이란 무엇인가 Distance Covered Per Match Calculator?
▾
리버풀 선수들은 2019년 토트넘을 상대로 한 챔피언스리그 결승전에서 총 113.4km를 달렸습니다. 이는 90분 동안 외야수 한 명당 평균 10.3km입니다. 경기당 이동 거리는 축구의 원래 신체적 성과 지표 중 하나이며, 처음에는 1970년대에 수동 추적을 사용하여 체계적으로 수집되었으며 현재는 프리미어 리그, 분데스리가 및 챔피언스 리그 경기장에 설치된 GPS 조끼, 광학 선수 추적 및 반자동 오프사이드 기술 시스템을 사용하여 미터 미만의 정확도로 측정됩니다. 이 지표는 코치, 스포츠 과학자, 성과 분석가가 게임의 물리적 요구 사항을 이해하는 방식을 근본적으로 변화시켰습니다. 일반적인 외야수 Premier League 선수는 90분당 10~13km를 이동하며, 중앙 미드필더가 가장 많이(11~13km), 중앙 포워드가 가장 적게(8~10km) 이동합니다. 최근 몇 년간 더 정교한 물리적 지표로 이동 거리가 보완되었습니다. 고강도 달리기 거리(>19.8km/h), 스프린트 거리(>25.2km/h), 스프린트 횟수는 결투의 승리와 기회 창출과 관련된 폭발적인 행동을 더 잘 포착하기 때문에 이제 총 거리보다 진단적으로 더 가치 있는 것으로 간주됩니다. 높은 압박 시스템을 갖춘 리버풀이나 아스날과 같은 팀은 딥 블록 팀보다 훨씬 더 먼 거리를 커버하며, 최고 압박을 하는 팀은 경기당 총 105~115km를 기록하는 반면, 깊은 압박을 하는 팀은 95~100km를 기록합니다. 이동한 거리는 피트니스 프록시로도 사용됩니다. 시즌 평균보다 훨씬 적은 거리를 이동하는 선수는 부상을 입거나 피로해지며, 이러한 조기 경고를 통해 더 심각한 부상이 발생하는 것을 예방할 수 있습니다.
DigiCalcs delivers precision-engineered tools for engineers and STEM professionals.
공식
▾
총 거리(km) = 모든 경기 단계에서 각 속도 대역에 적용되는 Σ 거리
속도 밴드:
걷기(0-7km/h): 낮은 강도
조깅(7-14km/h): 유산소 베이스
달리기(14-19.8km/h): 중간 강도
고강도(19.8-25.2km/h): 상당한 심장 부하
질주(>25.2km/h): 최대 강도
90 정규화당: 거리/90 = (총 거리 / 플레이 시간(분)) × 90
실제 사례:
조던 헨더슨의 경기 시간은 87분입니다.
걷기: 3.2km, 조깅: 4.1km, 달리기: 2.8km, 고강도: 1.4km, 전력질주: 0.6km
총계 = 87분에 12.1km
90당 정규화 = (12.1 / 87) × 90 = 12.5km/90변수 설명
▾
| 기호 | 이름 | 단위 | 설명 |
|---|---|---|---|
| TD | 총 이동 거리 | km / miles | GPS 추적 또는 광학 추적 시스템을 통해 측정된 경기 중 선수 또는 팀의 총 이동 거리입니다. |
| HSRD | 고속 주행 거리 | km | 19.8km/h(5.5m/s) 이상 주행 거리; 실제 출력 및 스프린트 작업량의 주요 지표입니다. |
| Sprint_D | 스프린트 거리 | km | 25.2km/h 이상 주행 거리; 폭발 가속도와 고강도 버스트 용량을 측정합니다. |
| PeakSpeed | 최고 주행 속도 | km/h | 매치에서 플레이어가 도달한 최대 속도. GPS 또는 광학 시스템으로 추적하고 물리적 부하 모니터링에 사용됩니다. |
| Acc_Dec | 가속/감속 | count | 임계값을 초과하는 폭발성 가속 및 감속 이벤트 수(>3m/s²) 근육 부상 위험과 관련이 있습니다. |
방법 Distance Covered Per Match Calculator
▾
- 1GPS 조끼(훈련 중 착용) 또는 광학 추적 카메라(장비를 갖춘 경기장의 경기용)는 플레이어 위치를 초당 25~50회 기록합니다.
