F1에서 레이스 전략을 누가, 어떻게 세우는가

보이는 모든 피트 스톱 뒤에는 3억 번의 시뮬레이션 시나리오와 최종 결정을 책임지는 몇몇 땀에 젖은 사람들이 있습니다.
보이는 모든 피트 스톱 뒤에는 3억 번의 시뮬레이션 시나리오와 최종 결정을 책임지는 몇몇 땀에 젖은 사람들이 있습니다.

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F1에서 경기 전략은 누가 결정할까? 짧은 답: 단 한 사람은 없다. 전략 엔지니어가 시뮬레이션으로 시나리오를 준비하고, 레이스 엔지니어가 드라이버와의 가교 역할을 하며, 위험한 최종 결정은 팀 수석이 내린다. 즉, 화면에서 보는 모든 피트 스톱은 사실 수백만 번의 계산과 몇몇 사람들의 땀의 산물이다.

주요 하이라이트

  • 팀들은 레이스 전에 약 300가지 서로 다른 시나리오를 시뮬레이션한다.
  • 평균적인 피트 스톱은 총 20-25초의 시간 손실을 초래한다.
  • 2007년 이후 레이스에서 타이어 컴파운드를 최소 한 번은 변경해야 하므로, 최소 한 번의 피트는 필수다.
  • 언더컷은 상대보다 먼저 피트에 들어가는 것이고, 오버컷은 오래된 타이어로 빠른 랩을 기록한 후 피트에 들어가는 것이다.
  • 위험한 최종 전략 결정은 피트 월에서 팀 수석의 권한에 있다.

레이스 주말 전략은 어떻게 구축되는가: 시뮬레이션 안에는 무엇이 있을까?

당신은 레이스를 일요일에 보지만, 전략 팀은 주말 시작부터 일하고 있다. 그들이 구축하는 시뮬레이션의 핵심에는 세 가지 요소가 있다: 타이어 모델, 즉 "free air"라고 불리는 빈 트랙 최적화와 몬테카를로 방법이다. 이것들은 멋있게 들리지만, 논리는 아주 간단한 비유로 설명할 수 있다: 시험 전에 가능한 모든 문제 조합을 풀어보고 출제 확률이 높은 것 위주로 공부하는 것과 같다.

타이어 모델은 세 가지를 측정한다: 새 타이어의 속도(base pace), 랩당 성능 저하(tyre degradation), 타이어의 총 수명(tyre life). 이 세 가지 데이터를 확보하면 "내 드라이버는 소프트 타이어로 몇 랩을 빠르게 유지할 수 있고, 언제 하드 타이어로 교체해야 할까?"라는 질문의 답을 계산할 수 있다.

몬테카를로는 진정한 마법 같은 부분이다. 모나코의 카지노에서 이름을 따온 이 통계 기법은 수천 번의 가상 레이스를 실행하여 각 시나리오가 나타날 확률을 계산한다. 팀들은 레이스의 가능한 결과를 예측하기 위해 약 300가지 서로 다른 시나리오 조합을 이 방법으로 시뮬레이션한다. 그렇다, 수백만 가지다. 하지만 주의할 것: 이 시뮬레이션들은 확률만을 줄 뿐, 절대 확실한 결과를 주지 않는다. 나머지 부분은 전략 부서의 경험과 드라이버의 트랙 위 실행에 달려 있다.

어떤 데이터로 작업할까?

텔레메트리 덕분에 레이스 내내 수천 개의 데이터 포인트가 흘러간다: 타이어 온도, 속도, 연료 소비, 엔진 성능. 그리드에 있는 팀들의 대다수가 사용하는 RaceWatch 같은 도구들은 기계 학습 모델을 타이어 열화와 상대 피트 스톱 전술의 실시간 추적과 결합한다. 전략가들은 또한 "gapper plot"이라 불리는 간격 차이 그래프를 보며 언더컷 기회와 위치를 잃지 않고 안전하게 피트에 들어갈 수 있는 순간을 파악한다.

