당신의 파워미터는 정말 정확한 건가?

Posted by 상준
2015/01/26 01:52 장비 이야기

요즘 멕시코에 출장 와서 월화수목금금금에 하루 두끼 식사만 하고 평균 9시 출근 10시까지 근무 하는 것을 반복하고 있다.

멕시코는 스페인 식민지여서 그런지 점심 식사 시간이 오후 2시에서 4시 사이이다. 그러니 퇴근 시간을 생각하고 취침 시간을 생각하면 저녁을 먹기가 애매 모호해진다. 그래도 지금은 멕시코 시간으로 일요일 아침이니 잠시 농땡이 쳐본다. ㅎㅎ


출장 오기 전에 지인분에게 파워미터 수치가 이상하다는 이야기를 들었다. 기존에 사용하던 파워탭 수치와 차이가 난다는 것이다. 또 출장 중에 이러한 오차 관련한 e-mail을 다른 분에게서 받았었다. 그런데 보통 이러한 오차를 발견하는 과정에서 다른 파워탭과의 비교를 통해서인데 비교에 사용된 파워탭은 과연 정확한 것일까? 다들 자신들이 가지고 있는 파워미터는 켈리브레이션이 되어 있다는 이야기를 한다. 그럼 한번 이렇게 물어 봐라. 어떻게 켈리브레이션을 했냐고 말이다.




위와 같은 딜레마를 해결하는 가장 확실한 방법은 20kg 정도의 무게 추(분동)로 토크 테스트를 해보는 것이 좋다고 했다. 하지만, 무게 추를 개인이 구매하기도 모호하고, 일년에 한번 쓸까 말까하는 무게 추를 구입해서 정적 토크 테스트를 하겠다는 것도 웃기는 거다. 그렇다고 캐틀벨 같은 거를 구입하는 것은 오차가 너무 커서 비추인데, 구입하더라도 20kg 이상의 모델을 사고 정밀 저울에 실제 무게를 측정하는 삽질이 필요하다.





그런데 혹시 오해하거나 모르는 분들을 위해 이야기 하면, 정적 토크 테스트 또는 토크 테스트는 왜 필요할까?


간단히 파워는 토크와 회전 각속도(케이던스)에 의해 결정된다. 생각해보면 간단하다. 파워를 측정한다는 것은 초당 싸이클리스트가 얼마나 많은 일을 하느냐를 측정하는 것이고, 자전거에서는 페달을 회전 시키는 것이 초당 하는 일(Joule 또는 에너지 / 초당 = 와트 )이기 때문이다. 현재 시장에 유통 되고 있는 파워미터의 대부분은 케이던스를 자석을 활용한 리드 스위치 방식으로 측정하거나 가속계를 활용한 방식을 사용한다. 토크의 경우에는 모두 스트레인 게이지를 사용한다.


일반적으로 케이던스의 비교적 쉽게 비교할 수 있다. 그럼 토크는 어쩌나? 정확한 토크 측정을 확보하기 위해서는 두 가지를 측정해야 한다. 바로 무게를 가하지 않았을때의 토크 측정치를 확인하는 것, 즉, 영점 조정을 해야 한다. 이건 많은 파워미터 사용자들이 라이딩 시작 전에 하는 가민에서 적용하는 켈리브레이션 작업이 이것을 하는 것이다. 두 번째, 바로 알고 있는 무게로 힘을 가할때, 실제 측정 되는 토크 수치가 어떤지를 확인하는 것이다. 필자가 알기로는 모든 파워미터 업체들은 스트레인 게이지를 적절히 배치 및 조절하여 일정하게 증가하는 토크 수치에 대하여 일정한 전압이 나오도록 만들어져 나온다.


즉, Volt(스트레인 게이지로부터 얻는 전압) = Slope x Torque(가해지는) + Zero Torque Volt(힘이 가해지지 않는 상태에서의 스트레인 게이지로부터의 측정 전압) 이다.


