Strava 기반 개인 러닝 대시보드 및 AI 코칭 시스템 구축

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TL;DR

Strava 활동 데이터와 Runna 훈련 일정을 연동하여 개인 맞춤형 영양 목표와 운동 계획을 제공하는 로컬 서버 기반 대시보드 구축 사례.

배경

사용자가 Strava 데이터를 활용하여 주간/월간 러닝 통계, AI 기반 코칭 인사이트, 훈련 강도에 따른 맞춤형 영양 목표를 제공하는 개인용 대시보드를 구축했다.

의미 / 영향

개인 데이터를 통합하여 훈련 강도에 맞춘 영양 및 운동 계획을 자동화하는 것이 실무적으로 유효함이 확인됐다. 로컬 서버 기반의 구축 방식은 클라우드 구독 비용 없이 개인화된 AI 코칭 시스템을 운영하는 효율적인 대안이 될 수 있다.

실용적 조언

훈련 강도에 따라 영양 섭취를 다르게 설계하는 주기화 전략을 개인 대시보드에 적용할 것.
Flask와 Python을 사용하여 로컬 서버에서 구동되는 데이터 분석 도구를 구축하면 클라우드 비용을 절감할 수 있다.

섹션별 상세

작성자는 Strava 데이터를 활용하여 주간/월간 마일리지, 페이스 추세, 심박수 구간을 시각화하고 AI 코칭 인사이트를 제공하는 개인용 대시보드를 구축했다. 이 시스템은 단순한 팁 제공을 넘어 사용자의 최근 훈련 기록을 분석하여 구체적인 관찰 결과를 도출한다.

영양 관리 기능인 'Fuel'은 Runna 훈련 일정과 Google Calendar를 연동하여 훈련 강도에 따라 매크로 영양 목표를 자동으로 조정한다. 탄수화물 섭취량은 훈련 강도에 비례하여 스케일링되며, 휴식일에는 낮은 섭취량을, 장거리 훈련일에는 높은 섭취량을 설정한다.

훈련 계획 기능인 'Train'은 Runna 러닝 일정과 Peloton 교차 훈련을 결합하여 훈련 주기화를 고려한 주간 계획을 제시한다. 다리 근육 훈련은 장거리 러닝 전날을 피하고, 고강도 훈련 후에는 상체 당기기 운동을 배치하는 등 훈련 부하를 최적화한다.

전체 시스템은 Flask와 Python 백엔드, Vanilla JS 프론트엔드로 구성되었으며, 클라우드 의존성 없이 로컬 네트워크에서 구동된다. 모바일 환경에서는 Peloton 클래스를 직접 실행할 수 있도록 링크를 제공하여 사용성을 높였다.

언급된 도구

Strava추천

러닝 활동 데이터 수집

Runna추천

훈련 일정 관리

Peloton추천

교차 훈련 추천

Flask추천

백엔드 프레임워크