한편 , 난이도 최적화 모델 ( 304 ) 에 기초 한 동적 조정 ( 312 ) 은 , 예 를 들 어 , 난이도 최적화 모델 ( 304 ) 에 의해 결정 될 때 사용 자 의 도전 의 레벨 ( 308 ) 에 기초 하 여 , 사용자 에 대한 난이도 궤적 을 높이 거나 낮추 어 줌 으로써 , 사용자 에 대한 게임 플레이 에 더 장기 적 인 영향 들 을 미칠 수 있 다 . 예 를 들 어 , 사용 자 가 게임 을 통해 신속 하 게 진행 하 지만 ( 예 를 들 어 , 레벨 당 시도 들 의 수 가 낮 을 때 ) , 게임 에 대한 관심 을 잃 어 가 고 있 는 것 처럼 보인다면 ( 예 를 들 어 , 게임 세션 들 의 길 이 또는 빈도 가 감소 함 ) , 난이도 최적화 모델 ( 304 ) 은 사용자 에 의해 직면 되 는 현재 도전 의 레벨 보다 더 높 은 도전 의 레벨 ( 308 ) 을 예측 할 수 있 다 . 이 에 응답 하 여 , 난이도 구성 시스템 ( 132 ) 은 , 사용 자 에게 더 많 은 도전 을 제시 하 기 위하 여 , 게임 의 난이도 궤적 을 높이 기 위해 게임 플레이 파라미터 조정 ( 312 ) 을 특정 할 수 있 다 .