Apple Watch 칼로리 추적기는 사실이 아닌 근거 있는 추측입니다.

Apple Watch는 2015년 처음 출시된 이후 해마다 꾸준히 개선되었습니다. 우리가 뛰어난 Apple Watch Series 11을 좋아하는 만큼, Cupertino에 본사를 둔 이 회사의 웨어러블 제품은 하루에 소모하는 칼로리를 추적하는 데 그다지 능숙하지 않습니다. 많은 Apple Watch 대안도 마찬가지로 에너지 소비를 측정하는 데 적합하지 않습니다.

최고의 스마트워치와 피트니스 추적기는 정확한 심박수 측정을 제공할 수 있지만 칼로리 소비에는 훨씬 더 많은 변수가 포함되므로 웨어러블 기기가 신뢰할 수 있는 칼로리 추적 기능을 제공하기가 어렵습니다. Apple Watch가 손목에서 읽는 칼로리 데이터를 완전히 신뢰할 수 없는 이유를 알아보겠습니다.

요컨대 특별히는 아닙니다. 지난 몇 년 동안 다양한 연구에서 스마트워치가 칼로리 소비를 정확하게 측정하는지 여부를 조사했습니다. 그러한 연구 중 하나는 2024년에 스탠포드 대학교 의과대학에서 실시되었습니다. 60명의 자원 봉사자를 대상으로 Apple Watch, Fitbit Surge, Microsoft Band 및 Samsung Gear S2와 같은 장치가 소모된 칼로리를 얼마나 정확하게 계산하는지 측정했습니다. 결과는? 테스트 결과 이러한 웨어러블이 심박수 측정을 정확하게 추적하는 것으로 나타났지만 에너지 소비 분석에서는 신뢰성이 훨씬 낮았습니다.

대학이 주제에 대해 테스트한 7개의 웨어러블 중 칼로리 계산에 특히 좋은 장치는 없었습니다. 가장 정확한 피트니스 트래커는 의료용 심전도에서 수집한 데이터와 비교하여 평균 27%의 차이가 있었고, 가장 신뢰도가 낮은 피트니스 트래커는 충격적인 93%의 차이를 보였습니다. 연구진의 연구 결과는 다음과 같은 저널에 처음 발표되었습니다. 맞춤 의학 저널Euan Ashley 박사가 논문의 수석 저자로 활동하고 있습니다. Ashely는 “에너지 지출 측정은 기준에서 크게 벗어났습니다.”라고 말했습니다. “그들이 얼마나 나쁜지 그 규모에 놀랐습니다.”

쉬운 대답은 정말 정확한 칼로리 소비량을 손목에서 얻을 수 없다는 것입니다. 스마트워치는 신진대사를 측정할 수 없기 때문에 심박수 측정이나 달리는 동안 이동한 거리와 같은 데이터를 분석해야만 얼마나 많은 칼로리를 소모했는지 추측할 수 있습니다. 피트니스 웨어러블은 손목에서 심박수를 직접 측정할 수 있는 반면, 에너지 소비량은 기계 학습 알고리즘과 같은 프록시 방법을 통해 계산해야 합니다.

위에서 언급한 스탠포드 대학 연구에 참여한 조교수 Anna Shcherbina는 웨어러블 기기가 칼로리 출력을 평가하는 데 사용하는 알고리즘을 부분적으로 비난합니다. Shcherbina는 “에너지 소비는 개인의 체력 수준, 키, 체중 등에 따라 달라지기 때문에 다양한 사람들에게 정확한 알고리즘을 훈련시키는 것이 매우 어렵다고 생각합니다.”라고 말했습니다. Apple Watch 또는 기타 웨어러블에 키와 몸무게를 제공하면 칼로리 계산을 더 정확하게 하는 데 도움이 될 수 있지만, 궁극적으로 정말 정확한 결과를 제공하기에는 변수가 너무 많습니다.

보다 최근의 연구(출판: 자연) 또한 Apple Watch 및 유사한 웨어러블이 정확한 칼로리 소비 결과를 제공하는 데 의존할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 에 따르면 자연의 연구 결과에 따르면, 스마트 시계가 여러 센서를 사용하여 소모된 칼로리를 추정한다는 사실은 “개별 입력으로 인한 오류가 복합적으로 나타날 수 있기 때문에” 문제가 됩니다. 또한 해당 사이트의 연구에서는 착용자의 피부색이나 수분 수준과 같은 요소도 에너지 소비를 측정하는 웨어러블의 능력에 영향을 미친다는 결론을 내렸습니다.

스마트워치 또는 더 많은 전용 피트니스 트래커를 다룰 때 웨어러블은 다양한 데이터 측정항목을 수집하여 운동 중에 소모되는 칼로리 양을 추측합니다. Apple Watch는 가속도계 및 자이로스코프와 같은 모션 센서를 사용하여 움직임을 감지하고 야외에서 달리거나 걸을 때 GPS 정보를 수집한 다음 이를 심박수 센서 데이터와 결합하여 현재 신체 활동의 에너지 소비를 추정합니다.

이제 대부분의 스마트워치는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 운동을 식별합니다. 최신 웨어러블 기기는 심박수, 걸음 수, 이동 속도를 분석하여 현재 땀을 흘리며 쌓이고 있는 활동이 무엇인지 감지할 수 있습니다. 심박수가 낮고 일정하며 걸음 수가 규칙적이지만 느린 경우, 스마트워치는 사용자가 여유롭게 걷고 있다고 가정합니다. 조정과 같은 보다 목표화된 운동은 반복적인 움직임을 찾는 반면, 지속적이고 부드러운 움직임과 제한된 팔 움직임은 웨어러블에 자전거를 탈 가능성이 가장 높다는 신호를 보냅니다. 어떤 유형의 운동을 하고 있는지에 관계없이 스마트 시계는 여전히 기본적으로 소모되는 칼로리의 양을 추측합니다.