주행 데이터를 활용한 기어비 최적화 시뮬기어비, 주행 데이터 기반 셋업 가이드

기어비 세팅은 감이 아니라 데이터로 완성된다

자전거 세팅에서 가장 많이 오해되는 부분 중 하나가 바로 ‘기어비’다.
많은 라이더들이 기어비를 이야기할 땐,
“업힐에서 가벼운 기어를 쓰면 된다”, “스프라켓은 11-28T가 무난하다”
같은 식의 감각적 조언에 의존한다.

하지만 이건 평균적인 이야기일 뿐,
실제 주행에서 어떤 기어비가 가장 효율적인지는
개인의 주행 데이터에 따라 완전히 달라진다.

같은 업힐 코스를 달려도
케이던스가 높은 사람과 낮은 사람,
FTP가 높은 사람과 체중 대비 파워가 낮은 사람은
완전히 다른 기어 조합을 필요로 한다.

즉, 제대로 된 기어 세팅을 하고 싶다면
감에 의존한 ‘보편적인 추천’이 아니라,
자신의 데이터를 분석하고 최적화된 기어비를 시뮬레이션해야 한다.

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기어비의 기본 구조와 통계적 허점

기어비(Gear Ratio)는
앞 체인링 톱니 수 / 뒤 스프라켓 톱니 수로 계산된다.
예를 들어 50T 체인링에 25T 스프라켓을 물렸다면,
50 ÷ 25 = 2.0
즉, 한 번 페달을 돌릴 때 바퀴가 두 번 회전한다는 의미다.

여기까지는 단순한 물리적 계산이다.
하지만 문제는 실제 주행에서는 이 단순 계산이
사람마다 완전히 다른 결과를 낳는다는 점이다.

예를 들어 동일한 기어비 2.5를 가진 상황에서
A는 분당 90rpm으로 페달을 돌리고
B는 70rpm으로 돌린다면
출력, 속도, 심박, 피로 누적도가 전혀 다르게 나온다.

따라서 기어비를 계산하는 데 있어 중요한 건
단순한 수치 계산이 아니라
‘해당 기어비를 사용하는 자신의 방식’에 대한 이해다.

그리고 이 ‘사용 방식’은
바로 주행 데이터를 통해서만 정확히 드러난다.

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주행 데이터를 수집하는 가장 효율적인 방법

기어비 최적화에 필요한 핵심 데이터는 크게 다섯 가지다.

1. 케이던스 (Cadence)
2. 파워 (Wattage, FTP 포함)
3. 심박수 (HR, HR Zone 포함)
4. 속도 (평균, 구간별, 최대 속도)
5. 기어 사용 패턴 (Di2 / SRAM AXS 등 기록)

이 데이터를 수집하는 방법은 다양하지만,
다음 조합이 가장 실전적이다:

• 파워미터 + 케이던스 센서 + 심박계 + GPS 사이클링 컴퓨터

→ 가민(Garmin), 와후(Wahoo), 브라이튼(Bryton) 등의 컴퓨터에서
라이딩 로그를 저장하고,
Strava, TrainingPeaks, GoldenCheetah 등 분석 툴에서
자신의 주행 패턴을 시각화한다.

특히 스프라켓별 사용 비율,
업힐 구간에서의 케이던스-파워 관계,
다운힐 회복 기어 패턴 등은
이런 분석 툴에서만 확인 가능하다.

이제 이런 데이터를 바탕으로
‘어떤 기어 조합이 내 몸에 가장 효율적인가’를
시뮬레이션할 수 있게 된다.

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주행 데이터 기반 기어비 시뮬레이션 절차

기어비 최적화는 단순히 계산기를 돌리는 작업이 아니다.
주행 패턴 + 생리적 반응 + 효율적 파워 구간을 고려해야 한다.

아래는 실제 데이터 기반 기어비 셋업의 시뮬레이션 흐름이다:

① 자주 가는 코스를 3개 선정
– 예: 업힐 위주 / 평지 크리테리움 / 출퇴근 루트 등

② 각 코스에서의 기어 사용 패턴 분석
– 어떤 기어비를 가장 자주 사용하는가
– 케이던스 평균은 어떤가
– 특정 구간에서 파워가 크게 떨어지는 기어가 있는가

③ 현재 기어비에서 불필요하게 남는 조합 제거
– 예: 50/11T는 쓰지도 않는데 무게만 늘린 경우
– 34/34T는 너무 가벼워 사용 안 하는 경우

④ 자신의 FTP 기준으로 이상적인 기어 영역 추정
– 80~90rpm 구간에서 FTP 근처 파워가 나오는 조합이 핵심

⑤ 기어 간 간격 확인 (Wide vs Close Ratio)
– 업힐 위주: 넓은 범위
– 평지 레이스 위주: 촘촘한 스프라켓이 유리

⑥ 기어 변경 후 2주간 데이터 비교 분석

→ 파워 대비 케이던스 효율성, 회복 시간, 심박 안정성 등 비교

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라이더 유형별 기어비 세팅 가이드

기어비는 ‘어떤 자전거를 타느냐’보다
‘어떤 방식으로 타느냐’가 훨씬 중요하다.
대표적인 3가지 라이딩 스타일에 따른
기어비 조합 예시를 정리하면 다음과 같다.

