본 논문은 불확실성이 높은 환경에서 활용되는 몬테카를로 트리 서치(MCTS)의 앙상블 결정 MCTS를 개선하기 위해 동적 리소스 할당 방안을 제시합니다. 동적 결정 횟수와 동적 시뮬레이션 할당이라는 두 가지 축을 통해 MCTS의 성능을 향상시켰습니다. 자이푸르, 잃어버린 도시, 스플렌더 등 세 가지 테이블탑 게임을 벤치마크로 활용하여 성능을 검증했습니다.