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LoL e스포츠 제품 팀의 GPR 개발 과정을 자세히 알아보세요
수학 애호가 여러분, 주목하세요! 지난주 AWS와의 파트너십을 통해 2024 월드 챔피언십 48시간 전부터 LoL e스포츠 세계에 전 세계 경쟁력 순위를 도입한다는 발표를 접하셨을 것입니다. 이 새로운 지평은 전 세계 LoL e스포츠 대회에 대한 여러분의 관심을 한껏 고취할 것입니다. 다만 오늘은 그러기에 앞서 LoL e스포츠 전 세계 경쟁력 순위가 실제로 어떻게 계산되는지 자세히 살펴보려고 합니다.
새로운 시스템의 필요성
경쟁력 순위 체계의 개발과 활용은 수십 년 동안 전통적인 스포츠의 일부로 자리매김해 왔습니다. 그렇지만 NCAA AP 톱 25나 FIFA 월드 랭킹 같은 순위 시스템은 해당 영역에서 효과적일 뿐, e스포츠에 적용하기에는 적합하지 않습니다. 잦은 메타 변화, 다양한 지역 리그 구조, 다채로운 플레이 스타일 등 리그 오브 레전드는 굉장히 역동적이기 때문에 세심한 접근 방식이 필요합니다. 전 세계 경쟁력 순위는 개별 팀 성적 지표와 지역 강점 지표를 혼합해 사용하는 포괄적이고 탄력적인 시스템으로, 바로 앞에서 말한 난점을 극복할 수 있습니다.
핵심 구성 요소: ELO의 근거 및 경쟁력 점수 공식
전 세계 경쟁력 순위는 근본적으로 프로 리그 오브 레전드 특유의 역동성을 고려한 ELO 기반 시스템입니다. 경기 대부분이 지역 내에서 진행되는 만큼, 지역 간 전력 차이를 정량화할 방법이 필요했습니다. 저희 개발팀은 개별 팀 ELO와 리그별 ELO를 혼합한 ELO 시스템을 개발하는 것이 최선의 방법이라고 판단했습니다. 이 가중 평균치를 '경쟁력 점수' 공식이라고 하며, 아래와 같이 표현할 수 있습니다.
Power Score=(x×EloTeam)+(y×EloLeague)\text{Power Score} = (x \times \text{Elo}_{\text{Team}}) + (y \times \text{Elo}_{\text{League}})Power Score=(x×EloTeam )+(y×EloLeague )
여기서 'x'와 'y'는 각각 팀 ELO와 리그 ELO에 할당된 가중치를 나타냅니다. 모든 지역의 LoL e스포츠 전문가들과 함께 광범위한 테스트를 진행한 결과, 80/20 가중치가 최적의 균형을 이루며 65%의 예측 정확도를 기록한다는 걸 확인하였습니다. 이는 모델의 예상 결과가 실제 결과와 밀접하게 일치함을 의미합니다. 시스템의 견고함과 상대적으로 예측하기 어려운 e스포츠의 특성을 검증할 수 있습니다.
ELO 계산: 자세한 분석
팀 ELO는 경기 결과에 공식을 적용하여 산출됩니다.
Pafter=Pbefore+I×(W−We)P_{\text{after}} = P_{\text{before}} + I \times (W - W_e)Pafter =Pbefore +I×(W−We )
상황:
● 'PbeforeP_{\text{before}}Pbefore'는 경기 전 팀의 ELO입니다.
● 'I'는 경기의 중요도로, 경기가 얼마나 중요한지에 따라 비례합니다(아래 K 팩터에서 설명).
● 'W'는 경기 결과를 나타냅니다(승리 시 1, 패배 시 0).
● 'We'는 예상 결과로 아래와 같이 계산됩니다.
여기서 'dr\text{dr}dr'은 두 팀 간의 평점 차이입니다. 이 공식은 경기의 예상 난이도에 비례하여 ELO를 조정합니다.
리그 ELO는 비슷한 구조를 따르지만 지역 수준에서 산출됩니다. 국제 대회 성적(예: MSI, 월드 챔피언십)은 리그 ELO에 큰 영향을 미치며, 강세인 지역과의 경기에서 승리하면 전체 리그의 평점이 상승합니다. 이 방식으로 지역 경쟁력 역학을 순위에 반영할 수 있습니다.
