docs(10_Wiki): Topic_Business/General/Graphic/Programming을 Topics/ 하위로 이동
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This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,177 @@
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id: wiki-2026-0508-유닛-상성-unit-counters
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title: 유닛 상성(Unit Counters)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [Unit Counters, RPS, Rock-Paper-Scissors, 상성 시스템]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [game-design, rts, balance, counter-system, unit-design]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: GameDesign
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framework: RTS/Strategy
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# 유닛 상성(Unit Counters)
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## 매 한 줄
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> **"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.
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## 매 핵심
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### 매 counter 의 의 type
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- **Hard counter**: 2-3x damage multiplier, 거의 항상 win (예: marauder vs immortal).
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- **Soft counter**: 10-30% advantage, micro 의 의 outplay 의 의 (예: zealot vs marine 의 surround).
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- **Tech counter**: late-game unit 의 early unit 의 의 (예: battlecruiser vs marine).
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- **Composition counter**: 의 single unit 의 의 army composition 의 의 counter.
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### 매 design 원칙
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- **Transitivity 의 X**: A→B→C→A — 의 dominant strategy 의 의.
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- **Asymmetric counter**: 매 race / faction 의 의 counter 의 의 의 (variety).
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- **Counter visibility**: 매 player 의 의 의 counter 의 의 의 의 (UI tooltip + tutorial).
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- **Cost-effectiveness**: counter unit 의 의 cheaper or 의 powerful — 매 reaction 의 의 reward.
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### 매 응용
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1. RTS — StarCraft 2, AoE IV, Stormgate.
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2. Autobattler — TFT, Hearthstone Battlegrounds (trait synergy + counter).
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3. MOBA — counter pick at draft phase (Dota 2, LoL).
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4. Tower defense — armor type 의 damage type 의 의.
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## 💻 패턴
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### Damage type matrix (AoE-style)
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```python
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# 매 attack type × armor type → multiplier
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DAMAGE_MATRIX = {
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('pierce', 'light'): 1.5,
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('pierce', 'heavy'): 0.5,
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('crush', 'building'): 2.0,
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('crush', 'light'): 0.8,
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('melee', 'light'): 1.0,
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('melee', 'heavy'): 1.2,
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}
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def compute_damage(attack_type, armor_type, base_dmg, armor_value):
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mult = DAMAGE_MATRIX.get((attack_type, armor_type), 1.0)
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return max(1, base_dmg * mult - armor_value)
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```
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### StarCraft 2-style attribute system
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```python
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# 매 unit 의 의 attribute (Light/Armored/Biological/Mechanical/Massive/Psionic)
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class Unit:
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name: str
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attributes: set[str]
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hp: int
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armor: int
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class Weapon:
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base_damage: int
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bonus: dict[str, int] # +damage vs attribute
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def damage_against(self, target: Unit) -> int:
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bonus = sum(b for attr, b in self.bonus.items() if attr in target.attributes)
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return max(0, self.base_damage + bonus - target.armor)
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# 예: Marauder = +10 vs Armored
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marauder_weapon = Weapon(base_damage=10, bonus={'Armored': 10})
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```
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### Soft counter via positioning (range / micro)
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```python
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# 매 ranged 의 의 melee 의 의 soft counter — 의 micro 의 의 kite
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def kite_dps(unit_range, target_speed, unit_speed, weapon_dps):
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if unit_speed <= target_speed:
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return weapon_dps * 0.3 # caught
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||||
# kite efficiency — range 의 의 의 의 의 의
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efficiency = min(1.0, unit_range / 5.0)
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||||
return weapon_dps * efficiency
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```
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### Counter graph validation (no transitive dominator)
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```python
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import networkx as nx
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def has_dominant(counters: dict[str, list[str]]) -> bool:
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"""Check if any unit hard-counters all others (cycle-free dominator)."""
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G = nx.DiGraph()
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||||
for unit, beats in counters.items():
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for b in beats:
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G.add_edge(unit, b)
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# 매 unit 의 의 의 의 의 unit 의 의 — out_degree == n-1
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||||
n = len(counters)
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||||
return any(G.out_degree(u) == n - 1 for u in G.nodes)
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# 매 healthy: cyclic — A>B>C>A
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counters = {'marine': ['zealot'], 'zealot': ['zergling'], 'zergling': ['marine']}
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assert not has_dominant(counters)
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```
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### Composition score (army-vs-army)
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```python
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||||
def composition_score(army_a: list[Unit], army_b: list[Unit]) -> float:
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"""매 simulate matchup 의 의 expected value."""
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score = 0.0
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||||
for ua in army_a:
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||||
# 매 ua 의 의 best target in army_b
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||||
best_dmg = max(ua.weapon.damage_against(ub) for ub in army_b)
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||||
score += best_dmg * ua.attack_speed
|
||||
return score
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```
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### TFT-style trait synergy (autobattler)
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```python
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TRAITS = {
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'Mage': {3: 1.3, 6: 1.6, 9: 2.0}, # spell power multiplier
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||||
'Bruiser': {2: 100, 4: 250, 6: 500}, # bonus HP
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}
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def active_traits(team: list[Unit]) -> dict[str, int]:
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counts = {}
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for u in team:
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||||
for t in u.traits:
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||||
counts[t] = counts.get(t, 0) + 1
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||||
# 매 threshold 의 의 의 의 active tier
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||||
return {t: max([k for k in TRAITS[t] if k <= c], default=0) for t, c in counts.items()}
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Classic RTS (clear roles) | Hard counter triangle (rock-paper-scissors) |
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| Skill-expressive RTS | Soft counter + positioning + micro |
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| Autobattler | Trait synergy + composition counter |
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| MOBA | Counter pick at draft + lane matchup |
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| Tower defense | Damage type × armor type matrix |
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| New game prototyping | Start hard counter → playtest → soften |
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**기본값**: 매 2-3 hard counter relations + soft counter (positioning, range, speed) layered.
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## 🔗 Graph
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: counter matrix prototyping, balance proposal generation, transitivity validation script.
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**언제 X**: actual playtesting (의 telemetry + human playtester 의 의 의), competitive meta analysis (의 dataset 의 의).
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## ❌ 안티패턴
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- **Hard counter only**: 매 game 의 의 rock-paper-scissors 의 의 — skill expression 의 의.
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- **Hidden counter**: tooltip 의 의 — player 의 의 reverse-engineer 의.
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- **Dominant unit**: 의 unit 의 의 의 unit 의 hard counter — meta 의 collapse.
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- **No counter at all (homogeneous units)**: 매 player choice 의 의 의 의 의 의.
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- **Symmetric mirror only**: 매 race / faction 의 의 의 — variety 의 의.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (StarCraft 2 design talks, AoE IV balance patches, Riot Games TFT design).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — RTS unit counter system + 의 의 |
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Reference in New Issue
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