효과적인 훈련 구역의 과학을 밝혀내다

스포츠에서 최고의 성과를 달성하는 것은 단순히 열심히 일하고, 헌신하고, 효율적인 기술을 사용하는 것만이 아닙니다. 신체의 에너지 시스템과 대사 경로를 마스터하는 것도 중요합니다. 이러한 복잡한 과정을 이해함으로써 운동 선수와 코치는 훈련 체계를 최적화하고 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 필수 개념을 명확히 설명하고 훈련 계획과 구역 설계에 어떤 영향을 미치는지 설명합니다.

이전 글인 "수영 훈련 구역: 강도 처방 발전 - 더 나은 도구의 필요성"에서 개인화된 강도 처방의 중요성을 강조했습니다. AI와 같은 새로운 기술은 큰 잠재력을 제공하지만 스포츠 훈련의 모든 문제를 스스로 해결할 수는 없습니다. 단순히 AI에 과학 논문과 데이터를 제공하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI는 아직 모든 미묘한 스포츠 이론을 효과적으로 평가하고 통합할 수 없습니다. 따라서 AI가 보다 정확하고 효과적인 훈련 전략을 구축할 수 있는 견고한 기반을 제공하기 위해 훈련 구역과 같은 개념적 모델을 먼저 개선하는 것이 중요합니다.

훈련 구역 개정의 필요성

훈련 구역은 운동 훈련을 안내하고 최적화하도록 설계된 특정 범위의 운동 강도입니다. 심박수(HR), 젖산 농도, 지각된 노력, VO2 최대치 백분율과 같은 생리적 지표로 정의되는 각 구역은 특정 생리적 적응을 목표로 하며 다양한 수준의 노력에 해당합니다. 이러한 구역은 운동 생리학 연구를 기반으로 하며 신체가 다양한 운동 강도에 어떻게 반응하는지 강조합니다. 시간이 지남에 따라 훈련 구역의 개념은 스포츠 과학, 의학 및 코칭의 영향을 받아 발전했습니다. 젖산 역치, VO2 최대치, 심박수 변동성과 같은 주요 생리적 지표는 이러한 구역을 정의하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이는 다양한 운동 강도에서 뚜렷한 생리적 반응과 적응을 이끌어내기 때문입니다.

훈련 구역은 효과적인 훈련 프로그램을 구성하고 평가하는 데 기본이 되지만 많은 기존 시스템은 수영 선수의 고유한 요구 사항을 충족하지 못합니다. 일반적인 훈련 구역, 특히 5개 이하의 구역이나 심박수 데이터만을 기반으로 하는 구역은 종종 최적의 성능 향상에 필요한 정밀성이 부족합니다. 훈련 구역은 여러 가지 이유로 중요합니다.

• 특정성: 운동선수가 특정 에너지 시스템과 근육 섬유를 타겟팅하여 더 효과적인 훈련 적응을 이룰 수 있습니다.

• 최적화: 적절한 강도로 훈련하면 운동선수가 성과를 최적화하고 과도한 훈련이나 부족한 훈련을 피하는 데 도움이 됩니다.

• 모니터링: 훈련 구역은 운동선수가 목표를 달성하기 위해 적절한 수준에서 훈련하도록 보장하여 훈련 강도를 모니터링하고 조정하기 위한 프레임워크를 제공합니다.

• 회복: 부상을 예방하고 장기적인 운동 능력을 향상시키는 데 중요한 회복 세션을 계획하는 데 도움이 됩니다.

• 개별화: 훈련 구역은 운동선수의 고유한 생리적 반응에 따라 개별 운동선수에 맞게 조정할 수 있으므로 훈련이 더 개인화되고 효과적입니다.

포괄적인 훈련 구역 시스템은 다음과 같은 방식으로 스포츠 훈련을 위한 AI 도구의 개발 및 구현을 크게 향상시킬 수 있습니다.

• 데이터 기반 통찰력: AI 도구는 훈련 세션에서 방대한 양의 데이터를 분석하여 운동선수가 다양한 훈련 구역에 어떻게 반응하는지에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 최적의 성과를 위한 훈련 프로그램을 미세 조정할 수 있습니다.

• 개인화: AI는 포괄적인 훈련 구역 시스템의 데이터를 사용하여 개별 운동선수의 고유한 생리적 반응에 맞는 개인화된 훈련 계획을 만들 수 있습니다.

• 모니터링 및 피드백: AI 도구는 훈련 강도와 양을 지속적으로 모니터링하여 운동선수와 코치에게 실시간 피드백을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 운동선수는 적절한 강도로 훈련하고 필요한 조정을 할 수 있습니다.

