본 논문에서는 로봇이 작업을 계획하기 위해 필요한 3차원 작업 공간을 세 가지의 컨텍스트(context)들을 이해함으로써 빠르게 모델링하는 새로운 기법을 소개 하고 있다. 로봇이 사람과 비슷한 속도와 정확도로 작업 공간을 이해하고 모델링하는 것에 초점을 두고 있으며 이를 위해 작업 공간상의 특징적인 세 가지의 컨텍스트(작업공간의 간략화를 위한 전체 공간상의 평면특징, 데이터베이스에 미리 정의된 물체 그리고 로봇의 주어진 작업에 따라 다양한 상세함을 갖는 그 외의 장애물)를 정의하였고, 그것들을 빠르게 이해함으로써 어떻게 3차원 작업 공간을 형성하는지 설명하고 있다. 본 논문에서 3 차원 정보를 갖는 scale invariant feature transformation(SIFT)를 stereo-sis SIFT 로 간주했으며 이를 이용하여 위에서 언급한 컨텍스트들을 이해하였고 다양한 카메라의 위치로부터 얻어지는 여러 개의 장면들을 정합하였다. 또한, 실험을 통해 제안한 방법의 타당성도 검증하였다.