리브 샌드박스는 7일 서울 종로구에 위치한 클럽하우스에서 새로운 시즌을 앞둔 방향성에 대해 설명하는 프레스 데이를 개최했다. 정인모 대표를 비롯해 리브 샌드박스의 감독, 코치 등이 참여한 이번 프레스 데이에서 팀의 이영남 전력분석관은 최근 팀의 로스터를 향한 외부의 시선에 대한 생각을 밝히는 동시에 데이터 분석을 통한 멤버 구성 과정의 뒷이야기를 밝혔다.
이 분석관은 "스토브리그를 48일 정도 했는데, 그 기간 단 1초도 탱킹이라는 생각을 해본적이 없다"며 "우승을 하겠다는 집념으로 로스터를 구성했다"고 힘줘 말했다. '탱킹'이라는 용어는 다음 해 드래프트에서 높은 순위픽을 얻어 좋은 신인을 영입하기 위해, 해당 시즌 투자를 아껴 전력 구성을 신인 위주로 할 경우 사용되고는 한다.
이어서 이 분석관은 이번 스토브리그 동안 데이터 분석을 기반으로 4개의 프로세스를 구상했음을 밝혔다. ▲검증된 선수 영입 ▲저평가된 선수 발견 및 활용 ▲전력 분석 ▲유망주 발굴 및 육성의 과정을 이야기하면서 "지속적인 투자가 어렵다고 판단했고, 효율적으로 돈을 사용할 수 있는 것에 대한 노하우 역시 부족하다고 판단해 '검증된 선수 영입'을 제외한 나머지 세 개에 집중했다"고 털어놨다.
이후 과정을 설명하면서 이 분석관은 '데이터 분석'을 강조했다. 그는 "e스포츠는 디지털 그 자체이기에 그 데이터를 그대로 쓰면 된다"며 "라이엇 게임즈는 실제로 API를 잘 열어주는 편이어서 스크림, 솔로 랭크, 대회 데이터를 잘 받아보고 있다"고 이야기했다. 또, "이번 스토브리그에서 감독, 코치 선임을 먼저 한 이유는 방향성이 맞았기 때문이다"며 "데이터 분석을 잘 받아들일 수 있는 인물을 찾았다"고 설명했다.
로스터 구성에 대해서는 "최근 2년간 대회에 출전한 한국 선수를 정리했고, 그 선수들을 오직 지표만 가지고 1차로 정리했다"며 "비디오 분석, 코칭 스태프와의 논의를 거친 후 온라인, 오프라인으로 한 달 정도 테스트를 했다"고 말했다. 이어 "앞선 두 과정은 끝없이 반복했고, 필터 되는 선수들은 그 즉시 테스트를 진행했다"고 덧붙였다.
이 분석관이 강조한 데이터 분석의 경우 기성 스포츠와 달리 e스포츠에 적용할 시 생기는 변수에 대한 부정적인 시선이 존재한다. 이에 대한 질문에 "그런 부분 때문에 e스포츠 데이터가 자동으로 나오는 것에도 불구하고 처리하는 것에 난이도가 높은 것은 변함이 없다"며 "그래서 딥러닝을 통해 기술적인 접근을 하고 있고 그런 식으로 보완하고 있다"고 말했다. 또, "그런 한계점에 대해서는 분명히 인지하고 있고, 데이터를 다양한 각도로 바라보고 코칭스태프와 소통하려고 노력한다"고 이야기했다.
강윤식 기자 (skywalker@dailyesports.com)