① 고케이던스 평지형 (Cadence Rider)

• 케이던스: 90~105rpm
• 스프라켓: 11-28T 또는 11-30T
• 체인링: 52/36T 또는 50/34T
• 주행 특징: 고속 평지, 크리테리움, 회전력 중심
• 목표: 촘촘한 기어 간격, 빠른 기어 전환

② 로우케이던스 업힐러 (Torque Climber)

• 케이던스: 60~75rpm
• 스프라켓: 11-32T, 11-34T
• 체인링: 50/34T
• 주행 특징: 긴 업힐 위주, 무릎 부담 고려
• 목표: 가벼운 기어에서 적정 파워 유지

③ 중간값 효율 라이더 (FTP 중심)

• 케이던스: 80~90rpm
• 스프라켓: 11-30T
• 체인링: 52/36T
• 주행 특징: FTP 기반 효율성 추구
• 목표: 파워 출력 구간과 일치하는 기어 구성

※ MTB, 그래블, 픽시 유저의 경우도
같은 원칙을 적용할 수 있으나,
휠 크기와 기어 체계가 달라 별도 계산 필요

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기어비 변경 전후, 실제 라이딩에서 느껴지는 차이

이론과 시뮬레이션만으로는 부족하다.
기어비를 실제로 바꾸고 나면,
생각보다 훨씬 더 ‘체감적인 변화’를 경험하게 된다.

예를 들어, 한 라이더는
기존에 52/36T 크랭크와 11-28T 스프라켓을 사용하다가
업힐 부담을 줄이기 위해 11-32T로 바꿨다.
체감상 큰 차이는 없을 거라 생각했지만
실제로는 업힐에서 평균 케이던스가 8~10rpm 정도 증가했고,
심박 상승 속도가 눈에 띄게 완만해졌다.

또 다른 라이더는
주로 평지 위주 코스를 달리는데,
52/36T에서 50/34T로 체인링을 바꿨더니
자신의 파워 밴드와 미묘하게 어긋나면서
오히려 더 많은 기어 변속을 하게 되어 불편하다고 느꼈다.
결국 다시 원래대로 되돌리면서
‘자신의 주행 스타일에 맞는 조합’의 중요성을 깨달았다고 한다.

기어비는 수치상의 변화보다도
다리와 페달링 감각에서 느껴지는 변화가 훨씬 크다.
바꿔보면 안다.
하나의 기어비 변화가
“이게 내 자전거였나?” 싶은 새로운 느낌을 만들어낸다는 걸.

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기어 변경 후 데이터를 어떻게 비교 분석할까?

기어비를 바꾼 뒤에도
그 변화가 효과적인지 확인하지 않으면
셋업 자체가 의미 없어질 수 있다.
다음과 같은 항목을 기준으로
‘전과 후’를 비교해보자.

• 같은 코스에서의 평균 케이던스 변화
  → 오히려 떨어졌다면 기어 선택이 잘못됐을 수 있음
• FTP 대비 파워 유지율
  → 이전보다 동일 구간에서 더 높은 파워 유지 = 적절한 기어
• 심박 반응
  → 기어 변경 후 심박이 더 안정적이라면, 효율성 상승
• 회복 구간의 회전력 향상 여부
  → 다운힐 회복 시 기어가 너무 무거우면 다리에 부담
• 전체 라이딩 시간 대비 정체시간 감소 여부
  → 기어비가 효율적이면 ‘쓸모없는 회전 구간’이 줄어든다

특히 2~3주간 꾸준히 데이터 누적 후
같은 코스를 같은 심박 구간으로 달렸을 때
‘속도와 파워 변화’를 비교하면
기어 세팅이 잘됐는지 객관적으로 확인할 수 있다.

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내 다리에 맞는 기어는 계산으로 찾을 수 있다

과거에는 기어비를 바꾸는 일이
어느 정도 ‘감과 체감’에 의존하는 과정이었다.
하지만 이제는 파워미터와 케이던스 센서,
분석 도구들이 일상화되며
누구나 자신의 데이터를 수집하고
기어 셋업을 계산으로 최적화할 수 있는 시대가 되었다.

기어는 단순한 부품이 아니다.
주행 스타일, 체력, 회복 능력까지 고려된 ‘맞춤 설계의 일부’다.
효율적이지 않은 기어 구성은
불필요한 피로를 만들고,
실제 성능보다 낮은 출력으로 이어진다.

자신의 데이터를 통해
기어를 바꾸고,
라이딩 감각이 부드러워지고,
피로가 줄어드는 걸 체감하는 순간,
당신은 진짜 ‘내 다리에 맞는 기어’를 찾은 것이다.