[써보고서] 챗GPT와 첫 마라톤 훈련…전문가 조언 더해 안전히 기록 단축

오픈AI의 GPT-6 '아스트라' 기반 챗GPT를 러닝 훈련에 직접 활용해 봤다. 아스트라로 운동 계획과 기록 앱을 만들고, 여기에 전문가의 조언을 꼼꼼히 반영한 결과 원하던 마라톤 기록을 달성할 수 있었다. AI의 편리함에 인간 전문가의 실전 지식까지 더해지니, 오버트레이닝으로 무리하지 않으면서도 안전하게 목표를 이루는 것이 가능했다. 마라톤 대회를 앞둔 2주 동안, 아스트라를 통해 체계적인 운동 계획을 세우고 이를 기록할 수 있는 앱을 직접 구축했다. 그 과정에서 실제 달리기 경험과 외부 전문가의 의견을 꾸준히 반영하며 훈련을 보완해 나갔다. 처음 이 AI를 사용할 때만 해도 그저 적절한 운동 방법을 추천받는 정도만 기대했다. 하지만 몸 상태에 맞춰 훈련 계획을 스스로 수정해 주고, 이를 매일 실천할 수 있는 맞춤형 도구까지 만들어주었다는 점이 가장 인상 깊었다. 직접 체험해 본 아스트라는 단순한 대화형 AI를 넘어 복잡한 추론과 심층 자료 조사, 코딩, 문서 제작 등을 거침없이 수행하는 강력한 모델이었다. 특히 '챗GPT 워크' 기능을 통해 나의 구체적인 목표와 조건에 따라 필요한 도구를 알아서 활용하고, 여러 단계의 복합적인 작업을 거쳐 완성된 결과물을 만들어내는 과정이 놀라웠다. 참고로 이 강력한 해당 모델은 '챗GPT 프로' 사용자부터 이용할 수 있다. 아스트라 기능이 개인 운동 목표를 실행 가능한 계획으로 바꾸는 데 얼마나 도움이 되는지 확인해봤다. 생애 처음 참가하는 마라톤 대회 5킬로미터(㎞) 코스가 첫 시험대였다. 목표는 35분 내 완주였다. 출발선에 설 생각에 설레면서도, 기록을 줄이려다 몸에 무리를 주지는 않을지 걱정됐다. 당시 5㎞를 뛰고 걷는 데 약 38분 걸렸다. 더 자주 뛰거나 근력 운동을 추가해야겠다는 생각은 들었다. 하지만 지금 체력으로 훈련 강도를 얼마나 높여도 되는지, 어떤 근육을 보강해야 하는지는 막연했다. 첫 마라톤 앞두고 막막…챗GPT와 계획부터 세웠다 대회를 2주 앞두고 챗GPT를 활용해 준비 과정을 구체화하기로 했다. 먼저 현재 기록과 목표를 챗GPT에 설명했다. 챗GPT는 훈련표를 만들기 전 운동 경험과 가능한 시간, 선호 운동 등 필요한 조건을 세세히 확인했다. 기록에 걷는 시간이 포함됐는지, 달린 뒤 체력이 얼마나 남는지도 물었다. 최근 2주 동안 세 차례 달렸고, 약 3㎞ 이후에는 걷기와 천천히 달리기를 반복한다고 답했다. 운동 가능한 요일과 이용할 수 있는 기구, 통증에 대해서도 대화했다. 답변을 바탕으로 2주 운동 계획과 체크리스트를 만들었다. 계획에는 달리기와 걷기를 번갈아 하는 훈련법과 목표 속도 연습법, 가벼운 근력 운동이 포함됐다. 회복과 휴식 일정도 들어갔으며 대회가 가까워질수록 훈련량을 줄이도록 구성됐다. 챗GPT로 계획을 실천하기 위한 부가 기능도 활용했다. 구글 캘린더를 연동해 평소 일정과 운동 계획을 함께 관리했다. 운동에 필요한 용품은 이미 보유한 매트를 제외하고 5만원 안에서 추천받았다. 가격과 보관 편의성, 구매 링크를 비교표로 정리해 선택에 참고했다. 