Garmin·Stryd 러닝 데이터를 직접 측정하고 해석하는 N=1 러닝 분석 블로그https://www.runanalytics.netkohttps://www.runanalytics.net/17https://www.runanalytics.net/17지면접촉시간(GCT)은 12ms 짧아졌는데 수직진폭(VO)은 커졌다면 나쁜 신호일까? 같은 케이던스에서 두 가지 폼으로 달린 기록을 Stryd 풋패스 궤적으로 비교해 숫자 뒤의 움직임을 확인한다.Wed, 23 Sep 2026 04:11:21 GMThttps://www.runanalytics.net/16https://www.runanalytics.net/16GCT와 VO는 한 걸음의 평균값일 뿐이다. Stryd Duo의 Footpath로 러닝 중 발의 3차원 궤적을 보면 숫자 뒤에 가려진 움직임이 드러난다. 풋패스가 무엇을 보여주고 무엇을 보여주지 못하는지 정리한다.Sat, 19 Sep 2026 06:05:17 GMThttps://www.runanalytics.net/13https://www.runanalytics.net/13러닝 폼을 고칠 때 착지만 신경 쓰고 있지 않은가? 지면접촉시간(GCT)을 줄이는 열쇠는 앞발의 착지보다 뒷발이 지면을 떠나는 전환에 있을 수 있다. 앞으로 가려는 의식이 뒷발을 오래 남기는 이유를 살펴본다.Tue, 15 Sep 2026 15:24:00 GMThttps://www.runanalytics.net/12https://www.runanalytics.net/12같은 5분 39초 페이스에서 3주 만에 심박이 낮아지고 10km가 덜 힘들어졌다. 8월 14일과 9월 5일 기록을 비교해 GCT·수직진동 감소와 LSS·케이던스 증가를 REBUILD 관점에서 정리한다.Wed, 09 Sep 2026 19:44:40 GMThttps://www.runanalytics.net/11https://www.runanalytics.net/11러닝 수직진폭(Vertical Oscillation, VO)은 한 걸음 동안 몸의 무게중심이 위아래로 움직인 거리다. Garmin에서 이 값이 낮다고 항상 좋은 러닝을 뜻하지는 않는다. GCT·보폭·수직비율과 함께 봐야 같은 변화가 무엇을 의미하는지 읽을 수 있다.Sun, 06 Sep 2026 21:30:03 GMThttps://www.runanalytics.net/10https://www.runanalytics.net/10목표 3시간 10분이던 2026 교토마라톤을 FIT 원자료로 다시 봤다. 12~15km부터 파워와 보폭이 줄고 GCT가 길어진 흐름을 러닝 다이나믹스 지표로 따라가며 언제부터 무너졌는지 확인한다.Sat, 05 Sep 2026 15:56:31 GMThttps://www.runanalytics.net/9https://www.runanalytics.net/9러닝 케이던스는 180spm이 정답일까? 낮은 케이던스가 불리한 이유와, 케이던스만 높인 경우와 주법을 바꾼 경우의 GCT 기록을 문헌과 함께 비교해 적정 케이던스를 판단하는 기준을 찾는다.Thu, 03 Sep 2026 14:46:47 GMThttps://www.runanalytics.net/8https://www.runanalytics.net/8케이던스와 페이스를 같게 두고 주법만 바꾸자 지면접촉시간(GCT)이 12ms 달라졌다. 몸을 띄우는 주법과 누르는 주법을 통제해 비교한 실험 기록과 다리 강성(LSS) 변화를 정리한다.Tue, 01 Sep 2026 16:38:20 GMThttps://www.runanalytics.net/7https://www.runanalytics.net/7케이던스를 180 가까이 올리면 지면접촉시간(GCT)이 정말 줄어들까? 같은 페이스에서 케이던스만 바꾼 세 번의 세션을 Garmin·Stryd 데이터로 비교해, GCT가 거의 반응하지 않은 이유를 살펴본다.Tue, 01 Sep 2026 16:08:31 GMThttps://www.runanalytics.net/6https://www.runanalytics.net/6Garmin과 Stryd의 GCT·VO·LSS·ILR은 어떻게 만들어지고 어디까지 비교할 수 있을까? 측정값·계산값·추정값을 구분하고, 조건을 통제해 러닝 데이터를 해석하는 기준을 정리한다.Tue, 01 Sep 2026 11:09:22 GMThttps://www.runanalytics.net/5https://www.runanalytics.net/5Garmin 워치에 심박 벨트나 Stryd 발 센서를 더하면 무엇이 새로 보일까? HRM 600의 SSL·러닝 이코노미와 Stryd의 LSS·ILR, Duo의 좌우 데이터를 비교해 어떤 센서가 필요한지 정리한다.Mon, 31 Aug 2026 02:36:41 GMThttps://www.runanalytics.net/4https://www.runanalytics.net/4가민 커넥트의 지면접촉시간 267ms, 수직진폭 6.4cm는 무엇을 말해줄까? 착지부터 체공까지 한 걸음의 순서를 따라 Garmin 러닝 다이나믹스와 Stryd의 다리 강성·착지 충격 지표를 해설한다.Fri, 28 Aug 2026 11:03:30 GMThttps://www.runanalytics.net/3https://www.runanalytics.net/3예전과 같은 6분대 페이스지만 체중 88kg, 지면접촉시간 260~270ms인 지금은 다른 몸으로 달린다. 마라톤 3:09 시절과 비교해 REBUILD 프로젝트의 기준점을 남긴다.Sun, 23 Aug 2026 12:51:43 GMThttps://www.runanalytics.net/1https://www.runanalytics.net/1Garmin과 Stryd가 기록하는 케이던스·지면접촉시간·수직진동은 무엇을 알려주고 무엇을 알려주지 못할까? 숫자를 확인하는 것과 이해하는 것의 차이, 러닝 데이터를 읽는 기준을 정리한다.Sat, 22 Aug 2026 03:06:45 GMT