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🏅 마라톤 기록 예측기

이 예측기는 Peter Riegel이 1981년 American Scientist에 발표한 지구력 공식 T2 = T1 × (D2/D1)^1.06을 이용해, 최근 대회 기록 하나로 다른 거리의 기록을 추정합니다. 5K, 10K, 하프 마라톤, 마라톤 가운데 하나의 기록을 입력하면 나머지 세 거리의 기록을 예측합니다. 예측은 각 거리에 걸맞은 동등한 훈련을 전제로 하며, 이것이 이 공식의 가장 큰 한계입니다.

최종 검토일: 2026-07-07
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예상 기록 이해하기

아래 표는 네 가지 예시 대회 기록에서 나온 Riegel 예측값을 보여 줍니다. 거리 차이가 작은 예측(10K에서 하프 마라톤)이 큰 폭의 예측(5K에서 마라톤)보다 대체로 더 신뢰할 만합니다.

기준 대회예상 5K예상 10K예상 하프예상 마라톤
10K 50:0023:591:50:193:50:01
10K 60:0028:472:12:234:36:01
하프 마라톤 2:00:0026:0554:234:10:12
5K 25:0052:071:55:003:59:47
  • 이 공식은 두 거리에 대한 동등한 훈련을 가정합니다. 5K 기록은 속도를 보여 주지만 마라톤은 꾸준한 훈련량으로 쌓은 지구력을 추가로 요구합니다. 그 지구력이 없다면 긴 거리 방향의 예측은 낙관적입니다.
  • Vickers & Vertosick(2016)은 1.06 지수가 대다수 일반 러너의 마라톤 기록을 과소평가한다는 점을 확인했습니다. 많은 코치는 Riegel의 마라톤 예측을 최상의 시나리오로 취급합니다.
  • 코스 고저, 날씨, 고도, 대회 당일의 운영은 각각 마라톤 거리에서 실제 기록을 몇 분씩 바꿀 수 있습니다.
  • 오래된 개인 최고 기록보다 최근 대회 기록에서 나온 예측이 더 의미 있습니다. 현재의 체력을 반영하기 때문입니다.
  • 어떤 공식도 경기 결과를 보장하지 않으며, 짧은 거리 능력이 같은 러너들 사이에서도 개인차는 큽니다.

대회 기록 예측기란 무엇입니까?

대회 기록 예측기는 한 거리에서 낸 기록을 바탕으로 다른 거리에서 낼 수 있는 완주 기록을 추정합니다. 그 바탕이 되는 관찰은 엔지니어 Peter Riegel이 1981년 American Scientist 논문에서 정식화한 것으로, 경기 거리가 늘어날수록 평균 속도가 예측 가능한 방식으로 떨어진다는 사실입니다. 기록과 거리를 로그 축에 그리면 폭넓은 달리기 거리 구간에서 기울기가 약 1.06인 거의 직선이 나타납니다.

지수 1.06은 경기 거리가 두 배가 될 때 시간이 정확히 2배가 아니라 약 2.085배가 된다는 뜻입니다. 추가되는 4~5%는 거리가 길어질수록 유지 가능한 페이스가 느려지는 현상을 반영합니다. Riegel은 이 '피로 계수'가 약 3.5분에서 230분에 이르는 기록 구간에서 남녀 달리기 기록과 잘 맞는다는 것을 확인했습니다.

예측은 공식의 가정 안에서만 정직합니다. 이 공식은 러너가 두 거리 모두에 대해 동등하게 훈련하고 준비되어 있다고 가정합니다. 그러나 실제로는 빠른 5K 기록이 마라톤에 필요한 지구력 기반을 보장하지 않습니다. 일반 러너를 대상으로 한 연구(Vickers & Vertosick, 2016)에 따르면 표준 Riegel 지수는 일반적인 비엘리트 러너의 마라톤 기록을 흔히 몇 분 이상 과소평가하는 경향이 있으며, 훈련량을 함께 고려하면 예측이 개선되었습니다.

마라톤 기록 예측기 사용 방법

  1. 최근 대회의 거리를 선택하십시오. 5 km, 10 km, 하프 마라톤, 마라톤 가운데 고를 수 있습니다. 최근에 전력으로 뛴 대회 기록일수록 의미 있는 입력이 됩니다.
  2. 완주 기록을 분:초 형식(예: 50:00) 또는 시:분:초 형식(예: 1:45:30)으로 입력하십시오.
  3. 나머지 세 거리의 예상 기록을 확인하십시오. 계산기는 입력한 거리와 다른 거리만 예측해 보여 줍니다.
  4. 짧은 대회 기록에서 나온 마라톤 예측은 마라톤 전용 훈련을 모두 마쳤다고 가정한 낙관적 시나리오로 보시기 바랍니다.

예측에 사용되는 공식

T2 = T1 × (D2 ÷ D1)^1.06

Riegel 공식은 거리 D1에서의 알려진 기록 T1을 지수 1.06의 거듭제곱 법칙으로 확장해 거리 D2에서의 예상 기록 T2를 구합니다. 이 지수는 거리가 늘어날 때 평균 페이스가 얼마나 느려지는지를 담고 있습니다.

