[게임 데이터 분석 #4] TELEMETRY API를 활용해 MAP 이미지 위에 이동 경로 그리기

Python을 기반으로 개발을 진행하였습니다.

 

1.  TELEMETRY API 불러오기

TELEMETRY API에 대한 정보는 아래의 링크에서 확인할 수 있습니다.

https://documentation.pubg.com/en/telemetry.html

Telemetry — pubg 1.0 documentation

TELEMETRY API를 불러오기 위해서는 MATCHES API를 불러와야 합니다. MATCHES API에서 원격 분석 파일에 대한 링크를 제공합니다.

 

# match api를 불러오는 함수
def get_match_data(api_key: str, match_id: str) -> dict:
    url = f'https://api.pubg.com/shards/steam/matches/{match_id}'
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Accept": "application/vnd.api+json"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.json()
    
# 매치 데이터에서 텔레메트리 URL을 가져오는 함수
def get_telemetry_url(match_data: dict) -> str:
    for item in match_data.get("included", []):
        if item["type"] == "asset":
            return item["attributes"]["URL"]
    return None
    
# 텔레메트리 데이터를 가져오기 위한 함수
def get_telemetry_data(telemetry_url: str) -> list:
    response = requests.get(telemetry_url)
    return response.json()

 

위의 코드를 실행하여 response.json()을 출력하게 되면 아래와 같이 나타납니다.

[
 { 
   'MatchId': 'match.bro.competitive.pc-2018-24.kakao.squad.kakao.2023.06.17.02.e51170a3-1f3f-4660-a924-b9f41dae04d5', 
   'PingQuality': '',
   '_D': '2023-06-17T02:36:05.4435945Z', 
   '_T': 'LogMatchDefinition'
 }, 
 { 
   'accountId': 'account.9391f40fd3f64b6c86f4da43907509cf', 
   'common': {'isGame': 0}, 
   '_D': '2023-06-17T02:34:56.349Z', 
   '_T': 'LogPlayerLogin'
 }, 
 { 
   'character': {'name': 'BamBi_Cherry', 'teamId': 2, 'health': 100, 'location': {'x': 796655.8125, 'y': 20385.26171875, 'z': 547.231201171875}, 'ranking': 0, 'individualRanking': 0, 'accountId': 'account.9391f40fd3f64b6c86f4da43907509cf', 'isInBlueZone': False, 'isInRedZone': False, 'zone': []}, 'common': {'isGame': 0}, '_D': '2023-06-17T02:34:56.365Z', '_T': 'LogPlayerCreate'
 }, 
 {
   'accountId': 'account.eeaaabdc18f243cb84d96547e7fee

결과에서 좌표 데이터 x, y, z를 확인할 수 있습니다.

 

데이터에서 필요한 정보만 추출하여 보기 좋게 정리하기 위해 데이터 프레임으로 만들면 다음과 같습니다.

# 보기 좋게 데이터 프레임으로 출력 코드

def get_player_positions(telemetry_data: list) -> list:
    player_positions = []
    for event in telemetry_data:
        if event["_T"] == "LogPlayerPosition":
            position_data = {
                "timestamp": event["_D"],
                "player_name": event["character"]["name"],
                "location_x": event["character"]["location"]["x"],
                "location_y": event["character"]["location"]["y"],
                "location_z": event["character"]["location"]["z"],
            }
            player_positions.append(position_data)
    player_positions_df = pd.DataFrame(player_positions)
    player_positions_player_sort = player_positions_df.sort_values(by = 'player_name')
    
    return player_positions_player_sort

 

player_positions_player_sort 데이터 프레임을 출력하게 되면 다음과 같습니다.

                     timestamp  player_name     location_x     location_y     location_z
328   2023-06-17T02:35:51.708Z    4050bosa2  191367.421875  514403.187500    1322.589966
1192  2023-06-17T02:38:11.742Z    4050bosa2  418571.250000  324442.875000    1035.089966
1132  2023-06-17T02:38:01.721Z    4050bosa2  418573.468750  324442.000000    1035.089966
638   2023-06-17T02:36:41.720Z    4050bosa2  443475.000000  253126.406250  112098.476562
142   2023-06-17T02:35:21.713Z    4050bosa2  189149.000000  518973.593750     886.299988
...                        ...          ...            ...            ...            ...
1501  2023-06-17T02:39:04.248Z  woong070409  582429.062500  484496.468750    1331.060059
3803  2023-06-17T02:46:34.241Z  woong070409  591804.125000  474479.375000     328.529999
279   2023-06-17T02:35:44.225Z  woong070409  797820.187500   18834.300781     538.830017
4390  2023-06-17T02:48:54.245Z  woong070409  565797.375000  387782.875000    1454.969971
1324  2023-06-17T02:38:34.221Z  woong070409  582098.125000  484318.250000     982.059998

[6966 rows x 5 columns]

player_positions_player_sort의 값들을 보았을 때 6966 rows인 것을 보아 한 경기에 모든 플레이어의 위치를 분 단위로 기록한 것을 알 수 있습니다.

 

 

하지만 검색한 유저의 위치 정보를 출력하는 것이 목표이기 때문에 아래와 같이 player_name 필터링을 하면서 이름, x좌표, y좌표를 positions 리스트에 추가해 줍니다. 이때 이미지 위에 출력할 것이기 때문에 x, y좌표만 필요함으로 z 좌표는 추출하지 않습니다.