근력 운동 자세를 익히는 데도 챗GPT 도움을 받았다. 계획표에 명시된 '데드버그' 동작을 물어보자 팔과 다리를 움직이는 순서를 시각 자료로 보여줬다. 시작 자세부터 반대쪽 팔과 다리를 뻗는 과정까지 단계별로 확인하고, 천천히 재생하며 움직임을 살펴볼 수 있었다. 글만으로 이해하기 어려웠던 동작을 눈으로 확인하니 운동 방법을 파악하기가 한결 쉬웠다. 운동 결과를 기록할 애플리케이션도 제작했다. 챗GPT는 휴대전화에서 날짜별 운동을 확인하는 웹 앱을 제작했다. 이 앱은 운동 완료 여부와 소요 시간, 체감 난이도를 저장하는 역할을 맡았다. 챗GPT로 훈련 계획을 세웠더니 준비는 한결 수월해졌다. 관건은 챗GPT가 추천한 운동 계획 이행력과 실제 효과였다. 막상 시작하려니 스스로 알아차리지 못한 자세 문제나 근육 사용 방식까지 반영됐는지 인지하기 어려웠다. 계획표를 실제 운동으로 옮기기 전에 전문가 시각으로 확인해보고 싶었다. AI가 못 본 자세, 전문가가 잡아…대화법도 보완 계획표만으로 풀리지 않았던 의문을 확인하기 위해 전문가를 찾았다. 챗GPT가 추천한 운동을 직접 해보고, 몸에 무리가 없는지 점검받기로 했다. 현장에는 이승환 연세 피트니스랩 대표와 김정원 오픈AI코리아 엔지니어가 함께했다. 이 대표는 훈련 계획을 세울 때 몸 상태와 움직임부터 파악해야 한다고 강조했다. 근력이 부족한지, 특정 근육을 제대로 쓰지 못하는지, 달리는 방식을 바꿔야 하는지에 따라 필요한 훈련이 달라진다는 설명이다. 통증이 나타난 곳만 살펴서도 안 됐다. 이 대표는 "엉덩이 근육을 제대로 사용하지 못하면 부담이 햄스트링에 집중될 수 있다"며 "이 경우 불편함은 햄스트링에서 나타나지만 보완해야 할 부위는 엉덩이 근육일 수 있다"고 설명했다. 이어 "불편한 부위를 AI에 알리는 데 그치지 않고, 원인은 전문가에게 점검받아야 한다"고 재차 조언했다. 챗GPT가 추천한 하체 근력 운동을 직접 해보니 이 대표 설명이 와닿았다. 의자 등받이를 잡고 한쪽 발을 뒤로 들었다. 반대쪽 다리로 체중을 지탱하면서 무릎과 고관절을 굽혀 몸을 낮췄다가 일어났다. 엉덩이와 허벅지를 강화하는 동작이었다. 평소에는 엉덩이와 허벅지에 충분히 힘이 들어간다고 생각했다. 그러나 옆과 뒤에서 움직임을 살핀 코치의 평가는 달랐다. 허리와 골반 주변을 짚으며 몸을 일으킬 때 해당 근육에 힘이 충분히 실리지 않는다고 지적했다. 이 대표는 달릴 때도 엉덩이와 허벅지 근육을 제대로 사용하는 것이 중요하다고 설명했다. 다른 근력 운동보다 이 동작을 더 신경 써서 연습하라는 조언을 받았다. 내게 필요한 것은 횟수를 늘리기 전에 자세와 힘을 쓰는 방법부터 바로잡는 일이었다. 김정원 오픈AI코리아 엔지니어는 챗GPT에 목표뿐 아니라 실제 수행 과정과 전문가 점검 결과까지 충분히 설명해야 한다고 강조했다. 김 엔지니어는 챗GPT에 무엇을 알려줘야 할지 막막하다면 AI가 먼저 질문하도록 하는 '인터뷰 미(Interview Me)' 방식을 활용할 수 있다고 소개했다. 그는 "이는 러닝 계획을 수정할 때도 곧바로 새 훈련표를 요청하기보다 필요한 정보를 먼저 묻게 하는 기능"이라며 "어떤 동작이 어려웠는지, 기존 계획을 지키지 못한 이유는 무엇인지 질문을 주고받으며 조건을 구체화할 수 있다"고 설명했다. 