About Run Analytics
Run Analytics는 한 러너가 다시 만들어지는 과정을 데이터로 기록하고 분석하는 블로그입니다. 여기 실린 모든 글은 직접 달리고, 직접 측정하고, 원자료를 직접 분석한 기록입니다.
운영자
5년째 달리고 있는 러너입니다. 최고 기록은 마라톤 3시간 9분, 10km 37분 12초입니다. 부상과 체중 증가를 겪은 뒤 2026년 8월부터 REBUILD 프로젝트로 몸을 다시 만들고 있습니다. 2023년 11월부터 Stryd Duo로 양발의 러닝 데이터를 쌓아 왔고, 2026 교토마라톤도 러닝 다이나믹스 지표로 다시 분석했습니다.
무엇을 측정하나
장비는 Garmin Forerunner 265와 양발에 다는 Stryd Duo입니다. 모두 직접 구매해 사용하며, 제조사와의 협찬·제휴 관계는 없습니다.
케이던스, 지면접촉시간(GCT), 수직진폭(VO), 다리 강성(LSS), 충격 부하율(ILR), 좌우 밸런스, 러닝 파워, 그리고 심박·페이스·파워의 관계를 봅니다. 화면에 보이는 요약값보다 Garmin과 Stryd의 FIT 원자료, Stryd Footpath의 발 궤적을 기준으로 분석합니다.
어떻게 분석하나
숫자를 그대로 진실로 받아들이지 않습니다. 기록에서 눈에 띄는 변화를 신호로 보고(Signal), 그 변화를 설명할 수 있는 가설을 세운 뒤(Hypothesis), 다른 지표와 반복 측정, 연구 자료로 확인하고(Validation), 확인된 내용을 훈련에 반영해 다시 측정합니다(Action).
지표의 절대값으로 좋고 나쁨을 가르지 않습니다. 기기마다 측정 방식이 달라 절대값 비교는 믿기 어렵기 때문에, 같은 장비와 같은 조건에서 숫자가 어느 방향으로 움직이는지를 봅니다.
이 블로그의 한계
모든 분석은 표본이 한 명(N=1)인 개인 데이터에 기반합니다. 여기서 나온 결론은 "나에게 일어난 변화"이지 "모든 러너에게 적용되는 법칙"이 아닙니다. 연구를 인용할 때는 글 끝 참고 자료에 출처를 밝히고, 개인 관찰과 연구 결과를 구분해서 씁니다.
목표
기초 체력과 러닝 볼륨을 회복하고, 10km와 하프마라톤 기록을 끌어올린 뒤 마라톤 Sub 3에 도전하는 과정을 기록합니다. 진행 상황은 훈련·레이스 기록의 REBUILD 글에서 이어집니다.
처음 읽는다면
- 러닝 데이터는 무엇을 말해주고, 무엇을 말해주지 못할까
- 가민(Garmin) 러닝 다이나믹스, 지면접촉시간과 수직진폭은 무엇을 말해줄까
- 러닝 데이터를 믿기 전에 — GCT·VO·LSS를 해석하는 기준
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