VGC 배틀 로그 데이터의 통계적 분석을 통한 핵심 전략 요인 도출

• 영문명: Identifying Key Strategic Factors from VGC Battle Log Data: A Statistical Approach
• 발행기관: 한국스마트미디어학회
• 저자명: 안수빈(Su Bin Ahn) 김만제(Man-Je Kim)
• 간행물 정보: 『스마트미디어저널』제14권 제10호, 54~62쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.10.30

국문 초록

본 논문은 포켓몬 배틀 시뮬레이션 로그 데이터를 활용하여 타입 상성과 전략적 구성 요소가 게임 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 기존 게임 AI 연구는 주로 강화학습 알고리즘의 성능 향상에 집중되어 있어, 실제 게임 내에서 발생하는 전략적 의사결정 과정과 그 결과에 대한 실증적 분석은 상대적으로 부족한 실정이다. 특히 턴제 전략 게임에서 타입 상성, 기술 선택, 파티 구성 등의 요소가 승패에 미치는 구체적 영향에 대한 정량적 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 VGC AI Competition 우승 모델을 통해 생성한 배틀 로그 데이터를 기반으로, 전략적 요인들의 게임 결과에 대한 영향력을 실증적으로 규명하고자 하였다. 연구 방법으로는 동일한 규칙하에서 수행된 대규모 포켓몬 배틀 로그 데이터를 구조화하여 분석을 실시하였다. 구체적으로 타입별 조합에 따른 승률 분석 로지스틱 회귀 분석을 통한 각 전략적 요소의 정량화, 데미지량과 기절률 등의 세부 성과 지표 분석을 순차적으로 수행하였다. 분석 결과, 특정 타입 조합에서 유의미한 우위가 확인되었으며, 방어형 전략과 공격형 전략 간의 성과 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 특히 타입 상성을 고려한 전략적 선택이 게임 결과에 결정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과는 전략형 게임의 메타 구조를 데이터 기반으로 규명하였다는 점에서 학술적 의의를 가지며, 향후 게임 AI 설계 최적화, 게임 밸런싱 시스템 개발, 그리고 사용자 맞춤형 전략 추천 알고리즘 구축에 실용적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

영문 초록

This paper analyzes the impact of type effectiveness and strategic components on game outcomes using Pokémon battle simulation log data. While existing game AI research focuses on improving reinforcement learning algorithms, empirical analysis of strategic decision-making in actual gameplay remains insufficient. This study empirically identifies how type effectiveness, move selection, and party composition influence victory outcomes in turn-based strategy games using battle log data from the VGC AI Competition winning model. We structured large-scale battle logs to perform win rate analysis by type combinations, logistic regression analysis for quantifying independent influence of strategic elements, and performance indicator analysis including damage output and knockout rates. Results confirmed significant advantages in specific type combinations and statistically significant differences between defensive and offensive strategies, with type effectiveness-based choices demonstrating decisive influence on game outcomes. These findings possess academic significance in identifying strategic game meta-structures through data-driven approaches and can be utilized for game AI optimization, balancing system development, and strategic recommendation algorithms.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론

REFERENCES

키워드

게임 로그 시뮬레이션 게임 포켓몬 타입 상성 전략 조합 Game Log Simulation Game Pokémon Type Effectiveness Strategic Composition