중요 경기 강조
모든 경기의 중요도가 같지 않다는 점을 고려하여, 중요도에 따라 결과에 차등적으로 가중치를 부여하는 K 팩터를 도입했습니다. 새로운 게임 결과에 따라 팀의 평점이 얼마나 빨리 변화하는지를 결정하기 때문에 모델의 기능에 없어선 안 될 요소입니다. 표준화된 K 팩터 값은 아래와 같습니다.
● 지역 경기
● 플레이-인: 8
● 메인 스테이지: 16
● 플레이오프: 20
● 국제 경기
● 플레이-인: 12
● 메인 스테이지: 20
● 플레이오프: 36
이러한 K 팩터는 플레이오프 경기나 국제 경기 같은 중요 경기가 순위에 더 큰 영향을 미치도록 합니다. 이러한 접근 방식은 압박감을 받는 팀의 성적을 정확하게 반영하는 데 있어 매우 중요합니다. 마지막으로, 국제 대회에서 각 팀의 평균 최종 순위와 일치하도록 지역별 K 팩터를 조정하여 상위권 리그의 지역 경기를 더욱더 강조하였습니다. 2025년 시즌에 앞서 더 많은 데이터를 수집하고 리그 구조를 조정해 이 접근 방식을 계속 개선해 나갈 예정입니다.
평가 기간: 최근 성적과 과거 성적의 균형 맞추기
현재와 과거 성적의 균형을 유지하기 위하여 다년에 걸친 평가 기간을 활용하고 있습니다.
● 리그 ELO는 3년(2022~2024년)의 평가 기간이 적용됩니다.
● 팀 ELO는 2년(2023~2024년)의 평가 기간이 적용됩니다.
이 접근 방식을 통해 로스터 변경의 잠재적 영향을 고려하면서도 소규모 지역에서 굉장히 중요한 국제 경기의 표본 규모를 확대할 수 있습니다.
난제와 해결 방안 견고한 모델 구축
지역 간 실력 격차를 어떻게 정량화할지, 메타 변화에 탄력적인 게임 내 통계를 어떻게 통합할지 등 개발 과정에서 많은 우여곡절이 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저희 개발팀은 AWS와 협력하여 해커톤을 개최했고, 참가자들이 다양한 AI/ML 모델을 살펴보았습니다. LoL e스포츠 팬들이 개발한 고급 모델들은 굉장히 인상적이었고 깊은 고민의 흔적이 엿보였습니다. 다만 메타 회복력과 해석 가능성을 고려해 첫 번째 버전에서는 상당히 단순하고 투명한 접근 방식을 채택했습니다.
기술 통합: AWS 기반 확장성 및 성능
전 세계 경쟁력 순위는 견고한 기술 구조에 바탕을 두고 있습니다. 지속적인 모델 훈련 데이터를 위한 S3, 모델 업데이트를 위한 Lambda 기능, 지속적인 순위 결과 산출을 위한 AWS RDS의 MySQL 데이터베이스 등 AWS 서비스를 활용합니다. AWS와의 파트너십을 통해 알고리즘에 필요한 복잡한 데이터 가공과 실시간 업데이트를 간단하고 편리하게 처리할 수 있게 되었습니다. 이렇게 만들어진 경쟁력 순위는 정확할 뿐만 아니라 확장성이 뛰어나며, 방대한 국제 경기 데이터 입력을 처리하고 시기적절하게 업데이트할 수 있습니다.
결론: 리그 오브 레전드 e스포츠의 새로운 시대
전 세계 경쟁력 순위는 리그 오브 레전드에서 팀 성적을 평가하고 이해하는 방식의 비약적인 발전을 의미합니다. 저희 개발팀은 이 시스템을 지속적으로 개선하고 확장해 나갈 계획이며, 라이엇 e스포츠 팬 여러분에게 가장 정확하고 투명하며 깊이 있는 순위 정보를 제공하고자 노력할 것입니다. 이 여정에 커뮤니티 여러분도 함께해 주셨으면 합니다.
2024 월드 챔피언십 기간에 lolesports.com과 라이엇 e스포츠 방송을 통해 전 세계 경쟁력 순위를 공개할 예정이니 주목해 주세요. 2024년 최종 업데이트는 월드 챔피언십 최종 결승 이후
