F1 레이싱부터 리그 오브 레전드까지 - 시선추적을 통해 게임 성능을 향상시키는 방법

모빌리틱스와 토비는 시선 데이터를 기반으로 리그 오브 레전드(LoL) 플레이어가 자신의 실력을 평가하고 개선할 수 있는 새로운 방법을 출시했습니다. 이 솔루션은 경쟁적인 게이머를 위한 최초의 솔루션으로, 실력 향상에 관심이 있는 플레이어에게 획기적인 전환점이 될 것입니다.

와 함께 시선추적을 사용하면 경기 중 상대방의 시선과 주의 집중도만 파악해도 그 사람의 게임 실력을 파악할 수 있습니다. 이를 위해서는 사람들이 관련 정보를 선택하고 관련 없는 정보를 걸러내는 데 사용하는 인지적 작업의 용어인 시각적 주의력을 이해해야 합니다. 인간은 시야의 많은 부분을 걸러내어 가장 중요한 것에 주의를 기울일 수 있습니다. 생각 주의를 기울일 수 있습니다.

게임을 할 때에도 사람들은 현실 세계에서와 동일한 시각적 주의 행동을 통해 기회와 위협을 파악합니다. 플레이어의 집중력 또는 시각적 주의력은 플레이어에게 가장 희소하고 중요한 자료입니다.

시선추적을 통해 관찰자는 플레이어의 시선이 어떻게 움직이고 화면에서 어디를 바라보는지 측정할 수 있습니다. 이는 마치 플레이어의 마음을 들여다보고 그들의 퍼포먼스 잠재력을 객관적으로 엿볼 수 있는 것과 같습니다.

시선추적 연구는 인간의 행동과 성과를 연구하기 위해 수십 년 동안 수행되어 왔습니다. 1900년대 중반부터 과학자들은 직업적 성과를 연구하여 일부 개인이 왜 그렇게 뛰어난지 왜 그렇게 잘하는지 설명하기 위해 연구해 왔습니다. 과학자들은 전문가적 성과가 일반적인 지능과 관련이 없다는 사실을 발견했습니다. 대신, 전문가적 성과는 특정 영역에 한정되어 있습니다. 즉, 한 활동의 전문성이 반드시 다른 활동으로 기술을 이전할 수 있다는 것을 의미하지는 않습니다.

과학자들은 또한 전문가와 일반인이 비슷한 스캔 경로 특성을 공유한다는 사실을 알고 있습니다. 예를 들어, 전문가들은 작업과 관련된 영역으로 눈을 빠르게 이동하고 시선을 고정하여 중요한 정보를 추출한 후 다음 작업과 관련된 영역으로 빠르게 이동합니다. 예를 들어, 스포츠 연구에서 프로 축구 선수는 시야 주변과 다른 선수의 위치를 주시하는 검색 비율이 높은 반면, 숙련도가 낮은 선수는 공을 추적하는 경향이 있습니다. 숙련된 테니스 선수는 상대가 어떻게 공을 칠지 예측하기 위해 상대의 어깨와 몸통 부분을 보는 경향이 있는 반면, 숙련도가 낮은 선수는 일반적으로 상대의 머리를 보는 경향이 있습니다. 포뮬러 1 레이싱과 같은 격렬한 경기 상황에서는 프로 드라이버의 백미러 고정 시간(100ms)이 매우 짧습니다. 하지만 그 시간으로도 바짝 추격하는 레이싱카가 있는지 확인하기에는 충분합니다. 또한 커브를 돌 때 운전자의 시각은 정점에 집중해야 완벽한 회전을 할 수 있습니다.

경쟁 게임에서도 전문가의 퍼포먼스와 시선 움직임에 대한 유사한 사례가 발견됩니다. 게임에는 퍼포먼스를 연구하는 데 있어 두 가지 놀라운 특성이 있습니다: 플레이어는 고정되어 있어 시선추적이 용이하고, 플레이어는 즉각적인 피드백으로 명확한 결과를 얻을 수 있으며, 게임의 매치메이킹 사다리를 통해 자신의 실력을 잘 분류할 수 있습니다.

