AeroPacer의 바이크 구간 시간은 얼마나 정확할까요? 실제 라이딩 파워 파일 64개 리플레이 검증

AeroPacer의 완주 시간은 물리로 계산합니다. 과거 기록을 잔뜩 모아 통계식에 끼워 맞추는 방식이 아니에요. 장점은 처음 보는 코스도 첫날부터 계산할 수 있다는 것이고, 단점은 그게 정말 정확하다는 걸 제가 증명해야 한다는 점입니다.

검증 방법

방법은 "리플레이"라고 부르는데, 개념은 단순해요. 선수가 레이스 당일 실제로 낸 파워 기록을 구간별로 엔진에 다시 넣고, 커브에서 감속하는 부분을 더합니다. 기상 관측소 데이터가 있는 회차는 그날의 시간대별 풍향과 풍속도 넣었어요(64개 중 37개. 나머지 27개는 근처에 충분히 가까운 기상 관측소가 없어서 바람이 없는 것으로 계산했습니다). 그렇게 "이렇게 탔다면 얼마나 걸려야 하는지"를 엔진이 계산하게 하고, 마지막으로 사이클링 컴퓨터에 기록된 실제 이동 시간과 비교합니다.

무엇을 재는 검증인지 먼저 분명히 해 둘게요. 엔진이 받는 건 선수가 그날 "실제로" 낸 파워입니다. 그러니 여기서 검증하는 건, 몇 와트를 냈는지 알 때 바이크 구간 시간을 정확히 계산할 수 있느냐는 것이에요. 레이스 전에 플랜을 짤 때는 파워가 목표값이고 날씨는 예보입니다. 레이스 당일 목표 파워를 실제로 낼 수 있는지, 예보가 맞는지에 따라 오차가 더 붙어요. 그 부분의 검증은 레이스 후 올라오는 파일이 충분히 쌓여야 할 수 있고, 그때 따로 공개하겠습니다.

여기서 가장 중요한 건 CdA(항력 면적, 공기를 밀어내기가 얼마나 힘든지를 나타내는 값)예요. 어떤 레이스의 파일로 CdA를 역산하고 그 CdA로 같은 레이스를 예측하면 답을 미리 보고 푸는 셈입니다. 그래서 각 레이스에 쓰는 CdA는 반드시 그 선수의 "다른 레이스"에서 나온 값으로 하고, 최근 레이스일수록 가중치를 높여 중간값을 씁니다. 해당 레이스 자체의 데이터는 전혀 쓰지 않아요.

표본

• 9명(저 포함), 모두 같은 코칭 팀 소속입니다. 2019년부터 2026년까지, 파일은 모두 75개예요.
• 체중은 모두 실측값을 썼고, 바이크 종류도 나눠서 처리했어요(트라이애슬론/TT 바이크와 로드 바이크는 CdA 기준값을 각각 따로 만들었습니다).
• 문제가 분명한 파일은 먼저 뺐습니다. 파워가 없는 파일 2개, 기압계 고장 4개, 중복 업로드 1개, 터널 구간에서 GPS가 튄 파일 3개, 180 km 코스에서 73 km 지점에 기록이 끊긴 파일 1개입니다. 이 파일들에서 나온 CdA는 기준값 계산에 그대로 쓰고, 레이스 전체 시간만 통계에서 뺐습니다.

이렇게 빼고 나면 평가할 수 있는 건 64개이고, 15개 국가와 지역에 걸쳐 있습니다. 레이스 61회에, 레이스에 가까운 거리로 탄 훈련 라이딩 3회(93, 122, 132 km)를 더한 숫자예요. 여기서 오차가 ±7%를 넘은 특이 사례 3개를 더 뺐어요. 2025년 상하이 충밍 70.3의 +8.7%, 2025년 70.3 세계선수권(Marbella)의 +7.4%, 2023년 Port Macquarie의 −8.0%입니다. 분명히 해 둘 점은, 이 3개는 "결과를 보고 나서" 뺀 것이라 위에서 데이터 품질만 보고 제외한 파일 11개와는 성격이 다르다는 겁니다. 아래 결과는 두 가지를 모두 적었습니다. 64개 전체, 그리고 이 3개를 뺀 61개입니다. 사이트의 다른 곳에서 인용하는 건 하나도 빼지 않은 64개예요.

결과

먼저 "중앙값"부터 설명할게요. 전체 오차를 작은 것부터 순서대로 늘어놓았을 때 딱 가운데에 오는 값이 중앙값이에요. 몇몇 극단적인 결과에 쉽게 끌려가는 평균값보다 덜 흔들립니다.

사이트에서 인용하는 건 왼쪽 열입니다. 중앙값 2.1%, 86%가 ±5% 이내이고, 하나도 빼지 않은 숫자예요. 시간으로 바꾸면 풀 디스턴스에서 약 8분 차이입니다.

마지막 줄의 +0.3%는 0에 가깝지만, 엔진이 "전체적으로 보수적"이라는 뜻은 아닙니다. 나눠 보면 평탄한 코스(1 km당 획득 고도 3 m 미만, 18회)는 평균 2.2% 느리게 계산됐고, 18회 중 15회가 느리게 나왔어요. 오르내림이 많은 코스는 오히려 약간 빠르게 나와서, 양쪽이 마침 상쇄된 겁니다. 평지에서 느리게 나오는 원인 중 하나로 생각할 수 있는 건, 레이스 중에는 앞뒤에 사람이 있어서 혼자 탈 때보다 공기 저항이 조금 작은데 엔진이 이 점을 계산에 넣지 않는다는 점입니다.

