가민 데이터로 훈련 효율 2배 올리기: 러닝 데이터 필수 용어 총정리

 가민 데이터로 훈련 효율 2배 올리기: 러닝 데이터 필수 용어 총정리

가민 워치를 사용하고 있는데 start, stop 버튼만 사용하면서 페이스와 거리만 측정하고 있지 않으신가요? 가민을 착용하고 러닝을 마치고 나면 러닝 중 거리, 페이스, 심박수, 케이던스, 러닝 자세와 관련된 지표들을 모두 확인할 수 있는데 러닝 데이터를 활용하기 위한 필수 용어를 정리해보도록 하겠습니다.

러닝 데이터 필수 용어 총정리

러닝 데이터는 기본 지표와 러닝 자세 지표로 나눠서 알아보고 도출 되는 데이터를 통해 확인할 수 있는 vo2max와 레이스 예상까지 함께 확인해보겠습니다.

기본 지표

• 총 거리(마일리지) : 설정한 기간 내 누적 거리를 의미하며 훈련의 누적량
• 평균 페이스 : 1km 당 달리는데 소요된 시간을 나타내는 지표
• 심박수 : 훈련 강도와 신체 반응을 나타내는 핵심 지표
• 심박수에 따라 존을 설정하고 템포런, 거리주 등 훈련 방법에 맞는 효율적 러닝을 진행할 수 있습니다.

러닝 자세 지표

• 케이던스 : 분당 걸음 수를 의미하며 러닝 중 일정한 리듬을 확인할 수 있으며 170~180보가 부상 예방에 효율적
• 보행 길이(보폭) : 적절한 보행 길이는 부상을 예방하고 러닝의 효율성을 높입니다.
• 수직 진폭 & 수직 비율 : 달리는 동안 수직 움직임을 확인하는 지표로 지표가 낮을수록 에너지 낭비가 적음
• 접지 시간 : 발이 땅에 닿아 있는 시간으로 짧을수록 효율적

'달리기의 속도 = 보행 길이 x 케이던스' 입니다. 페이스를 높이려면 보행길이와 케이던스를 높여야 합니다. 가민에서는 심박수와 운동 데이터를 사용하여 vo2max를 측정하고 수치로 제공합니다. vo2max를 사용하여 5k, 10k, 하프코스, 풀코스의 예상 기록까지 제공합니다.

데이터를 활용한 효율적인 러닝 설계

지금까지 러닝 데이터 분석에 필요한 필수 용어들을 정리해봤습니다. 데이터를 활용하여 훈련을 진행한다면 효율적으로 러닝을 설계할 수 있으며 신체 능력 또한 향상됩니다. 러닝 데이터를 통해 객관적인 지표를 활용한다면 목표에 도달 할 수 있는 강력한 도구가 되어줄 것 입니다.