본 논문은 입체 사진 측량법(Stereophotogrammetry) 기반의 깊이 추정 및 관련 시각 과제를 위한 기하학적 제약 조건을 통합한 심층 학습 프레임워크를 조사합니다. 1800년대부터 시작된 입체 사진 측량법의 역사와 기존의 형태 추정(Shape from Stereo) 기법을 소개하고, 기하학적 모델링 없이 심층 학습을 활용하는 접근 방식과 비교 분석합니다. 특히, 최신 심층 학습 프레임워크에서 사용되는 기하학적 제약 조건에 대한 새로운 분류 체계를 제시하고, 통찰력 있는 관찰과 미래 연구 방향을 제시합니다.