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최근 몇년 동안 마라톤 훈련이나 마라톤 대회의 GPS 데이터가 크게 증가하면서 해당 데이터를 활용해 마라토너의 능력을 향상시켜주고, 잠재 타깃 사용자에게 페이스 조절해주는 연구가 진행되고 있다.
기존에도 마라톤 페이스에 관한 추천을 해주고 있었지만, 시간과 속도만 제공하는 것이 아니라 e-coach 형태로 페이스 조절(감속) 등의 추가적인 교육 프로그램까지 제공해준다는 것이 논문의 핵심이다. 사용자의 이전 기록과 더불어 사용자와 비슷한 다른 사용자의 데이터를 추합해 예측하기 때문에 사용자 맞춤 추천시스템이 된다.
단순히 해당 페이스로 뛰어라고만 제공해주면 속도를 따라잡기 위해 저장해둔 에너지를 소모해 완주지점까지 도달하지 못하고 중도포기하는 경우도 발생할 수 있지만, 해당 논문에서 제공하는 추천시스템은 사용자의 패턴을 분석해 감속구간까지 제공해주기 때문에 보다 정확한 성능을 보여준다.
XGBoost를 사용해서 주기적으로 GPS를 추척해 거리를 계산해 보다 정확한 도착시간 예측과 페이스 조절을 해준다.
기존의 baseline보다 model의 성능이 조금 더 좋은 것을 확인할 수 있다.
감속을 추천해주었을 때 (코칭을 해주었을 때) 도착시간 예측이 조금더 정확하다.
스마트워치의 예시까지 보여주는데 실제로 상용되고 있는지는 모르겠다..
