게임에서 실력 분류는 인정, 목표, 매치메이킹에 중요하지만, 현재 방식은 결과만을 반영하여 게임 과정에서 나타나는 실력을 고려하지 못한다. 본 논문에서는 e스포츠 게임인 리그 오브 레전드의 과정과 설정 데이터를 활용하여 경기의 실력 등급을 분류하는 인공지능 모델을 제작한다. 이를 위해 7개 티어별로 총 700,000개의 경기 데이터를 수집하고, LSTM 모델과 트랜스포머 모델을 학습하여 분류 작업을 수행한다. 학습 결과, 오버샘플링을 적용한 LSTM 모델이 0.88의 정확도를 기록했다. 과정과 설정을 반영한 실력 분류 모델을 통해 실력 측정에 새로운 시각을 제공할 수 있기를 기대한다.