심지어 윌리엄스의 차량 성능 책임자는 2021년에 F1 레이스 준비를 "일종의 게임 이론 문제"로 정의한 바 있다. 이는 정확한 정의인데, 상대 팀들의 전략은 비밀이므로 자신의 수를 둘 때 그들이 무엇을 할지도 예측해야 하기 때문이다.

피트 월에서 누가 무엇을 하는가: 결정 사슬은 누구에게 있나?

Simülasyon başlangıç planını verir; pit duvarı ise her turda o planı rakiplerin hamlelerine göre yeniden yazar.

피트 월은 레이스 중 팀의 신경 중심지입니다. 전략가, 엔지니어, 팀 대표가 나란히 앉아 레이스를 지켜보며 각자 자신의 분야 데이터를 추적합니다. 역할은 대략 다음과 같이 나뉩니다:

  • 전략 엔지니어: 피트 스톱 모델과 실시간 시뮬레이션을 실행하고, 화면의 확률들을 팀 앞에 제시합니다.
  • 레이스 엔지니어: 파이럿과의 통신을 담당하며, 라디오에서 파이럿이 듣는 목소리가 바로 이 사람입니다.
  • 팀 대표: 리스크가 수반되는 모든 최종 결정을 내립니다. 실수가 생기면 책임을 지는 것도 이 사람입니다.

이러한 역할 분담이 중요한 이유는, 전략이 끊임없이 갱신되는 '폐쇄 루프' 게임이기 때문입니다. 타이어 성능, 트랙 포지션, 그리고 상대 팀의 움직임이 바뀔 때마다 계획도 달라집니다. 시뮬레이션이 초기 계획을 제공하면, 피트 월은 레이스 내내 그 계획을 실시간으로 수정합니다.

언더컷과 오버컷이란 무엇이며, 언제 효과가 있을까?

피트 월이 가장 좋아하는 두 단어짜리 무기입니다. 언더컷 은 상대보다 먼저 피트에 들어가 새 타이어의 이점으로 몇 랩 안에 빠른 랩을 기록하며 앞서나가려는 시도입니다. 오버컷 은 그 반대입니다: 트랙에 머물며 오래된 타이어로 빠른 랩을 이어가다가, 상대가 피트에 들어간 후에 자신이 피트에 들어가 트랙에서 앞서는 방식입니다. 어느 쪽이 더 나은지는 서킷마다 다릅니다 - 전적으로 그 순간의 타이어 수명, 트랙 포지션, 상대의 움직임에 달려 있습니다.

모나코는 이 균형을 보여주기에 완벽한 예입니다. 좁은 트랙에서는 언더컷과 오버컷 사이의 차이가 선처럼 얇기 때문입니다. 레이스 분석가들은 모나코에서는 두 전략 모두 쉽게 통하지 않으며, '빈 트랙'(free air) 개념이 모든 것을 결정한다고 말합니다. 앞에 차가 없으면 속도를 충분히 낼 수 있지만, 앞에 교통 상황이 있으면 최고의 전략조차 벽에 부딪힙니다.

팀 라디오에서는 무엇을 이야기할까?

파이럿의 스티어링 휠에는 라디오 연결 버튼이 있고, 파이럿은 주로 자신의 레이스 엔지니어와 대화합니다. 라디오에서는 타이어 마모, 전략, 차량 상태가 늘 논의되지만, 통신은 최대한 간단하게 유지됩니다. 파이럿의 집중력이 무엇보다 소중하기 때문입니다. 간단한 비유를 들자면: 복잡한 교통 체증 속에서 운전하면서 전화로 수학 문제를 풀고 싶지는 않으시겠죠?

라디오에는 고유의 용어도 있습니다. 'Push' 콜은 피트 진입 전에 결정적인 빠른 랩을 요구한다는 의미이고, 'Manage' 콜은 현재 타이어 스틴트를 늘려야 한다는 신호입니다. 화면 앞에서 파이럿 목소리의 긴장감을 들었을 때 이제 무슨 일인지 아실 겁니다: 피트 월과 파이럿 사이에 중요한 협상이 오가고 있는 것입니다.

