팔에 표시된 "500kcal"은 측정값이 아닌 추정값

운동을 마친 순간, 스마트워치에 "500kcal 소모"라고 표시된다. 노력의 결과가 숫자로 나타나면서 "이 정도면 디저트를 먹어도 괜찮다"고 생각하는 사람도 있을 것이다. 그러나 그 500kcal은 체내에서 직접 측정한 값이 아니다. 심박수, 팔의 움직임, 연령, 성별, 신장, 체중 등을 바탕으로 제조사 고유의 알고리즘이 산출한 추정값이다.

이 차이는 단순한 말의 문제가 아니다. 표시를 운동의 기준으로 바라보는 것만으로는 어느 정도의 오차는 허용할 수 있지만, 체중 감량 중의 섭취 칼로리를 결정하는 "예산"으로 사용하면 오차가 그대로 식사량의 차이가 된다. 새로운 연구는 그 차이가 기종에 따라 다를 뿐만 아니라, 체지방률에 따라도 커질 가능성을 보여주었다.

4개의 인기 모델을 "호흡 가스"와 비교

플로리다 국제대학교의 연구팀이 검증한 것은 Apple Watch Series 8, Fitbit Sense 2, Samsung Galaxy Watch 5, Garmin Forerunner 955의 4기종이다. 대상은 18~50세의 히스패닉계 성인 58명으로, 평균 연령은 23세이다. 참가자는 리컴번트식 자전거를 타고, 2분마다 중강도와 고강도를 교체하는 10분간의 운동을 했다. 그 전후에는 각각 5분간의 안정 및 회복 시간이 마련되어, 손목시계의 운동 모드는 이 합계 20분간 작동했다.

기준이 된 것은 호흡에 포함된 산소와 이산화탄소를 분석하여 에너지 소비를 구하는 COSMED K5라는 대사 측정 장치이다. 손목에서 얻은 간접적인 정보가 아니라, 호흡 가스로 대사를 평가하기 때문에 연구실에서의 비교 기준으로 사용되고 있다.

연구팀은 손목시계의 값에서 기준값을 뺀 "바이어스", 정·부를 불문하고 차이의 크기를 보는 "절대 오차", 기준값에 대한 오차의 비율인 "절대 퍼센트 오차"를 조사했다. 이를 구분하지 않으면 "평균에서는 맞지만, 각 개인에게는 크게 벗어나는" 현상을 놓치게 된다.

Garmin과 Samsung은 과대평가, Apple은 비교적 작은 차이

데이터 품질의 기준을 충족한 측정을 비교하면, 평균 바이어스는 Apple이 플러스 21.6kcal, Garmin이 플러스 68.6kcal, Samsung이 플러스 56.8kcal였다. 즉, 이 조건에서는 3기종 모두 평균적으로 실제보다 많이 표시되며, 특히 Garmin과 Samsung의 과대평가가 컸다.

Fitbit의 평균 바이어스는 플러스 3.1kcal로, 얼핏 보면 가장 우수해 보인다. 그러나 이 숫자만으로 "Fitbit이 정확하다"고 결론지을 수는 없다. Fitbit에서는 기준값의 450%를 초과하는 등 불합리한 값이 7건 발생했으며, 이는 동일 기종의 시도의 약 13%에 해당한다. 이를 제외한 후의 평균이 플러스 3.1kcal이며, 제외 전에는 평균 바이어스가 플러스 128.6kcal까지 부풀어 올랐다. 값이 나오지 않은 측정도 있었다.

또한, 참가자의 평균 체지방률에서 모델 추정의 절대 오차는 Apple이 약 25.2kcal, Fitbit이 약 18.8kcal, Garmin이 약 47.9kcal, Samsung이 약 41.0kcal였다. Fitbit의 값이 작은 것은 문제의 큰 이상값을 제외한 분석이라는 점에 주의가 필요하다. 연구 전체에서는 전형적인 절대 퍼센트 오차의 중앙값이 기종에 따라 대체로 15~25%였다고 보고되고 있다.

하지만 이는 "Apple은 항상 정확하다" "Garmin은 언제나 약 70kcal 많다"는 순위가 아니다. 대상 모델, 짧은 시간의 자전거 운동, 참가자의 속성이라는 제한된 조건에서 얻어진 결과이다. 야외 러닝, 근력 트레이닝, 일상생활, 다른 세대의 단말기에서는 결과가 달라질 수 있다.

체지방률이 높을수록, 모든 기종에서 오차가 증가했다

이번 연구에서 가장 주목할 만한 점은 체지방률이 높아질수록 4개 브랜드 모두에서 칼로리 추정의 오차가 증가했다는 것이다. 오차의 증가 방식은 브랜드마다 다르며, 퍼센트 오차는 Fitbit과 Garmin에서 Apple보다 급격히 확대되고, 절대 오차에서는 Garmin과 Samsung의 증가가 두드러졌다.

