본 논문은 경쟁적인 탁구에서 필수적인 기술인 신체 민첩성만으로는 충분하지 않다는 점을 지적하며, 탁구 선수들이 상대의 의도를 예측하여 반응 시간을 확보하는 전략을 사용한다는 점에 주목합니다. 이에 따라, 상대방의 행동을 예측하는 에이전트 설계를 위한 연구를 진행했습니다. 기존 연구들의 한계인 데이터셋의 크기와 다양성 문제를 해결하기 위해, (1) 탁구 경기의 단안 비디오를 3D로 재구성하는 확장 가능한 시스템과 (2) 상대의 행동을 예측하는 불확실성 인식 컨트롤러를 제시합니다. 시뮬레이션 결과, 제안된 정책은 기존의 비예측 정책에 비해 고속 구타에 대한 공 반환율을 49.9%에서 59.0%로 향상시켰음을 보여줍니다.
