Offcanvas

AI / 머신러닝|딥러닝 / 비즈니스|경제

"'리그 오브 레전드' 경기 데이터, AI로 대응 중"… e스포츠 단체 팀 리퀴드 사례

2024.06.18 Thor Olavsrud  |  CIO
글로벌 프로 e스포츠 단체인 팀 리퀴드(Team Liquid)는 우승 기록을 이어가기 위해 다양한 AI 기능을 활용하고 있다.
 
ⓒ Getty Images Bank

지난 2022년 게임 ‘리그 오브 레전드’ 봄 플레이오프에서 팀 리퀴드는 라이벌 팀인 이블 지니어스(Evil Geniuses)에게 0-3으로 충격적인 패배를 당하며 월드 챔피언십 진출에 실패했다.

팀 리퀴드의 스포츠 과학 및 분석 담당 수석 디렉터인 제시 하트는 “경기 드래프트에서 상대가 전혀 예상치 못했던 챔피언을 뽑았다. 암울한 날이었지만 교훈이 된 날이기도 했다. 이런 상황을 인식하고 대비할 필요성이 부각됐다”라고 말했다.

팀 리퀴드가 보유한 게임 데이터 양은 210만 시간 이상에 달할 정도로 많았지만, 드래프트에서 이블 지니어스의 픽에 밀린 이유는 데이터에서 얻은 인사이트를 활용하지 못했기 때문이다. 하트의 팀은 이미 파트너사로 협력 중이었던 SAP와 함께 데이터를 분석했다. 이제 AI의 힘을 활용해 이블 지니어스전 패배와 같은 일을 다시는 겪지 않도록 해야 할 때였다.
 
Jesse Hart ⓒ Team Liquid

드래프트는 리그 오브 레전드 경기에 앞서 선수들이 사용할 챔피언을 선택하는 과정이다. 게임에는 166명의 챔피언이 있으며, 각 챔피언은 고유 능력과 다른 챔피언과의 시너지 효과를 갖고 있다. 드래프트 동안 각 팀은 경기에서 사용 금지(밴)할 챔피언을 고를 수 있으며, 이는 어느 팀도 해당 챔피언을 선택할 수 없음을 의미한다. 그런 다음 각 팀이 번갈아 가며 챔피언을 선택하며, 선수는 30초 이내에 챔피언을 선택해야 한다. 목표는 강력한 시너지 효과를 내는 챔피언으로 팀을 구성하는 동시에 상대 팀에 대응하는 것이다.

게임의 판도를 바꾸는 AI
과거에는 팀 리퀴드의 코치들이 직접 드래프트를 준비했다. 상대 팀의 드래프트 행동과 챔피언 선호도를 분석하기 위해 영상을 시청했다. 상대 팀의 픽과 밴을 예측해 드래프트 전략을 세웠지만, 무려 44경 개의 선택지가 나올 수 있는 게임에서 이는 쉬운 일이 아니었다.

대부분의 팀은 여전히 수동으로 작업을 진행하지만, 하트의 팀은 SAP AI 코어를 사용해 AI 모델을 학습시키고 프로세스를 자동화했다.

하트는 “각 팀의 드래프트 프로필을 AI에 학습시켰는데, 각 팀이 선수를 지명할 때 가치 판단 시스템의 근사치를 적용했다. 어떤 것을 우선시하고 어떤 것을 우선시하지 않을까? 어떤 픽을 몰래 숨겼다가 꺼낼 수 있을까? 예상치 못한 픽이 있을 때 그에 앞서 나갈 수 있다는 것은 매우 중요하다”라고 설명했다.

이 솔루션은 SAP 비즈니스 기술 플랫폼(SAP BTP)을 기반으로 구축됐으며, 1.6TB에 달하는 과거 경기의 데이터를 SAP HANA 클라우드에 저장한다. AI는 최적의 드래프트 픽과 밴을 제안해 승리 확률을 최적화하고, 드래프트 중에는 예측을 시각화해 각 픽과 밴 이후의 승리 확률을 제공한다.

또한 이 도구를 통해 팀은 모든 프로 팀을 상대로 드래프트 훈련을 할 수 있다.

