League of Legends Win-Loss Prediction Model using Relative Achievement and Psychological Behavioral Patterns

전 세계적인 e스포츠 산업의 성장과 함께 리그 오브 레전드 데이터 분석의 중요성이 높아지고 있으나, 기존 연구는 킬, 골드 등 단순 수치 변수에만 의존하여 포지션별 상대적 성취도와 심리적 행동 패턴을 간과하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 라인전 수행 능력의 격차를 나타내는 '상대적 성취도'와 최근 경기 이력을 기반으로 한 '심리적 행동 패턴'을 반영하기 위한 특성을 제안하고, 승패를 예측하였다. Riot API 데이터와 5가지 머신러닝 알고리즘을 이용하여 실험한 결과, 본 연구에서 구현한 모델은 기존 연구 대비 우수한 승패 예측 결과를 보였다. 변수 중요도 분석 결과, 모든 티어에서 바텀 라인의 상대적 성취도가 승패의 제1요인으로 확인되었으며, 심리적 요인은 상위 티어보다 하위 티어에서 승패에 더 결정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 상대적 성취도와 심리적 요소를 정량화하여 예측 모델의 정확도와 설명력을 높였다는 데 의의가 있다.