최대 중량 없이 1RM 예측하는 법: 서브맥시멀 공식과 속도 기반(VBT) 추정법

1RM(1회 최대 반복 중량) — 올바른 자세로 단 한 번 완전히 들어 올릴 수 있는 최고 중량 — 은 근력 훈련 프로그램 설계의 근간이다. 거의 모든 퍼센트 기반 프로그램은 현재 1RM을 기준으로 훈련 중량을 산출한다. 그러나 전통적인 1RM 테스트에는 심각한 단점이 있다. 부상 위험을 동반하는 최대 노력이 요구되고, 광범위한 웜업과 회복 시간이 필요하며, 이후 훈련을 위한 선수의 컨디션을 소모시키고, 근력이 매일 변동하기 때문에 측정된 순간부터 그 수치는 이미 낡은 값이 되어간다.

다행히 실제로 최대 중량을 들지 않아도 그 값을 알 수 있다. 서브맥시멀 예측 방법을 사용하면 선수가 편안하고 안전하게 다룰 수 있는 중량만으로도 정확한 1RM 추정이 가능하다. 이 중 가장 발전된 방법인 속도 기반 1RM 추정은 정규 훈련 세션 중에 실시간으로 1RM 변화를 추적할 수 있어, 별도의 테스트 날을 아예 없앨 수도 있다.

이 가이드는 서브맥시멀 1RM 예측의 세 가지 주요 범주를 다루고, 각 방법의 과학적 원리를 설명하며, 단계별 프로토콜을 제시하고, 정확도를 비교하며, 훈련 자동 조절을 위한 일일 1RM 추적을 구현하는 방법을 보여준다. 관련 글: How to Track Bar Speed for Strength Training: A Practical Guide

예측 방법에 들어가기 전에, 실무적으로 테스트가 가능한 경우에도 왜 서브맥시멀 추정이 전통적인 1RM 테스트보다 흔히 더 선호되는지 이해할 필요가 있다.

부상 위험. 최대 시도는 조직을 구조적 한계까지 밀어붙인다. 잘 감독된 연구 환경에서의 1RM 테스트 중 부상률은 낮지만, 실제 현장 맥락이 중요하다. 훈련 단계 말미에 1RM을 테스트하는 선수는 누적 피로, 경미한 조직 자극, 또는 기술 저하가 쌓여 있을 수 있으며, 이는 모두 최대 부하 하에서 위험을 높인다. 기술적 난도가 높은 종목(올림픽 리프트, 데드리프트)이나 척추 부하가 큰 종목(백 스쿼트, 오버헤드 프레스)의 경우 최대 테스트의 위험-보상 계산을 신중히 따져야 한다.

피로 비용. 전통적인 1RM 테스트는 점진적인 웜업 세트와 보통 3~5회의 최대 시도를 요구하며, 하나의 종목에 30~45분이 소요되는 경우도 흔하다. 이때 발생하는 피로는 이후 24~72시간 동안 훈련 품질을 떨어뜨린다. 근력 테스트가 기술 훈련, 컨디셔닝, 경기 준비와 병행되어야 하는 종목에서는 이 피로 비용을 정당화하기 어렵다. 특히 서브맥시멀 방법이 회복 부담 없이도 동등한 정보를 제공할 수 있다면 더욱 그렇다.

1RM은 고정값이 아니다. 서브맥시멀 예측을 지지하는 가장 설득력 있는 논거는 아마도 실제 1RM이 수면의 질, 영양, 스트레스, 누적 훈련 부하 등에 따라 매일 변동한다는 사실일 것이다. 주말 휴식 후 월요일 아침에 테스트한 1RM은 세 번의 훈련 세션을 거친 목요일 오후의 실제 1RM보다 5~10% 높을 수 있다. 기록되는 순간 이미 낡은 수치는 일일 훈련 중량 설정에 활용도가 제한적이다. 속도 기반 추정은 웜업 세트로부터 그날의 1RM 추정치를 제공함으로써 이 문제를 해결하며, 훈련 중량이 그날그날 선수의 실제 능력을 반영하도록 한다.

특정 대상군의 우려. 다음 대상군은 실제 1RM 테스트를 거의, 또는 전혀 수행하지 말아야 한다.

• 유소년 선수 — 기술 숙련도가 최대 힘을 안전하게 발휘하기에 충분하지 않을 수 있다. 3~5RM 세트로부터의 예측이 선호된다.
• 시즌 중 선수 — 경기력이 우선시될 때 피로 비용은 받아들이기 어렵다.
• 재활 환자 — 치유 중인 조직에 최대 부하를 가하는 것은 금기다. 서브맥시멀 추정은 조직 내성을 초과하지 않으면서도 훈련 목표를 제공한다.
• 대규모 그룹 — 30명의 선수에게 여러 종목의 1RM을 테스트하는 것은 실무적으로 비현실적이다. 서브맥시멀 방법을 쓰면 훨씬 짧은 시간에 그룹 테스트가 가능하다.

