기계학습을 이용한 LOL 승패 예측 모형 설계 및 지표 제시 - 이정민 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
세계적으로 온라인 게임의 규모와 인기가 나날이 증가함에 따라 온라인 게임 관련 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 하지만 온라인 게임 시장에서 MOBA(Multiplayer Online Battle Arena) 장르 게임이 새롭게 인기를 얻고 있음에도 MOBA 장르 게임에 대한 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 MOBA 장르의 대표적인 게임인 리그 오브 레전드(League of Legends)의 경기 데이터를 기반으로 기계학습을 이용한 승패 예측 모형을 설계하고 프로 팀별 경기 성향을 파악할 수 있는 지표를 제시한다. 이를 분석하여 프로 선수들과 코치진들의 맞춤형 전략 수립에 도움을 주고자 한다. 본 연구에서 사용한 데이터는 리그 오브 레전드의 제작사인 라이엇 게임즈(Riot Games)에서 제공하는 경기 데이터이며 승패 모형에 유의한 변수들을 선정한 후 플레이어 단위 변수는 팀 단위 변수로 변환하였다. 승패 예측 모형 설계는 오픈 소스 기반의 데이터마이닝 도구인 R을 이용하여 두 예측 모형(Logistic Regression, Decision Tree)을 설계하고 10-Fold Cross Validation을 진행하였다. 최종적으로 각 모형의 성능 지표를 통해 모형의 예측 정확도 및 성능을 확인하였다. Logistic Regression, Decision Tree의 예측 정확도는 각각 95%, 93%로 나타났다. 또한 리그 오브 레전드 국내 1부 리그인 LCK 10개 팀의 경기 데이터를 분석하여 팀의 성향을 나타내는 지표를 제시하였다. 각 지표는 해당 팀이 경기 초반에 강한 팀인지 또는 중·후반에 강한 팀인지 직관적으로 나타낸다. 지표는 Logistic Regression을 통해 도출하였다.
학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :지능형소프트웨어,2021. 2
Keywords: E-sports; 기계학습; 리그오브레전드; 승패예측