Dave Cameron이 개발한 Cameron 공식은 거리가 늘어날수록 러너의 평균 속도가 어떻게 떨어지는지를 나타내는 곡선으로 레이스 시간을 예측합니다. Riegel 공식 과 달리, Cameron의 곡선은 짧은 거리에서는 가파르고 긴 거리에서는 완만해집니다. 따라서 예측이 얼마나 느려지는지는 두 레이스가 곡선 위 어디에 있는지에 따라 달라집니다.
공식
T2 = T1 × (D2/D1) × [f(D1) / f(D2)]
f(d) = a − b·d + c / dk
공식의 원리
Cameron의 함수 f(d) = a − b·d + c / dk(d는 미터 단위)는 러너가 어떤 거리에서 유지할 수 있는 평균 속도를 나타냅니다. 이 값은 처음 몇 킬로미터 동안 빠르게 떨어지고 그 이후에는 천천히 떨어집니다. 예측 시간은 알려진 시간을 거리와 두 속도의 비율로 조정한 값입니다: T2 = T1 × (D2/D1) × f(D1)/f(D2).
5K나 10K에서 마라톤을 예측할 때 f(D1)/f(D2)는 각각 약 1.16과 1.11이므로, Cameron은 Riegel의 고정 지수보다 페이스를 더 많이 늦춥니다. 그 결과 예측되는 마라톤 기록이 몇 분 더 느려집니다. 인접한 거리(5K → 10K, 10K → 하프 마라톤) 사이에서는 두 공식의 차이가 몇 초 이내입니다.
Calcpace는 Cameron이 2001년에 발표한 미터법 버전을 사용하며, 이 버전은 800m부터 마라톤까지의 기록에 맞춰 만들어졌습니다. 그 범위를 훨씬 넘어서면 곡선이 의미를 잃기 때문에(약 445km에서 0에 도달) Calcpace는 Cameron을 100km까지만 사용합니다. 더 긴 거리에는 Riegel을 사용하세요.
예시
10K를 42:00에 달렸다면 마라톤 예측 기록은 어떻게 될까요?
f(10000) ≈ 13.7687
f(42195) ≈ 12.4001
T2 = 2520 × (42195/10000) × (13.7687 / 12.4001)
T2 ≈ 11,807 s ≈ 3:16:46
같은 입력에 대한 Riegel의 예측은 3:13:12입니다. Cameron이 몇 분 더 신중합니다.
계산하려면 인터넷 연결이 필요합니다. 다시 연결되면 버튼도 다시 사용할 수 있습니다.
Cameron vs Riegel — 사용 시점
| 기존 → 목표 | Cameron | Riegel | 차이 |
|---|---|---|---|
| 5K (20:00) → 10K | 41:39 | 41:41 | −0:02 (거의 동일) |
| 5K (20:00) → 마라톤 | 3:15:11 | 3:11:49 | +3:22 (Cameron이 더 보수적) |
| 10K (42:00) → 마라톤 | 3:16:46 | 3:13:12 | +3:34 (Cameron이 더 보수적) |
두 공식 모두 지형, 훈련 이력 또는 경기 당일 컨디션은 고려하지 않습니다. 확신보다는 참고용으로 사용하세요.
두 공식을 나란히 테스트해 보세요
과거 레이스 결과를 입력하고 Riegel 대 Cameron 예측을 비교해 보세요.
계산하려면 인터넷 연결이 필요합니다. 다시 연결되면 버튼도 다시 사용할 수 있습니다.
Cameron 공식: 언제, 어떻게 사용하는가
Dave Cameron이 개발한 Cameron 공식은 거리에 따라 평균 속도가 어떻게 떨어지는지를 나타내는 곡선으로 레이스 시간을 예측합니다. 이 곡선은 짧은 레이스에서는 가파르고 긴 레이스에서는 더 완만합니다. 하나의 고정 지수를 쓰는 Riegel과 달리, 예측되는 감속 정도는 두 거리가 이 곡선 위 어디에 있는지에 따라 달라집니다. Calcpace는 Cameron이 2001년에 발표한 미터법 버전을 사용하며, 거리는 미터 단위입니다.
실제로 목표가 마라톤일 때 Cameron은 항상 Riegel보다 보수적입니다. 5K, 10K, 하프 마라톤 중 어느 기록에서 예측하든 몇 분 더 느립니다. 인접한 거리 간 예측에서는 두 공식이 거의 일치합니다. Calcpace 예측기는 둘을 병렬로 실행하여 비교할 수 있게 합니다.
어느 공식도 보편적으로 더 정확하지 않습니다—둘 다 알려진 한계를 가진 경험적 모델입니다. 두 결과의 범위를 목표 시간의 신뢰 구간으로 처리하는 것이 최선입니다.
어떻게 작동하나요?
Riegel 대신 Cameron을 사용해야 하는 경우는 언제인가요?
5K나 10K 같은 짧은 레이스로 긴 레이스, 특히 마라톤을 예측할 때 Cameron을 신중한 두 번째 의견으로 활용하세요. Cameron은 Riegel보다 페이스를 더 많이 늦추기 때문에, 짧은 레이스로는 검증되지 않는 지구력에 대한 여유를 남겨 둡니다. 인접한 거리 간 예측(10K에서 하프 마라톤)에서는 두 공식이 매우 비슷한 결과를 냅니다.
어느 공식이 더 정확한가요?
어느 것도 보편적으로 더 낫지 않습니다. 둘 다 대규모 레이스 데이터베이스에서 도출되었으며 거리-속도 관계의 다른 측면을 포착합니다. 실제 정확도는 노력의 질, 코스 프로필, 훈련 특이성에 따라 다릅니다.
울트라마라톤에 이 예측을 사용할 수 있나요?
아니요—두 공식 모두 마라톤까지의 레이스 데이터로 보정되었으며, Calcpace는 Cameron을 100km까지만 사용합니다. 울트라 거리(50K, 100K, 100마일)에서는 영양 보급, 수면, 지형, 정신력이 성과를 좌우하며, 어떤 페이스 기반 공식도 이를 반영하지 못합니다. 울트라에는 코스별 데이터베이스와 코치의 지도가 훨씬 더 신뢰할 만합니다.