레이스 기록 예측기

작동 방식

레이스 기록은 과학적 근거가 있는 지구력 모델로, 최근의 실제 러닝에서 예측해요. 정확히 어떻게 하는지, 그리고 어디서 오해를 부를 수 있는지 알려 드려요.

Riegel 공식

Pete Riegel은 여러 거리에 걸친 지구력 기록에 하나의 거듭제곱 법칙을 맞췄어요. 거리 D1에서의 알려진 기록 T1으로, 새 거리 D2에서의 기록 T2를 예측하는 식이에요.

T2 = T1 × (D2 / D1)1.06

• T1 알려진 레이스 기록
• D1 그 레이스의 거리
• T2 예측 기록
• D2 목표 거리
• k = 1.06 피로 지수(아래 참고)

피로 계수

페이스를 영원히 유지할 수 있다면 거리가 두 배일 때 기록도 정확히 두 배가 되고, 지수는 1.0이에요. 현실에서는 글리코겐 고갈, 근육 피로, 더위 때문에 거리가 길수록 페이스가 떨어져요. 지수 1.06은 그 떨어짐을 담아요. 거리가 두 배가 되면 기록은 2^1.06, 약 2.08배가 되고 2배가 아니에요. 숫자가 클수록 거리가 길어질 때 더 많이 느려져요.

마라톤 예측이 낙관적인 이유

Riegel의 1.06은 세계 기록 데이터에 맞춰진 값이라서, 가장 긴 거리에서는 아마추어 러너에게 후하게 나와요. 2,303명의 러너를 대상으로 한 연구에서, 하프로 예측한 마라톤 기록은 약 절반의 러너에게 10분 넘게 너무 빠르게 나왔어요. 빠진 재료는 지구력이에요. 짧은 레이스로 마라톤을 예측하는 것은 내 장거리 훈련이 그 페이스를 버텨 준다고 가정하는 거예요. 주행 거리를 쌓지 않았다면 마라톤 예측은 최선의 경우로 받아들이세요.

나만의 피로 계수

서로 다른 거리의 레이스 기록 두 개가 있으면, 1.06이라고 가정하는 대신 나만의 지수를 구할 수 있어요. 로그-로그 그래프에서 내 기록의 기울기일 뿐이에요.

k = ln(T2 / T1) / ln(D2 / D1)

k가 1.04~1.05 정도로 낮으면 거리가 길어져도 페이스를 잘 유지한다는 뜻이고, 주행량이 많은 러너에게 전형적이에요. 약 1.08을 넘으면 긴 레이스일수록 비례해서 더 많이 잃는다는 뜻이에요. 잡음이 많은 입력을 걸러내려고 값을 1.00에서 1.15 사이로 제한해요.

신뢰 범위

각 예측 옆의 범위는 멀리 추정할수록 넓어지고, 위에서 말한 낙관성을 반영해 긴 레이스에서는 느린 쪽으로 기울어요. 솔직한 범위일 뿐 보장은 아니에요. 날씨, 지형, 보급, 페이스 배분이 모두 실제 결과를 움직여요.

참고 문헌

• Riegel, P.S. (1981). Athletic Records and Human Endurance. American Scientist, 69(3), 285 to 290. Peter Riegel에 대해
• Vickers, A.J. & Vertosick, E.A. (2016). An empirical study of race times in recreational endurance runners. BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation, 8:26. 연구 읽기

대략 1.5km부터 마라톤까지 유효해요. 울트라 거리는 예측하지 않아요.