취미생활로 달리기를 꾸준하게 하고 있습니다. 2024년 인생 첫 풀코스 마라톤을 완주하고 나서 매년 2회가량의 풀코스 마라톤에 출전해 기록을 조금씩 개선하는 것을 목표로 삼았습니다. 초기에는 별도 계획 없이 달리며 운동기록을 축적했지만, 목표 기록을 설정한 뒤에는 관련 서적 등을 참고하여 훈련 계획을 세워 실천했습니다. 그러나 운동기록이 쌓일수록 거리, 페이스, 심박, 회복 상태를 해석해 다음 주 계획에 반영하는 일이 쉽지 않았고, 생활 일정과 대회 일정까지 함께 고려한 개인화된 훈련 관리가 필요해졌습니다. 그래서 AI를 활용해 운동기록 분석과 훈련계획 업데이트를 반복적으로 수행하는 워크플로우를 구축했습니다.

① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
먼저 개인화된 훈련 계획을 수립하는 것에 가장 큰 목표가 있었습니다. 특히, 직장 생활이나 개인 일정이 생기면 계획된 훈련을 그대로 수행하지 못하는 경우가 있었고, 자전거나 수영 등 다른 운동으로 대체한 날도 있었습니다. 그래서 1주일 단위로 운동 현황을 체크하고 이를 토대로 훈련 계획을 검토하여 다음 주 계획을 최신화하는 기능이 필요했습니다.

거리, 시간, 심박수 등의 운동 데이터는 애플워치와 가민 속도계를 통해서 저장되어 운동이 끝나면 즉시 Strava에 자동으로 업데이트되었습니다. 여기에 별도로 관리하던 인바디, 마라톤 일정 파일을 같이 활용하고자 했습니다. AI가 몸 상태, 운동기록, 향후 대회 일정을 종합적으로 검토하고 회복에 초점을 둘지 강도를 높일지 판단하는 주간 점검 워크플로우를 만들었습니다. 점검 시점은 매주 일요일 22시로 정했습니다.
 

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT 프로젝트 기능의 구글 드라이브 파일 연결 기능을 활용했습니다. 운동데이터는 Make.com의 기능을 이용하여 운동이 끝나면 Strava 기록이 구글 드라이브의 스프레드시트에 자동으로 추가되도록 설정했습니다. AI를 활용한 주요 기능은 다음과 같습니다.

- 데이터 입력: Strava 운동기록, 인바디 기록, 마라톤 계획, 훈련 계획은 구글 스프레드시트로 관리했습니다.
- AI 확인: ChatGPT가 프로젝트에 연결된 각 파일의 최신 업데이트 여부를 확인합니다.
- 주간 분석: 최근 1주일의 거리, 시간, 페이스, 심박, 강도, 장거리 달리기 수행 여부와 회복 필요성을 종합적으로 분석합니다.
- 일정 반영: 마라톤 일정 파일에 추가되거나 변경된 대회가 있는지 확인하고, 메인 대회와 중간 sub 대회를 훈련에 반영합니다.
- 계획 수정: 주간 분석과 일정 변경 사항을 바탕으로 다음 주 훈련량, 강도, 회복일, 보강운동을 조정합니다.
- 실행 보조: AI가 제시한 훈련표에서 템포런, 인터벌, LSD 등 모르는 훈련 방식은 별도로 브리핑을 요청합니다.

또한 운동이 끝난 뒤 컨디션, 피로감, 통증 여부 등 정량 데이터로 표현하기 어려운 피드백이 있으면 미리 프롬프팅하여 다음 업데이트에 반영되도록 했습니다. 이 과정을 통해 AI를 단순한 일정표 생성 도구가 아니라, 실제 기록과 주관적 피드백을 함께 참고하는 개인화된 훈련 보조 도구로 활용했습니다.
 