핵심 질문은 서브맥시멀 예측이 '최대 테스트만큼 좋은가'가 아니라, 작은 정확도 손실이 상당한 실무적 이점으로 상쇄되는가이다. 대부분의 실제 현장에서는 그렇다. 함께 보기: Velocity Based Training for Beginners: The Complete VBT Guide

1RM 예측에서 가장 단순하고 널리 쓰이는 접근법은 서브맥시멀 중량으로 실패(또는 실패에 가까운) 지점까지 한 세트를 수행한 뒤, 사용한 중량과 완료한 반복수로부터 1RM을 추정하는 수학 공식을 적용하는 것이다. 수십 개의 공식이 발표되었으며, 가장 많이 검증된 것은 다음과 같다.

Epley 공식(1985):

1RM = 중량 × (1 + 0.0333 × 반복수)

2~10회 반복 범위에서 단순하고 효과적이다. 예시: 100kg × 5회는 1RM = 100 × (1 + 0.0333 × 5) = 116.7kg으로 예측된다.

Brzycki 공식(1993):

1RM = 중량 × (36 / (37 - 반복수))

높은 반복 범위에서 다소 더 보수적이다. 동일 예시: 100 × (36 / (37 - 5)) = 112.5kg.

Lombardi 공식(1989):

1RM = 중량 × 반복수^0.10

중간 반복 범위를 잘 다루는 멱함수(power-law) 모델이다. 동일 예시: 100 × 5^0.10 = 117.5kg.

반복수 기반 공식의 한계:

• 10회 이상에서 정확도가 저하된다. 10회 이상 반복 시 근지구력이 교란 변수가 된다. 1RM이 동일한 두 선수라도 근섬유 유형 구성, 훈련 이력, 통증 내성에 따라 70% 1RM에서의 반복수가 크게 달라질 수 있다. 15RM이나 20RM 세트로부터의 예측은 10~15%까지 벗어날 수 있다.
• 종목별 특성이 중요하다. 대부분의 공식은 벤치프레스와 백 스쿼트를 대상으로 검증되었다. 데드리프트(고반복에서 힘 곡선이 유리한 종목)는 과소 추정하고, 오버헤드 프레스(피로가 더 빨리 누적되는 종목)는 과대 추정하는 경향이 있다.
• 진짜 실패 또는 실패에 가까운 세트가 필요하다. 선수가 실패 2~3회 전에 멈추면, 예측치는 여유 반복 1회당 약 5~8%씩 1RM을 과소 추정하게 된다. 정확한 반복수 예측을 위해서는 진짜 노력이 필요하며, 이는 직접 테스트 대비 안전 이점을 일부 상쇄한다.
• 일일 변동에 대한 민감도가 없다. 예측치는 테스트 당일의 능력을 반영할 뿐, 이후의 일일 변동에 자동으로 맞춰지지 않는다.

반복수 기반 예측의 실전 프로토콜: 더 알아보기: 1RM Calculation Methods Compared: From Prediction Equations to Velocity-Based Estimation

1. 테스트 중량(대개 예상 1RM의 80~90%)까지 점진적으로 웜업한다.
2. 근육이 실패하거나 허용 가능한 자세로 수행 가능한 마지막 반복까지 단일 세트를 수행한다.
3. 사용 중량과 완료한 반복수를 기록한다.
4. 2~3개의 서로 다른 공식을 적용하고 결과를 평균한다. 이 평균화는 단일 공식의 편향을 줄여준다.
5. 최선의 정확도를 위해 3~5RM 중량을 사용한다(예측 오차는 대개 실제 1RM의 2~5%).

속도 기반 1RM 추정은 잘 확립된 생체역학 원리를 활용한다. 바벨의 중량이 증가할수록 들어 올릴 수 있는 최대 속도는 거의 선형적으로 감소한다는 원리다. 서브맥시멀 리프트의 속도를 측정하면, 속도가 한 반복을 완료하기 위한 최소 임계값에 도달하는 중량, 즉 추정 1RM을 외삽할 수 있다.

최소 속도 임계값(MVT) 개념:

각 종목마다 그 이하에서는 반복을 완료할 수 없는 특징적인 속도가 존재한다. 이를 최소 속도 임계값이라 하며, 1RM 속도 또는 V1RM이라고도 부른다. 연구에 따르면 종목별 MVT 값은 선수들 사이에서 놀라울 만큼 일관적이다.

