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[리서치] PACER는 얼마나 정확한가? - 실험실 장비와의 비교 검증
2025-01-07

[리서치] PACER는 얼마나 정확한가? - 실험실 장비와의 비교 검증




개인용 CPET, 왜 PACER만 가능했는가


최근 들어 CPET(Cardio-Pulmonary Exercise Testing)는 단순한 엘리트 선수나 병원 검진 도구를 넘어, 러너와 사이클리스트를 포함한 모든 유산소 운동 참가자들에게 중요한 피트니스 기준으로 자리잡고 있다. 이에 Neumafit에서는 운동생리학자, 인공지능 개발자, 생체신호 공학자, 유체역학 및 공기역학 전문가,국가대표 트레이너 출신 코치, 그리고 인체공학 기반 착용형 디바이스 설계 연구자가 모여, 융합 프로젝트 PACER가 시작되었다. 이들은 자체 개발한 AI 기반 호흡 분석 알고리즘, 고정밀 센서 설계, 실시간 유량 계산 기술, 야외 환경 대응형 마스크 구조를 통해, 실험실 장비와 동등한 수준의 정확도를 갖춘 웨어러블 CPET을 목표로 기술을 집약했고, 마침내 이를 실현해냈다. 그 정밀도를 객관적으로 입증하기 위해, 우리는 실험을 두 단계로 나누어 진행했다. 첫 번째 단계에서는 실험실 환경에서 PACER의 분석 알고리즘 정확도를 검증했고, 두 번째 단계에서는 실제 운동 환경에서의 PACER와 COSMED K5의 측정 결과를 비교 분석 했다


1단계 - PACER 알고리즘의 검증


PACER의 정확도를 입증하기 위한 첫 번째 단계는, 알고리즘 자체의 계산 능력을 정밀하게 검증하는 것이었다. 이를 위해 우리는 러닝 사이언스 전문 연구소와 협력하여 다층적이고 반복적인 비교 실험을 설계했다. 실험에는 COSMED Quark CPET와 같은 실험실 기준 장비를 사용했으며, 참가자로부터 VE, VT, BF 등 주요 호흡 지표만을 수집하였다. 이후 해당 데이터를 PACER의 내부 알고리즘에 입력하여 VO₂와 VCO₂ 값을 계산했고, 이를 Quark 장비가 실제로 측정한 결과와 정밀하게 비교·분석했다. 이 실험에서 중요한 점은, PACER는 가스센서 없이 세부적인 호흡 특징들(리듬, 패턴, 주기, 깊이 등)과 심박수, 심박변이도, 운동량 등 20가지 이상의 바이오시그널을 활용하여 딥러닝 알고리즘을 통해 산소 섭취량과 이산화탄소 배출량을 계산했다는 점이다. 기존 CPET 장비가 가스 분석기를 통해 직접 측정하는 값들을, 우리는 신호 패턴 기반의 계산만으로 유의미한 수치를 도출하려고 한 것이다. 결과는 기대 이상이었다.

PACER Algorithm Validation

PACER Algorithm Validation

PACER 알고리즘이 계산한 VO₂, VCO₂는 Quark 장비 측정값과 평균 96.7% 이상의 일치율을 보였고, 특히 피크 지점이나 변화 구간에서의 추세 역시 98.3% 수준의 일치율을 보였다. 이는 PACER의 핵심 알고리즘이 기존 고정밀 장비와 비교해도 신뢰할 수 있는 수준의 계산을 제공함을 보여주는 결과였다. 이 검증을 통해 PACER가 불안정한 가스센서에 의존하지 않는, 정확한 분석 모델을 내장한 지능형 시스템이라는 사실을 입증하였다. 가스 센서에 의존하지 않음으로서 PACER는 다음과 같은 이점을 가진다.

  • 센서 예열 불필요
  • 센서 보정 과정 생략
  • 센서 교체 비용 절감
  • 오랜 사용기간에서도 일관된 분석 결과 제공

2단계 - 실사용 환경에서의 PACER 검증


1단계에서 알고리즘의 계산 정확도를 확인한 뒤, 우리는 PACER 전체 시스템의 실사용 환경에서의 성능을 검증하는 두 번째 실험을 설계했다. 두번째 실험은 여러 연령층을 대상으로, 다양한 온습도 환경에서, 고강도의 운동 상태에서도 데이터 분석 정확도와 처리 체계의 안정성을 확보하였는지 검증하기 위한 것이다. 총 30명의 참가자를 대상으로, PACER와 COSMED Quark CPET 장비를 각각 착용한 상태에서 러닝과 사이클링 테스트를 진행했다. 실험은 두 세트로 구성되었으며,

  • 1차 실험은 PACER(실내) vs Quark(실내),
  • 2차 실험은 PACER(야외) vs Quark(실내) 비교 방식으로 진행되었다.

모든 테스트는 초 단위로 정밀 동기화된 데이터 수집 환경에서 이루어졌으며, 측정 항목은 VO₂, VCO₂, RER, Fatmax, LT1·2 등 CPET의 주요 분석 지표 전반에 걸쳤다. 실험 결과, PACER는 실내 테스트에서 평균 97.5%의 수치 일치율을 기록했으며, 야외 환경에서도 약간의 노이즈를 제외하면 대부분의 지표에서 96% 이상의 정밀도를 유지했다. 특히 VO₂, RER 추세곡선은 Quark 장비와 거의 유사한 형태로 나타났고, Fatmax 및 젖산역치 지점도 실질적인 훈련 가이드에 영향이 없는 수준의 오차 범위(±0.4 km/h) 내에서 검출되었다. 이 결과는 PACER가 가스센서 없이도 정량적 신뢰도를 확보한 최초의 웨어러블 CPET 기기임을 입증한다. 또한 실험실 환경을 벗어난 현실적인 야외 환경에서도 안정된 성능을 유지한다는 점에서, 실제 유저가 신뢰하고 사용할 수 있는 수준의 완성도에 도달했음을 보여준다.

PACER Algorithm Validation

요약 및 전망


두번째 실험은 여러 연령층을 대상으로, 다양한 온습도 환경에서, 고강도의 운동 상태에서도 데이터 분석 정확도와 처리 체계의 안정성을 확보하였는지 검증하기 위한 것이다. 고가 장비와 유사한 정확도를 갖춘 웨어러블 장비로서의 성능은 단순히 기술적 성취에 그치지 않는다. 이는 CPET의 대중화를 가능하게 하는 전제 조건이자, 모든 사용자에게 신뢰할 수 있는 퍼포먼스 피드백을 제공할 수 있는 근거다. PACER는 앞으로도 알고리즘 개선과 실측 실험을 지속하며, 더 정밀하고 현실적인 대사 분석 도구로 진화해 나갈 것이다.