PC방 및 시장 점유율 1위인 LOL 게임은 게임 내 다양한 아이템 및 전략, 전술을 경험할 수 있다는 장점이 있다. 또한 E-sports 활성화로 202년 롤드컵 최고 시청자 수는 4400만명을 달성했다. 이러한 LOL게임의 챔피언, 전적 등을 분석하는 다양한 사이트가 이미 존재하고 있으나 각각의 사이트마다 고유의 특징과 장단점이 존재한다. 따라서 각 사이트의 주요 특징을 모두 수용하는 롤 데이터 분석 사이트를 구현하고자 한다.

• 유성호: 프론트엔드, 백엔드 설계, CSS, 소환사 전적검색 구현, 머신러닝 지도학습 모델링, Flask , Scikit Learn 설계, 파이썬 데이터 수집 및 전처리, 마이페이지 구현
• 강석진: 프론트엔드, 백엔드 설계, CSS, 깃허브, 소스트리 형상관리, 클라우드 서버 관리멀티서치 기능, 회원작업, 로그인, 아이디/비번 찾기 구현, 파이썬 데이터 수집 및 전처리
• 김우주: 프론트엔드, 백엔드 설계, CSS, 챔피언 분석 구현, 데이터베이스 관리, 파이썬 데이터 수집 및 전처리, 데이터 전처리 모듈 구현
• 김산: 프론트엔드, 백엔드 설계, CSS, 챔피언 분석 구현, 머신러닝 비지도학습 모델링, 댓글 입력/ 수정/ 삭제 기능 구현, 파이썬 데이터 수집 및 전처리, 데이터 전처리 모듈 구현

• 소환사 전적검색 및 멀티서치: 전적 검색시 필요한 핵점 정보 제공
• 챔피언 분석: 챔피언의 룬, 아이템, 빌드의 선택 수와 승률 제공, 댓글 시스템 추가 구현
• 소환사 및 챔피언 티어 예측: 지도학습을 사용한 사용자 티어 예측, 비지도학습을 사용한 챔피언 티어 예측
• 기타 서비스: 댓글 기능, 고객관리 시스템, 회원가입, 로그인, 아이디/비밀번호 찾기, 마이페이지

• 총 활용 데이터 수 560,000여 개
• bean(7), url(44), dao(4), service(3)
• 다양한 lol 전적 분석 사이트의 장점을 모아 만든 신규 서비스 제공
• 지도학습, 비지도학습 모델링 등 머신러닝 기술의 활용

• 데이터 수집 & 전처리 : scikit learn, flask, pandas, jupyter notebook, python
• 서버 및 프론트 제작: java, jquery, apache tomcat, bootstrap, html, css, ajax