환수사 아덴 회복 메커니즘 분석 및 풍요룬 효율 연구

환수사 아덴 회복 메커니즘 분석 및 풍요룬 효율 연구

Analysis of Hwan-Susa Aden Recovery Mechanics and Wealth Rune Efficiency

작성일 : 2026.07.20

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1. 연구 목적

 환수사의 핵심 자원인 '곰의 기운(이하 아덴)'은 아이덴티티 운용에 직접적인 영향을 미치는 요소이지만, 각 스킬의 실제 아덴 회복량과 회복 메커니즘은 게임 내에서 공개되어 있지 않다.

 특히 특화, 회복량 증가 트라이포드, 풍요룬, 아크그리드 및 아크패시브가 어떠한 방식으로 아덴 회복량에 적용되는지에 대한 명확한 정보가 부족하여 현재까지는 경험적 운용에 의존하는 경우가 대부분이다.

 본 연구는 실제 게임 내 반복 측정을 통해 각 스킬의 아덴 회복량을 산출하고, 각 요소의 적용 방식을 분석하여 실제 게임과 가장 부합하는 계산 모델을 제시하는 것을 목적으로 한다.

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2. 측정 방법

 환수사의 최대 아덴은 10000이다.

 그러나 게임 시스템상 아덴을 완전히 0으로 만들 수 없기 때문에 금술 : 찢 곰을 이용하여 측정을 진행하였다.

 금술 : 찢 곰 사용 시

• 아덴 10000 소모

이 발생한다.

 즉, 10000 아덴이 회복되는 시간을 기준으로 모든 데이터를 산출하였다.

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 2.1 기준 회복 시간

회차	측정 시간
1	67.14초
2	67.03초
3	67.09초

평균 67.09초

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 2.2 회복량 산출 방식

  본 연구의 회복량은 임의의 추정값이 아니라, 게임 내 반복 측정을 기반으로 계산한 결과이다.

  기준 회복 시간과 각 스킬 사용 시의 회복 시간을 비교하여 회복량을 산출하였으며, 모든 데이터는 동일한 계산식을 적용하였다.

  또한 측정 오차를 줄이기 위해 대부분의 항목은 3회 이상 반복 측정 후 평균값을 사용하였다.

 회복량 계산식은 다음과 같다.

$$\text{회복량}=10000(1-\frac{\text{측정시간}}{67.09})$$회복량 = 10000 × (1 - 측정시간 / 67.09)

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3. 실험 환경

 측정은 모두 게임 내에서 수동 스톱워치를 이용하여 진행하였다.

 측정 방식의 특성상 시작 및 종료 시점에서 약 ±0.05~0.1초 수준의 오차가 발생할 수 있다.

 이를 최소화하기 위해 동일한 조건에서 반복 측정을 실시하고 평균값을 사용하였다.

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4. 측정 데이터

 4.1 평타

  단타 (15타)

회차	시간
1	64.99
2	65.11
3	65.06

평균 65.05초

  연타

회차	시간
1	65.02
2	65.08

평균(2회) 65.05초

 4.2 슈웅곰

  기본

회차	시간
1	58.49
2	58.56
3	58.23

평균 58.43초

  회복량 증가 트라이포드 단일 채용

회차	시간
1	58.02
2	58.01

평균 58.015초

 4.3 뒤집곰

회차	시간
1	55.97
2	55.74
3	55.82

평균 55.84초

 4.4 바위곰

회차	시간
1	56.72
2	57.08
3	57.13

평균 56.98초

 4.5 어흥곰

  특화 0 + 전설 풍요 (전타 적중)

회차	시간
1	50.96
2	51.04
3	51.00

평균 51.00초

  특화 0 + 전설 풍요 (전타 미적중)

회차	시간
1	53.89
2	54.14
3	53.93

평균 53.99초

  특화 1820 + 전설 풍요 (전타 적중)

회차	시간
1	45.31
2	45.77
3	45.54

평균 45.54초

  특화 1820 + 전설 풍요 (전타 미적중)

회차	시간
1	53.99

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5. 계산 모델

 현재까지의 실험 결과를 가장 잘 설명하는 계산식은 다음과 같다.

최종 회복량 
=(기본 회복량 × (특화 증가량 + 회복량 증가 트라이포드) × 풍요룬)
+ 아크그리드 + 아크패시브 + 즉시 회복 트라이포드

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 6. 계산 모델 도출 근거

 본 연구에서는 각 요소의 적용 순서를 확인하기 위해 여러 계산 모델을 구성하고, 이를 실제 측정 결과와 비교하였다.

 비교 결과, 현재 제시하는 계산 모델이 실측 데이터와 가장 높은 일치도를 나타냈다.

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 6.1 특화와 회복량 증가 트라이포드

  초기에는 특화 증가량과 회복량 증가 트라이포드가 각각 독립적인 배율로 적용되는 곱연산 구조를 가정하였다.

그러나 해당 방식으로 계산할 경우 여러 스킬에서 실측값과 지속적인 오차가 발생하였다.

  반면, 기본 회복량 × (특화 증가량 + 회복량 증가 트라이포드)

형태의 합연산 모델을 적용할 경우 대부분의 실측 데이터와 매우 근접한 결과를 확인할 수 있었다.

