One Training Size Fits One

도입부: 개인간 변산도와 인구의 다양성 왜 일부 선수들은 파워에 집착할까?

 

왜 누구는 빠르게 회복하고 누구는 그렇지 않을까? 사람들이 약물을 써서 그토록 다르게 반응할까? 건강과 질병, 트레이닝과 삶의 다른 측면에 있어 모든 사람들, 특정 소집단 또는 한 개인에게 어떤 규칙들이 얼마나 적용되는 것일까? 왜 누군가는 질병의 증상이 있고 누군가는 그렇지 않은 것일까?

 

왜 일부 선수들은 파워에 집착할까? 왜 누구는 빠르게 회복하고 누구는 그렇지 않을까? 사람들이 약물을 써서 그토록 다르게 반응할까? 건강과 질병, 트레이닝과 삶의 다른 측면에 있어 모든 사람들, 특정 소집단 또는 한 개인에게 어떤 규칙들이 얼마나 적용되는 것일까? 왜 누군가는 질병의 증상이 있고 누군가는 그렇지 않은 것일까?

우리가 알고 있는 생물학적인 고유성, 개인간 변산도/산포도(inter-individual variability)와 그러한 것들이 있음에도 연구 팀의 보조 없이 건강과 삶을 결정하는 트레이닝을 할 수 있는 방법에 관하여 설명할 예정이다. 트레이닝 반응은 개인간 차이점이 있다는 것을 검토함으로써 이 아티클을 시작할 것이다. 영양과 최종적으로 건강과 질병(또는 아프다는 것이 무엇이고 비정형적이거나 다양하다는 것이 무엇인지를 이해하고자 "병리학적"으로 정의 된 것들)에 관하여 이어지는 다음 아티클들도 도움이 되기를 바란다.

어떤 사람들은 획일성(uniformity)에 반해 고유성의 주장을 뒷받침하는 사례에 관하여 실망스럽게 반응할 것이라 생각한다. "모든 것들이 그토록 개별적이라면, 어떻게 정확한 정보에 기반된 근거 있는 결정을 할 수 있을까?" 각 아티클의 끝부분에서, 나는 식별에서 의사결정까지 우리의 고유성을 어떻게 찾을 것인지에 대해 논할 것이다.

 

괴력(Freak Power): 아만다 누네스의 사례

 

절대로 끊임 없이 묻게 되는 질문들이 있다. 무엇이 그토록 누군가를 다른 사람들 보다 훨씬 더 빠르고, 파워풀하고, 강하고, (부상 또는 손상에)저항적이고, 민첩하거나 섬세하게 만드는 것일까? 그들의 성취가 너무나 믿기지 않을 정도로 정규곡선(normal curve)에서 동떨어진 것일까? 짧은 답변은 누구나 알고 있는 선천성과 후천성에 대한 상호작용이다. 긴 답변은 훨씬 더 복잡하고 채워야 할 지식의 공백으로 가득차 있다.

 

By Dan Kernler - Own work, CC BY-SA 4.0,

 

'정규분포'의 경우, 산술 평균으로 부터 1번 표준정규분포 값이 집합의 68.27% 미만을 차지하는 반면에, 2번 표준정규분포는 95.45%를 차지하고, 3번 표준정규분포는 99.73%를 차지한다.

 

MMA 파이터 아만다 누네스(Amanda Nunes)가 다시 "올해의 파이터"로 선정되었으며 MMA 역사상 최고의 여성 파이터로써 널리 인정받고 있다. 아만다가 그토록 특별한 점은 무엇일까?