왜 체지방률이 영향을 미치는지는 이 실험만으로는 단정할 수 없다. 많은 손목시계는 피부에 빛을 비춰 혈류 변화를 읽는 광학식 심박 센서와 가속도 센서를 결합하고 있다. 피하 조직의 두께나 혈류, 운동 중의 연조직의 움직임, 손목에의 밀착도가 신호에 영향을 미칠 가능성이 있다. 게다가 알고리즘을 학습·조정한 데이터에 체격의 다양성이 충분히 포함되지 않았다면 특정 체형에서 오차가 커질 수도 있다.

한편, 이번에 조사한 피츠패트릭 분류 III~V의 범위에서는 피부 타입과 오차의 명확한 관계는 확인되지 않았다. 다만, 가장 색소가 짙은 V형은 4명뿐이며, I, II, VI형은 대상 외였다. "피부색은 정확도에 영향을 미치지 않는다"고 일반화할 수 있는 결과는 아니다.

헤드라인의 "다이어트에 해롭다"는 연구가 직접 증명한 것은 아니다

중요한 점이 있다. 이 연구가 측정한 것은 운동 중의 소비 에너지 추정의 정확도이며, 스마트워치를 사용한 사람이 실제로 살이 쪘거나, 체중 감량에 실패했는지를 추적한 것은 아니다. 따라서 "스마트워치가 다이어트를 해롭게 한다"고 단언하는 것은 한 걸음 더 나아간 해석이다.

그럼에도 불구하고, 위험의 경로는 이해할 수 있다. 예를 들어, 시계가 소비량을 많게 추정하고, 그만큼을 매번 식사로 되돌리면, 본인이 예상한 칼로리 적자는 작아진다. 오차가 같은 방향으로 누적되면 "계산상으로는 줄어들어야 하는데 체중이 변하지 않는다"는 일이 발생할 수 있다. 연구 책임자도 표시를 정확한 숫자로 취급하면 주 단위로 수백 kcal의 차이가 되어 적자라고 생각했던 것이 흑자가 될 가능성이 있다고 경고하고 있다.

반대로, 오차를 두려워하여 식사를 극단적으로 줄이는 것도 위험하다. 회복이나 지속적인 운동에는 에너지가 필요하며, 표시가 부정확하다고 해서 대폭적인 섭취 제한이 정당화되는 것은 아니다. 문제는 손목시계를 사용하는 것 자체가 아니라, 추정값을 정밀한 회계 숫자처럼 다루는 데 있다.

SNS에서는 "역시 신뢰할 수 없다"와 "자신에게 맞는다"가 공존

이 연구는 2026년 7월 말에 발표된 지 얼마 되지 않아, 공개 검색으로 확인할 수 있는 범위에서는 연구 자체에 대한 SNS 상의 반응은 아직 제한적이다. 그래서 관련된 사용자 게시물까지 확장해 보면, 논의는 크게 세 가지로 나뉜다.

첫 번째는 "절대값은 신뢰하지 않고, 기준으로 사용한다"는 현실파이다. Apple Watch의 칼로리 표시를 의심한 Reddit의 게시물에서는 손목시계의 숫자를 무시하고 체감을 중시한다는 목소리나, 가슴 스트랩과 병행하면서 시계는 일정한 기준선으로 본다는 의견이 있었다. "실험실 외에서는 추정에 불과하다"고 단정하는 자세는 연구자의 제안과도 일치한다.

두 번째는 브랜드를 바꿨을 때의 큰 차이에 대한 당혹감이다. Apple Watch에서 Garmin으로 이동한 사용자가 하루 표시에서 300~400kcal 정도 차이가 났다고 보고한 스레드에서는 "Garmin은 자신의 실측에 가깝다"는 사람이 있는 한편, "자신의 총 소비량보다 약 500kcal 낮다"는 반대의 체험담도 나왔다. 개인차가 커서 SNS의 한 예만으로는 우열을 결정할 수 없다는 것을 잘 알 수 있다.

세 번째는 "비교하고 있는 숫자의 정의가 다르지 않느냐"는 지적이다. Apple Watch와 Fitbit에서 778kcal의 차이가 났다는 게시물에는, 활동 칼로리와 기초 대사를 포함한 총 소비 칼로리를 혼동하고 있지 않은지, 표시 항목을 확인해야 한다는 반응이 있었다. 같은 "소비 칼로리"라는 말이라도 앱이나 단말기에 따라 대상 범위가 다르다. 브랜드 간의 스크린샷 비교가 그대로 정확도 비교가 되는 것은 아니다.

또한 "식사 기록과 체중 변화를 대조해 보면, 내 경우에는 시계의 추정이 상당히 맞았다"는 이용자도 있다. 이는 충분히 있을 수 있지만, 개인의 체험은 통제된 검증이 아니다. SNS는 오차의 다양성과 사용자의 사용 방법을 아는 자료가 될 수 있지만, 모집단을 대표하는 조사도 아니고, 제품 랭킹의 근거도 아니다. 이번 실험 결과와 모순되는 것처럼 보이는 체험담이 있는 것 자체가 절대값보다 개인 내의 장기 경향을 봐야 할 이유가 된다.

