9편. AI로 점검한 운동량과 식단 관리, 43세 철인3종 준비 과정에서 느낀 데이터 기반 변화

운동은 열심히 하는데 몸이 무거웠던 이유, AI로 처음 알게 됐다

감이 아닌 데이터로 운동과 식단을 점검하기로 한 이유

철인3종 준비를 본격적으로 시작하면서 가장 크게 달라진 점은, 운동과 식단을 더 이상 ‘느낌’으로 판단하지 않게 되었다는 점이다. 이전까지의 운동 기록을 돌아보면, 운동을 했다는 사실 자체에 의미를 두는 경우가 많았고, 몸이 무거운 날에는 단순히 컨디션 탓으로 넘기는 일이 반복되었다. 그러나 스피닝을 중심으로 한 고강도 유산소 루틴을 시작한 이후, 같은 강도의 운동을 했음에도 불구하고 날마다 몸의 반응이 다르다는 점이 점점 명확하게 느껴졌다.

 

앞선 글에서 기록했듯, 현재의 운동 루틴은 11월 27일부터 실제로 시작되었다. 운동 강도 자체는 분명 이전보다 높아졌지만, 2주가 지나자 일정한 패턴이 보이기 시작했다. 어떤 날은 비교적 가볍게 소화되던 수업이, 다른 날에는 유난히 몸이 무겁고 멍한 상태로 느껴졌다. 단순한 피로 누적이라고 보기에는 차이가 반복적으로 나타났고, 이 시점에서 현재 운동량과 식단이 내 몸 상태에 실제로 적합한지 점검할 필요성을 느끼게 되었다.

 

이때 선택한 방법이 AI 기반 도구를 활용한 운동량·식단 점검이었다. AI를 활용한 분석이 의미 있었던 이유는, 개인의 연령·성별·운동 강도·질환 이력 데이터를 바탕으로 에너지 소비와 영양 불균형 가능성을 동시에 검토할 수 있었기 때문이다. 감각이나 의지로는 놓치기 쉬운 지점을 객관적인 수치로 확인할 수 있다는 점에서, 철인3종처럼 장기 준비가 필요한 목표와 잘 맞는 접근 방식이었다.

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2주간의 실험: 일반식 + 고강도 운동의 현실적인 결과

처음 2주 동안은 의도적으로 식단에 큰 제한을 두지 않았다. 운동량이 늘어났기 때문에, 자연스럽게 몸이 알아서 조절할 것이라는 막연한 기대가 있었기 때문이다. 먹고 싶은 음식은 대부분 먹었고, 치킨이나 피자 같은 패스트푸드도 특별히 배제하지 않았다. 대신 스피닝 수업은 주 5회, 비교적 높은 강도로 유지했다.

 

그러나 이 선택은 곧 명확한 신체 반응으로 돌아왔다.

정크푸드나 고지방·고당 식품을 섭취한 다음 날에는 공통적인 패턴이 나타났다. 운동을 시작하면 다리가 유난히 무겁게 느껴졌고, 반응 속도도 둔해졌다. 집중력이 쉽게 흐트러지며 머리가 멍한 느낌이 지속되었고, 이전보다 땀 냄새가 강하고 불쾌하게 느껴지는 날도 잦아졌다. 이는 단순한 기분 문제나 컨디션 착각이 아니라, 과학적으로 설명 가능한 현상이다.

 

고지방·고당 식품은 섭취 후 혈당 변동 폭을 크게 만들고, 염증성 사이토카인의 분비를 증가시켜 피로감을 유발할 수 있다. 실제로 여러 영양학 연구에서는 가공식품 위주의 식단이 운동 후 회복 지연과 피로 누적에 영향을 준다고 설명한다. 또한 *Journal of Nutrition(2016)*에 따르면, 포화지방 섭취 비중이 높은 경우 땀 속 지방산 조성이 변화하며 체취 강도가 증가할 수 있음이 보고되었다.

 

이 경험을 통해, 운동 강도만 높이는 방식에는 분명한 한계가 있다는 점을 체감하게 되었다.

탄수화물을 줄이고 단백질·지방 비중을 높이기로 한 이유

이후 방향을 조정했다. 무작정 섭취량을 줄이는 감량이 아니라, 운동을 지속할 수 있는 몸 상태를 유지하면서 체중을 줄이는 구조가 필요하다고 판단했기 때문이다.