• 백 스쿼트: 0.30~0.35 m/s (평균 구심성 속도)
• 벤치프레스: 0.15~0.20 m/s
• 데드리프트: 0.15~0.20 m/s
• 오버헤드 프레스: 0.18~0.22 m/s
• 파워 클린: 0.75~0.85 m/s

실무적 함의는 강력하다. 어떤 선수의 벤치프레스 1RM이 약 0.17 m/s 지점에서 일어난다는 것을 안다면, 어떤 서브맥시멀 세트로도 부하-속도 관계를 그려 0.17 m/s에 해당하는 중량을 찾아 1RM을 추정할 수 있다.

단일 포인트 추정:

가장 단순한 속도 기반 방법은 하나의 서브맥시멀 세트만을 사용한다. 선수는 중간 정도의 중량(예상 1RM의 60~85%)으로 최대 의도를 갖고 2~3회를 수행한다. 평균 구심성 속도를 측정한다. 해당 종목의 일반화된 부하-속도 기울기를 사용해 1RM을 추정한다. Jovanovic(2020)은 다음 공식을 사용한 이 접근법을 설명한다.

추정 1RM = 중량 / (1 - (속도 - MVT) / 기울기)

단일 포인트 추정은 빠르고 실용적이지만, 개인의 실제 기울기가 아닌 모집단 평균 부하-속도 기울기를 가정하기 때문에 다중 포인트 방법보다 정확도가 떨어진다.

2포인트 방법:

서로 다른 두 중량(예: 예상 1RM의 60%와 85%)에서 속도를 측정하면 개인의 부하-속도 기울기를 계산할 수 있다. 이 직선을 MVT까지 외삽해 1RM을 추정한다. Garcia-Ramos 외(2018)의 연구는 2포인트 방법이 실제 1RM의 2~4% 이내로 예측치를 산출하며, 훨씬 적은 테스트 부담으로 전체 부하-속도 프로파일링에 근접한 정확도를 보인다는 것을 입증했다.

2포인트 속도 기반 1RM 추정 프로토콜:

1. 첫 번째 테스트 중량(예상 1RM의 약 60%)까지 점진적으로 웜업한다.
2. 첫 번째 중량으로 최대 구심성 의도를 갖고 2~3회를 수행한다. 최고 반복의 평균 속도를 기록한다.
3. 3~4분 휴식한다.
4. 예상 1RM의 약 85%로 중량을 올린다.
5. 최대 의도로 1~2회를 수행한다. 최고 반복의 평균 속도를 기록한다.
6. 두 지점(중량 대 속도)을 도표로 그려 선형 기울기를 계산하고, 종목별 MVT까지 외삽한다.
7. 이 직선이 MVT를 지나는 중량이 곧 추정 1RM이다.

전체 절차는 휴식 시간을 포함해 8~12분이 걸리며, 선수의 능력 범위 안의 중량만 사용하고, 매 훈련 세션마다 업데이트할 수 있는 추정치를 산출한다.

가장 포괄적이고 정확한 서브맥시멀 1RM 예측 방법은 전체 부하-속도 프로파일링이다. 넓은 강도 범위에 걸친 4~6개의 서로 다른 중량에서 속도를 측정함으로써, 선수 고유의 신경근 특성을 포착하는 개인화된 부하-속도 곡선을 구축한다.

전체 부하-속도 프로파일링 프로토콜:

1. 4~6개 중량 선택: 예상 1RM의 약 40~90%에 걸친 중량. 예상 스쿼트 1RM이 150kg인 선수의 예시: 60kg, 80kg, 100kg, 115kg, 130kg.
2. 오름차순: 점진적 웜업 역할을 하도록 항상 가벼운 것부터 무거운 것 순으로 테스트한다.
3. 중량별 반복수: 70% 미만 중량은 2~3회, 70% 초과 중량은 1~2회. 각 중량에서 가장 빠른 반복을 기록한다.
4. 휴식 시간: 가벼운 중량 사이는 2분, 무거운 중량 사이는 3~4분.
5. 최대 의도: 모든 반복은 최대 구심성 속도로 수행해야 한다. 서브맥시멀 노력은 프로파일 전체를 무효화한다.
6. 도표화 및 외삽: 중량(x축)과 평균 구심성 속도(y축)를 도표로 그린다. 선형 회귀를 적용한다. 이 직선이 종목별 MVT와 만나는 중량이 추정 1RM이다.

