본 논문은 경쟁력 있는 탁구 게임을 위해서는 신체 민첩성뿐 아니라 상대의 의도를 예측하여 반응 시간을 확보하는 능력이 중요함을 강조한다. 기존 연구들이 실시간 탁구 게임 시스템을 개발했지만 예측 기능을 활용하지 못하거나 데이터셋의 크기와 다양성에 제한된다는 점을 지적하며, 본 연구는 (1) 탁구 경기의 단안 비디오를 3D로 재구성하는 확장 가능한 시스템과 (2) 상대의 행동을 예측하는 불확실성 인식 컨트롤러를 제시한다. 시뮬레이션 결과, 제안된 정책은 기존의 비예측 정책에 비해 고속 히트에 대한 공 반환율을 49.9%에서 59.0%로 향상시켰음을 보여준다.
