RaiseGG가 1v1 게임|match에서 스테이크 금액과 게임 종류에 따라 K-값을 동적으로 조절하는 ELO 변형 알고리즘을 구현했다

Context

일반적인 ELO 레이팅 시스템은 스테이크 금액이 다른 경기나 서로 다른 게임 장르의 전투적 특성을 반영하지 못한다. 1v1 게임|match의 공정하고 안정적인 랭킹 확보가 필요한 상황이었다.

Technical Solution

• RaiseGG 플랫폼 → CS2, Dota 2, Deadlock의 1v1 경기에서 USDC 스테이킹 시스템에 ELO 적용
• K-값 계산식에 스테이크 금액을 반영하여 높은 배팅일수록 더 많은 ELO 변동 발생
• CS2와 Dota 2에 서로 다른 K-값을 설정하여 게임별 전투적 차이 적용
• 신규 플레이어의 첫 10경기에 높은 K-값을 부여하여 빠른 티어 도달 지원
• 도시별 랭킹 시스템 도입으로 상위 10명 플레이어의 평균 ELO를 도시 점수로 집계

Impact

수천 경기의 운영 결과 상위 플레이어가 하위 플레이어를 일관되게 이기는 안정적 랭킹 형성 초반 혼란 없이 신규 플레이어가 약 15경기 내에 실제 티어 도달 upsets 발생 시에도 랭킹이 급격히 변동하지 않는 안정성 확보

Key Takeaway

ELO 시스템의 K-값을 정적 상수가 아닌 게임 특성, 스테이크 금액, 플레이어 경험치에 따라 동적으로 조정하면 현실 세계의 경쟁 환경을 더 정확하게 반영한다