본 논문은 20만 명 이상의 사용자를 보유한 온라인 축구 매니저 게임 Hattrick을 베이지안 네트워크와 구조 학습 기법을 이용하여 분석한 연구입니다. Hattrick 게임 엔진의 작동 방식은 부분적으로 비공개되어 있으며, 사용자들은 수년간 다양한 방법(규칙 기반, 통계적, 머신러닝 모델)으로 엔진을 해석하려고 시도해왔습니다. 본 연구는 Hattrick 게임 데이터와 도메인 지식을 통합하여 게임 엔진을 설명하고 시뮬레이션할 수 있는 모델을 개발하고, 구조 학습 알고리즘과 지식 기반 구조의 효과를 비교 분석한 최초의 연구입니다. 구조 학습은 전반적인 네트워크 적합도는 높지만, 특정 변수 예측 정확도는 지식 기반 네트워크보다 낮다는 것을 발견하였고, Hattrick 커뮤니티 최고 수준 모델과 동등한 성능을 가진 베이지안 네트워크 모델을 개발하여 공개하였습니다. 또한, 조건부 종속성의 시각적 표현과 게임 내 의사결정을 위한 베이지안 네트워크 모델 활용 방법을 제시하며, 향후 연구를 위해 데이터, 그래프 구조, 모델을 공개적으로 제공합니다.