간단히 어렸을때 배우는 y = a * x + b 의 수식이다. 자 그럼 B를 알려면 당연히 Torque가 0 인 상태여야 겠지? 이게 바로 가민 등에서 하는 제로 켈리브레이션이다. 그럼 a는 어떻게 알아 낼까? 당연히 임의의 x 수치를 입력하면 그에 해당하는 y 값을 알 수 있을 것이다. 이게 바로 정적 토크 테스트이다. 20kg 이상의 무게 추를 페달에 걸고 가민에 나오는 토크 수치를 확인하면 된다. 20kg의 무게 추에 크랭크 암 길이를 안다면 체인링에 걸리는 토크는 계산이 가능하다. 제조사에서 일반적으로 이야기 하는 오차율 1.5~2%안이라면 믿고 쓸수 있는 상태라 할 수 있다. SRM이나 쿼크는 이를 위한 방법이 이미 많이 알려져 있다. 그럼 파워탭은 어쩌냐고? 사실 다를바 없다. 똑 같이 무게추 달고 가민의 제로 켈리브레이션 화면에서의 토크 값과 계산된 값을 비교하면 된다. 그 다음에는? 오차가 많이 난다면, 어쩔 수 없이 A/S 센터에 보내야 한다. 파워탭이나 P2M 또는 Vector 같은 파워미터는 Slope 값 변경이 안되기 때문에 어쩔 수 없이 A/S 센터로 보낼 수 밖에 없다. 혹은 재 설치를 시도 하는 것도 좋은 방법이다. 간혹 작은 설치 실수가 그런 문제를 일으키는 경우도 있기 때문이다.


적어도 이런 방법으로 거의 모든 종류의 파워미터의 파워 측정에 문제가 있는 없는지 확인이 가능해진다.

적어도 제조사가 설계한 정확도 안에서 말이다.


몇 년전 처음 막 쿼크 파워미터가 국내에 들어오려고 했을때, 그런 이야기를 했던 적이 있다. 과연 어떤 샵이 무게 추를 갖추고 그에 따른 켈리브레이션을 할까 하는 생각이 들었다. 그 이후로 약 3~4년의 시간이 흐른 듯 하다. 그런데 과연 현재 그런 것을 갖춘 샵이나 수입상이 있는지 의문이다. 이제는 꽤 많은 샵이나 수입상들이 파워미터나 그러한 것에 대해 앞서간다면서 이야기 하고 있지만, 이러한 조율이나 검증을 위한 도구나 방법을 제공하지 않는 것이 참 아이러니한 일이 아닐까 한다. 


다시 이야기하지만 개인이 이러한 무게추를 구비해야 한다는 것이 아이러니한 상황이라 생각되기 때문이다. 1년에 한번 쓸까 말까 한 것을 위해 20kg 짜리 짐을 구입하는 것이 말이다. 하지만 수입상이나 판매처라면 이야기가 전혀 다르지 않을까?

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Big data

Posted by 상준
2015/01/22 23:47 훈련 이야기

출장 중이라 업데이트를 잘 못하고 있습니다. 아침 식후 커피 땡 하면서 그래도 그냥 막 생각 나는 것을 한번 적어 보겠습니다.



하고 싶은 이야기는 바로 빅 데이터입니다.

흔히 IT기사에서 볼 수 있는 단어죠. 기존 대비 훨씬 많은 데이터를 수집하고 그 속에서 유용한 정보를 추출한다는 것입니다.
어떻게 보면 빅 데이터는 단순히 많은 데이터를 모으는 것 만이 아니라 그렇게 모여진 데이타 속에서 의미 있는 정보를 추출하는 기술에 핵심이 있는게 아닐까 하는 생각이 듭니다
불규칙하게 나열된 많은 데이터 속에서 어떤 규칙을 찾아서 의미를 부여하는 것은 흔히 이야기하는 거시적 안목 또는 나무만을 보는 것이 아니라 멀리서 숲의 형태를 보는 것이 필요하다는 이야기 일지도 보르겠습니다.

그렇게 되아 많은 사람들이 빅데이터를 외치며 무언가 하고 있지만 정말 경쟁력을 갖춘 이들은 바로 그 빅 데이터를 분석하는 데이터 분석가들이 아닐까 합니다.
이런 트렌드를 보면 생각 나는 것이 훈련에도 비슷한 것이 있지 않나 합니다. 근몇 년 사이 많은 이들이 파워미터를 구입하고 많은 데이터를 수집해왔습니다. 문제는 그렇게 모인 데이터에서 의미 있는 데이터를 추출해 내는 것이 아닐까 합니다. 더불어 단순히 파워미터의 watt 수치에만 전념하는 것이 아니라 훈련이란 전체적인 관점에서 바라 보아야 하는 것이 아닐까 합니다. Watt는 많은 의미를 가질 수 있는 수치이긴 하지만 수 많은 훈련 요소 중에 하나일 뿐입니다. 그 외에 고려해야할 요소는 많습니다.

