F1 레이싱 타이어 전략과 피트 스탑 시간이 순위에 미치는 데이터 분석
F1 레이싱의 숨은 승부처: 타이어 전략과 피트 스탑의 데이터적 해부
포뮬러 원(F1)은 단순히 가장 빠른 차를 운전하는 대회가 아닙니다. 그것은 ‘제한된 자원(타이어, 연료, 시간)을 최적화하는 복잡한 전략 게임’입니다. 가령, 한 번의 레이스 동안 규정된 타이어 컴파운드를 모두 사용해야 하며, 피트 스탑 시간은 순위 변동의 직접적인 변수가 됩니다. 본 분석은 감성적 예측을 배제하고, 타이어 마모 데이터, 피트 스탑 시간 손실, 그리고 트랙 특성 간의 상관관계를 통해 전략적 의사결정이 어떻게 레이스 결과를 좌우하는지 객관적으로 파헤칩니다.
타이어 전략의 핵심 변수: 컴파운드, 마모, 그리고 트랙 그립
F1의 타이어 공급사 피렐리는 C1(가장 하드)부터 C5(가장 소프트)까지 5종의 컴파운드를 제공하며, 레이스마다 그 중 3가지를 선정합니다, 각 컴파운드는 명확한 성능-내구성 트레이드오프(trade-off) 관계에 있습니다.
- 소프트 컴파운드(c4-c5): 뛰어난 그립력으로 랩 타임을 평균 0.8초에서 1.5초 단축시키지만, 열화(degradation) 속도가 빠릅니다. 일반적으로 15-25랩 이상 지속하기 어렵습니다.
- 미디엄 컴파운드(C3): 성능과 내구성의 균형점. 소프트보다 랩 타임은 약 0.3-0.6초 느리지만, 10-15랩 더 오래 갈 수 있습니다.
- 하드 컴파운드(C1-C2): 최고의 내구성을 자랑그렇지만, 그립력이 낮아 랩 타임이 소프트 대비 1초 이상 손실될 수 있습니다. 40랩 이상의 장주기 운영이 가능합니다.
전략가의 핵심 임무는 이 세 가지 컴파운드와 트랙 특성(서킷 온도, 노면 조도, 고하중 코너 비율)을 결합해 ‘전체 레이스 시간을 최소화하는’ 스톱 횟수와 컴파운드 사용 순서를 찾는 것입니다. 예를 들어, 고온의 바레인에서 소프트 타이어는 예상보다 빠르게 열화되며, 이는 계획보다 조기에 피트 스탑을 유발해 전체 전략을 붕괴시킬 수 있습니다.
데이터로 본 타이어 마모의 경제학
타이어 성능은 선형적으로 저하되지 않습니다, ‘클리프 에지(cliff edge)’ 현상이 발생하며, 특정 랩 수를 넘어서면 갑작스럽게 그립이 붕괴되고 랩 타임이 급증합니다. 팀의 실시간 데이터 분석은 이 임계점을 예측하는 데 집중합니다. 센서를 통해 수집되는 데이터는 다음과 같습니다.
- 타이어 표면 온도 & 내부 온도: 과열은 마모를 가속시킵니다.
- 마모율(Thread Wear): 실제 타이어 고무의 소모량을 %로 추정.
- 슬립 앵글(Slip Angle): 타이어가 미끄러지는 각도가 클수록 마모가 빠릅니다.
이 데이터를 바탕으로 팀은 “현재 페이스로 5랩 더 주행 가능” 또는 “3랩 내에 피트인 필요”와 같은 정량적 지시를 드라이버에게 전달합니다.
피트 스탑: 시간 손실의 정밀한 해석
피트 스탑은 단순히 타이어를 교체하는 시간이 아닙니다. ‘총 피트 로스 시간(Total Pit Loss Time)’ 개념으로 분석해야 합니다. 이는 다음 공식으로 정의됩니다.
총 피트 로스 시간 = 피트 레인 주행 손실 + 정지 상태 시간 + 가속 구간 손실
- 피트 레인 주행 손실: 일반 주행 속도(예: 300km/h) 대비 피트 레인 속도 제한(80-100km/h)으로 인해 잃는 시간. 트랙에 따라 15-25초 가량입니다.
- 정지 상태 시간(Stop Time): 차량이 완전히 정지하여 타이어가 교체되는 시간. 현재 팀별 평균은 약 2.2초에서 2.7초 사이입니다.
- 가속 구간 손실: 피트 레인에서 저속으로 재가속하며 잃는 시간. 약 5-10초에 해당합니다.
결과적으로 한 번의 피트 스탑으로 드라이버는 트랙 포지션에서 최소 20초에서 최대 40초를 손실합니다. 이는 대부분의 서킷에서 약 500m에서 1km에 해당하는 거리입니다. 전략의 성패는 이 거리를 다른 요소(새 타이어의 성능 우위, 트래픽 회피)로 상쇄할 수 있느냐에 달려 있습니다.