- 2시스템은 연속적인 위치 샘플 간의 거리를 계산하고 각 플레이어의 전체 경기에서 이를 합산합니다.
- 3각 거리 증분은 해당 속도를 기준으로 속도 대역(걷기, 조깅, 달리기, 고강도, 질주)으로 분류됩니다.
- 4즉각적인 조치를 위해 하프타임과 풀타임에 총 거리 및 대역 분석이 성능 분석가에게 보고됩니다.
- 5데이터를 플레이어의 과거 기준(최근 5경기, 이전 시즌의 동일한 경기)과 비교하여 편차를 식별합니다.
- 6스프린트 횟수와 최대 스프린트 속도는 거리 지표와 함께 추출되어 완전한 물리적 성능 프로필을 제공합니다.
풀어진 예시
▾
Kante의 놀라운 거리 커버는 그를 전성기에 프리미어 리그 역사상 통계적으로 가장 많이 뛰는 미드필더로 만들었습니다. HSR 값은 중앙에서 뛰었음에도 불구하고 윙어와 비슷합니다.
홀란드는 PL의 어떤 외야수 레귤러보다 총 거리가 짧지만 그의 스프린트 프로필은 엘리트입니다. 그는 지속적으로 압박하기보다는 중요한 순간에 폭발적으로 가속합니다.
리버풀의 압박 시스템은 PL에서 가장 높은 팀 거리를 요구했습니다. 이는 하위 팀보다 경기당 약 12-15km 더 길며, 이는 시즌당 500km 이상 더 먼 거리입니다.
이동 거리가 16% 감소하면 자동 스포츠 과학 경고가 트리거됩니다. 이 플레이어는 알려지지 않은 부상을 관리하고 있거나 부하 관리가 필요한 급성 피로를 겪고 있습니다.
실제 적용
▾
성과 관리: PL 클럽의 스포츠 과학자들은 일일 훈련 부하 데이터를 검토하여 선수들이 준비가 부족하거나 과부하가 되어 주요 경기에 진입하지 않도록 합니다. 이 애플리케이션은 해당 분야의 의사 결정, 예산 책정 및 전략 계획을 지원하기 위해 정확한 정량 분석이 필요한 전문가가 일반적으로 사용합니다.
방송: Opta는 경기 내 그래픽을 위해 방송사에 거리 및 스프린트 데이터를 제공하며 Sky Sports는 정기적으로 '가장 열심히 일한 선수' 비교를 표시합니다. 업계 실무자는 이 계산을 사용하여 성능을 벤치마킹하고 대안을 비교하며 확립된 표준 및 규제 요구 사항을 준수하는지 확인합니다.
전술적 설계: 관리자는 팀의 지속 가능한 최대 거리 출력을 중심으로 압박 및 수비 시스템을 설계합니다. Klopp는 특정 선수의 신체적 능력을 중심으로 리버풀의 압박을 설계한 것으로 유명합니다. 학계 연구원과 학생들은 이 계산을 사용하여 이론 모델을 검증하고 교과 과정 과제를 완료하며 기본 수학적 원리에 대한 더 깊은 이해를 개발합니다.
계약 협상: 에이전트는 GPS 거리 및 강도 데이터를 사용하여 선수의 신체적 능력이 나이가 들수록 감소하고 임금 요구가 낮아지는 것을 입증하거나 반대로 선수가 30세 이상에서도 예외적인 신체적 기준을 유지하고 있음을 보여줍니다.
특수 경우
▾
골키퍼의 움직임은 대부분 경기당 5.5~6.5km에 불과합니다.
골키퍼의 움직임은 대부분 18야드 영역에 국한되어 있기 때문에 경기당 5.5~6.5km만 커버합니다. 이는 예상된 것이며 물리적 기여는 다양한 측정항목(분포 거리, 다이빙 범위)으로 측정됩니다. 거리 계산 계산에서 이 시나리오가 발생하는 경우 사용자는 의미 있는 결과를 생성하기 위해 입력 값이 수식의 예상 범위 내에 속하는지 확인해야 합니다. 범위를 벗어난 입력은 수학적으로는 유효하지만 실제 조건을 반영하지 않는 실질적으로 의미 없는 출력으로 이어질 수 있습니다.
습하고 무거운 경기장 조건에서 선수들은 일반적으로 5~8% 더 적은 거리를 커버합니다.
