본 논문은 뇌의 경계 벡터 세포(BVC)의 3차원(3D) 모델을 제안한다. 기존의 2차원(2D) BVC 모델이 수평적 대칭성을 가진 환경에서 공간적 모호성에 취약한 문제를 해결하기 위해, 수직 각도 민감성을 BVC 프레임워크에 통합했다. 제안된 모델은 LiDAR 데이터를 사용하여 수직 윤곽을 포착하고, 이를 통해 3D 환경에서 보다 정확한 공간적 지역화를 수행한다. 실험 결과는 3D 복잡성이 증가할수록 제안된 모델이 2D 모델보다 향상된 성능을 보이며, 2D 환경에서는 유사한 성능을 유지함을 보여준다.
