 사용한 3D 가우시안 스플래팅과 같은 새로운 동향도 다룹니다. 관련 연구는 시간 순서대로 구성되어 해당 분야의 혁신과 발전 과정을 보여줍니다. 마지막으로, 데이터셋, 실험, 평가, 이벤트 표현 등의 주요 연구 격차와 미래 연구 방향을 강조하여 향후 연구를 지원합니다.