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 개인화된 훈련 계획 수립: 개인 최고기록이나 목표 기록만 입력해 일회성으로 훈련계획을 받는 방식보다, 실제 수행 기록, 신체 변화, 일정 변동을 함께 반영할 수 있어 더 현실적인 계획을 세울 수 있었습니다.
- 다양한 지표를 반영한 현실적인 계획 수립: 서적이나 표준 훈련표를 참고할 때보다 주간 거리, 운동 강도, 장거리주 수행 여부, 인바디 변화, 피로도 등을 함께 확인할 수 있었습니다. 덕분에 무리하게 훈련량을 늘리기보다 실천 가능한 범위에서 강도를 조정하여 계획이 너무 벅차다는 느낌이 덜하여 훈련을 꾸준히 이어가기 쉬워졌습니다.
- 유연한 일정 관리: 한 번 수립한 훈련계획이 고정되면 실제 일정 변화에 대응하기 어렵다는 점이 지속가능성을 줄였습니다. AI를 활용한 뒤에는 개인 일정, 대회 참가 여부 등을 미리 반영하여 주기적으로 업데이트하여 훈련을 중단하지 않고 이어가기 쉬워졌습니다.


④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
- Strava 운동기록, 인바디 기록, 마라톤 일정, 훈련계획표를 각각 따로 보지 않고 하나의 Google Sheets 기반 주간 점검 루프로 연결했습니다. 하나의 파일에서 전체 계획, 주간 계획, 주차별 주안점, 활용 데이터 현황을 확인하고, 매주 일요일 22시에 최신 데이터를 반영하는 구조로 만들었습니다.
- 다음 주에 약속이나 여행, 자전거 라이딩, 등산 같은 다른 운동 계획이 있으면 업데이트 시간 이전에 미리 프롬프팅해두고, AI가 이를 반영해 훈련량과 회복일을 조정하도록 했습니다.
- 목표 기록이나 과거 달리기 페이스에만 집중하지 않고, 현재 신체 상태와 피로도, 인바디 변화를 고려해 무리하지 않는 현실적인 훈련계획을 요청했습니다.
- 달리기를 하지 않는 날에는 부상 예방을 위한 보강운동을 포함하도록 했습니다. 이를 통해 달리기 요일만 채우는 계획이 아니라 회복, 근력, 유연성까지 고려한 종합 계획으로 관리했습니다.
- 훈련 방식을 잘 모를 때에는 별도 브리핑을 요청했습니다. 예를 들어 2×2km 템포런이 계획에 들어가면 목표 강도, 워밍업, 세트 사이 회복 조깅, 마무리 조깅을 어떻게 구성할지 AI에게 다시 물어 실제 운동으로 옮기기 쉽게 만들었습니다.
 
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
전문적인 코딩 지식이 없어도 운동기록이 있는 스프레드시트와 프롬프팅만으로도 비슷한 방식으로 적용할 수 있습니다. 인바디 기록, 대회 일정, 목표 기록 등 개인화에 필요한 정보는 간단한 스프레드시트로 정리한 뒤 ChatGPT 프로젝트에 연결하면 됩니다. 자동화 수준은 사용자의 숙련도에 따라 수동 입력 방식부터 Make.com을 활용한 자동 기록 방식까지 단계적으로 확장할 수 있습니다.

- 기초단계: 운동이 끝난 뒤 거리, 시간, 페이스, 심박수, 컨디션을 직접 입력하고, AI에게 최근 1주일 기록을 바탕으로 다음 주 훈련계획 조정을 요청합니다. 일정 변경이나 대체운동도 같은 방식으로 입력할 수 있습니다.
- 확장형: Make.com을 활용해 Strava 운동 데이터를 구글 스프레드시트에 자동으로 기록하도록 설정하면 수동 입력을 줄일 수 있습니다. 이후 매주 정해진 시간에 AI가 최신 기록과 일정 변화를 확인해 주기적으로 훈련계획을 개인화하도록 운영할 수 있습니다.