하트는 “드래프트는 코칭 스태프로서 영향력을 발휘하는 일 중 하나다. 이는 우리 팀이 이기도록 챔피언을 구성하고 상대 팀의 승리를 제한하는 작업이다. 이 영역에서 우리가 얻을 수 있는 모든 이점은 매우 큰 도움이 되기 때문에 AI 애플리케이션을 찾는 일은 자연스러운 결과였다”라고 말했다.

여전한 상승세
2000년 창단 이래 팀 리퀴드는 ‘도타 2’와 리그 오브 레전드 등 15개 e스포츠 게임에서 4,300만 달러 이상의 상금과 120개의 주요 타이틀을 획득했으며, 그 수는 계속 늘어나고 있다. 지난 수십 년 동안 e스포츠, 즉 비디오 게임 경기는 조용히 거대 산업으로 성장해 왔다.

팀 리퀴드의 공동 CEO인 스티브 아핸셋은 “대부분의 사람들은 아마 놀라겠지만 e스포츠 시청률은 엄청나다. 2023년 리그 오브 레전드 월드 챔피언십의 시청률은 슈퍼볼만큼이나 높았다. 수많은 게이머가 있고 다른 사람의 플레이를 지켜보는 사람들이 있다”라고 언급했다.
 
Steve Arhancet ⓒ Team Liquid

한편 e스포츠는 기본적으로 디지털 방식이기 때문에 게임 중 플레이어의 이동 방식이나 챔피언 사용 방식부터 헤드셋으로 서로 소통하는 방식에 이르기까지 모든 과정이 데이터로 기록된다.

하트는 “e스포츠에서는 매 경기마다 평균 5만 개의 데이터 포인트를 수집하며, 하루에 약 2만 개의 경기가 치러진다. 엄청난 양의 데이터가 아닐 수 없다”라고 말했다.

이렇게 데이터가 방대한 만큼 팀 리퀴드의 AI 활용도 드래프트에만 국한되지 않는다. 하트는 선수들이 경기 중 서로 대화하는 음성을 녹음 소프트웨어로 녹음하고 AI로 분석해 선수들의 기량 향상에 도움이 되는 인사이트를 얻고 있다고 말했다. 또한 코칭 스태프를 지원하는 데도 생성형 AI를 사용하고 있다.

그는 “생성형 AI의 강점은 비전문가를 전문가처럼 보이게 만드는 능력이다. 데이터를 잘 활용하고 데이터를 통해 멋진 일을 해내는 데 능숙하지만 데이터를 얻는 방법을 모르는 코치가 있다고 가정해 보자. 생성형 AI는 그 격차를 해소할 수 있다. 생성형 AI를 통해 코칭 스태프의 스킬 셋을 보완하고 팀의 수준을 높일 수 있다”라고 덧붙였다.

온디맨드 기술 개선
생성형 AI는 선수와 코치가 학습할 영상 클립을 가져오는 데도 도움을 준다. 예를 들어 플레이어가 봇에게 “페이커가 카시오페아를 플레이하는 경기 중, 5분 이내에 카시오페아가 솔로 킬을 하는 경기 10개를 보여달라”라고 요청할 수 있다고 아핸셋은 설명했다. 그러면 봇은 정확한 시간에 대한 링크와 함께 즉시 비디오를 검색하고 가져온다.

이런 노력에 힘입어 팀 리퀴드는 리그 오브 레전드 챔피언십 시리즈(LCS) 2024 봄 토너먼트에서 플라이퀘스트를 3-1로 꺾고 우승을 차지했다.

아핸셋은 “솔루션은 잘 작동하고 있다. 선수들이 연습을 하는 동안 옆을 지나가면 두 번째 모니터에 SAP 솔루션이 켜져 있고, 각 게임 사이에 이를 사용하는 것을 볼 수 있다. 선수와 코치들이 직접 사용한다는 점에서 믿을 수 없을 정도로 강력한 무언가를 구축했다는 것을 알 수 있는 순간이다”라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr
 
 
 
 
 
 
CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
Sponsored
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.