표: 1스톱 vs 2스톱 전략의 이론적 시간 비교 (가상의 60랩 레이스)
| 전략 | 타이어 조합 (예시) | 피트 로스 시간 (예상) | 평균 랩 타임 영향 | 총계 산정 | 적합 트랙 조건 |
| 1스톱 전략 | 미디엄(30랩) -> 하드(30랩) | 약 25초 (1회) | 초반 빠름, 후반 느림 (평균 +0.4초) | 25초 + (60랩 * 0.4초) = 49초 손실 | 서킷 온도 낮음, 타이어 마모 적음, 오버테이크 어려움 |
| 2스톱 전략 | 소프트(20랩) -> 미디엄(20랩) -> 소프트(20랩) | 약 50초 (2회) | 전 구간 안정적 고성능 (평균 -0.2초) | 50초 + (60랩 * -0.2초) = 38초 손실 | 서킷 온도 높음, 타이어 마모 큼, 오버테이크 용이 |
위 표는 이론적 모델이지만, 2스톱 전략이 전체 시간 손실이 더 적을 수 있음을 보여줍니다, 핵심은 피트 스탑으로 잃은 시간보다, 신선한 소프트 타이어로 빨라지는 랩 타임 합이 더 크냐는 것입니다. 더불어, 2스톱은 경쟁자를 트래픽에서 벗어나게 하거나, Safety Car 상황에 유연하게 대응할 수 있는 전략적 옵션의 가치를 제공합니다.
트랙 특성과 데이터 기반 최적 전략 도출
모나코와 몬자는 완전히 다른 전략을 요구합니다. 이 차이는 데이터로 명확히 설명 가능합니다.
- 모나코 (저속, 낮은 마모, 오버테이크 극히 어려움): 여기서는 그리드 순위 유지가 최우선입니다. 피트 레인이 짧아(피트 로스 시간 약 18초) 1스톱이 유리해 보이지만, 오버테이크가 사실상 불가능하기 때문에 전략보다는 퀄리파잉 순위가 더 중요합니다. 데이터는 이 트랙에서 타이어 성능보다 트래픽에 갇히지 않는 것이 랩 타임에 미치는 영향이 절대적임을 보여줍니다.
- 몬자 (고속, 고하중, 타이어 마모 심함): 장주기 고속 주행으로 인해 타이어에 가해지는 에너지가 큽니다. 소프트 타이어는 매우 빠르게 열화됩니다. 따라서 2스톱, 심지어 3스톱 전략이 1스톱보다 빠른 전체 시간을 낼 가능성이 높습니다. 데이터는 후반 랩에서 열화된 타이어로 인한 랩 타임 증가분이 피트 스탑 손실을 훨씬 초과함을 역사적으로 증명해왔습니다.
팀은 시뮬레이션 소프트웨어를 활용해 수천 가지의 시나리오(스톱 횟수, 컴파운드 조합, Safety Car 발생 타이밍)를 사전에 계산합니다. 레이스 당일의 실시간 온도와 경쟁팀의 전략을 입력하면, ‘가장 높은 확률로 승리 또는 포인트 획득이 가능한 전략’을 제시받게 됩니다.
리스크 관리: 전략 실패의 주요 요인과 대응
완벽해 보이는 데이터 기반 전략도 다음과 같은 변수 앞에 무너질 수 있습니다. 성공적인 팀은 이러한 리스크를 관리하는 능력에서 차별화됩니다.
주의사항 1: Safety Car & Virtual Safety Car (VSC)의 갑작스러운 개입
Safety Car가 발생하면 모든 차량의 속도가 제한되며. 이때 피트 스탑을 하면 피트 로스 시간이 극적으로 줄어듭니다(가속/감속 손실 감소). 미리 계획된 스케줄보다 조기에 피트인하여 ‘언더컷(Undercut)’을 시도하거나, 반대로 스탑을 미루어 ‘오버컷(Overcut)’을 노리는 등 예측 불가능한 변수입니다. 팀의 빠른 의사결정이 순위를 바꿉니다.
주의사항 2: 트래픽에 갇힘
신선한 타이어를 장착하고 나왔더라도, 느린 차량 뒤에 갇히면 그 이점이 완전히 상쇄됩니다. 전략 수립 시, 예상 피트 아웃 타이밍의 주변 트래픽을 예측하고, 이를 피할 수 있는 최적의 피트인 랩을 찾는 것이 중요합니다.
주의사항 3: 피트 스탑 작업 실패
휠 너트 미체결, 장비 문제, 크로스 스레딩 등으로 인해 계획된 2.5초가 10초, 20초로 늘어날 수 있습니다. 이는 데이터로 예측할 수 없는 운영상의 리스크이며, 한 순간에 포디움 기회를 날릴 수 있습니다. 팀의 숙련도와 장비 안정성이 직접적인 경쟁력이 됩니다.
결론: 데이터는 가이드이지만, 승리는 인간의 선택에 달려 있다
F1의 타이어와 피트 스탑 전략은 방대한 역사 데이터, 실시간 센서 정보, 물리 시뮬레이션을 바탕으로 구축된 고도화된 의사결정 시스템의 산물입니다. 분석 결과, 명확한 결론은 다음과 같습니다.
- 피트 스탑 1회의 시간 손실은 최소 20초 이상이며, 이는 대부분의 경우 트랙에서 회복하기 어려운 격차입니다.
- 따라서 스톱 횟수를 줄이는 것보다, ‘전체 레이스 시간 최소화’에 초점을 맞춘 전략이 승률이 높습니다. 이는 종종 더 많은 스톱 횟수를 요구합니다.
- 트랙 특성(마모도, 오버테이크 가능성)은 데이터를 통해 정량화 가능하며, 전략 선택의 가장 큰 결정 요인입니다.
- 최종 승리는 Safety Car, 트래픽, 피트 크루 수행력과 같은 예측 불가능한 변수들을 실시간으로 가장 잘 관리하는 팀에게 돌아갑니다.
결국, 데이터는 모든 가능성을 보여주는 지도이지만, 레이스 중 갈림길에서 어느 길을 선택할지는 여전히 팀의 전략가와 드라이버의 판단에 달려 있습니다. 그 판단의 정확도를 1%라도 높이는 것이 바로 데이터 분석의 핵심 가치입니다.