 

 

우리가 아만다와 상대방을 살펴봤을 때, 몇가지 인체측정학적(anthropometric)인 다양성을 볼 수 있을 것이지만, 체급에 기반한 스포츠의 엘리트 레벨에서는 선수들의 체격 조건이 크게 다르지가 않다. 하나는 근육량의 이점이 있을 수 있고, 리치(팔,다리 길이)의 이점이 있을 수도 있지만, 이러한 변수들 중 어떤 것도 스포츠에서 아만다의 우월함을 설명하지 못한다. 크리스 사이보그(Cristiane "Cyborg" Justino)를 예로 들면, 아만다 보다 더 근육량이 많다. 근력이 근육의 수축력에 관여하는 주동근의 단면적과 비례한다는 것을 감안한다면(McGinnis 2013, pp. 287) 사이보그가 "더 강할" 수 있다. 그러나, 그런식으로 되지가 않는다. 우선, 여기서 어떤 근력이 관건일까? 체력(physical strength)의 첫번째 실험적인 측정은 1RM 또는 주어진 모든 운동과제(motor task)의 MVC(maximum voluntary contraction, 최대 수의적/자발적 수축)이었다. 그러나, 정적과 동적 근력은 매우 다른 성질이다.(Zatsiorsky & Kraemer 2006, pp. 64) 아마도, 그냥 아마도, 아만다는 특정한 정적 운동과제에 있어 사이보그 만큼 강하지 않을 것이다. 그러나 시합에서의 관건은 매우 다르다. 우세한 근력 요소는 동적인 것이고, 그렇기에, 총 파워 산출량, 발화율(rate coding, 동원/활성된 운동단위의 수와 뉴런이 저역치에서 고역치 순으로 방출하는 활동전위의 빈도)과 RFD(rate of force development, 힘의 변화를 제한된 시간으로 나눔으로써 얼마나 많은 힘이 얼마나 빠르게 생성되는지를 말하는 순간적 힘 발생율)가 결정 요소가 될 것이다. RFD는 폭발적인 스포츠 경기력에서 가장 결정적인 신체 능력이라는 것이 지속적으로 확인되어 왔다.(Enoka & Duchateau 2017, Maffiuletti et al 2016, Hernández-Davó & Sabido 2014) 단면적과 근력간의 연관성에 관한 오랜 가정 조차 요즘에는 대체로 동의되지 않으며, 학부생들에게 가르치는 것 보다 분명하게 훨씬 더 복잡하다.(Jones et al 2008)

 

지금까지 우리는 단지 스트렝스와 그것의 역동적 발생에 관하여 이야기하는 중이다. 우리는 정확성, 고유수용성감각을 결정하는 운동감각 인지(kinesthetic awareness) 조차 고려하지 않았으며 스킬, 민첩성과 우리가 거의 이해하지 못하는 기타 운동과 관련된 신경학적인 과정이라는 중요한 요소도 고려하지 않았다.(Proske 2006, Hutton 1966, Proske & Gandevia 2009, Tuthill & Azim 2018)

 

(UFC)해설자들이 "아만다가 강타" 라 말할 때, 그들이 의미하는 것은 아만다의 총 파워 산출량과 RFD가 일반적인 차트에서 벗어났다는 것이다.

아만다의 괴력은 무엇으로 구성될까? 위에서 언급했던 모든 것들에 아만다와 다른 모든 사람들을 고유하게 만드는 감정적인 무한한 경우의 수와 인지 변수들이 더해진다. 아만다의 고유함은, 당신 또는 나와 다르게, 그녀를 전세계에서 역대 최고의 여성 파이터로 만들었다.

그러나 명심해야 할 것은, 모든 사람들은 많은 점들에 있어 고유하다는 것으로, 그중 엄청나게 대부분은 우리가 알지 못하고 앞으로도 모를 것이다. 인간의 신체적 우월함에 대한 표현일지라도 이 악명 높은 개별성은 사회적으로 가치가 있고 측정 가능하고 인정되는 것들에서 고유하게 발생한다.

훈련에 대한 반응: 획일성 보다 편차가 더 크다.

우리는 그 괴수들, 총 아웃라이어(outlier)에 관하여 설명하는 것을 원하지 않는다. 그렇지 않나? 그들은 우리에게 두통을 준다. 다행스럽게도, 대부분의 사람들은 훈련 자극에 대해 더 예측할 수 있는 방법으로 반응할 것이다. Ha! 다시 생각해봐라. 그런 일은 일어나지가 않는다. 오늘날 우리는 모든 훈련 자극에서의 개인간 변산도가 예외라기 보다 법칙이라는 것을 알고 있다.