# 텔레메트리 데이터에서 플레이어 위치 데이터를 추출하는 함수
def get_player_positions(telemetry_data: list) -> list:
    positions = []

    for event in telemetry_data:
        if event["_T"] in ("LogPlayerPosition", "LogParachuteLanding"):
            if event["character"]["name"] == 'breakthebalance':
                positions.append({
                    "player_name": event["character"]["name"],
                    "location_x": event["character"]["location"]["x"],
                    "location_y": event["character"]["location"]["y"]
                })

    return positions

 

추출에 성공했다면 좌표대로 이미지 위에 선을 그리는 코드를 작성합니다.

# 선으로 플레이어 위치를 연결하여 맵 이미지에 그리는 함수
def draw_positions_on_map(map_image_path, positions, scale_factor=0.001):
    map_image = cv2.imread(map_image_path)

    for index in range(len(positions)-1):
        x = int(positions[index]["location_x"] * scale_factor)
        y = int(positions[index]["location_y"] * scale_factor)

        x1 = int(positions[index+1]["location_x"] * scale_factor)
        y1 = int(positions[index+1]["location_y"] * scale_factor)

        cv2.line(map_image, (x, y), (x1, y1), (255, 0, 0), 5)
   
    plt.figure(figsize=(8, 8))
    plt.imshow(cv2.cvtColor(map_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    plt.show()

    return 0

 

위의 함수들을 실행하기 위해서는 아래와 같이 api_key 값과 match_id 값을 가지고 있어야 합니다.

또한 맵 이미지는 공식 홈페이지에서 다운로드해서 사용해야 합니다. 이때 맵의 정보를 미리 알고 있어야 하기 때문에 맵 정보를 match 데이터를 불러올 때 확인해 줍니다.

# 사용자 설정 값
api_key = "your_api_key"

# PLAYERS API에서 추출한 "breakthebalance"님의 matches id중 하나를 대입
match_id = 'e51170a3-1f3f-4660-a924-b9f41dae04d5'
map_image_path = "C:/Users/Admin/Desktop/pubg_map.jpg"

# 코드 실행 부분
match_data = get_match_data(api_key, match_id)
telemetry_url = get_telemetry_url(match_data)
telemetry_data = get_telemetry_data(telemetry_url)
positions = get_player_positions(telemetry_data)
draw_positions_on_map(map_image_path, positions)

이때 map_name에 대한 정보는 아래와 같습니다.

{
  "Baltic_Main": "Erangel (Remastered)",
  "Chimera_Main": "Paramo",
  "Desert_Main": "Miramar",
  "DihorOtok_Main": "Vikendi",
  "Erangel_Main": "Erangel",
  "Heaven_Main": "Haven",
  "Kiki_Main": "Deston",
  "Range_Main": "Camp Jackal",
  "Savage_Main": "Sanhok",
  "Summerland_Main": "Karakin",
  "Tiger_Main": "Taego"
}

 

 

2. 코드 실행

위의 전체 코드를 실행시키면 결과는 다음과 같이 출력됩니다.

위의 실행 결과에서 다소 이상한 부분이 있습니다.

이는 x, y좌표의 값의 맵의 설정값에 비해 매우 큰 값으로 나타나 임의로 줄여서 출력했기 때문입니다.

맵의 좌표 최댓값은 아래와 같습니다.

위치 값은 센티미터 단위로 측정됩니다.

(0,0)은 각 맵의 왼쪽 상단에 있습니다.

X 및 Y 축의 범위는 Erangel, Miramar, Taego 및 Deston의 경우 0 - 816,000입니다.

X 및 Y 축의 범위는 Vikendi의 경우 0 - 612,000입니다.

X 및 Y 축의 범위는 Sanhok의 경우 0 - 408,000입니다.

X 및 Y 축의 범위는 Paramo의 경우 0 - 306,000입니다.

X축과 Y축의 범위는 Karakin과 Range에 대해 0 - 204,000입니다.

X 및 Y축의 범위는 Haven의 경우 0 - 102,000입니다.

해당 맵은 Paramo이기 때문에 최댓값이 408,000이어야 합니다. 하지만 x, y좌표를 추출해서 max 값을 출력해 보면 x좌표가 677,761까지도 출력이 되는 것을 볼 수 있습니다.

그렇기 때문에 맵과 수의 크기를 맞추기 위해 임의로 0.001을 곱해서 출력했기 때문에 문제가 발생했습니다.

 

 

3. 수정 및 보안 할점

• match_id를 수정으로 입력하여 하나의 게임만 출력 되는 것을 자동으로 match_id를 가져와 대입시켜 여러 판의 게임을 가져오게 구현해야 합니다. -> 자동화
• 맵 이름을 수동으로 파악한 뒤 이미지를 준비해야 하는 과정을 if 문을 통해 자동으로 맵 이름에 맞는 이미지를 불러오고 해당 맵 위에 알맞은 이동 경로를 출력할 수 있게끔 구현해야 합니다.
• 공식 사이트에서 제공하는 맵의 최대 범위와 api로 불러와 출력한 최대 범위가 맞지 않는 문제의 원인을 찾아 해결해야 합니다.
• 비행기의 이동 루트 및 자기장의 위치, top 10 팀의 이동경로, 죽은 지점 등을 맵에 그림으로 그려지게 구현하는 방법을 찾아 구현할 계획입니다.