该模型能让电脑学习人类的游戏数据，并依照能让人们感到满意的四个方面：挑战性、个人能力、流畅性和情感效价，设计了动态难度调整机制(DDA)。接着在试验中让电脑学习“人们与AI在格斗游戏中对战”的资料以及体验问卷，再使用蒙特卡洛树搜寻(MCTS)验算法来判定试验者情绪状态，接着调整AI战斗难度，以最大化特定情绪或“情感状态”。

领导这项研究的副教授Kyung-Joong Kim表示，这项研究的优势在于：玩家不需要通过外部感测器来检测他们的情绪。一旦训练成功，这个模型便可以仅使用游戏中的功能，就能估测玩家的心情状态。不过目前这项研究规模很小，仅有20名志愿者参与实验。但该团队强调，这个系统可以大幅改善玩家的游戏体验。针对系统是否只适用格斗游戏的问题，他们表示这只是一个公式，游戏公司只要套上他们拥有的大量玩家数据，便能够解决任何游戏的平衡。