스트렝스 훈련에 대한 반응의 개인간 변산도에 관한 연구결과들은 개인별로 상당하게 다를 뿐만 아니라 변동량은 측정된 변수에 따라서 다르게 나타난다는 것을 보여주었다.(Erskine et al 2010) 아래의 차트에서 보여주는 것은 표준편차의 규모 또는 각 개인들이 측정된 변수에 대해 평균으로 부터 얼마나 동떨어졌는지를 보여준다. 보시다시피, "많이."

 

Figure 1-4: From Erskine et al 2010. MVC = maximum voluntary contraction, PCSA = physiological cross-sectional area.

MVC의 이점을 활용하라. 그중 일부는 분명하게 근육의 힘(muscle force)을 증가시킬 것이기 때문이다. 그러나, 알수 없는 량은 사람마다 다른 근육간 협응력(inter-muscular coordination)과 스킬의 습득 차이 모두가 생길 가능성이 높다. 얼마나 차이가 있는지, 우리는 모른다.(Ahtianen et al 2016).

게다가, 스트렝스와 근육 증가의 변수가 반드시 상관관계에 있지가 않다. 평균 보다 변동폭이 더 클 뿐만 아니라 나이 또는 성별과도 상관관계가 없지만, 스트렝스에 대한 더 높은 반응과 근육 증가가 적거나 그 반대이거나 둘다 높거나 둘다 낮을 수가 있다.(Ahtianen et al 2016)

최근 한 연구결과에서, 근비대와 스트렝스 간의 관계가 둘 사이의 인과관계를 뒷받침하지 않는다는 가설을 검증하기 위한 분석이 있었다. 즉, 서로 관련이 있다할지라도 근육 증가가 반드시 스트렝스의 증가를 일으키지 않는다.(Loenneke et al 2019)

 

한 연구결과에서, 뉴럴 드라이브(neural drive), 주동근 볼륨, 훈련-전 스트렝스 작용 변화의 합은 스트렝스 변화량의 약 60%를 설명한다.(Balshaw et al 2017)

여기서 우리는 "괴수 또는 파워"의 발생을 이해하는데 좀 더 가까워진다. 주기화 된 최대 스트렝스와 파워 트레이닝 동안의 RFD는 지극히 개별적인 것이다. 이는 발표된 '논문의 제목' 이다.(Peltonen et al 2018) 이는 RFD 개인차에 관하여 오늘날까지 발표된 유일한 연구결과다. 여기 논문의 설계와 수행 방법이 있다. 14명의 남성(28 ± 6 years old)은 같은 10주 간 최대 스트렝스를 수행한 다음에, 10주간 파워 트레이닝 프로그램을 실시했다. 최대 힘과 RFD는 7번째 세션 마다(주당/2세션) 최대 등척성 레그 익스텐션 자발적 수축 동안 기록됐다. 이후 참가자들은 RFD 발달 정도에 기반하여 3그룹으로 소급 분류됐다. (1)최대 강도 주기 동안만 향상(MS-responders, + 100 ± 35%), (2)파워 주기 동안만 향상(P-responders, + 53 ± 27%), 또는 (3)전혀 향상되지 않음(non-responders, + 3 ± 9%).

 

From Peltonen et al 2018.

 

실험군에서 주기화 된 스트렝스 트레이닝은 서로 다른 개인간 생리학적 반응과 매우 다른 RFD 증가를 보였다. 저자들은 빠른 힘 생성이 최대 자발적 수축력 보다 신경운동계(neuro-muscular system)에서 급성과 만성 적응을 결정하는데 더 민감하다는 것을 강조한다. 이런 이유로 저자들은 개인들을 위한 맞춤형 트레이닝 프로그램이 유용한 도구가 될 수 있다고 말하였다.

