
지면접촉시간은 줄고 수직진폭은 늘었다, 나쁜 신호일까? Stryd 풋패스로 본 러닝 폼
지면접촉시간(GCT)은 12ms 짧아졌는데 수직진폭(VO)은 커졌다면 나쁜 신호일까? 같은 케이던스에서 두 가지 폼으로 달린 기록을 Stryd 풋패스 궤적으로 비교해 숫자 뒤의 움직임을 확인한다.

지면접촉시간(GCT)은 12ms 짧아졌는데 수직진폭(VO)은 커졌다면 나쁜 신호일까? 같은 케이던스에서 두 가지 폼으로 달린 기록을 Stryd 풋패스 궤적으로 비교해 숫자 뒤의 움직임을 확인한다.

Garmin·Stryd가 기록하는 지면접촉시간(GCT), 수직진폭(VO), 풋패스 같은 지표가 무엇을 재고 무엇을 말해 주는지, 장비별로 어떻게 읽는지 정리합니다.

케이던스와 주법을 바꿔 가며 직접 달린 기록과 레이스 원자료를 조건을 맞춰 비교하고, 숫자가 실제로 어떻게 움직였는지 분석합니다.

측정값을 믿기 전에 무엇을 확인해야 하는지, 케이던스·GCT 같은 숫자를 어떤 순서와 기준으로 판단하는지에 대한 생각을 정리합니다.

부상과 긴 공백 이후 러닝을 다시 만드는 REBUILD 프로젝트를 중심으로, 같은 방법으로 쌓아 가는 훈련 경과를 기록합니다.

GCT와 VO는 한 걸음의 평균값일 뿐이다. Stryd Duo의 Footpath로 러닝 중 발의 3차원 궤적을 보면 숫자 뒤에 가려진 움직임이 드러난다. 풋패스가 무엇을 보여주고 무엇을 보여주지 못하는지 정리한다.

러닝 폼을 고칠 때 착지만 신경 쓰고 있지 않은가? 지면접촉시간(GCT)을 줄이는 열쇠는 앞발의 착지보다 뒷발이 지면을 떠나는 전환에 있을 수 있다. 앞으로 가려는 의식이 뒷발을 오래 남기는 이유를 살펴본다.

같은 5분 39초 페이스에서 3주 만에 심박이 낮아지고 10km가 덜 힘들어졌다. 8월 14일과 9월 5일 기록을 비교해 GCT·수직진동 감소와 LSS·케이던스 증가를 REBUILD 관점에서 정리한다.

러닝 수직진폭(Vertical Oscillation, VO)은 한 걸음 동안 몸의 무게중심이 위아래로 움직인 거리다. Garmin에서 이 값이 낮다고 항상 좋은 러닝을 뜻하지는 않는다. GCT·보폭·수직비율과 함께 봐야 같은 변화가 무엇을 의미하는지 읽을 수 있다.

목표 3시간 10분이던 2026 교토마라톤을 FIT 원자료로 다시 봤다. 12~15km부터 파워와 보폭이 줄고 GCT가 길어진 흐름을 러닝 다이나믹스 지표로 따라가며 언제부터 무너졌는지 확인한다.

러닝 케이던스는 180spm이 정답일까? 낮은 케이던스가 불리한 이유와, 케이던스만 높인 경우와 주법을 바꾼 경우의 GCT 기록을 문헌과 함께 비교해 적정 케이던스를 판단하는 기준을 찾는다.

케이던스와 페이스를 같게 두고 주법만 바꾸자 지면접촉시간(GCT)이 12ms 달라졌다. 몸을 띄우는 주법과 누르는 주법을 통제해 비교한 실험 기록과 다리 강성(LSS) 변화를 정리한다.

케이던스를 180 가까이 올리면 지면접촉시간(GCT)이 정말 줄어들까? 같은 페이스에서 케이던스만 바꾼 세 번의 세션을 Garmin·Stryd 데이터로 비교해, GCT가 거의 반응하지 않은 이유를 살펴본다.

Garmin과 Stryd의 GCT·VO·LSS·ILR은 어떻게 만들어지고 어디까지 비교할 수 있을까? 측정값·계산값·추정값을 구분하고, 조건을 통제해 러닝 데이터를 해석하는 기준을 정리한다.

Garmin 워치에 심박 벨트나 Stryd 발 센서를 더하면 무엇이 새로 보일까? HRM 600의 SSL·러닝 이코노미와 Stryd의 LSS·ILR, Duo의 좌우 데이터를 비교해 어떤 센서가 필요한지 정리한다.

가민 커넥트의 지면접촉시간 267ms, 수직진폭 6.4cm는 무엇을 말해줄까? 착지부터 체공까지 한 걸음의 순서를 따라 Garmin 러닝 다이나믹스와 Stryd의 다리 강성·착지 충격 지표를 해설한다.

예전과 같은 6분대 페이스지만 체중 88kg, 지면접촉시간 260~270ms인 지금은 다른 몸으로 달린다. 마라톤 3:09 시절과 비교해 REBUILD 프로젝트의 기준점을 남긴다.

Garmin과 Stryd가 기록하는 케이던스·지면접촉시간·수직진동은 무엇을 알려주고 무엇을 알려주지 못할까? 숫자를 확인하는 것과 이해하는 것의 차이, 러닝 데이터를 읽는 기준을 정리한다.