Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Prediction of League of Legends Using the Deep Neural Network

DNN을 활용한 'League of Legends' 승부 예측

  • No, Si-Jae (Divison of African Languages and Cultures, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Lee, Hye-Min (Dept. of Arabian Languages, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Cho, So-Eun (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Lee, Doh-Youn (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies) ;
  • Moon, Yoo-Jin (Divison of Global Business&Technology, Hankuk University of Foreign Studies)
  • 노시재 (한국외국어대학교 아프리카학부) ;
  • 이혜민 (한국외국어대학교 아랍어통번역학과) ;
  • 조소은 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 이도윤 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부) ;
  • 문유진 (한국외국어대학교 Global Business & Technology학부)
  • Published : 2021.01.20
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Abstract

본 논문에서는 다층 퍼셉트론을 활용하여 League of Legends 게임의 승패를 예측하는 Deep Neural Network 프로그램을 설계하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 15분 데이터 중 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 모델 설계는 softmax 함수보다 sigmoid 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

Keywords