표의 CdA를 쓰면 얼마나 차이 날까

같은 리플레이에서 CdA만 표의 값(트라이애슬론 바이크의 일반적인 값을 체중에 맞춰 환산)으로 바꾸면, 64개의 오차 중앙값은 2.6%가 되고 ±5% 이내는 81%로 줄며, 가장 큰 오차는 11.2%입니다. 차이가 크지 않은 건 대부분의 사람이 원래 CdA가 일반적인 값에서 멀지 않기 때문이에요. 하지만 CdA가 특별히 좋거나 나쁜 사람은 표의 값으로는 처음부터 끝까지 계속 틀립니다. 자기 파일로 역산해야 하는 이유가 여기에 있어요.

오차 분포

예측과 실제의 차이

오차의 원인

1. 체중. 재미있게도 어림잡은 체중을 넣으면 중앙값이 오히려 더 좋아 보입니다. 체중이 틀리면 CdA 추정값이 반대 방향으로 치우쳐서 오차를 덮어 버리기 때문이에요. 실측 체중으로 바꾸고 나서야 장비와 시기가 제각각인 문제가 드러났습니다. 대시보드에서 실제 체중을 입력하라고 하는 이유도 여기에 있어요.
2. 장비 변경. 한 선수의 추정 CdA는 2022년에 0.22~0.23이었고 2026년에는 0.175까지 내려갔습니다. 그런데 깔끔하게 한 방향으로 내려간 게 아니라, 2024년 한 해만 봐도 0.194에서 0.237까지 오르내렸어요. 전체 기록의 중간값으로는 이렇게 움직이는 목표를 따라잡을 수 없습니다. "다른 레이스로 CdA를 추정하는" 방식이라면 반드시 치러야 하는 대가예요.
3. 먼 기상 관측소. Port Macquarie 근처에는 기상 관측소가 없었고, 그날은 강풍까지 불었어요. 그 결과 같은 레이스에 나간 두 선수가 한 명은 −8.0%(위에서 뺀 바로 그 파일), 다른 한 명은 −4.1%였습니다.
4. 평지 장거리 코스에서 기압계가 부풀리는 획득 고도. 이건 엔진이 아니라 코스 데이터 자체의 문제예요. 코스 라이브러리는 공식 루트를 기준으로 삼고 여러 출처를 교차 확인해서 해결합니다.

검증에 쓴 대회

아래 표는 특이 사례 3개를 뺀 61개이고, "대회 + 연도" 조합 46개에서 나왔어요(특이 사례 3개의 값은 위에 있습니다). 같은 대회에 파일이 여러 개인 건 선수가 다르다는 뜻입니다. 오차는 파일마다 예측값을 실제값과 비교한 것이에요(+는 예측이 더 느렸다는 뜻). "훈련 라이딩" 세 건은 레이스에 가까운 거리로 탄 훈련이고(93, 122, 132 km, 표에는 평균을 적었습니다), 2026년 표본 수를 채우려고 넣었습니다.

이 결과가 말해 주는 것

일반 선수에게 이 숫자의 의미는 이렇습니다. 레이스 당일 플랜의 파워를 실제로 냈다면, 바이크 구간 시간은 대개 예측값의 ±5% 안에 들어옵니다. 실제 레이스에서는 오차가 두 가지 더 붙어요. 목표 파워를 낼 수 있는지, 그리고 일기예보가 맞는지입니다. 레이스가 끝난 뒤 실제로 탄 파일을 올리면, 레이스 후 리포트가 차이를 파워, CdA, 정지 시간 등 몇 부분으로 나눠 어디서 차이가 났는지 보여 줍니다. 내 CdA도 점점 정확해지고요.

신뢰성에 대해

• 이 글의 모든 숫자는 백테스트 결과표에서 직접 계산한 것이고, 그래프도 같은 데이터로 그렸습니다. 표의 CdA로 낸 숫자는 같은 프로그램에서 CdA 출처만 바꿔 다시 돌린 결과예요.
• 데이터 품질로 뺀 파일에는 같은 규칙을 일관되게 적용했습니다. 예를 들어 기압계 노이즈가 기준을 넘으면 빼는데, 오차가 정상인 파일도 똑같이 빠졌어요. 다만 몇몇 규칙은 처음 돌렸을 때 터무니없는 결과가 나온 뒤에 추가한 것입니다. 결과를 보고 나서 뺀 특이 사례는 그 3개뿐이고, 값은 모두 위에 적어 두었습니다. 사이트의 다른 곳에서는 이것들을 빼지 않은 64개를 씁니다.
• 전역 파라미터 두 개는 같은 파일 묶음으로 조정했습니다. 커브 감속 배율(Hamburg 파일로 보정했고, Hamburg도 표본에 들어 있습니다), 그리고 CdA를 추정할 때 최근 회차와 예전 회차에 주는 가중치입니다.
• 표본은 9명이고 모두 같은 코칭 팀 소속이며, 그중 3명이 전체의 절반 이상을 차지합니다. 코스는 아시아, 유럽, 북미, 오세아니아, 중동에 걸쳐 있습니다. 무작위 표본이 아니므로, 다른 사람들과 다른 코스로 하면 숫자가 달라질 수 있어요.
• 백테스트 스크립트와 결과표는 프로젝트 안에 보관하고, 엔진을 업그레이드할 때마다 다시 돌립니다. 숫자가 바뀌면 바뀐 이유와 함께 이 글에 반영할게요.