스타크래프트는 1998년도에 미국 ‘블리자드’ 사에서 제작한 실시간 전략 시뮬레이션 게임이다. 이 게임의 등장 이후로, 게임을 즐기는 사용자들의 수준은 본 게임이 등장한 이후로 월등히 향상되었으나, 본 게임의 컴퓨터 인공지능의 수준에는 변화가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해, 몇 가지 연구 노력이 진행되어왔다. 그러나 기존의 인공지능 성능 향상 기법들은 치트 (cheat) 등을 사용하거나, 상당히 획일화된 전략 전술로 인해, 컴퓨터 인공지능의 한계가 쉽게 드러나는 단점이 있었다. 본 논문에서는 보다 적응성 있고 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법을 제안한다. 제안한 기법은 상대적인 전략 전술의 차이를 바탕으로, 현 상황에서 발생할 수 있는 적의 공격에 대하여 비용 효율적인 대응 방안을 선택한다. 이를 사용하면 컴퓨터 인공지능의 질과 성능의 측면에서 향상을 이룰 수 있다. 제안한 기법과 기존 스타크래프트 인공지능의 상대적 성능 평가를 통해, 제안한 기법을 사용한 인공지능이 월등히 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.