스마트워치를 다이어트에 활용하는 5가지 규칙

첫째, 표시된 칼로리를 "먹어도 되는 추가분"과 일대일로 연결하지 않는다. 운동으로 표시된 만큼을 매번 100% 먹어 되돌리는 방법은 과대평가가 계속되는 사람에게는 불리하다. 다만, 일률적으로 몇 퍼센트를 차감해야 할지를 나타내는 근거도 충분하지 않기 때문에 극단적인 보정은 피하고 싶다.

둘째, 체중, 신장, 연령 등의 프로필을 최신으로 하고, 운동 내용에 맞는 워크아웃 모드를 선택한다. 벨트는 손목 위에서 벗어나지 않을 정도로 밀착시키고, 센서를 청결하게 유지한다. 제조사도 착용 상태, 피부의 혈류, 추위, 문신, 손목을 계속 구부리는 운동 등이 심박 측정에 영향을 미친다고 설명하고 있다. 업데이트나 교정으로 개선할 수 있는 부분은 있지만, 알고리즘 고유의 한계까지 사라지는 것은 아니다.

셋째, 다른 기종 간의 숫자를 단순 비교하지 않는다. 같은 단말기, 같은 운동 모드, 비슷한 조건에서 지속하며 "지난주보다 활동량이 늘었는가"라는 상대 변화를 본다. 연구 논문도 절대값의 정확도가 낮아도 개인 내의 변화를 추적하는 용도까지 부정되는 것은 아니라고 하고 있다.

넷째, 체중 감량의 판단은 수주간의 체중 추이, 식사 기록, 공복감, 운동 성능 등 여러 정보를 통해 한다. 매일의 체중은 수분으로 흔들리기 때문에 단일 날의 증감보다 이동 평균이나 주 평균을 보는 것이 좋다. 시계의 숫자는 그 판단 자료 중 하나에 불과하다.

다섯째, 당뇨병 등의 지병이 있는 사람, 의료 목적으로 에너지 관리를 하고 있는 사람, 섭식 장애의 과거가 있는 사람은 웨어러블의 표시만으로 식사를 증감하지 않고, 의사나 관리 영양사와 상담한다. 소비 칼로리 표시는 의료 기기에 의한 진단값이 아니다.

소규모·단일 조건의 연구라는 것도 잊지 말아야 한다

연구의 강점은 4기종을 같은 참가자에게 착용하고 호흡 가스 분석과 직접 비교한 점에 있다. 한편으로 한계도 많다. 참가자는 58명으로 소규모이며, 평균 23세의 히스패닉계 성인으로 한정되었다. 운동은 리컴번트식 자전거의 1회만으로, 일상생활이나 장기 이용은 검증하지 않았다. 여러 단말기를 동시에 착용했기 때문에 벨트의 위치나 밀착에 영향을 미쳤을 가능성도 있다.

게다가 단말기가 이용자를 장기적으로 학습·재조정하는 구조가 있다 하더라도 1회의 실험으로는 평가할 수 없다. 이상값 제외는 사전에 예정되어 있었지만, 구체적인 수치 기준은 데이터 확인 시에 확정되어 Fitbit에서는 제외의 영향이 특히 컸다. 조사한 것도 2022년 전후의 세대의 단말기이며, 최신 모델이나 현재의 소프트웨어에 결과를 그대로 적용할 수는 없다.

그럼에도 불구하고, 과거의 연구에서도 "심박수는 비교적 측정할 수 있어도, 에너지 소비는 어렵다"고 반복적으로 보고되어 왔다. 이번 결과는 문제가 해결되지 않았음을 더하여 체격에 따라 오차가 편향될 가능성을 구체적으로 보여준 점에서 의미가 있다.

결론――숫자를 버리는 것이 아니라, 역할을 바꾸는 것

스마트워치의 가치는 칼로리의 절대값만이 아니다. 운동 시간을 남기고, 심박 구역을 확인하며, 너무 오래 앉아 있는 것을 깨닫고, 지속의 계기를 만드는 도구로서는 유용하다. 그래서 필요한 것은 시계를 벗는 것이 아니라, 숫자의 역할을 바꾸는 것이다.

소비 칼로리는 "정산에 사용하는 금액"이 아니라 "활동의 대략적인 방향을 나타내는 지표"로 생각한다. 같은 단말기로 장기 경향을 추적하고, 식사와 체중의 실측으로 현실을 확인한다. 팔에 표시되는 숫자를 따르는 것이 아니라, 숫자를 하나의 자료로서 활용하는 것이 스마트워치와 현명하게 사귀는 가장 현실적인 방법이다.

출처 URL

• FOCUS Online: 연구의 개요, 기종별 경향, 다이어트에 대한 주의점을 확인.
  https://www.focus.de/gesundheit/ratgeber/smartwatches-zeigen-laut-ne