[리서치] CPET를 해야하는 이유

기존 지표만으로는 부족한 이유

내 기록이 왜 정체되고 있는가? 러너와 사이클리스트라면 누구나 자신의 컨디션을 파악하고, 더 나은 기록을 위해 훈련 방식을 고민한다. 그 과정에서 가장 많이 참고되는 수치는 보통 심박수, 페이스, 평균 속도 같은 값들이다. 물론 이 지표들만으로도 일정 수준까지는 훈련 효과를 측정하고 관리할 수 있다. 하지만 정말 중요한 질문은 따로 있다. “이 수치들이 실제로 내 몸 상태를 얼마나 정확하게 반영하고 있는가?”

심박수는 스트레스, 수면의 질, 카페인 섭취, 날씨 등 다양한 외부 요인에 민감하게 반응한다. 같은 페이스로 달리는 상황에서도 컨디션에 따라 심박 반응이 달라지며, 이는 곧 신체 내부 상태를 정확히 파악하기 어려운 한계로 이어진다. 예를 들어, 심박수 160bpm에서 어떤 날은 힘들게 느껴지고, 또 어떤 날은 상대적으로 수월할 수 있다. 심박 기준으로는 훈련 강도가 같더라도 회복 속도나 효율이 매번 다르게 나타나는 이유다. 이처럼 겉으로 드러나는 지표만으로는 내 몸의 대사 반응—지방과 탄수화물 사용 비율, 호흡 효율의 변화—을 알 수 없다. 결국, 이러한 대사 반응을 수치로 확인하지 못한다면, 훈련은 여전히 추측에 의존할 수밖에 없다.

이처럼 지표에 기반하지 않은 훈련은 초·중·고급자 모두에게 비효율적일 뿐만 아니라, 때로는 위험할 수 있다. 고급 수준의 아마추어나 엘리트 선수의 경우, 강도 설정이나 회복 관리의 미세한 오차만으로도 기록이 정체되거나 부상으로 이어질 수 있다. 반대로 초급자들은 본인의 체력 수준을 정확히 파악하지 못한 채, 주위에서 권하는 고난도 훈련법을 무리하게 따라 하거나, 과도한 의욕으로 오버트레이닝에 빠지는 일이 흔하다. 문제는 이처럼 성과나 부상 위험을 결정짓는 미묘한 강도 차이를, 단순한 감각만으로는 알아채기 어렵다는 데 있다.

CPET가 바꾼 훈련의 패러다임

CPET(Cardio-Pulmonary Exercise Testing)는 이 지점을 정면으로 해결하는 도구다. 단순히 외부 수치가 아니라, 호흡을 통해 몸 내부에서 벌어지는 대사 반응을 직접 측정하는 방식이다. VO₂max, LTP1·LTP2(젖산역치), RER(호흡교환비), Fatmax(최대 지방 사용 지점) 같은 핵심 지표들은 모두 이 데이터를 통해 계산된다. 이런 지표들은 단순히 기록으로만 존재하지 않는다.
예를 들어 LTP1은 장거리 러닝 시 회복 훈련이나 지속주에 최적화된 강도 설정에 사용된다. LTP2는 인터벌 강도와 레이스 페이스를 정할 때 결정적인 기준이 된다. RER은 지금 어떤 에너지원(지방/탄수화물)을 쓰고 있는지 실시간으로 알려주고, Fatmax는 지방 산화율이 최고조에 도달하는 강도 구간으로, 장거리 지구력 향상에 매우 중요한 기준점으로 활용된다. 즉, CPET는 나의 몸 상태와 대사 효율을 수치로 확인할 수 있게 해주는 유일한 테스트다.
단순히 높고 낮은 수치의 문제가 아니라, 나만의 대사 프로필을 이해하고, 그것을 기반으로 훈련과 경기 전략을 최적화할 수 있다는 데 결정적인 의미가 있다.

사용자 친화적인 CPET의 등장

PACER는 이 CPET를 실내 실험실이나 병원 시설이 아닌, 러닝 트랙과 공원, 헬스장에서도 가능하게 만든 제품이다. 실시간 호흡 데이터를 기반으로 위의 모든 지표를 추출하고, 이를 바탕으로 사용자의 유형을 분류하거나, 마라톤 페이스, 에너지 젤 섭취 타이밍, 훈련 강도 등을 자동으로 추천해준다. 이전까지는 상상하기 어려웠던 일이다. CPET는 대학병원이나 운동처방센터 등에서 수십만 원의 비용과 전문가 대동 하에 진행되던 검사였다. 하지만 PACER의 등장으로, 이제 누구나, 언제든, 자신의 유산소 능력을 정량적으로 평가하고 훈련에 반영할 수 있는 시대가 열렸다. 기록이 정체되어 있거나, 부상 없이 훈련을 이어가고 싶거나, 혹은 자신의 가능성을 더 깊이 탐색해보고 싶은 모든 사람에게 CPET는 새로운 기준이 될 수 있다. 그리고 PACER는 그 문턱을 극적으로 낮췄다.