선형 회귀가 유효한 이유:

대부분의 근력 종목에서 부하-속도 관계는 40~100% 1RM 범위에서 놀라울 만큼 선형적이며, R제곱 값이 일반적으로 0.95를 넘는다(Gonzalez-Badillo 및 Sanchez-Medina, 2010). 이러한 선형성 덕분에 단순한 최적합선만으로도 관계를 정확히 설명할 수 있고, MVT까지의 외삽은 신뢰할 만한 1RM 추정치를 낳는다. 일부 연구자는 2차 또는 지수 모델을 제안했지만, 대부분의 종목과 선수에게 추가 복잡성이 주는 정확도 향상은 미미하다.

개인 대 집단 부하-속도 관계:

부하-속도 관계의 전반적인 형태는 선수들 사이에서 일관되지만, 구체적인 기울기와 절편은 개인의 근섬유 유형 구성, 신경 특성, 훈련 상태에 따라 달라진다. 속도 우세형 선수(속근 비율이 높고 훈련 경력이 짧은 경우)는 기울기가 더 가파르다 — 중량이 늘수록 속도가 더 빠르게 떨어진다. 힘 우세형 선수(근력 훈련이 잘 되어 있고 지근 비율이 높은 경우)는 기울기가 더 완만하다 — 무거운 중량에서도 속도를 더 잘 유지한다. 모집단 평균 대신 개인화된 프로파일을 사용하면 예측 오차가 약 5~7%에서 2~4%로 개선된다.

프로파일 갱신:

선수가 훈련에 적응함에 따라 부하-속도 프로파일도 변한다. 근력 중심 훈련 블록은 기울기를 완만하게 만들 수 있다(고중량에서의 힘 향상). 스피드-근력 블록은 기울기를 가파르게 만들 수 있다(경량에서의 속도 향상). 예측 정확도를 유지하려면 4~8주마다 재프로파일링을 하거나, 정규 훈련 중 2포인트 방법을 사용해 기울기가 크게 변했는지 확인한다.

중요 고려사항:

• 운동 기술의 일관성 — 프로파일은 여러 중량에서 기술이 일관될 때만 유효하다. 중량이 늘어남에 따라 스쿼트 깊이, 정지 시간, 바 궤적이 바뀌면 체계적 오차가 발생한다.
• 센서 품질 — 속도 측정 정확도는 1RM 예측 정확도에 직접 영향을 미친다. 0.02 m/s의 속도 측정 오차는 예측 1RM에서 3~5% 오차로 이어질 수 있다. 고주파수 센서(800Hz 이상)는 이 오차를 최소화한다.
• 프로파일링 중 피로 — 4~6개 중량을 거치며 선수가 지치면 무거운 중량에서 인위적으로 낮은 속도가 나타나 1RM을 과대 추정하게 된다. 중량 사이의 충분한 휴식이 필수적이다.

모든 예측 방법이 동등하게 정확한 것은 아니다. 아래 표는 발표된 검증 연구를 바탕으로 각 방법의 전형적인 예측 오차(실제 1RM 대비 백분율)를 정리한 것이다.

정확도 문헌의 핵심 발견:

• 속도 기반 방법은 올바르게 적용될 때 반복수 공식을 능가한다. 주된 이유는 속도 기반 방법이 실패를 요구하지 않아 노력 지각과 반복 종료의 주관성을 없애기 때문이다.
• 2포인트 방법은 정확도 대비 노력 비율이 가장 우수하다. 단 두 개의 중량과 8~12분의 테스트만 필요하지만 전체 프로파일링에 근접한 정확도를 보인다. Garcia-Ramos 외(2018)는 벤치프레스에서 2포인트 방법과 전체 프로파일링 사이에 통계적으로 유의미한 정확도 차이가 없음을 발견했다.
• 모든 방법은 종목에 의존한다. 힘-속도 관계가 가장 선형적이고 동작 패턴이 가장 제한적인 벤치프레스와 백 스쿼트에서 예측이 가장 정확하다. 데드리프트와 올림픽 리프트는 기술 편차가 더 크기 때문에 예측이 다소 덜 정확하다.
• 선수 내 정확도가 선수 간 정확도보다 우수하다. 개인의 부하-속도 프로파일이 확립되면, 새로운 선수에게 모집단 공식을 적용하는 것보다 그 선수에 대한 후속 예측이 더 정확해진다.

어떤 방법을 선택해야 할까?

• 속도 센서가 있고 일일 1RM 추정치를 원한다면: 웜업 세트에 통합된 2포인트 방법.
• 속도 센서 없이 빠른 일회성 추정치가 필요하다면: 3~5RM 중량을 사용한 Epley 공식.
• 주기화 계획을 위한 최대 정확도를 원한다면: 각 훈련 블록 시작 시 전체 부하-속도 프로파일.
• 유소년이나 재활 대상군을 테스트한다면: 5~8RM 중량을 사용한 반복수 공식(최대 중량과 자세가 무너지는 고반복 세트를 모두 피함).

