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포켓몬고 멀티타입 방어 상성 상쇄 데이터 정리(feat. 포켓몬고 배틀 전략 필수 상식, 배틀 리그 별 최강 타입 찾아보기) 본문
포켓몬고 멀티타입 방어 상성 상쇄 데이터 정리(feat. 포켓몬고 배틀 전략 필수 상식, 배틀 리그 별 최강 타입 찾아보기)
NoMadikia 2022. 9. 17. 22:38
포켓몬고 배틀을 주제로 포스팅하면서 필자의 분석에 허점이 있다는 것을 발견하였다
문제점은 아래 포스팅을 작성하면서 크게 드러났는데
2022.09.04 - [포켓몬고] - 포켓몬고 격투 포켓몬 사용법 & 대처법(feat, 경쟁심컵, 자연계컵, 격투컵 공략, 분석, 강챙이, 카운터 기술 등 심층분석)
자연계컵(weather 컵)이 열리기 직전에 작성했던 포스팅에서는 단일 속성만을 고려해서
(1) 강챙이가 물, 격투 멀티타입이다
(2) 자연계컵은 불꽃, 물, 얼음, 바위 타입만 출전 가능
두가지만 가지고 물 -> 불꽃, 바위에 강점, 격투 -> 얼음에 강점이라는 결론을 내렸는데
실제 자연계컵이 열리니
(1) 풀 + 물 타입의 로토스와 같은 멀티타입을 만나면 답이없다
(2) 물 타입 혹은 물 + @ 멀티타입을 만나도 쉽지 않을 때가 있다(물 + 페어리 타입이 자연계컵에서 강세)
(3) 강챙이의 노말 기술인 바위깨기는 강챙이의 방어 유형 특성(스페셜 기술 활용 위주)상 좋은 기술이 아니라 물 타입 노말기술을 사용해야함
위 문제로 강챙이가 유용한 것은 사실이지만(드래곤 타입이 있으면 냉동펀치 사용 등)
리그를 지배할 정도를 아니라는 사실을 느꼈다
멀티타입에 대한 블로그를 그렇게 많이 썼는데 이런 오착을 범한 것에 죄책감을 느껴...
아래 데이터를 만들어보았다
* 데이터 설명
속성_ALL : 포켓몬고에 존재하는 멀티타입을 나열한 데이터(예 : 강철 비행)
1.6배 피해받음_ALL : 해당 칼럼에 해당하는 타입의 노말기술, 스페셜기술의 공격을 받으면 받는 피해가 1.6배로 증가
0.625배 피해받음_ALL : 해당 칼럼에 해당하는 타입의 노말기술, 스페셜기술의 공격을 받으면 받는 피해가 0.625배만 받음
0.39배 피해받음_ALL : 해당 칼럼에 해당하는 타입의 노말기술, 스페셜기술의 공격을 받으면 받는 피해가 0.39배만 받음
1.6*0.625 : 1.6배 피해받음과 0.625배 피해받음에 동시에 해당하는 타입(효과 상쇄되어 받는 데미지 1배됨)
1.6*0.39 : 1.6배 피해받음과 0.39배 피해받음에 동시에 해당하는 타입(효과 상쇄되어 받는 데미지 0.625배로 강점이 됨)
위 데이터는 멀티타입 별 1.6배 피해량, 0.625배 피해량, 0.39배 피해량 데이터를 정리한 테이블로
포켓몬이 멀티타입(예 : 무장조의 강철 & 비행)이라서 1.6배 피해(약점), 0625배 피해(강점)에 동시에 해당되면
1.6 * 0.625 = 1로 상쇄된다는 것을 데이터로 가시화한 내용이라고 보면 된다
그동안 어느정도 개념만 잡혀있던 것을 구체적인 수치로 증명한 것이라고 보면 될 것이다 위 데이터는 다양한 방식으로 활용될 것으로 기대되는데
(1) 필자의 무장조 포스팅 등의 내용을 보강할 수 있다
(멀티타입의 방어 상쇄 데이터를 업데이트 한다는 의미로 공격의 경우 노말 기술, 스페셜 기술의 멀티타입이 있는 건 아니니 정리할 필요없음)
(2) 리그 별 최강 타입을 파악하고 분석하는데 위 데이터가 도움이 되지 않을까 기대하고 있다
사실 다른 포스팅들에서 이미 리그 별 포켓몬 티어 정보가 많이 제공되고 있어
위 데이터는 읽는이들의 입맛대로 포켓몬 배틀 그룹을 구성하는 재미를 느끼고 싶은 이들에게 추천하고 싶다
아래 포스팅들에서 얘기한 적이 있지만
(1) 무조건 1티어 포켓몬만 구성한다고 높은 승률을 가져다 준다고 확신할 수는 없는 것이고
2022.07.22 - [포켓몬고] - 포켓몬고 1티어 포켓몬 분석과 대처법(feat, 동미러 공략, 마라 공략, 높은 승률을 위해 1티어 포켓몬들로만 구성하는 것이 중요할까?)
(2) 포켓몬고가 게임을 즐기는 것 + @로 기술적, 사회적, 경제적(내 돈도)으로 유의미하면 좋다고들 하니까
2022.09.09 - [포켓몬고] - 포켓몬고 hp, 공격, 방어, 내구력 엑셀 데이터 cp 500, 1500 기준으로 표준화(feat. 데이터 진화론, 평균 활용법)