레이스 타임 예측기

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 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 37:30 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.