최종 업데이트: 2026-05-22

레이스 타임 예측

레이스 타임 예측은 한 거리에서 달성한 실제 기록을 토대로 다른 거리의 완주 시간을 추정하는 방법입니다. 하나의 레이스 결과를 입력하면, 확립된 두 가지 예측 모델(Riegel 또는 Cameron) 중 하나를 이용해 목표 거리의 예측 기록과 함께 1500 m부터 풀 마라톤까지 모든 표준 거리의 예측 표를 산출합니다.

Riegel 모델

가장 널리 쓰이는 식은 Riegel 공식입니다(Pete Riegel, 1981년). 레이스 시간이 거리의 1을 약간 넘는 거듭제곱에 비례한다는 경험칙입니다.

$t_2 = t_1 \cdot \left(\frac{d_2}{d_1}\right)^{e}$

양변에 로그를 취하면 선형화됩니다.

$\log t_2 = \log t_1 + e \cdot \log\!\left(\frac{d_2}{d_1}\right)$

지수 $e$ — 표준값 1.06 — 는 "거리가 두 배가 될 때마다 페이스가 조금씩 느려진다"는 경험칙을 담고 있습니다. $e = 1.06$에서는 거리를 두 배로 늘리면 페이스에 약 4.3%의 비용($2^{1.06} \approx 2.085$)이 듭니다. 지수 1.0은 "어떤 거리든 같은 페이스를 유지할 수 있다"(불가능)를 의미하고, 1.20은 훈련된 러너가 실제로 보이는 것보다 훨씬 가파른 저하를 의미합니다.

지수는 생리학 법칙이 아니라 경험적 최적 적합값이므로 이 계산기에서는 지수를 조정할 수 있습니다. 거리가 늘어도 페이스가 잘 유지되는 스피드형 러너는 1.03 쪽으로 낮추는 것이 적합하고, 지구력이 평균보다 빨리 떨어지는 경향이 있는 러너는 1.10 쪽으로 높이는 것이 적합합니다. Tanda 등의 연구는 특히 풀 마라톤에서는 1.06을 넘는 지수가 더 잘 맞는 경우가 많다고 시사합니다.

Cameron 모델

Riegel은 모든 거리에 같은 지수를 사용합니다. 반면 Cameron 공식(David Cameron, 1998년)은 400 m부터 80 km까지400 m부터 50마일까지 세계 정상급 기록에 맞춘 거리 의존 피로 함수를 사용합니다.

$t_2 = t_1 \cdot \frac{d_2}{d_1} \cdot \frac{f(d_1)}{f(d_2)}, \qquad f(x) = 13.49681 - 0.000030363\,x + \frac{835.7114}{x^{0.7905}}$

여기서 $x$는 미터 단위입니다. 피로 항이 거리에 따라 형태를 바꾸기 때문에 Cameron은 장거리 쪽에서 종종 더 현실적이며, 풀 마라톤 기록을 Riegel보다 약간 느리게 예측합니다. 두 모델을 비교하면 값이 비슷할 경우 예측이 견고하다고 볼 수 있으며, 크게 벌어질 경우 실제 기록은 대개 두 값 사이에 위치합니다.

환산 예시

두 모델은 가까운 거리에서는 거의 일치하고, 기준 레이스에서 멀어질수록 부채꼴로 벌어집니다 — 예측이 원래부터 가장 불확실한 영역입니다.

예측의 한계

• 거리 간 일관된 훈련을 전제로 합니다. 5K만 훈련한 러너는 풀 예측에 미치지 못하는 경우가 많습니다 — 장거리 지구력은 별개의 생리적 적응입니다.
• 모델은 경험적 회귀 적합입니다. Riegel 지수도 Cameron 피로 함수도 생리학에서 도출한 값이 아닙니다. 풀에 특화된 훈련을 하지 않은 러너의 실제 기록은 두 예측보다 늦는 경우가 많습니다.
• 양극단에서 신뢰도가 낮아집니다. 1500m 미만 단거리1마일 미만 단거리나 50km 초과 울트라는 다른 생리학을 따르며, 두 모델 모두 이 범위에서는 정확도가 떨어집니다.
• 코스·기후·페이스를 반영할 수 없습니다. 예측은 조건이 비슷하다고 가정합니다 — 평탄하고 빠른 10K와 기복 있고 강풍인 풀은 직접 비교 기준이 되기 어렵습니다.

활용

레이스 예측의 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

풀 마라톤 목표 설정

최근 하프 기록을 단순히 두 배로 늘려 풀 목표를 잡는 것은 지나치게 낙관적인 경우가 많습니다. 두 모델 모두 거리 증가에 따른 페이스 저하를 반영합니다 — 45분 10K의 예측 풀은 약 3:27~3:30이며, 서브 3을 달성하려면 10K 기록이 39:08 수준이어야 합니다.

페이서 그룹 선택

레이스 당일 페이서 그룹은 일정 간격(풀 3:30, 3:40, 3:50 등)으로 배치됩니다. 예측 표를 참고해 실력에 맞는 그룹을 선택하는 것이 적절합니다. Riegel과 Cameron의 예측값이 경계를 사이에 둘 때는 보수적인 그룹에서 출발하는 것이 안전합니다.

서로 다른 거리 간 기량 비교

5K 19:30과 하프 1:30을 달린 두 선수 중 누가 더 빠른지 직접 비교하기는 어렵습니다. 전 거리 예측 표는 어떤 결과든 공통 기준으로 환산해 비교할 수 있게 합니다.

트랙 종목 페이스 추정

두 모델은 짧은 거리로도 외삽할 수 있습니다. 예를 들어 5K 16:00은 1500m 약 4:28을 예측합니다.예를 들어 5K 16:00은 1마일 약 4:49를 예측합니다. 지구력이 단거리 속도로 전환되는 정도를 확인하는 데 참고할 수 있습니다.