• 부상 예방: AI 도구는 훈련 부하 및 회복에 대한 데이터를 분석하여 과도한 훈련과 부상으로 이어질 수 있는 패턴을 식별하여 훈련 프로그램을 사전에 조정할 수 있습니다.

• 성능 최적화: AI는 포괄적인 트레이닝 존 시스템의 데이터를 사용하여 특정 목표를 달성하기 위해 다양한 트레이닝 존 간의 균형을 최적화하는 것을 포함하여 성능을 개선하기 위한 가장 효과적인 트레이닝 전략을 식별할 수 있습니다.

• 적응성: AI 도구는 운동선수의 상태나 성능의 변화에 빠르게 적응하여 트레이닝 프로그램을 동적으로 조정하여 트레이닝이 효과적이고 관련성 있게 유지되도록 할 수 있습니다.

트레이닝 존 시스템을 수정하고 확장함으로써 AI 도구를 활용하여 운동 성능을 향상시키고 장기적인 발전을 촉진하는 보다 정확하고 개별화되고 효과적인 트레이닝 프로그램을 만들 수 있습니다.

트레이닝 존 기초

효과적인 스포츠 트레이닝 및 피트니스 프로그램을 개발하려면 에너지 시스템의 상호 작용을 이해하는 것이 중요합니다. 전통적으로 근육의 주요 에너지 통화인 ATP의 재합성은 ATP-PCr 시스템, 무산소 당분해 및 호기성 시스템의 세 가지 통합 시스템에 기인합니다. 그러나 최근 연구에서는 운동 중 이러한 시스템의 복잡성과 중복을 강조하여 이러한 단순화된 관점에 도전합니다.

ATP-PCr 시스템은 단시간 고강도 운동에 즉각적인 에너지를 제공하지만 빠르게 고갈됩니다. 운동이 계속되면 무산소 당분해가 ATP의 주요 공급원이 되어 젖산이 축적됩니다. 유산소 시스템이 장기간 운동 중에만 관련성이 생긴다는 구식 관념과는 달리, 유산소 시스템은 이전에 생각했던 것보다 훨씬 일찍, 그리고 훨씬 더 많이 에너지 생산에 기여하기 시작합니다. 유산소 시스템의 이러한 조기 참여는 고강도 운동을 지속하고 피로를 지연시키는 데 도움이 됩니다.

Swanwick과 Matthews(2018)와 Gastin(2001)의 연구에 따르면 모든 신체 활동은 운동의 강도와 지속 시간에 따라 다양한 정도로 각 에너지 시스템을 활성화합니다. 이러한 상호 작용은 ATP의 지속적인 공급을 보장하고 성능을 최적화하기 위해 모든 에너지 시스템을 훈련하는 것의 중요성을 강조합니다. 예를 들어, 60~120초 동안 지속되는 고강도 운동 중에는 무산소 및 호기성 경로가 모두 상당히 관여하여 전통적인 무산소 활동에서도 최대 산소 흡수량(VO2max)을 달성할 수 있음을 보여줍니다.

에너지 시스템의 역동적인 상호 작용을 인정함으로써 코치와 선수는 특정 대사 경로를 타겟으로 하는 훈련 프로그램을 설계하여 보다 효과적인 적응과 향상된 성과로 이어질 수 있습니다. 이러한 포괄적인 이해는 에너지 기여를 지나치게 단순화하고 경쟁 훈련에 필요한 특이성이 부족한 기존 5존 심박수 모델의 한계를 강조합니다. 자세한 다중 존 시스템과 같은 보다 미묘한 접근 방식을 채택하면 다양한 스포츠의 고유한 에너지 수요를 더 잘 해결하고 운동 개발을 최적화할 수 있습니다.

Swanwick & Matthews(2018)의 데이터를 기반으로 한 총 에너지 공급에 대한 각 에너지 시스템의 백분율 기여도.

기존 훈련 구역을 사용하지 않는 이유는?

기존 훈련 구역 시스템은 종종 종합 훈련에 필요한 특이성과 적응성이 부족합니다. 대부분은 일반적인 체력을 염두에 두고 설계되었으며 특정 스포츠 훈련의 뚜렷한 생리적 요구 사항을 고려하지 않습니다. 일반적인 구역은 부적절한 훈련 자극, 낭비되는 노력, 부상 위험 증가로 이어질 수 있으며 개인화된 스포츠 훈련을 위한 AI 도구의 개발 및 구현을 지원하기에 적합하지 않습니다.

5구역 또는 그 이하의 훈련 시스템의 단점:

• 강도의 주요 사용: 대부분의 훈련 구역 시스템, 특히 심박수만 참조하는 시스템은 지속 시간, 휴식, 훈련 방법 및 밀도와 같은 다른 중요한 변수를 고려하지 않습니다. 이러한 변수는 운동을 효과적으로 처방하는 데 필수적입니다. 이러한 변수 중 하나라도 변경되거나 누락되면 훈련 부하 효과가 알려지지 않습니다. 포괄적인 시스템은 이러한 변수를 통합하여 보다 완전하고 효과적인 훈련 요법을 제공합니다.

