거리 산출 방식의 기준
러닝에서 이동 거리를 산출하는 방식은 크게 위성 항법 시스템을 이용한 측정과 센서 기반 추정으로 구분된다. 위성 항법 방식은 GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou 등 전 지구 위치 결정 시스템의 신호를 수신하여 좌표 데이터를 연속적으로 기록하는 구조로 되어 있다. 각 좌표 간의 직선 거리를 합산하여 총 이동 거리를 계산하는 것이 일반적인 원리이며, 이는 지구 표면의 곡률을 고려한 구면 좌표계 연산을 포함한다.
센서 기반 거리 추정 방식은 가속도계가 감지한 걸음 수와 사용자의 평균 보폭을 곱하여 거리를 계산하는 구조이다. 보폭은 사전에 설정된 값이거나 기기가 사용자의 걸음 패턴을 학습하여 자동으로 조정하는 방식으로 결정된다. 이러한 방식은 GPS 신호를 수신할 수 없는 실내 환경이나 터널 구간에서 보조적으로 활용되는 것으로 알려져 있다.
GPS 기반 거리 측정의 원리
좌표 수집 간격과 정확도
GPS 기반 측정에서는 일정한 시간 간격으로 위치 좌표를 기록한다. 일반적으로 1초마다 좌표를 수집하는 방식이 표준으로 되어 있으며, 일부 기기는 스마트 기록 모드를 적용하여 속도 변화가 큰 구간에서는 더 자주, 일정한 속도 구간에서는 간격을 넓혀 기록하는 방식을 사용한다. 수집된 좌표는 위도와 경도로 표현되며, 각 좌표 쌍 사이의 거리를 계산하여 누적하는 구조로 총 거리가 산출된다. 좌표 간 거리 계산에는 하버사인 공식이나 빈센티 공식 등이 사용되는 것으로 알려져 있다.
신호 보정과 오차 감소 방식
GPS 신호는 대기층 통과, 건물 반사, 나무나 지형에 의한 차단 등 여러 요인에 의해 오차가 발생한다. 이를 보정하기 위해 WAAS, EGNOS, MSAS 등의 위성 기반 보정 시스템이나 DGPS와 같은 지상 기반 보정 방식이 활용된다. 또한 칼만 필터와 같은 알고리즘을 적용하여 연속된 좌표 데이터의 급격한 변화를 평활화하고 이상값을 제거하는 처리 과정이 포함된다. 이러한 보정 과정을 거쳐 최종적으로 거리 산출에 사용되는 좌표 경로가 결정되는 구조이다.
보폭 센서 기반 거리 추정
걸음 수 감지 메커니즘
가속도 센서는 기기의 움직임 패턴을 분석하여 걸음을 감지한다. 걸음 감지 알고리즘은 가속도 신호의 피크를 탐지하고, 일정 임계값을 넘는 패턴을 하나의 걸음으로 카운트하는 방식으로 작동한다. 3축 가속도 데이터를 결합하여 벡터 크기를 계산하고, 이를 시간에 따라 분석하여 걸음의 시작과 끝을 판단하는 구조로 되어 있다. 이러한 방식은 착용 위치와 움직임 강도에 따라 정확도가 달라지는 것으로 알려져 있다.
보폭 결정과 보정
보폭은 사용자의 키, 나이, 성별 등 신체 정보를 기반으로 한 초기 추정값으로 시작된다. 일부 기기는 GPS와 보폭 센서 데이터를 동시에 수집하여, GPS로 측정된 실제 이동 거리와 걸음 수를 비교함으로써 보폭을 학습하고 보정하는 방식을 적용한다. 이러한 자동 보정 기능을 통해 시간이 지남에 따라 개인별 보폭 특성이 반영되어 정확도가 향상되는 구조로 되어 있다.
하이브리드 측정 방식
거리 데이터의 후처리 과정
측정된 원시 거리 데이터는 후처리 단계를 거쳐 최종 기록으로 정리된다. 이 과정에서는 이상 좌표 제거, 경로 평활화, 중복 좌표 필터링 등의 작업이 수행된다. 예를 들어 GPS 신호 오류로 인해 실제 경로에서 벗어난 좌표가 기록된 경우, 전후 좌표와의 관계를 분석하여 이를 보정하거나 제거하는 알고리즘이 적용된다. 또한 정지 상태에서 기록된 좌표들은 거리 계산에서 제외되거나 하나의 점으로 통합되는 처리가 이루어진다.
최종 거리 값은 일반적으로 킬로미터 또는 마일 단위로 표현되며, 소수점 둘째 자리까지 표시되는 것이 일반적이다. 일부 플랫폼에서는 원시 데이터와 보정된 데이터를 각각 제공하여 사용자가 선택할 수 있도록 하는 경우도 있다. 거리 데이터는 다른 측정 지표인 페이스, 속도, 칼로리 소모량 등을 계산하는 기준 값으로 활용되는 구조로 되어 있다.