리그 오브 레전드(LOL) 분야는 그간 데이터 분석과 관련해 많은 시도가 있어왔다. 리브 샌드박스는 2025년 최종 목표인 ‘롤드컵 우승’ 달성을 위해 ‘데이터 사이언스’ 관련 집중 투자를 하고 있다. 현재 리브 샌드박스는 현장(코치진, 선수)도 분석 시스템의 효용성을 인정하며, 연습 과정에서 데이터 분석을 적극 도입하고 있다.
리브 샌드박스는 7일 오후 종로 리브 샌드박스 클럽하우스에서 2023시즌을 맞아 팀의 향후 플랜, 데이터를 기반으로 한 육성 방향을 공개했다. 현 리브 샌드박스의 ‘데이터 사이언스’를 이끌고 있는 이영남 전력 분석관은 ‘유어지지’서 실시간 승부예측, 조합 시너지 계산, 플레이어 승리 기여도 등 다양한 롤 관련 연구를 해왔다. 리브 샌드박스에서는 메타 분석, 전력 분석, 선수 선발에 필요한 데이터 분석 및 AI 모델 개발에 주력할 예정이다.
이날 연사로 나섰던 이영남 전력분석관은 대중들에게 익숙한 기성 스포츠인 야구, 농구 등의 사례를 예시로 들며 ‘데이터 사이언스’의 효율성에 대해 강조했다. MLB의 템파베이 레이스, NBA의 휴스턴 로켓츠 등은 꼼꼼한 분석 시스템으로 리그 내 강팀으로 거듭난 바 있는데, 이영남 전력분석관은 “이처럼 데이터 분석은 효율적인 연습을 도와 팀의 능률을 높일 수 있다”고 힘주어 말했다.
LOL에 ‘데이터 사이언스’가 더욱 찰떡인 이유는 경기가 디지털(컴퓨터)로 진행되기 때문에 분석하기 용이하기 때문이다. 기성 스포츠는 아날로그를 디지털 데이터로 변환해야 하는 작업이 반드시 필요하다. 이영남 전력분석관은 LOL에 대해 ‘주기적인 패치’ ‘승리하는 방법의 계속된 변화’를 특징으로 꼽으면서 사람이 모든 경우의 수를 따지기에는 “비효율적일 수 있다”고 강조했다. 개방된 라이엇 게임즈의 경기, 스크림(연습 게임), 솔로 랭크 데이터를 집중 분석하면 선수의 연습 시간 대비 더욱 많은 전략을 대비할 수 있다는 의견이다. 이같은 ‘데이터 사이언스’ 분야는 훈련 외에도 스토브리그 새로운 선수들을 영입하기 위해 사용됐다.
리브 샌드박스의 데이터 분석은 현장에도 녹아들어 있다. 그간 많은 LOL 팀들은 ‘데이터 사이언스’ 도입을 꾸준히 시도했는데, 대부분 실패도 돌아갔다. 아직 현역에서 뛰고 있는 선수, 코치진에게 딥러닝 등 AI를 기반으로 한 데이터는 믿음이 떨어질 수 있다.
이영남 전력분석관은 “데이터 분석의 도입을 위해 프론트도 많은 노력을 했다. 제한된 예산에서 정말 좋은 선수를 뽑겠다는 일념으로 감독님과도 꾸준한 대화를 했다”며 “‘버돌’ 노태윤, ‘엔비’ 이명준, ‘윌러’ 김정현 등 우리 팀에 입단한 선수들은 데이터를 기반으로 확실한 발전 방향을 잡고 있다. 특히 ‘윌러’ 김정현은 데이터 테스트 이후 팀 내에서 만족감이 매우 높다”고 강조했다.
류상욱 감독은 “처음 이야기를 들었을 땐 긴가민가했다. 데이터를 보고 플레이를 보면 맞아 떨어질때 왜 도입했는지 믿음이 간다”며 “추후에는 좋은 결과를 이어질 것으로 믿는다”고 말했다. /lisco@osen.co.kr