서브맥시멀 1RM 예측의 가장 발전된 적용은 일일 1RM 추정으로, 웜업 세트 속도를 기반으로 매 훈련 세션마다 선수의 훈련용 1RM이 갱신된다. 이는 진정한 자동 조절, 즉 그날그날 선수의 실제 능력에 맞춰 훈련 중량을 조정하는 것을 가능하게 한다.

일일 1RM 추적의 작동 방식:

1. 초기 프로파일링 세션에서 선수 개인의 부하-속도 기울기와 종목별 MVT를 확립한다.
2. 이후 세션에서 선수는 각 반복마다 최대 구심성 의도를 갖고 평소처럼 웜업 세트를 수행한다. 2개 이상의 웜업 중량에서 속도를 측정한다.
3. 시스템은 웜업 속도와 이전에 확립된 기울기를 이용해 그날의 1RM을 추정한다.
4. 훈련 중량은 과거에 테스트한 1RM이 아니라 추정된 그날의 1RM에 대한 백분율로 계산된다.

구현 예시:

어떤 선수의 백 스쿼트 프로파일링 1RM이 160kg이고 부하-속도 기울기가 확립되어 있다. 오늘의 웜업은 다음과 같다.

속도가 일관되게 프로파일 값보다 6~8% 낮아, 오늘의 1RM은 160kg이 아니라 약 150~152kg으로 추정된다. 계획된 세션이 82% 1RM으로 4세트 4회를 요구한다면, 훈련 중량은 131kg(160kg의 82%)이 아니라 123~125kg(150~152kg의 82%)으로 설정된다. 이 6~8kg의 감소는 컨디션이 나쁜 날 지나치게 무거운 세트를 억지로 버티는 것을 막아 부상 위험을 줄이고 피로 누적을 관리해 준다.

연구에서 확인된 효과:

• 우수한 근력 향상. 일일 1RM 추정에 기반한 자동 조절 프로그램은 여러 연구에서 고정 퍼센트 프로그램과 동등하거나 더 큰 근력 향상을 보였다(Dorrell 외, 2020). 이는 컨디션이 좋은 날의 저부하와 나쁜 날의 과부하를 모두 방지하기 때문으로 보인다.
• 더 나은 피로 관리. 일일 1RM 자동 조절을 사용하는 선수는 평균 강도를 맞춘 고정 부하 프로그램에 비해 체감 피로가 낮고 오버리칭 지표도 적게 나타난다(Shattock 및 Tee, 2022).
• 실패 반복 감소. 중량이 그날의 능력에 맞춰 조정되면 선수는 계획된 반복수를 더 일관되게 완수하여, 고정 퍼센트 프로그램을 괴롭히는 미완료 세트 없이 의도한 훈련 볼륨을 쌓을 수 있다.

실전 구현 팁: 이 주제에 대한 더 자세한 내용은 1RM Calculation Methods Compared: From Prediction Equations to Velocity-Based Estimation를 참고하라.

• 모든 웜업 반복에서의 최대 의도는 타협 불가능하다. 웜업 중 서브맥시멀 노력은 인위적으로 낮은 속도를 만들어 1RM을 과소 추정하게 하고, 충분히 도전적이지 않은 훈련 중량으로 이어진다. 선수는 웜업 반복이 데이터 수집 지점임을 이해해야 한다.
• 4~8주마다 재프로파일링한다. 부하-속도 기울기는 훈련 적응에 따라 변할 수 있다. 짧은 재프로파일링 세션(4~6개 중량)으로 모델을 계속 보정된 상태로 유지한다.
• 세트 내 피로를 위한 속도 손실 임계값을 설정한다. 중량 선택을 넘어, 속도를 이용해 세트를 언제 종료할지 결정한다. 흔히 쓰이는 임계값은 평균 속도가 첫 반복 대비 20% 떨어지면 세트를 중단하는 것으로, 이는 과도한 피로를 막으면서도 적응에 충분한 기계적 장력을 보장한다.
• 충분한 샘플링 속도의 센서를 사용한다. 일일 1RM 추적은 매 세션마다 정밀한 속도 측정을 요구한다. 200Hz 미만의 센서는 일일 추정치를 신뢰할 수 없게 만드는 수준의 노이즈를 유발한다. 800Hz에서는 세션 간 속도 측정 변동성이 2% 미만으로, 진짜 일일 변동을 감지할 수 있다.