 

1) AI 기반 운동·식단 점검 과정

AI 분석을 위해 다음과 같은 정보를 최대한 상세히 입력했다.

• 43세 여성
• 갑상선 약 복용 이력
• 고강도 스피닝 주 5회
• 향후 철인3종 올림픽 코스 준비
• 목표: 피부 처짐 없이 약 15kg 감량

AI 분석에서 가장 먼저 지적된 부분은, 현재 운동량에 비해 단백질 섭취 절대량이 현저히 부족하다는 점이었다. 열량 자체는 낮지만, 회복에 필요한 영양소 구성이 맞지 않는 상태라는 평가였다.

 

2) 기존 식단과 점검 후 수정안 비교

기존에 스스로 구성한 식단은 다음과 같았다.

• 아침: 방탄커피
• 점심: 두부 오트밀 죽, 방울토마토, 계란후라이 1개, 데친 양배추
• 오후 간식: 귤 2개, 카페라떼 1잔
• 저녁: 두부 오트밀 죽 + 일반식 반찬

총열량은 낮았지만, 근육 회복과 호르몬 안정에 필요한 단백질과 미량 영양소가 부족한 구조였다.

AI 점검 후 수정한 방향은 다음과 같다.

• 아침: 방탄커피(지방량 조절)
• 점심: 두부 오트밀 죽 + 닭가슴살 또는 계란 2개 + 무설탕 차
• 오후 간식: 과일 대신 채소 위주
• 저녁: 두부 오트밀 죽(밥 대체) + 충분한 고기·생선 반찬 + 쌈채소

이 구조는 체중 감량뿐 아니라, 고강도 운동 후 회복과 근손실 예방을 동시에 고려한 구성이다. 운동 생리학적으로도 단백질 섭취는 근육 단백질 합성을 촉진하고 기초대사량 유지에 중요한 역할을 한다는 점이 American College of Sports Medicine(ACSM) 가이드라인에서도 반복적으로 언급된다.

AI 기반 관리가 ‘과학적’이라고 말할 수 있는 이유

AI를 통한 식단·운동 점검이 단순한 조언 수준이 아닌 이유는 다음과 같다.

1. 대규모 임상 데이터와 영양 가이드라인 기반 분석
2. 연령·성별·질환 정보에 따른 대사 차이 반영
3. 운동 강도 대비 영양 불균형 위험 예측
4. 단기 효과보다 중장기 지속 가능성 중심 제안

이는 개인 트레이너의 경험적 조언과 달리, 확률과 통계 기반 모델을 활용한다는 점에서 차이가 있다.

“트레이너가 꼭 필요할까?”라는 질문에 대한 현재의 답

이 과정을 통해 인식이 바뀐 점도 있다. 모든 단계에서 반드시 전담 트레이너가 필요한 것은 아닐 수 있다는 점이다.

AI를 통해

• 운동량 과부하 여부
• 단백질·에너지 부족 가능성
• 회복 실패 위험

을 사전에 점검할 수 있다면, 초기 단계에서는 충분히 자가 관리 체계를 구축할 수 있다. 물론 수영처럼 기술 교정이 필요한 영역에서는 전문가의 도움이 필요하지만, 생활 관리와 식단·회복 관리 영역에서는 AI가 강력한 보조 수단이 될 수 있다는 확신이 생겼다.

AI를 통해 추가로 가능한 관리 영역

현재 활용 중이거나, 앞으로 검토 중인 영역은 다음과 같다.

• 삼성헬스 데이터 기반 심박수·회복 분석
• 체지방률 변화 예측
• 수면 질과 운동 피로 상관 분석
• 생리 주기와 운동 컨디션 연계
• 철인3종 종목 추가 시 주간 부하 조정 시뮬레이션

이 모든 요소는 단일 감각이 아닌, 데이터 흐름으로 몸을 이해하는 과정에 가깝다.

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마무리: 몸을 ‘만들어간다’는 관점으로의 전환

이번 점검을 통해 분명해진 점은, 체중 감량은 목표의 일부일 뿐이라는 사실이다.

철인3종을 준비하는 과정에서 중요한 것은 가벼운 몸이 아니라, 지속적으로 움직일 수 있는 몸이다. AI를 활용한 이번 점검은 그 방향을 확인하고 조정하는 과정이었다. 앞으로도 운동 기록과 식단 변화를 데이터 기반으로 점검하며 준비 과정을 이어갈 예정이다.