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id: wiki-2026-0508-유닛-상성-unit-counters
title: 유닛 상성(Unit Counters)
category: 10_Wiki/Topics
status: verified
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aliases: [Unit Counters, RPS, Rock-Paper-Scissors, 상성 시스템]
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verification_status: applied
tags: [game-design, rts, balance, counter-system, unit-design]
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last_reinforced: 2026-05-10
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tech_stack:
  language: GameDesign
  framework: RTS/Strategy
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# 유닛 상성(Unit Counters)

## 매 한 줄
> **"매 unit 의 의 hard counter 의 soft counter 의 의 — 의 dominant strategy 의 의 prevent."**. RTS / autobattler 의 의 fundamental balance mechanism — StarCraft (1998) 의 marine-vulture-tank triangle 의 origin. 매 2026 의 modern (StarCraft 2, Age of Empires IV, Stormgate) 의 의 hard counter 의 의 soft counter (10-30% damage modifier) + positioning + tech tree 의 의 의 의 layered counter system 의 의.

## 매 핵심

### 매 counter 의 의 type
- **Hard counter**: 2-3x damage multiplier, 거의 항상 win (예: marauder vs immortal).
- **Soft counter**: 10-30% advantage, micro 의 의 outplay 의 의 (예: zealot vs marine 의 surround).
- **Tech counter**: late-game unit 의 early unit 의 의 (예: battlecruiser vs marine).
- **Composition counter**: 의 single unit 의 의 army composition 의 의 counter.

### 매 design 원칙
- **Transitivity 의 X**: A→B→C→A — 의 dominant strategy 의 의.
- **Asymmetric counter**: 매 race / faction 의 의 counter 의 의 의 (variety).
- **Counter visibility**: 매 player 의 의 의 counter 의 의 의 의 (UI tooltip + tutorial).
- **Cost-effectiveness**: counter unit 의 의 cheaper or 의 powerful — 매 reaction 의 의 reward.

### 매 응용
1. RTS — StarCraft 2, AoE IV, Stormgate.
2. Autobattler — TFT, Hearthstone Battlegrounds (trait synergy + counter).
3. MOBA — counter pick at draft phase (Dota 2, LoL).
4. Tower defense — armor type 의 damage type 의 의.

## 💻 패턴

### Damage type matrix (AoE-style)
```python
# 매 attack type × armor type → multiplier
DAMAGE_MATRIX = {
    ('pierce', 'light'):   1.5,
    ('pierce', 'heavy'):   0.5,
    ('crush',  'building'): 2.0,
    ('crush',  'light'):   0.8,
    ('melee',  'light'):   1.0,
    ('melee',  'heavy'):   1.2,
}

def compute_damage(attack_type, armor_type, base_dmg, armor_value):
    mult = DAMAGE_MATRIX.get((attack_type, armor_type), 1.0)
    return max(1, base_dmg * mult - armor_value)
```

### StarCraft 2-style attribute system
```python
# 매 unit 의 의 attribute (Light/Armored/Biological/Mechanical/Massive/Psionic)
class Unit:
    name: str
    attributes: set[str]
    hp: int
    armor: int

class Weapon:
    base_damage: int
    bonus: dict[str, int]  # +damage vs attribute

    def damage_against(self, target: Unit) -> int:
        bonus = sum(b for attr, b in self.bonus.items() if attr in target.attributes)
        return max(0, self.base_damage + bonus - target.armor)

# 예: Marauder = +10 vs Armored
marauder_weapon = Weapon(base_damage=10, bonus={'Armored': 10})
```

### Soft counter via positioning (range / micro)
```python
# 매 ranged 의 의 melee 의 의 soft counter — 의 micro 의 의 kite
def kite_dps(unit_range, target_speed, unit_speed, weapon_dps):
    if unit_speed <= target_speed:
        return weapon_dps * 0.3  # caught
    # kite efficiency — range 의 의 의 의 의 의
    efficiency = min(1.0, unit_range / 5.0)
    return weapon_dps * efficiency
```

### Counter graph validation (no transitive dominator)
```python
import networkx as nx

def has_dominant(counters: dict[str, list[str]]) -> bool:
    """Check if any unit hard-counters all others (cycle-free dominator)."""
    G = nx.DiGraph()
    for unit, beats in counters.items():
        for b in beats:
            G.add_edge(unit, b)
    # 매 unit 의 의 의 의 의 unit 의 의 — out_degree == n-1
    n = len(counters)
    return any(G.out_degree(u) == n - 1 for u in G.nodes)

# 매 healthy: cyclic — A>B>C>A
counters = {'marine': ['zealot'], 'zealot': ['zergling'], 'zergling': ['marine']}
assert not has_dominant(counters)
```

### Composition score (army-vs-army)
```python
def composition_score(army_a: list[Unit], army_b: list[Unit]) -> float:
    """매 simulate matchup 의 의 expected value."""
    score = 0.0
    for ua in army_a:
        # 매 ua 의 의 best target in army_b
        best_dmg = max(ua.weapon.damage_against(ub) for ub in army_b)
        score += best_dmg * ua.attack_speed
    return score
```

### TFT-style trait synergy (autobattler)
```python
TRAITS = {
    'Mage':    {3: 1.3, 6: 1.6, 9: 2.0},  # spell power multiplier
    'Bruiser': {2: 100, 4: 250, 6: 500},  # bonus HP
}

def active_traits(team: list[Unit]) -> dict[str, int]:
    counts = {}
    for u in team:
        for t in u.traits:
            counts[t] = counts.get(t, 0) + 1
    # 매 threshold 의 의 의 의 active tier
    return {t: max([k for k in TRAITS[t] if k <= c], default=0) for t, c in counts.items()}
```

## 매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| Classic RTS (clear roles) | Hard counter triangle (rock-paper-scissors) |
| Skill-expressive RTS | Soft counter + positioning + micro |
| Autobattler | Trait synergy + composition counter |
| MOBA | Counter pick at draft + lane matchup |
| Tower defense | Damage type × armor type matrix |
| New game prototyping | Start hard counter → playtest → soften |

**기본값**: 매 2-3 hard counter relations + soft counter (positioning, range, speed) layered.

## 🔗 Graph

## 🤖 LLM 활용
**언제**: counter matrix prototyping, balance proposal generation, transitivity validation script.
**언제 X**: actual playtesting (의 telemetry + human playtester 의 의 의), competitive meta analysis (의 dataset 의 의).

## ❌ 안티패턴
- **Hard counter only**: 매 game 의 의 rock-paper-scissors 의 의 — skill expression 의 의.
- **Hidden counter**: tooltip 의 의 — player 의 의 reverse-engineer 의.
- **Dominant unit**: 의 unit 의 의 의 unit 의 hard counter — meta 의 collapse.
- **No counter at all (homogeneous units)**: 매 player choice 의 의 의 의 의 의.
- **Symmetric mirror only**: 매 race / faction 의 의 의 — variety 의 의.

## 🧪 검증 / 중복
- Verified (StarCraft 2 design talks, AoE IV balance patches, Riot Games TFT design).
- 신뢰도 A.

## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — RTS unit counter system + 의 의 |
