본 논문은 이벤트 기반 3D 재구축에 대한 최초의 종합적인 검토를 제공합니다. 이벤트 카메라의 특징인 비동기적 픽셀 밝기 변화 포착 능력을 활용하여, 고속 동작, 저조도, 극단적인 다이나믹 레인지와 같은 어려운 조건에서도 강력하고 정확한 3D 재구축을 가능하게 하는 다양한 기법들을 다룹니다. 입력 방식에 따라 스테레오, 모노큘러, 멀티모달 시스템으로 분류하고, 기하 기반 기법, 딥러닝 기법, 뉴럴 렌더링 기법(NeRF, 3DGS 포함) 등 재구축 방법론에 따라 추가적으로 분류하여 기존 접근 방식을 체계적으로 정리합니다. 또한 이벤트 기반 재구축 작업에 적합한 공개 데이터셋을 자세히 요약하고, 데이터셋 가용성, 표준화된 평가, 효과적인 표현, 동적 장면 재구축 등의 주요 과제와 미래 연구 방향을 제시합니다.