• 훈련 적응의 제한적인 특이성: 단순화된 시스템은 다양한 근섬유 유형과 대사 경로를 효과적으로 타겟팅하는 데 필요한 특이성을 제공하지 못할 수 있습니다. 9존 모델과 같은 종합 시스템은 특정 에너지 시스템과 근섬유를 타겟팅하여 보다 정확한 훈련 적응을 가능하게 합니다.

• 유산소 및 무산소 능력의 부적절한 개발: 단순화된 시스템은 유산소 및 무산소 능력을 모두 적절하게 개발하지 못할 수 있습니다. 종합 시스템은 유산소 및 무산소 에너지 시스템 모두에 대한 타겟팅된 훈련을 제공하여 운동선수의 특정 요구 사항을 더 잘 해결할 수 있습니다.

• 성능 최적화 능력 감소: 종합 시스템은 훈련 강도와 양을 보다 정확하게 제어할 수 있어 성능을 더 잘 최적화할 수 있습니다. 단순화된 시스템은 최고의 성능을 위해 훈련을 미세 조정하는 데 필요한 세부성이 부족할 수 있습니다.

• 과잉 훈련 또는 과소 훈련 가능성: 종합 시스템의 세부적인 구조가 없으면 운동선수는 과다 훈련 또는 과소 훈련의 위험이 더 높을 수 있습니다. 세부적인 시스템은 회복 및 강도에 대한 명확한 지침을 제공하여 훈련 오류의 위험을 줄입니다.

• 상세한 모니터링 및 피드백 부족: 단순화된 시스템은 진행 상황을 추적하고 필요한 조정을 하는 데 필요한 세부적인 모니터링 및 피드백을 제공하지 못할 수 있습니다. 포괄적인 시스템은 훈련 효과를 평가하기 위한 보다 정확한 지표를 제공합니다.

• 개인적 차이에 대처할 수 없음: 운동선수는 훈련에 대한 고유한 생리적 반응을 보입니다. 포괄적인 시스템은 더 광범위한 훈련 강도와 회복 프로토콜을 제공하여 개인 차이를 더 잘 수용할 수 있습니다.

• 특정 적응에 대한 놓친 기회: 포괄적인 시스템은 젖산 역치 개선, VO2max 향상 및 무산소성 파워 개발과 같은 특정 적응을 목표로 할 수 있습니다. 단순화된 시스템은 더 광범위한 분류로 인해 이러한 특정 적응을 놓칠 수 있습니다.

• 훈련 설계의 유연성 감소: 단순화된 시스템은 다양한 수영 이벤트의 다양한 요구 사항과 개별 운동선수의 요구 사항을 해결하는 훈련 프로그램을 설계하는 데 있어 유연성을 제한할 수 있습니다. 포괄적인 시스템은 훈련 프로그램을 맞춤화하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 Wise Racer는 에너지 시스템과 대사 경로에 대한 보다 심층적인 이해를 통합하는 포괄적인 훈련 구역 시스템을 개발했습니다. 기존 훈련 구역을 개정하여 코치, 운동선수 및 피트니스 애호가에게 보다 정확하고 개별화된 훈련 지원을 제공하고자 합니다. 수영 성과를 좌우하는 주요 대사 경로와 이를 타깃팅된 훈련을 통해 최적화하는 방법을 자세히 살펴보는 다음 기사를 기대하세요.

요약

신체의 에너지 시스템과 대사 경로를 이해하고 숙달하는 것은 운동 성과를 최적화하는 데 매우 중요합니다. 기존 훈련 구역은 기초적이지만 종종 스포츠 훈련에 필요한 구체성이 부족합니다. 이러한 구역을 개정하여 보다 정확한 마커를 포함하면 보다 타깃팅되고 효과적인 훈련이 가능합니다. 훈련에 AI를 통합하면 개인화된 계획과 실시간 피드백을 포함하여 상당한 이점을 제공하지만 잘 정의된 훈련 모델에 의존합니다. 에너지 시스템의 복잡성을 인식하면 포괄적인 훈련 접근 방식의 필요성이 강조됩니다. 단순화된 시스템은 최적이 아닌 결과를 초래할 수 있으며, 이는 Wise Racer가 개발한 것과 같이 개인의 성과를 향상시키고 훈련 관련 위험을 줄이는 것을 목표로 하는 보다 미묘하고 세부적인 훈련 구역 시스템의 장점을 강조합니다.

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