계산 예시: 10K 기록 50:00은 마라톤 50:00 × (42.195/10)^1.06 ≈ 3:50:01, 하프 마라톤 약 1:50:19, 5K 약 23:59를 예측합니다. 거리 비율이 4.22인데도 마라톤 예측이 10K 기록의 4배를 넘는 점에 유의하십시오. 지수가 지구력 부담을 더하기 때문입니다.

이 공식은 대칭적이어서 거리를 늘리는 방향뿐 아니라 줄이는 방향으로도 예측합니다. 다만 마라톤 기록에서 5K를 예측하는 경우에는 반대 방향의 단서가 붙습니다. 짧은 거리 경기에 필요한 속도를 갖추고 있다고 가정하는데, 주행거리가 많은 마라토너가 그 속도를 항상 유지하고 있는 것은 아니기 때문입니다.

흔한 실수

  • 5K 기록으로 마라톤을 예측하고 그 결과를 약속처럼 받아들이는 것. 이 도약은 5K로는 증명할 수 없는 마라톤 지구력을 전제로 합니다.
  • 최근 대회 대신 오래된 개인 최고 기록을 사용하는 것. 예측이 현재가 아니라 과거의 체력을 반영하게 됩니다.
  • 전력으로 뛴 대회 기록이 아니라 훈련 주행 기록을 입력하는 것. 모든 예측이 느린 쪽으로 치우칩니다.
  • 조건을 무시하는 것. 평지에서 열린 서늘한 대회와 언덕이 많거나 더운 대회 사이에서는 예측이 잘 전이되지 않습니다.
  • 여유 없이 예상 기록에 정확히 맞춰 경기 페이스를 설정하는 것. 긴 거리에서 이 공식이 낙관적이라는 알려진 특성에 대비할 여지가 없어집니다.

자주 묻는 질문

Riegel 공식의 마라톤 예측은 얼마나 정확합니까?

Riegel의 1.06 지수는 여러 거리의 기록 수준 성적에 잘 맞지만, Vickers와 Vertosick이 일반 러너를 대상으로 수행한 2016년 연구에 따르면 이 지수는 일반적인 비엘리트 러너의 실제 마라톤 기록을 과소평가하는 경향이 있으며, 주간 훈련량이 적을수록 그 차이가 커집니다. 하프 마라톤에서 나온 예측이 5K나 10K에서 나온 예측보다 대체로 실제에 더 가깝습니다.

10K 50분 기록은 마라톤 기록을 얼마로 예측합니까?

Riegel 공식을 적용하면 50:00 × (42.195 ÷ 10)^1.06 ≈ 3:50:01입니다. 이는 마라톤에 걸맞은 지구력 훈련을 전제로 한 값이며, 많은 일반 러너에게는 실제 기록이 이보다 느립니다. 코치들이 Riegel의 마라톤 예측을 최상의 시나리오로 다루는 이유가 여기에 있습니다.

지수가 왜 1.06입니까?

Peter Riegel은 기록과 거리를 로그 축에 그린 결과, 약 3.5분에서 230분 사이의 기록 구간에서 달리기 성적이 기울기 약 1.06의 거의 직선 위에 놓인다는 것을 발견했습니다. 이 지수는 거리가 늘어날 때 유지 가능한 페이스가 떨어지는 실증적 비율을 담고 있습니다. 지수가 정확히 1.0이라면 거리가 늘어도 페이스가 전혀 느려지지 않는다는 뜻이 됩니다.

어떤 거리의 대회가 마라톤 예측에 가장 좋습니까?

일반적으로 하프 마라톤입니다. 마라톤과 충분히 가까워 페이스와 지구력의 관계가 비교적 잘 전이되는 반면, 5K는 주로 속도를 측정합니다. 일반 러너를 분석한 Vickers & Vertosick 연구에서도 입력 대회가 목표 거리에 가까울수록, 그리고 훈련량을 함께 고려할수록 예측이 개선되는 것으로 나타났습니다.

마라톤에서 5K로 거꾸로 예측할 수도 있습니까?

수학적으로는 가능합니다. 이 공식은 양방향으로 확장되며 이 계산기도 입력한 거리를 제외한 모든 거리를 예측합니다. 공식에 따르면 마라톤 4:00:00은 5K 약 25:01에 해당합니다. 다만 반대 방향의 단서가 적용됩니다. 주행거리가 많은 마라톤 훈련이 5K에 필요한 최고 속도까지 항상 유지해 주지는 않습니다.

제가 입력한 거리는 왜 예측값이 표시되지 않습니까?

입력한 대회는 예측이 아니라 실제 기록이므로 계산기는 나머지 세 거리만 표시합니다. 10K 기록을 입력하면 예상 5K, 하프 마라톤, 마라톤 기록을 받게 됩니다.

참고 자료

  1. Riegel PS. Athletic records and human endurance. American Scientist 1981; 69(3): 285–290.
  2. Vickers AJ, Vertosick EA. An empirical study of race times in recreational endurance runners. BMC Sports Science, Medicine and Rehabilitation 2016; 8: 26.
  3. Tucker R, Lambert MI, Noakes TD. An analysis of pacing strategies during men's world-record performances in track athletics. International Journal of Sports Physiology and Performance 2006; 1(3): 233–245.
  4. World Athletics. Competition and technical rules — certified road-race distances (half marathon 21.0975 km, marathon 42.195 km).
  5. American College of Sports Medicine. ACSM's Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 11th edition. Wolters Kluwer, 2021.

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