리그 오브 레전드 및 기타 MOBA 게임에서 플레이어는 작업 관련 영역을 살펴보고 상황을 이해해야 합니다. FPS 게임과 비교하여 MOBA 게임 장르는 마나/체력 바, 능력 쿨타임, 미니맵, 채팅 창, 시계와 같은 HUD 요소를 통해 게임 속성을 플레이어에게 알려줍니다. 이러한 풍부한 데이터는 플레이어가 게임 화면의 많은 부분에서 시선 이동 경로를 파악하여 상황을 인지할 수 있도록 유도합니다. 미니맵이 작업 관련성이 높은 영역이라는 것은 잘 알려져 있습니다. 최근까지만 해도 플레이어의 시선 패턴이 랭크에 따라 얼마나 달라지는지 명확히 알 수 없었습니다. 이러한 차이를 파악하면 기술 수준 간의 시각적 주의력을 매핑할 수 있습니다.

높은 랭크의 플레이어는 낮은 랭크의 플레이어보다 정보를 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. 숙련된 플레이어는 초보자보다 작업 관련 영역을 살펴보는 데 더 적은 시간을 소비합니다.

이 연구를 통해 시각적 주의를 평가하는 일련의 지표가 만들어졌습니다. 그렇다면 LoL의 시선 집중도 지표가 더 나은 경기력으로 이어질까요? 글쎄요, 그렇습니다.

LoL 게임을 플레이하면 아이 트래커와 분석 소프트웨어가 화면의 시선 위치에 대한 데이터를 수집합니다. 이 소프트웨어는 사용자가 어떤 화면 영역을 주시하고 어떤 상황에서 해당 영역을 주시하는지 추적할 수 있습니다.

5가지 지표를 통해 잘하는 부분과 개선해야 할 부분을 평가합니다:

터널 비전

존 아웃은 특정 대상에 너무 오래 집중하여(기본적으로 터널 비전에 해당) 받아들이는 정보의 양을 제한할 때 발생합니다. 1.5초 이상 지속되는 모든 집중은 존 아웃으로 간주됩니다.

정보 처리

고정 작업은 사용자가 어디에 집중하고 있는지, 다른 곳을 보기 전에 얼마나 오래 집중하고 있는지를 알려줍니다. 이는 얼마나 많은 정보를 처리할 수 있는지, 얼마나 빠르게 처리할 수 있는지를 나타내는 훌륭한 지표입니다.

미니맵 인식

미니맵을 지속적으로 확인하는 것은 리그 오브 레전드에서 최적의 플레이를 위한 핵심 요소입니다. 특히 게임 초반에는 마지막 공격과 같은 다른 작업에 집중해야 하므로 더욱 그렇습니다.

인지도 선택

픽오프는 특정 순간에 플레이어의 인지력이 어떻게 무너지는지를 보여주는 가장 중요한 지표 중 하나입니다. 대부분의 플레이어는 시야 주변의 적 중독과 같은 게임에서 필수적인 상황을 인지하지 못하기 때문에 픽을 당합니다.

전투 준비

리그 오브 레전드에서는 전투 시 시야가 매우 중요합니다. 최적의 위치 선정, 재사용 대기시간 확인, 측면 공격수를 조심하는 등의 요소는 모두 팀 전투에서 승리하는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다.

이 다섯 가지 지표를 통해 개선 방법에 대한 맞춤형 조언을 받을 수 있습니다. 준비가 되면 친구, 상위 랭크의 플레이어, 프로와 자신의 점수를 비교할 수 있습니다.

작성자: 앤더스 프랭크 박사, 게임 경험 연구원, Tobii 게이밍
& 아민 이사 박사, 모밸리틱스 설립자