습하고 무거운 경기장 조건에서는 고강도 가속이 더 어려워지고 경기장 표면이 움직임을 느리게 하기 때문에 선수들은 일반적으로 정상 조건보다 5~8% 더 적은 거리를 이동합니다. 이러한 극단적인 경우는 경계 조건이나 극한값이 관련된 거리 계산을 전문적으로 적용할 때 자주 발생합니다. 실무자는 이러한 상황이 발생하는 시점을 문서화하고 대체 계산 방법이나 조정 요인이 특정 사용 사례에 더 적합한지 여부를 고려해야 합니다.
연장전(추가 30분) 동안 총 거리는 증가하지만
연장전(추가 30분) 동안 총 거리는 증가하지만 분당 비율은 급격히 떨어집니다. 91~120분 기간의 플레이어는 누적된 피로를 반영하여 전반전의 같은 플레이어보다 20~25% 낮은 강도 지표를 나타냅니다. 적용 거리 계산의 맥락에서 이 특별한 경우에는 표준 가정이 유지되지 않을 수 있으므로 신중한 해석이 필요합니다. 사용자는 해당 분야 전문 지식과 결과를 상호 참조해야 하며 이러한 비정형 조건에서 출력을 검증하기 위해 추가 참조 또는 도구를 참조하는 것을 고려해야 합니다.
프리미어리그 포지션별 평균 거리(2023-24)
▾
| 위치 | 평균 km/90 | HSR km/90 (>19.8) | 스프린트 km/90 (>25.2) | 스프린트 횟수/90 |
|---|---|---|---|---|
| 중앙 미드필더 | 12.1 | 1.62 | 0.48 | 22 |
| 수비형 미드필더 | 11.8 | 1.41 | 0.38 | 17 |
| 풀백 | 11.4 | 1.58 | 0.62 | 26 |
| 와이드 포워드 | 10.8 | 1.71 | 0.78 | 31 |
| 센터백 | 10.3 | 1.12 | 0.34 | 14 |
| 센터 포워드 | 9.6 | 1.38 | 0.68 | 24 |
자주 묻는 질문
▾
경기당 가장 많은 거리를 커버하는 프리미어리그 포지션은 어디인가요?
중앙 미드필더는 90분당 총 거리(보통 11.5~13km)에서 꾸준히 선두를 달리고 있습니다. 수비형 미드필더와 박스-투-박스 미드필더는 압박 및 회복 책임으로 인해 공격형 미드필더보다 우위에 있습니다. 공격 시스템의 풀백(예: 트렌트 알렉산더-아놀드)도 상당한 거리를 커버합니다. 중앙 포워드와 크리에이티브 넘버 10이 가장 적게 커버합니다(8.5-10km).
더 많은 거리를 커버하는 것이 항상 더 나은가요?
아니요. 높은 총 거리에는 특별히 가치가 없는 저강도 걷기 및 조깅이 많이 포함됩니다. 스포츠 과학자들은 고속 달리기(HSR, >19.8km/h)와 질주 거리(>25.2km/h)를 우선시합니다. 왜냐하면 이러한 지표가 주요 경기 동작(압박, 회복 달리기, 우주로의 폭발적인 가속)과 더 잘 연관되어 있기 때문입니다. HSR에서 1.8km로 10km를 주행하는 플레이어는 일반적으로 HSR에서 0.9km로 12km를 주행하는 것보다 더 가치가 있습니다.
축구 훈련과 매치 플레이에서 GPS 추적은 어떻게 작동하나요?
훈련에서 선수들은 가속도계와 10~25Hz로 기록되는 GPS 칩이 포함된 GPS 조끼를 착용합니다. 프리미어 리그 경기에서는 경기장 주변에 장착된 광학 추적 카메라가 25-50Hz의 컴퓨터 비전을 사용하여 선수를 추적하므로 물리적 장치가 필요하지 않습니다(공식 경기에서는 대회 규칙에 따라 항상 허용되지는 않음).
프리미어 리그 선수가 단일 경기에서 이동할 수 있는 최대 거리는 얼마나 됩니까?
프리미어 리그 광학 추적에서 검증된 기록은 약 14.0-14.5km이며, 연장 경기에서 중앙 미드필더가 기록합니다. 첼시의 윌리안은 FA컵 120분 경기에서 약 13.5km를 기록했다. 분데스리가에서 마르코 로하스(Marco Rojas)는 검증된 14.6km 기록을 보유하고 있습니다. 이러한 극단적인 값은 일반적으로 집중적으로 압박하고 윙 위치에서 사용되는 플레이어에게 발생합니다.
