스포츠 과학 논문 아카이브.
스포츠 과학, 속도 기반 훈련(VBT), 퍼포먼스 측정 분야의 주요 논문 요약·분석.
디로드는 강도보다 빈도가 중요한 이유: VBT 데이터로 본 회복 주기 최적화 연구
디로드 빈도(매 4주 vs 매 6주)와 강도 감소율을 비교한 연구를 IMU·VBT 데이터로 해석합니다. 회복 주기 최적화를 위한 실무 가이드. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
왜 편심성 오버로드가 건(tendon)을 강하게 만드는가: 콜라겐 리모델링 과학
편심성 오버로드가 건의 콜라겐 합성과 구조적 강성을 어떻게 향상시키는가. 최신 연구 데이터, 메커니즘, 800Hz IMU 기반 적용 프로토콜. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
왜 신장성(에센트릭) 속도가 부상을 예측하는가: VBT 기반 부상 위험 모니터링 연구
에센트릭 속도가 4주 누적 12% 증가 시 햄스트링 부상 위험 2.8배. 800Hz IMU 데이터로 부상 위험을 사전 감지하는 과학적 근거 정리. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
여성 선수에게 맞춤형 VBT가 필요한 이유: 800Hz IMU로 본 성별 속도 차이 연구
여성 선수의 속도 기반 훈련(VBT) 데이터를 800Hz IMU로 분석. 남성과의 부하-속도 프로파일 차이, 월경 주기 영향, 맞춤형 속도 존을 제시합니다. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
아이소메트릭 미드-싸이 풀의 중요성: 최대 근력 평가의 골든 스탠다드
아이소메트릭 미드-싸이 풀의 중요성을 과학적으로 분석합니다. 피크 힘, 발생률, RFD를 IMU 보조 측정으로 정밀하게 평가하는 방법과 종목별 활용 사례를 제시합니다. PoinT GO 800Hz IMU 측정 데이터로 검증된 가이드입니다.
왜 무릎 굴곡 각도가 점프 높이를 결정하는가: 카운터무브먼트 깊이의 생체역학적 분석
카운터무브먼트 점프 시 무릎 굴곡 각도가 점프 높이에 미치는 영향을 생체역학 연구로 분석합니다. 최적 깊이, 개인차, IMU 측정법까지 다룹니다. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
회전 파워 비대칭이 부상과 경기력에 미치는 영향: 골프·야구·테니스 종단 연구
회전 파워 좌우 비대칭 15% 이상은 부상 위험 2.3배 증가와 관련됩니다. PoinT GO IMU 데이터로 본 종단 연구와 측정 기준을 분석합니다. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
왜 30% 속도 손실(VL30)이 최적의 VBT 컷오프인가: Pareja-Blanco 연구 기반 메타 분석
30% 속도 손실 VBT 컷오프는 근비대와 RFD의 최적 균형점입니다. Pareja-Blanco 외 연구를 기반으로 VL10, VL20, VL30, VL40 비교 데이터를 분석합니다. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
왜 반복마다 속도 안정화가 중요한가: VBT의 신뢰성과 적응 신호 해석
반복 간 속도 변동성(CV)이 5% 미만으로 수렴할 때 신경근 적응이 일어난다. 800Hz IMU 데이터로 분석한 속도 안정화의 과학적 근거. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
워밍업 점프가 경기력을 예측하는 이유: 신경근 준비도의 과학적 근거
워밍업 단계의 점프 높이와 RSI 변동이 당일 경기력을 어떻게 예측하는지, 800Hz IMU 데이터를 기반으로 한 신경근 준비도 평가 프로토콜을 제시합니다. 자세한 데이터와 사례는 PoinT GO 가이드에서 확인하세요.
포스데크 vs IMU 점프 측정 비교: 정확도, 메트릭 일치도, 현장 적용성
포스플레이트와 800Hz IMU의 점프 메트릭 일치도, 측정 오차, 현장 적용성을 데이터로 비교. 코치를 위한 도구 선택 가이드. 점프 측정 도구는 지난 30년간 두 갈래로 진화해왔습니다.
바 패스(Bar Path) 추적이 왜 중요한가: 3D 운동학과 효율성의 과학
바벨 경로(bar path)는 리프트 효율성과 부상 예측에 강력한 신호입니다. 800Hz IMU의 3D 추적 데이터로 본 스쿼트, 데드리프트, 클린의 운동학 분석을 정리합니다.