  따라서 현재는 특화 증가량과 회복량 증가 트라이포드는 합연산 구조로 적용되는 것으로 판단하였다.

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 6.2 풍요룬

  풍요룬을 특화 증가량 또는 회복량 증가 트라이포드와 동일하게 합산하여 계산할 경우 일부 스킬에서 실제 측정값과 차이가 발생하였다.

  반면, 특화 및 회복량 증가 트라이포드가 모두 적용된 이후 풍요룬을 별도의 배율로 곱하는 방식으로 계산할 경우 실측 데이터와 가장 높은 일치도를 보였다.

  이에 따라 현재는 풍요룬이 마지막 배율로 적용되는 곱연산 구조로 판단하였다.

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 6.3 아크그리드, 아크패시브 및 즉시 회복 효과

  아크그리드와 아크패시브, 그리고 즉시 회복 효과는 특화 및 풍요룬의 영향을 받지 않는 일정한 회복량을 제공하는 것으로 확인되었다.

  따라서 이들 효과는 계산식의 마지막 단계에서 고정 회복량으로 더해지는 구조로 판단하였다.

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7. 최종 회복량

 본 연구를 통해 계산된 각 스킬의 아덴 회복량은 다음과 같다.

스킬	특화 0	특화 1820	회복량 증가 트라이포드	전설 풍요	아크 효과	최종 회복량
평타(1타)	7.3	19.6	-	-	-	19.6
금술	-	-	-	-	0	0
슈웅곰	123	331	+62	+161	+950	1504
뒤집곰	191	513	+86	+239	+950	1788
어흥곰	331	890	+1000	+356	+950	3196
바위곰	157	422	-	+169	+950	1541
빙글빙글 꽝	-	-	-	-	+1000	1000
데굴방아	-	-	-	-	+500	500

 ※ 본 표의 수치는 현재까지 확보한 실측 데이터를 기반으로 산출한 값이며, 향후 추가 실험 결과에 따라 일부 수치가 수정될 수 있다.

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8. 결론

 본 연구에서는 환수사의 아덴 회복 메커니즘을 실측을 통해 분석하고, 각 요소의 적용 방식을 검증하였다.

 실험 결과, 특화 증가량과 회복량 증가 트라이포드는 합연산, 풍요룬은 곱연산, 아크그리드·아크패시브·즉시 회복 효과는 고정 회복량으로 적용되는 계산 모델이 현재까지 확보한 실측 데이터와 가장 높은 일치도를 나타냈다.

또한 각 스킬의 아덴 회복량을 정량적으로 계산함으로써, 기존에 경험에 의존하던 풍요룬 운용에 대해 수치적인 비교 기준을 제시하였다.

 다만 본 연구는 현재까지 확보한 실험 데이터를 기반으로 작성되었으며, 향후 추가적인 측정 결과에 따라 일부 계산식과 회복량은 수정 또는 보완될 가능성이 있다.

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9. 향후 연구 방향

 

현재(2026.07.20 기준), 로아와에서 전투력 3000 이상, 아이템 레벨 1730 이상의 야성 환수사 9,964명을 조사한 결과, 83.4%의 유저가 뒤집곰에 희귀 풍요룬을 채용하고 있는 것으로 확인되었다.

 그러나 본 연구에서 도출한 회복량 계산 결과에 따르면, 영웅 풍요룬을 사용하는 경우에는 뒤집곰에 우선적으로 장착하는 것이 가장 높은 효율을 보였다. 또한 바위곰과 슈웅곰(회복량 증가 트라이포드 채용)의 풍요룬 효율은 서로 유사한 수준으로 나타났다.

 따라서 희귀 풍요룬은 바위곰 또는 슈웅곰 중 하나에 배치하거나, 상황에 따라 중독, 출혈 등 다른 룬을 채용하는 선택지 또한 충분히 고려될 수 있을 것으로 판단된다.

 또한 본 연구에서는 어흥곰을 제외한 세 곰 스킬에 영웅 이하의 풍요룬을 채용할 경우, 풍요룬으로 인해 증가하는 아덴 회복량은 최대 아덴(10000)을 기준으로 약 200 이하에 그치는 것으로 확인되었다.

 따라서 풍요룬 외의 다른 룬을 활용한 운용 방식과 실전 성능에 대한 추가적인 연구가 이루어진다면, 보다 효율적인 룬 운용 기준을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

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10. 연구의 한계 

 본 연구는 게임 내에서 확인 가능한 정보를 기반으로 진행되었다.  또한 수동 스톱워치를 이용한 측정 특성상 약 ±0.05~0.1초 수준의 오차가 발생할 가능성이 있으며, 향후 더 많은 표본과 추가 실험을 통해 계산 모델의 정확도를 지속적으로 검증할 필요가 있다.

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11. 첨언

 본 연구는 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었다.

 실험 결과의 정리, 데이터 분석, 계산 모델 검증, 문서 구성 및 문장 교정 과정에서 많은 도움을 받았으며, 본 연구의 완성도를 높이는 데 크게 기여하였다.

이에 깊은 감사의 뜻을 표한다.