우리는 여전히 스트렝스 발현의 유전적 결정요소가 무엇인지를 모르고, 우리가 "파워 출력", "RFD" 또는 "최대 스트렝스" 라 부르는 현상들을 생성하기 위해서 어떻게 상호작용하는지 알지 못한다. 한가지 후보(가능성)는 표현형이 근육 손상에 따라 급격하게 증가되고, 반복적인 운동법으로 훨씬 증가하는 (적응면역의 특성 중 하나인)'케모카인'(chemokine, C-C motif) 리간드 2(ligand 2, CCL2)다.(Harmon et al 2010) 또다른 흥미로운 후보는 근섬유력의 종간 전이(lateral transmission)에 관여하며 세포이동과 상처 치유의 중요한 신호 구조 단백질인 FAK(focal adhesion kinase)를 암호화 하는 PTK2(protein tyrosine kinase-2) 유전자다.(Erskine et al 2012)

훨씬 더 복잡하게 살펴보자면, 운동에 대한 개인들의 가변적 반응에 관한 데이터를 산출한 방법론과 관련된 의구심이 있다. 문제는 그것이 실제인지 아닌지가 아니라, - 이것이 현재 널리 인정되고 있다는 것이다. 문제는 "변수"가 적절하게 측정되었는지이다. 예를 들면, Pickering & Kiely 는 개인별 다양성 연구에서 종종 발견되는 카테고리인 "비반응군(non-responders)"의 존재를 조사했다. 그들은 비반응군이 존재하지 않는다고 결론 내렸다. 비반응군은 일부 연구에서 채택된 방법들에 의해 포착되어지지 않는 현상을 말할 뿐이다. 운동에 다르게 반응하는 반응군(responder)에 관한 연구에서 분석 정확도를 높이는 방법을 제공했던 Dankel & Loenneke(2019) 또한 유사한 우려를 말하였다.

개인간 변산도는 "모든 유형의 운동" 에서 나타난다. 퍼포먼스에 대한 최대산소섭취량(VO2peak), 젖산 역치(lactate threshold)와 최대하 운동 심박수(HR) 모두를 수반하는 지구력(END)과 스프린트 인터벌 트레이닝(SIT)을 비교한 연구결과에 따르면, END에 따른 개별성이 감안된 발달은 SIT(와 그 반대)에 따라 관찰된 발달 및 END와 SIT 간 개인들의 다양한 개별적인 패턴들이 일률적으로 예측되지 않았으며 어떠한 특정 개인들에서도 END와 SIT에 대한 글로벌 비반응군이 관찰되지 않았다.(Bonafiglia et al 2016)

아래는 측정된 변수에 따른 개인간 변산도의 그래프 표현이다.

 

Bonafiglia et al 2016

 

이처럼 중요한 변수는 중추와 말초(신경) 적응이 모두 일어남을 말하며 다른 활동/스포츠에서 각기 다른 활동의 퍼포먼스를 감안하면 개인들의 성공을 예측할 방법이 없다.

또다른 연구결과는 인체 내 생리적 조건하에서의 운동 적응에서 활성 산소 및 질소종(reactive oxygen and nitrogen species, RONS or redox phenotype)의 역할을 조사했다.(Margaritelis et al 2018) 이 연구는 운동으로 유도된 산화적 스트레스가 낮은 그룹이 지구력 훈련에 대한 고전적인 적응력에서 가장 낮은 발달이 있었다는 것을 보여주었다.

이러한 최근 발견들은 코치에 의한 훈련 처방 실패의 원인 또는 프로그램을 추종하는 결과로써의 가능성을 밝혀냈다. 최적의 세트수, 반복수, 운동과 프로토콜에 관한 많은 학문적, 그리고 더 나쁜 비학문적인 논쟁이 상황을 잘못된 방식으로 보고 있다는 생각은 새로운 것이 아니다. 운동 경력이 없는(untrained), 비전문화된(recreationally) 그리고 선수층에 있어 노력 대비 효율(effort-to-benefit ratio)이 다르다는 것을 증명한 한 사례다.(Peterson et al 2005)

 

코치와 수련인들을 위한 실제 적용

 

당신이 코치든 수련인이든, 스포츠 매니아 부터 선수에 이르기까지, 이 아티클에서 인용한 논문에서 연구된 변수들을 추적하기 위한 연구 자원에 접근할 수 있을 것 같지는 않다. 이점이 훈련 방법을 결정하거나 훈련 계획을 선택 할수 없다는 것을 의미할까? 아니면 훈련 프로그램을 위해서는 연구 팀이 필요하다는 것을 의미할까?