CPET, 과학으로 증명된 변화

“그럴듯해 보이지만 실제로 효과가 있을까?” 대부분의 러너와 사이클리스트가 CPET에 대해 처음 가질 의문이다. 이론적으로는 설득력이 있지만, 정작 실전에서는 어떨까? 우리는 이를 실증하기 위해 1년간 총 240명의 유산소 운동 종목 참가자—러너와 사이클리스트—를 대상으로 추적 연구를 진행했다. 참가자들은 경험에 따라 초급(6개월 미만), 중급(6개월~2년), 고급(2년 이상) 세 그룹으로 나누었고, 동일한 운동 빈도(주 3~4회), 유사한 총 운동 시간 조건 하에 실험을 실시했다. 실험군은 PACER를 사용해 CPET를 정기적으로 수행하고 훈련 강도와 회복 시점을 조정했으며, 대조군은 기존 방식대로 심박 기반 자율 훈련을 지속했다.
결과는 분명했다.

PACER 사용자 그룹은 초급자부터 고급자까지 전 수준에서 평균 10.8%의 유의미한 실력 향상을 보였다:

초급자: 평균 향상률 12.1% (심폐 적응 기여도 중심)
중급자: 평균 향상률 9.2%
고급자: 평균 향상률 4.3%

반면 대조군은 전체 평균 4.3% 향상에 그쳤으며, 고급자 그룹에서는 개선이 거의 나타나지 않았다. 이는 PACER 기반 CPET이 운동 경험이 많을수록 더 섬세한 개입이 가능하다는 점을 시사한다.

또한, PACER 사용자 중 99.2%는 1년 내 하나 이상의 퍼포먼스 지표에서 실제 개선을 경험했다.
단순한 평균치가 아니라, 거의 모든 사용자에게 변화가 있었다는 점에서 CPET 기반 훈련의 실효성을 방증한다. 부상률 역시 유의미하게 개선되었다. 전체적으로 PACER 그룹의 연간 부상 발생률은 12.4%였으며, 대조군의 36.2% 대비 절반 이하 수준이었다. 특히 초급자 그룹에서의 차이가 뚜렷했는데,

PACER 그룹 초급자 부상률: 15.5%
대조군 초급자 부상률: 42.9%

이는 테스트 기반 훈련이 무리한 부하를 방지하고 회복 타이밍을 조절해준 결과로 해석된다.

설문 응답자 중 80%는 “훈련 강도 설정에 확신이 생겼다”고 답했고, 고급자 중 일부는 “수년간 제자리걸음이던 기록이 다시 개선되기 시작했다”고 응답했다. 결국, CPET 기반 훈련은 단순한 성능 측정을 넘어, 자신의 대사 프로필을 수치화하고 이를 기반으로 훈련 전략을 정밀하게 조정할 수 있는 수단이다. PACER는 그 과정을 모든 수준의 유저에게 실현 가능하게 만든다.

요약 및 전망

이번 추적 관찰 연구는 CPET 기반 트레이닝이 단순한 이론이 아닌, 재현 가능하고 실질적인 성과 향상 수단임을 명확히 보여준다. 단일한 환경에서 통제된 조건으로 진행된 실험이 아닌, 실제 사용자 환경에서 수집된 현장 데이터 기반의 분석이기에 그 신뢰도는 더욱 높다.

중·고급자 그룹에서는 최대산소섭취량(VO₂max) 및 유산소 역치 속도(LTP)의 개선폭이 특히 크게 나타났으며,
초급자 그룹에서는 기술적 숙련도 향상 이전에 부상 빈도가 크게 감소했다는 점이 주목할 만하다.

이는 PACER를 이용한 CPET가 단순한 퍼포먼스 지표 제공을 넘어, 훈련 구조의 효율성과 안전성 모두를 향상시킬 수 있다는 점에서 의미가 크다. 이처럼 PACER는 단순히 데이터를 측정하는 기기에서 그치지 않는다. 과학적 피드백 루프를 개인 훈련에 적용 가능한 형태로 구현한 도구다. 향후 스포츠 생리학적 기반의 개인화 트레이닝이 더욱 보편화될수록, PACER의 역할은 더 커질 것이다.