About Run Analytics

Run Analytics는 한 러너가 다시 만들어지는 과정을 데이터로 기록하고 분석하는 프로젝트입니다.

부상과 체중 증가 이후 러닝을 다시 시작하면서, 훈련 과정에서 발생하는 데이터를 장기적으로 추적합니다.

측정 장비

• Garmin Forerunner 265
• Stryd Duo

주요 분석 대상은 Garmin Running Dynamics, Stryd, Running Power, Cadence, GCT, Vertical Oscillation, LSS, ILR, 좌우 Balance, HR·Pace·Power 관계, FIT·CSV 원자료 등입니다.

분석 원칙

이 블로그의 기본 원칙은 숫자를 그대로 진실로 받아들이지 않는 것입니다. 관찰된 데이터는 하나의 신호로 보고, 가능한 설명을 가설로 세운 뒤 다른 지표·반복 측정·연구자료와 함께 검토합니다.

Signal → Hypothesis → Validation → Action

Run Analytics의 모든 분석은 표본이 한 명(N=1)인 개인 데이터에 기반합니다. 여기서 나온 결론은 "나에게 일어난 변화"이지 "모든 러너에게 적용되는 법칙"은 아닙니다. 기존 연구를 인용할 때는 각 글 하단의 '참고 자료'에 실제 논문과 DOI를 명시하며, 개인 관찰과 학술 연구를 섞어서 이야기하지 않으려 합니다.

목표

장기적으로는 기초 체력과 러닝 볼륨을 회복하고, 10km와 하프마라톤 퍼포먼스를 다시 끌어올린 뒤 마라톤 Sub 3에 다시 도전하는 과정을 기록합니다.

이곳의 핵심 자산은 완성된 기록이 아니라, 한 러너가 다시 만들어지는 전 과정을 같은 방법으로 장기간 관찰한 데이터입니다.