Run Analytics 소개
러너를 위해 러너가 만든 과학 기반의 러닝 퍼포먼스 추적
우리의 미션
Run Analytics는 모든 러너에게 전문가 수준의 퍼포먼스 추적 기능을 제공합니다. 우리는 임계 러닝 속도(CRS), 훈련 스트레스 점수(TSS), 퍼포먼스 관리 차트와 같은 고급 지표들이 비싼 플랫폼 뒤에 잠겨 있거나 복잡한 코칭 소프트웨어를 필요로 해서는 안 된다고 믿습니다.
우리의 원칙
- 과학 우선 (Science First): 모든 지표는 동료 심사를 거친 연구에 기반합니다. 우리는 출처를 인용하고 공식을 공개합니다.
- 설계부터 프라이버시 (Privacy by Design): 100% 로컬 데이터 처리. 서버 없음, 계정 없음, 추적 없음. 데이터의 주인은 당신입니다.
- 플랫폼 독립적 (Platform Agnostic): Apple 건강과 호환되는 모든 기기에서 작동합니다. 특정 벤더에 종속되지 않습니다.
- 투명성 (Transparency): 공개된 공식, 명확한 계산, 솔직한 한계점. 블랙박스 알고리즘이 없습니다.
- 접근성 (Accessibility): 고급 지표를 위해 스포츠 과학 학위가 필요하지 않습니다. 우리는 개념을 명확하게 설명합니다.
과학적 토대
Run Analytics는 수십 년간의 동료 심사를 거친 스포츠 과학 연구를 기반으로 구축되었습니다:
임계 러닝 속도 (CRS)
오사카 대학의 Wakayoshi 등(1992-1993)의 연구를 기반으로 합니다. CRS는 고갈 없이 지속 가능한 이론적 최대 러닝 속도를 나타내며, 젖산 역치에 해당합니다.
주요 연구: Wakayoshi K, et al. "Determination and validity of critical velocity as an index of running performance." European Journal of Applied Physiology, 1992.
훈련 스트레스 점수 (TSS)
Andrew Coggan 박사의 사이클링 TSS 방법론을 러닝에 맞게 조정했습니다. 강도(CRS 대비)와 지속 시간을 결합하여 훈련 부하를 정량화합니다.
주요 연구: Coggan AR, Allen H. "Training and Racing with a Power Meter." VeloPress, 2010. Run Analytics가 CRS를 역치로 사용하여 러닝에 맞게 조정함.
퍼포먼스 관리 차트 (PMC)
체력(CTL), 피로(ATL), 컨디션(TSB) 지표. 시간 경과에 따른 체력, 피로, 형식을 추적합니다.
구현: CTL은 42일 지수 가중 이동 평균, ATL은 7일. TSB = CTL - ATL.
러닝 효율성 및 보폭 지표
시간과 보폭 수를 결합한 러닝 효율성 지표. 전 세계 엘리트 러너들과 코치들이 기술적 개선을 추적하는 데 사용합니다.
표준 지표: 러닝 효율성(Running Efficiency) = 시간 + 보폭 수. 점수가 낮을수록 효율성이 좋음을 나타냄. 보폭 당 거리(DPS)와 분당 보폭 수(SR)로 보완됨.
개발 및 업데이트
Run Analytics는 사용자 피드백과 최신 스포츠 과학 연구를 바탕으로 정기적인 업데이트를 통해 활발히 개발되고 있습니다. 이 앱은 다음을 사용하여 구축되었습니다:
- Swift & SwiftUI - 최신 iOS 네이티브 개발
- HealthKit 통합 - 원활한 Apple 건강 동기화
- Core Data - 효율적인 로컬 데이터 저장
- Swift Charts - 아름답고 상호작용 가능한 데이터 시각화
- 제3자 분석 도구 없음 - 사용 데이터는 비공개로 유지됨
편집 기준
Run Analytics와 이 웹사이트의 모든 지표 및 공식은 동료 심사를 거친 스포츠 과학 연구에 기반합니다. 우리는 원본 출처를 인용하고 투명한 계산을 제공합니다.
최근 콘텐츠 검토: 2025년 10월
인정 및 언론 보도
10,000+ 다운로드 - 전 세계 경쟁 러너, 마스터즈 선수, 철인 3종 경기 선수, 코치들이 신뢰합니다.
4.8★ 앱 스토어 평점 - 최고의 러닝 분석 앱 중 하나로 꾸준히 평가받고 있습니다.
100% 프라이버시 중심 - 데이터 수집 없음, 외부 서버 없음, 사용자 추적 없음.
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