고도가 국제 축구의 거리에 영향을 미치나요?
네, 상당히 그렇습니다. 3,000m 고도(볼리비아, 에콰도르, 콜롬비아 고지대 경기장) 이상에서 진행되는 경기에서는 산소 가용성이 유산소 능력을 감소시키기 때문에 평균 플레이어 거리가 8-12% 감소합니다. FIFA는 고도 2,500m 이상의 경쟁 경기를 금지하는 것에 대해 논의했지만 남미 국가들은 이러한 제한에 성공적으로 반대했습니다. 이는 실제 응용 프로그램에서 거리 계산 계산 작업을 할 때 중요한 고려 사항입니다. 대답은 특정 입력 값과 계산이 적용되는 상황에 따라 달라집니다.
전반전과 후반전 사이에 주행 거리가 어떻게 바뀌나요?
선수들은 일반적으로 후반전에 피로가 누적되어 이동 거리가 4~8% 감소합니다. 고강도 달리기는 평균 10~15% 정도 감소합니다. 새로운 교체 선수로 교체할 수 있는 더 깊은 스쿼드를 갖춘 팀은 후반전 출력을 더 잘 유지합니다. 이는 단지 11명의 엘리트 선발 선수가 아닌 진정한 로테이션 품질을 갖춘 대규모 스쿼드를 보유해야 한다는 통계적 주장 중 하나입니다.
분석팀은 부상을 방지하기 위해 거리 데이터를 어떻게 사용합니까?
스포츠 과학자들은 개별 선수의 '급성:만성 작업량 비율'을 모니터링하여 이번 주의 거리 부하를 이전 4주간의 평균과 비교합니다. 급성 부하가 만성 평균의 1.3~1.5배 이상으로 급증하면 부상 위험이 크게 증가합니다. 이 ACWR 모델은 이제 모든 Premier League 클럽의 표준 관행입니다. 이 프로세스에는 주어진 입력에 기본 공식을 체계적으로 적용하는 작업이 포함됩니다.
피해야 할 일반적인 실수
▾
- !고속 달리기 및 스프린트 데이터를 사용할 수 있는 경우 총 거리를 주요 피트니스 지표로 사용하면 플레이어는 총 거리에 적합해 보이면서 실제로 성과와 상관관계가 있는 지표에서 상당한 피로감을 표시할 수 있습니다.
- !다양한 크기의 경기장 간의 거리를 비교합니다. 올드 트래포드(105×68m)와 작은 경기장은 물리적인 경기장 면적만으로도 3~5%의 자연스러운 거리 차이가 발생할 수 있습니다.
- !포지션 표준화 벤치마크를 무시하고 스트라이커의 9.5km와 미드필더의 12.2km를 비교하고 스트라이커의 성과가 저조하다고 결론을 내리는 것은 각 역할의 완전히 다른 신체적 요구를 무시하는 것입니다.
전문가 팁
부상 예방을 위해 '고속 달리기 가속' 횟수와 실제 거리를 모니터링하세요. 폭발적인 가속(2초 이내에 0~25km/h)을 많이 하는 선수는 연조직 부상 위험이 가장 높습니다. 햄스트링 및 사타구니 파열은 가장 일반적으로 높은 가속 이벤트 전에 발생합니다. 과부하된 선수를 표시하기 위해 거리 대신 GPS 가속도 데이터를 사용하는 것은 리버풀이나 브라이튼과 같은 클럽에서 스포츠 과학 실습의 최첨단 기술입니다.
알고 계셨나요?
리그에서 단 2경기만 탈락했던 리버풀의 특별한 2019-20 시즌에 클럽의 GPS 데이터에 따르면 선수들은 38경기에서 총 4,192km를 주행한 것으로 나타났습니다. 이는 런던에서 아프가니스탄 카불까지 직선 거리로 달릴 수 있는 양입니다. 그들의 프레싱 시스템은 9월부터 7월까지 매주 이 특별한 생산량을 요구했습니다.
Regional Guides
▾
🇺🇸 US▾
🇬🇧 UK▾
🇪🇺 EU▾
주간 수학 팁 받기
매주 계산기 팁을 받는 12,000명 이상의 구독자와 함께 하세요.