본 논문은 체스와 같은 복잡한 전략 게임에서 인간 플레이어의 행동, 특히 다음 수를 예측하는 문제를 다룬다. 기존의 강력한 체스 엔진들은 그랜드마스터 수준의 플레이는 예측할 수 있지만, 대부분의 체스 플레이어인 중급 실력자들의 수를 예측하는 데는 어려움을 겪는다. 이 논문은 전문가 지식과 머신러닝 기법을 결합하여 인간 플레이어의 다음 수를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 특히 체스 게임의 오프닝 단계에 초점을 맞춰, 도메인 전문 지식에 기반한 특징 공학을 적용하여 중급 수준 플레이어의 수 패턴을 발견하고자 한다. 이는 AI와 인간-컴퓨터 상호작용 분야의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