빅 데이터를 위해 모아야 할 데이터를 파워로 한정하지 마세요. 그날 그날의 느낌, 날씨, 기타 환경 등등 모든 것이 중요한 데이터 분석의 초석이 될 수 있습니다.

그리고 작은 세심한 차이가 쌓여 큰 변화가 일어 나는 것은 사실이지만, 그 작은 세심한 변화가 큰 그림에서 중구난방의 것이라면 그 세심함의 의미는 무척 퇴색하게 퇴색하게 될 것입니다. 그럼 훈련에서 큰 그림이 무엇인지 한반 잘 생각해 보세요. 그게 무엇일지 말이죠.

아마 이렇게 이야기하면 그냥 대답이 PMC에서 멈춘다면, 시야를 더 넓혀 보시라고 말씀 드리고 싶네요.



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혁신적인 연구 결과 다시 보기

Posted by 상준
2015/01/17 01:46 훈련 이야기

요 근래 페이스북 타임라인에 Ketone 에너지 드링크에 대한 것을 소개하는 국내 블로그가 눈에 띄었다. 그걸 보고 본인도 우와 하는 생각이 들어 검색을 했었고, 지금도 하고 있다.

사실 검색을 시작한 이유가 정확한 출처와 그 본 내용에 대해서 읽어 보고 싶어서였다.(논문 내용, 돈을 마구 쓰기는 싫으니 적어도 요약본만이라도...)

http://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.581361






이 링크는 온라인 상에서 유명한 피기님이 올리신 블로그 글에 있던 논문의 요약 링크이다.

물론 실험은 유명 학술지에 실린 듯 하고(사실 이 분야에서 어떤 학술지가 유명 학술지인지는 잘 모르겠다. 전공자가 아니다 보니...) 그러니 기본적인 내용은 검증이 되었을 것이다. 그런데 조금 이상한 부분은 실험 결과를 보고 그대로 신뢰하기에는 조금 의심적은 부분이 있다는 생각이 들었다.

물론 본인은 전공자도 아니고 전문가도 아니다. 그러니 나의 생각이 틀렸을 수도 있다. 문제는 실험 방법인데, 일반적으로 영양학에 관련된 실험은 플라시보 효과로 인한 실험 결과의 오류를 막기 위해 blind 테스트 방법을 사용한다. 더 많이 사용되는 것은 더블 블라인드 테스트 방법이다.(정확하게 어떻게 하는 건지는 안 찾아 봤다. 하지만, 일반적으로 많이 쓰이는 용어이긴 헀었다. 많은 논문에서 봤었으니까 말이다.)

그런데 이 논문에 사용된 테스트에서는 실험 비교군이 없다. 그러다 보니 플라시보 효과에 대한 개입 여부도 생각할 수 있게 된다. 다른 유사 논문을 더 찾아 봐야 하겠지만, 아마 블라인드 테스트 방법을 사용한 것이 있을 것이라고 생각한다. 없다면 앞으로 나올 것이라고 예상해 본다. 실험 결과에 상관없이 말이다. 지금도 관련 논문을 찾아 보고 있는 중이다. 혹시 update할 사항이 있다면 업데이트 해보도록 하겠다.

하지만 한 가지 언급하고 싶은 것은 논문을 볼때, 그 실험 방법에 대한 것을 유심히 읽어 보고 따져 볼 필요가 있다. 그 실험 결과를 이해하고 납득하기 위해서는 말이다. 결과만을 보고 "와우"를 외치기 전에 검토는 필요하다.

개인적으로는 이미 와우를 외쳤었지만, 일단 잠시 보류해 본다.



P.S. 아래의 링크가 해외 기사 원문으로 보인다.

http://sport.mpelembe.net/home/ketone-based-sports-drink-promises-edge-for-athletes


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