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id: wiki-2026-0508-기지-방어-base-defense
title: 기지 방어 (Base Defense)
category: 10_Wiki/Topics
status: verified
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aliases: [Base Defense, 기지 디펜스, base layout defense]
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verification_status: applied
tags: [game-design, base-defense, pvp, layout-meta]
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last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
tech_stack:
  language: lua
  framework: game-design
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# 기지 방어 (Base Defense)

## 매 한 줄
> **"매 layer 가 매 attacker 의 매 자원을 갉아먹는다"**. PvP base-builder 장르(Clash of Clans, War Commander, Boom Beach, Last War 2026)에서 매 방어란 unit 을 막는 것이 X — 매 attacker 가 모든 자원·시간·troop 을 소모하게 강제해 ROI 를 음수로 만드는 attrition design.

## 매 핵심

### 매 설계 축
- **Layered defense**: 외곽 광역 splash → 중간 single-target high DPS → core 짧은-사거리 burst.
- **Funneling**: 매 wall 의 단순 차단 X — attacker pathing 을 turret kill-zone 으로 유도.
- **Asymmetric threat**: anti-air vs anti-ground 분리 → attacker 가 매 한 composition 으로 sweep 불가.
- **Resource-gated rebuilding**: 매 destroyed defense 가 매 cooldown + cost 보유 → snowball 방지.

### 매 attacker 측 ROI 식
```
Net = Loot - (Troop_cost + Time_cost + Heal_cost)
방어 목표: Net <= 0 for attacker_skill < top 10%
```

### 매 응용
1. Mobile PvP (CoC, Last War, Whiteout Survival).
2. RTS turtle build (StarCraft 2 sim city).
3. Tower defense roguelike (Bloons TD 6, Mindustry).

## 💻 패턴

### Funnel 설계 (compartmentalization)
```
[Wall 외곽]
  |   gap (1) <-- 매 attacker 의 매 강제 진입로
[Splash A] [Splash B]
  |
[Core: TH/HQ + single-target tower]
```

### Splash + single-target combo (DPS 표)
```lua
-- 매 troop type 마다 매 다른 counter
defenses = {
  mortar    = { dmg = 30, splash = 1.5, target = "ground", role = "anti-swarm" },
  archer_tw = { dmg = 12, splash = 0,   target = "any",    role = "filler" },
  xbow      = { dmg = 80, splash = 0,   target = "ground", role = "single-target" },
  air_def   = { dmg = 130, splash = 0,  target = "air",    role = "anti-dragon" },
  inferno   = { dmg_ramp = "10->100/2s", target = "ground", role = "anti-tank" },
}
```

### Path-finding aware layout
```python
# 매 attacker AI 가 매 nearest defense 로 향함 → kite 설계
def funnel_check(layout):
    spawns = perimeter_points(layout)
    paths = [astar(s, layout.core) for s in spawns]
    # 매 path 가 매 splash 2개 이상 통과해야 양호
    return min(splash_overlaps(p) for p in paths) >= 2
```

### Anti-meta rotation (patch-level)
```yaml
patch_2026_05:
  buff:
    - inferno_tower: dmg_ramp +15%   # 매 super-pekka meta 견제
  nerf:
    - root_rider: hp -8%
  rationale: "매 ground tank meta 70% pick rate → diversity 유도"
```

### Heatmap 기반 layout 평가
```python
import numpy as np
def eval_layout(layout, replays):
    heat = np.zeros((44, 44))
    for r in replays:
        for (x, y, dmg) in r.damage_events:
            heat[x, y] += dmg
    # 매 hot zone 이 매 defense cluster 와 일치해야 양호
    return correlation(heat, layout.defense_density_map())
```

### 매 trap & teaser 구조
- **Tesla farm**: 매 hidden Tesla cluster 로 funnel 진입 attacker 폭딜.
- **Teaser building**: 매 외곽 storage 가 매 troop deploy 를 유도 → 본진 노출 X.

## 매 결정 기준
| 상황 | Approach |
|---|---|
| Trophy push (high TH) | symmetric ring + anti-3star core |
| War base | anti-meta (현재 strongest army 의 counter) |
| Farming base | resource 외곽 분산 + TH 외부 (shield abuse) |
| Hybrid | core 에 storage + TH, 외곽 sacrificial |

**기본값**: layered ring + funnel 1-2 gap + anti-air/ground 균형 + Tesla cluster trap.

## 🔗 Graph
- 부모: [[게임 디자인]]
- 변형: [[기지 레이아웃 메타(Base Layout Meta)]]
- 응용: [[War Commander]]
- Adjacent: [[Tower Defense]]

## 🤖 LLM 활용
**언제**: replay heatmap 분석, layout weakness 자동 탐지, patch note → meta shift 예측.
**언제 X**: 매 actual layout generation 은 매 constraint solver / human creativity — LLM 만으로 X.

## ❌ 안티패턴
- **Symmetric ring 만**: 매 attacker 가 매 한 면만 깨면 매 전체 무너짐.
- **Splash 偏重**: 매 single-target boss troop (PEKKA, Titan) 에 매 무력.
- **Wall 過剩**: wall = HP buffer, 매 DPS X — 50% 만 wall, 나머지 defense 에 투자.
- **TH 노출 (farming base)**: shield 받으려고 외곽 → 현대 meta 에선 trophy drop 만 발생.

## 🧪 검증 / 중복
- Verified (Supercell CoC 2026 meta reports, Reddit r/ClashOfClans tier lists, Last War balance patches).
- 신뢰도 A.

## 🕓 Changelog
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content (layered defense, funneling, ROI 계산, layout patterns) |