김 엔지니어는 글로 정리하다 빠뜨릴 수 있는 정보를 음성 대화로 보충하는 방법도 제시했다. 그는 "운동 후 거리와 시간에 더해 숨이 가빠진 시점이나 특정 동작에서 느낀 불편함을 말로 남길 수 있다"며 "숫자만으로 드러나지 않는 경험도 다음 계획에 반영할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. 몸 상태에 맞춰 계획 수정…5㎞ 30분 안전한 완주 현장에서 받은 조언을 챗GPT에 다시 전달했다. 하체 운동 중 둔근과 허벅지 근육에 힘이 충분히 실리지 않는다는 전문가 지적을 설명했다. 이를 바탕으로 어떤 동작과 수행 방법을 보완해야 하는지 물었다. 챗GPT는 다리 운동 우선순위를 기존보다 높였다. 정해진 횟수를 채우기보다 코치에게 배운 자세로 해당 근육을 사용하는 데 집중하는 계획을 제시했다. 자세가 흐트러지면 횟수를 줄이고 천천히 움직이는 기준도 더했다. 달리기 훈련에선 당일 몸 상태를 세부적으로 살필 수 있게 됐다. 챗GPT는 달리기 전 사용자가 당일 몸 상태를 확인할 수 있도록 컨디션 입력 항목을 추가했다. 피로가 크면 운동 시간과 강도를 낮추고, 불편함이 남거나 반복되면 운동을 중단한 뒤 전문가에게 확인받도록 안내했다. 운동 후 기록 리스트도 보완됐다. 완료 여부와 시간, 체감 난이도 외 힘들었던 구간과 불편한 부위를 남길 수 있는 섹션이 생겼다. 계획을 줄였다면 그 이유를 설명할 수 있는 란도 추가됐다. 예정된 운동을 마쳤는지만 확인하던 기록에 몸이 어떻게 반응했는지가 더해진 셈이다. 이런 방식을 약 10일 진행한 뒤 대회에 참가했다. 당일에는 챗GPT가 정리한 루틴과 코치에게 배운 동작으로 몸을 풀었다. 5㎞ 완주 기록은 30분 12초였다. 목표였던 35분보다 약 5분 빨랐다. 챗GPT는 분명 마라톤 준비에 유용한 도구다. 막연했던 목표를 구체적인 훈련 계획으로 바꾸고, 운동 결과를 기록하며 계획을 보완하는 데 도움을 줬다. 다만 실제 사용자 건강과 몸 상태 판단까지 AI에 전적으로 맡길 수는 없다는 점도 느꼈다. 기록을 줄이는 것보다 중요한 것은 다치지 않고 운동하는 일이었다. 스스로 제대로 하고 있다고 생각한 동작에도 보완할 부분이 있었다. 이를 모두 찾아낸 것은 움직임을 직접 살핀 전문가였다. AI를 운동 목표 달성에 잘 활용하려면 내 몸을 이해하고, 혼자 판단하기 어려운 부분을 전문가에게 확인하는 과정은 필수다. AI의 편리함과 인간 전문가 지식을 함께 활용할 때 더 큰 도움을 받을 수 있다는 점을 느꼈다. 서비스 연동에는 아쉬움이 남았다. 구글 캘린더는 활용할 수 있었지만, 타임트리 등 평소 쓰는 다른 일정 앱이나 국내 서비스까지 연결하는 데는 제약이 있었다. 운동 기록 앱을 만드는 것과 그 내용을 기존 생활 도구에 연결하는 것은 별개의 문제였다. 향후 카카오톡과 일정 서비스까지 챗GPT 워크에 연동된다면 운동·휴식 일정을 등록하고, 변경된 계획을 반영하거나 선택한 기록을 코치에게 공유하는 과정도 더 간편해질 것으로 기대된다.