둘다 아니다. 당신은 아마도 이미 아이 또는 청소년기에 이러한 변수들 중 몇가지에 따라 직관적으로 자기선택(self-selected)을 했을 것이다.(아이들은 스스로 본인이 잘하는 것과 그렇지 못한 것을 구별하며, 가망성이 낮다고 여겨지는 분야에 대해서 자기선택을 하는 경향이 있는 것으로 알려졌다.) 인간은 숙련에서 즐거움을 느낀다.(Humans feel pleasure in mastery.)(Lutkenhaus 1984, Jennings et al 1984, Jennings 2016) 문제의 일부가 해결되었다.

만약 어느 정도 훈련을 받은 적이 있다면, 아마도 어떤 측면에서는 멋진 결과를 얻은 것이 관찰될 수 있고, 하나 이상의 "일률적(cookie-cutter)" 프로그램을 사용한 다른 측면에서는 결과가 없거나 부정적이었을 수도 있다. 마이크로 사이클(micro-cycle split) 분할에서 그 빈도, 그 볼륨, 그 강도 또는 그 배치가 당신의 벤치 프레스에 적용되지 않는 것이 있다. 많은 연구 조차 없이 오랜 기간 동안 훈련해 온 사람들은 일반적으로 그들에게 효과가 있는 최적의 프로그램을 찾고자 여기 저기서 짜집기를 해왔다. 믿거나 말거나, 몇몇 엘리트 선수들도 그렇게 훈련했다. 시행착오는 항상 필요한 무엇이든 개발하기 위해 인간에게 사용되었던 방법이 되어왔다.

대부분의 운동 과학에 대한 고전적인 문헌들을 무료로 다운로드 받을 수 있는, 인터넷에서 이용할 수 있는 정보가 범람하는 오늘날, 장기적으로 최적의 결과를 이끌어내는 것은 여전히 시행착오다. 물론 정보의 평준화는 특히 부상(손상)을 입지 않을 놀라운 지름길을 제공한다.

특정 움직임을 개선하거나 훈련을 구성 함에 도움이 될 수 있는 '프릴레핀 차트'(Prilepin’s chart)에서 사용자-친화적인 부분을 이용할 수 있다. 당신의 계획을 설계하고 테스트하기 위해서 해야할 것은 로켓 과학이 아니다. 베이스로 사용할 수 있는 템플릿이 수도 없이 많다. 무엇이 효과가 있는지를 선택하기 위한 시간, 그것은 인내심과 체계적인 관찰이 필요하다.

 

References

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25. Zatsiorsky, Vladimir M., and William J. Kraemer. Science and practice of strength training. Human Kinetics, 2006.

 

원문: 'EliteFTS', One Training Size Fits One, by 'Marilia Coutinho'

 

"'프릴레핀 차트'는 'INOL'이 감안되야 하며 '원리를 적용'함에 목적이 있는 것이지 그냥 평균값 내서 드립다 짜집기 할 것도 아니고 하나의 메소드에 대한 맹목적인 집착은 생산적이지도 못하다. 구소련 '역도선수' 들을 위해서 개발된 이 차트는 모든 사람들에게 적용할 수 있다고 믿게 만들지만 애초에 '데이터' 가 다르기 때문에 다른 스포츠에서의 트레이닝 모델이 최적화될 수도 없다."

 

이재명 씨가 '문재인, 북한을 롤모델로 한 시진핑 우상화'를 짜집기 한 '짝퉁 팬덤' 모델을 도입했습니다. "개딸"을 외치는 게 택도 없어 보였는데, 놀라운 준국이 덕분에 당권 장악에는 성공했다는 평인데요. "사람에 충성하라"며 내부 비판을 용인하지 않아 자정 능력이 없고, '1당 독재국가' 아닌 이상 '수령'만 잡으면 되기 때문에 쉽게 무너져 실패한 모델인데, 제정신인 중도층에게 얼마나 어필할 수 있을지 의문입니다.

 

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