TRAHA — Analysis & Improvement · 박종혁 Portfolio

방법 / 시스템 설계와 데이터 검증

대전 시스템을 짜고, 그 결과를 데이터로 검증

상성이 실력으로 판가름 나도록 대전 시스템을 설계하고, 조정 판단은 지표 분해로 검증한 뒤에만 실행

투기장 시스템: 평점 · 매칭 · 확장룰 전담 설계

투기장 시스템 전반을 직접 설계 · 운영

기획 의도

순위와 매칭 기준 분리

순위는 누적 성적, 매칭은 현재 실력 기준. 점수 하나로 두 기준 충족이 어려워 순위용 평점과 매칭용 MMR 분리

상위 구간 대기 시간 관리

최상위 구간은 동일 점수대 인원 부족. 대기 시간에 따라 탐색 범위 단계적 확장

시즌 간 점수 격차 억제

시즌마다 점수가 누적되면 신규 · 복귀 유저와 격차 확대. 소프트리셋으로 격차 축소

RATING

평점: ELO형

K 일반 30 · 배치 90

팀 평균 평점 기반 · 시즌 소프트리셋으로 인플레 억제

MMR

매칭 전용 가공

ROUND(평점 × 가중치) + 패널티

순위용 평점과 분리 · 연승 / 연패 흐름 반영

MATCH

매칭 시작

MMR ±10 · 재매칭 제외 120s

동일 평점 구간부터 탐색 · 어뷰징 · 피로도 방지

EXPAND

확장룰

가속 확장 · 0 ~ 5,000 클램프

주기마다 폭을 넓히고 한계 도달 시 반대 방향 보정

매칭 폭 확장

상세 스펙

평점: 팀 평균 평점 기반 ELO형. K값 일반 30 · 배치 90. 시즌마다 (지난 평점−500)/2+500으로 소프트리셋해 인플레를 억제
MMR: ROUND(평점 × 연승 · 연패 가중치) + 패널티. 순위용 평점과 분리한 매칭 전용 가공값
연승·연패: 가중치 1.03^(min(10,n)−1), 연패는 그 역수(최대 ±10연). 최근 승패를 매칭 난이도에 반영
매칭 시작: 동일 평점 구간 · MMR ±10점부터 탐색. 직전 상대는 120초간 재매칭 제외. 어뷰징 · 피로도 방지
확장룰: 주기마다 폭을 넓히고 구간마다 가속 확장. 0~5,000점 클램프, 한쪽 한계 도달 시 반대 방향 폭을 보정
미참여 패널티: 700점 이상 하루 미접속 시 −20점. 단 MMR엔 보정해 매칭 퀄리티는 유지

시즌 소프트리셋

시즌 소프트리셋(R − 500) / 2 + 500

순위 순서는 유지, 점수 격차는 절반으로 축소

통계적 착시 분석: 오조정을 막기 위한 지표 교차 분석

CASE AMMR 알고리즘의 함정. 승률 50%의 의미승률의 평준화

현황: 원거리 클래스가 불리하다는 여론이 지배적이었으나, 전 구간 전체 승률은 49~51%로 정상 범위를 유지
함정: MMR 매칭은 패배 시 쉬운 상대를 붙이므로 전체 승률이 50%로 수렴하는 착시가 발생. 상성 밸런스 지표를 검증할 때 전체 승률은 사실상 무의미
대응: 단순 승률 대신 동일 MMR 구간 내 상성별 승률 · 픽률 · TTK · HP 잔량을 교차 분석. 상위 구간에서 원거리의 암살자 상대 승률 하락 현상을 발견. 핀포인트 버프로 교정

전체 50%가 숨긴 상성 붕괴

CASE B집계의 함정. 심슨의 역설집계 · 구간 붕괴

현황: 전사형 전체 승률 50%. 밸런스 정상으로 보이는 상황
함정: 저평점 구간 55%(단순 스펙 싸움)과 고평점 구간 44%(숙련된 카이팅에 완패)가 전체 데이터 평균에선 보이지 않는 문제
대응: 모든 지표를 평점 구간별로 세분화해 해석. 고평점 상성 붕괴만 겨냥해 조정을 최소화

평균이 상반된 두 신호를 상쇄

CASE C픽률과 숙련도의 교란. 표본 오염교란변수 · 표본 편향

현황: 신규 스킨 출시 후 암살자형 승률 급등. 즉시 너프 요청이 쇄도
함정: 암살자는 조작 난도가 높아 숙련 유저 비중이 크고, 스킨 출시로 유저 실력 표본 자체가 변동. 승률 상승의 원인이 성능인지 표본 변화인지 분리 불가
대응: 동일 MMR 내 상성전 · 미러전 데이터로 실력 변수를 통제하고, 픽률 급변 시점과 출시 시점을 겹쳐 인과를 분리. 성급한 수치 너프는 보류

표본 구성의 변화

CASE D시즌 초 변동성. 평균 회귀소표본 · 평균 회귀

현황: 시즌 첫 주 특정 빌드 승률 62% 기록. 즉시 하향 요청이 접수
함정: 배치 기간(K=90)은 점수 · 매칭이 출렁이고 표본도 작아 분산이 극대화되는 구간. 초기 스파이크는 대개 평균으로 회귀
대응: 배치 구간 데이터를 제외하고 최소 경기 수 임계값과 신뢰구간을 적용해 관망. 3주 후 53%로 자연 회귀, 불필요한 패치 차단

초기 스파이크는 평균으로 회귀

CASE E페이즈 조건 미반영 오류. 종반 좁아지는 맵의 특성 고려조건부 · 측정 오류

현황: 원거리형 평균 승률은 양호하나 유저 불만은 지속
함정: 투기장은 1분마다 반경 5m씩 2회, 17.5 → 12.5 → 7.5m로 축소되며 외곽이 데미지 존에 의해 제한되는 구조. 종반 축소 · 피해 증가 페이즈로 넘어가면 카이팅 공간이 사라져 원거리가 급격히 불리. 평균 승률엔 이 종반 붕괴가 희석
대응: 승률을 전투 시간 · 면적 페이즈별로 분해해 측정. 종반 생존 문제를 클래스 수치가 아닌 축소 속도 · 데미지 존의 시스템 룰 문제로 규정하고 수정

종반 페이즈별 분해로만 포착

CASE F승률 인플레이션. 매칭 풀 확장의 부작용희소 표본 · 매칭 확장

현황: 최상위 랭커 구간 승률이 이상 급등. 고레벨 캐릭터 성능 불균형을 의심
함정: 최상위는 매칭 풀이 얇아 확장룰이 자신보다 낮은 MMR 상대를 빈번히 매칭. 승률 상승은 클래스 성능이 아닌 매칭 로직의 부작용
대응: 확장 로그로 실제 상대 MMR 격차를 보정한 승률로 재계산. 밸런스 조정 없이 매칭 파라미터(StepSize · 가속) 미세 조정으로 해결

얇은 풀이 만드는 승률 인플레

PVP 메타 밸런스 설계

상성 순환 구조로 지켜낸 PVP 메타의 다양성

절대 강자 등장에 따른 상성 붕괴

대응 픽이 반드시 존재하는 환경 설계

대전 시스템을 짜고, 그 결과를 데이터로 검증

투기장 시스템: 평점 · 매칭 · 확장룰 전담 설계

통계적 착시 분석: 오조정을 막기 위한 지표 교차 분석

라이브 밸런스 변경 기록

매칭 퀄리티의 장기적 안정화