Analysis of League of Legends skill factors using XAI

최근 e스포츠 승패 데이터 분석이 활발하지만, 우수한 실력에도 불구하고 패배한 플레이어등을 파악하기 어렵다. 본 논문은 e스포츠 게임 리그 오브 레전드에서 과정과 설정 데이터를 포함한 실력 분류 인공지능을 XAI로 해석하여, 게임에서 실력의 중요한 요소를 파악한다. 700,000개의 경기 데이터와 LSTM모델로 SHAP모델을 생성하고, 이를 통해 샤플리 값 계산하고 전역, 지역, 시간, 팀, 역할, 지표, 종합으로 시각화한다. 분석 결과 1분에서 플레이어의 위치, 1~3분 정글 위치, 레드팀 보다 블루팀이, 블루팀 탑의 X축 위치가 중요했다. 본 연구를 통해 밸런스 파악과 실력 향상, 경기 분석에 활용되길 기대한다.