운동이 끝나면 빛나는 숫자(예: 427칼로리)는 저녁 식사 계획을 세우기에 충분해 보입니다. 하지만 스마트워치의 칼로리 카운터가 아주 정확하다고 생각한다면 다시 생각해 보세요.
플로리다 국제 대학(FIU) 연구진은 58명의 성인을 대상으로 4개의 인기 시계를 임상 대사 분석기와 비교했습니다. Apple Watch Series 8은 전반적으로 가장 좋은 성능을 보였습니다(“최소 불량”으로 읽어야 함). 한편 Garmin Forerunner 955와 Samsung Galaxy Watch 5는 지속적으로 칼로리를 과대평가했습니다. Fitbit Sense 2 판독값이 완전히 불규칙했습니다. 설상가상으로 참가자의 비만율이 높아질수록 오류도 늘어났다. 따라서 귀하가 과체중이거나 심지어 비만이고 이러한 스마트워치에 의존하여 칼로리 소모량을 계산한다면 기본적으로 거짓말을 하는 것입니다.
FIU 부교수이자 이번 연구의 주요 저자인 제이슨 코스트나(Jason Kostrna)는 “소모된 칼로리 수를 정확한 숫자로 계산할 수는 없습니다.”라고 말했습니다.
실험실 테스트에 4시간 투자
연구원들은 평균 연령 23세의 히스패닉 성인 58명을 모집하여 10분 동안 중강도에서 격렬한 강도의 운동을 위해 고정식 자전거 페달을 밟게 했습니다. 사이클링은 5분간의 휴식과 5분간의 회복이 이어졌습니다.
참가자들은 4개의 시계를 착용하고 COSMED K5가 호흡을 분석했습니다. 산소 소비량과 이산화탄소 생산량을 측정함으로써 이 장치는 신체가 얼마나 많은 에너지를 사용하는지에 대한 실험실 수준의 지표를 제공합니다.
시계는 착용자가 무엇을 하고 있는지, 신체가 어떻게 작동하는지에 대한 몇 가지 단서를 결합하여 간접적으로 소모된 칼로리를 계산합니다. 스마트워치 측면에 있는 광학 센서는 피부에 빛을 비추고 정맥을 통해 혈액이 맥동할 때 반사되는 빛의 양의 작은 변화를 측정합니다. 이 기술을 광용적맥파측정(PPG)이라고 합니다. 이 신호를 통해 시계는 심박수를 계산합니다. 동시에 내장된 가속도계는 손이 얼마나 빠르고 강력하게 움직이는지를 기록합니다. 일부 장치에는 GPS 데이터와 사용자가 선택한 운동 유형 또는 강도도 포함될 수 있습니다. 그런 다음 소프트웨어는 나이, 성별, 키, 몸무게 등의 개인 정보와 함께 이러한 신호를 독점 공식에 입력합니다. 예를 들어 Apple은 다음과 같이 입력합니다. 용도 칼로리를 계산할 때
일반적인 테스트에서 평균 오차에 따르면 시계는 실험실 값을 약 15~25% 정도 잃었습니다. 그러나 큰 실수로 인해 평균이 많이 올랐습니다. Apple은 에너지 소비를 평균 약 22칼로리 과대평가했습니다. 짧은 프로토콜 동안 Garmin은 약 69칼로리를 소모했고 삼성은 약 57칼로리를 소모했습니다.
Fitbit은 놀라운 일이었습니다. 연구진이 이상값을 제거한 후 평균 오류는 작았습니다. 그러나 Fitbit 테스트의 약 13%는 극단적인 값을 나타냈으며 한 세션에서는 칼로리 계산이 나오지 않았습니다. 이러한 극단값이 그대로 유지되면 평균 Fitbit 편향은 128.6칼로리에 도달했습니다.
이 문제는 새로운 것이 아닙니다. 에이 2017 학술 리뷰 7개의 휴대용 장치 중 심박수 측정이 일반적으로 칼로리 계산보다 훨씬 더 나은 것으로 나타났습니다. 에너지 소비에 대한 최선의 추정치조차 평균 27% 감소했습니다.
가장 놀랐던 점은 누가 가장 나쁜 성적을 받았는지였다.
아마도 일반 독자에게 가장 흥미롭고 중요한 발견은 4개 브랜드 모두에서 체지방 비율에 따라 칼로리 오류가 증가했다는 것입니다. 이 효과의 크기는 장치마다 다르지만 일반적인 방향은 일관되게 유지되었습니다.
체지방이 왜 중요할까요? 시계는 실제로 칼로리를 측정할 수 없다는 점을 기억하세요. 센서는 손목에 빛을 비추어 심박수를 측정하고 이 신호를 움직임 및 연령, 성별, 키, 체중과 같은 관련 개인 정보와 결합합니다. 지방 조직을 통한 광학 신호 품질, 손 주위의 연조직 움직임, 체지방이 높은 사람들을 과소평가할 수 있는 모집단을 사용하여 개발된 알고리즘 등 여러 가지 잠재적인 문제 원인이 있습니다. 제조업체는 칼로리 추정 알고리즘을 독점적으로 유지하기 때문에 여기서 무엇이 잘못되었는지는 확실하지 않습니다.
이전에는 2025년에 연구원들은 BMI 에너지 소비 알고리즘을 개발했습니다. 특히 비만인에 대한 추정치를 개선하는 데 초점을 맞추면 더 나은 훈련 데이터와 모델링을 통해 문제의 적어도 일부를 해결할 수 있습니다.
새로운 실험에서는 한 가지 사이클링 운동만 테스트했습니다. 달리기, 역도 또는 일상 생활 활동과 관련된 테스트는 없었습니다. 모든 참가자는 Fitzpatrick 피부 유형을 가진 히스패닉 성인이었으며 최종 피부색 결과를 제외한 4명만이 V 피부 유형을 가지고 있었습니다. 이 시계는 또한 5분간의 휴식과 회복 동안 소모된 칼로리를 기록했는데, 저자는 이것이 추정치에 영향을 미쳤을 수 있다고 인정합니다. 이것은 인식을 위한 것이지만, 연구자들이 밝혀낸 일반적인 추세는 매우 분명합니다.
사용자를 위한 실용적인 메시지는 시계를 버리지 말라는 것입니다. 칼로리 수를 수학적 정확성을 바탕으로 한 완벽한 측정이나 식사 옵션이 아닌 매우 대략적인 추정치로 취급합니다.
이거 잡지에 보도됐는데 플로스원.