결정 연쇄는 어디서 막히는가: 모나코 2020과 페라리의 잊지 못할 실수들

이론은 좋지만, 이 일에서 가장 많이 배우게 되는 것은 실수입니다. 2020년 모나코에서 메르세데스는 루이스 해밀턴을 미디엄 타이어로 출발시켰다는 점을 인정했는데, 원래는 더 내구성이 좋은 하드 타이어를 썼어야 했습니다. 해밀턴의 무전을 통해 전해진 불안한 메시지는 모두가 들을 수 있었습니다. 메르세데스 관계자들은 나중에 해밀턴이 "팀을 구했다"고 말했습니다 - 그리고 그렇습니다, 그는 그 경주에서 그래도 우승했습니다. 하지만 여기서 배울 교훈은 이렇습니다: 시뮬레이션이 타이어 우려 때문에 전략적 교착 상태에 빠지면 가장 큰 팀조차 흔들린다는 것입니다. 일부 분석가들은 이 상황을 더 근본적인 타이어 성능 문제와 연결 지었고, 즉 "전략 미스인가, 차량 문제인가"라는 논쟁은 여전히 계속되고 있습니다.

페라리의 페이지는 별도의 교과서입니다. 세바스티안 베텔을 두 번 피트 스탑 전략에 넣은 것이 잘못된 결정이었다는 점은 당시 팀 대표였던 마우리치오 아리바베네 본인이 인정했습니다. 2022년 헝가리 GP 분석에 따르면, 페라리의 의사 결정 실수와 신뢰성 문제가 찰스 르클레르에게 약 100점의 손실을 안겨주었습니다. 더 최근에는 2026년 호주 GP에서 페라리는 트랙 컨디션이 적합했는데도 차량을 피트로 부르지 않았고, 메르세데스에게 레이스 컨트롤과 약 10초를 모두 내주며 패배했으며, 레이스는 조지 러셀이 우승했습니다.

눈에 띄는 점은 이렇습니다: 실수는 보통 개별 엔지니어의 탓이 아니라, 의사 결정 체계의 어느 한 지점에서 막힌 결과입니다. 잘못된 데이터가 화면에 입력되고, 잘못된 시나리오가 제시되며, 위험한 결정을 내리는 대표가 최악의 선택에 서명하게 됩니다. 마치 그룹 프로젝트에서 모두가 손을 대지만 아무도 완전히 책임지지 않는 결정과 같습니다 - 다만 그 결과는 전 세계에서 중계될 뿐입니다.

세이프티 카와 인공지능: 전략을 바꾸는 두 가지 변수

세이프티 카는 피트 스탑 전략을 가장 크게 바꾸는 변수 중 하나입니다. 세이프티 카가 트랙의 속도를 늦추면 피트인 비용이 낮아지고 연료도 절약됩니다. 그래서 레이스가 차분하게 흘러가는 동안 "만약 세이프티 카가 나오면 지금 피트해야 하나?"라는 질문은 피트 월에서 늘 논의됩니다. 일반적인 피트 스탑 비용이 평균 20-25초인 반면, 세이프티 카 상황에서는 이 손실이 상당히 줄어들고 - 전체 전략이 갑자기 처음부터 다시 작성됩니다.

미래를 내다보면 흥미로운 논쟁이 진행 중입니다: 강화 학습, 즉 인공지능 모델은 실시간 레이스 전략에 유망한 가능성을 보여줍니다. 학계 연구들은 머신러닝을 활용한 피트 스탑 최적화와 진화 알고리즘을 통한 전략 생성에 주목하고 있습니다. 하지만 아직 널리 적용된 사례는 없으며, 수학이 완벽하더라도 시뮬레이션이 현실을 그대로 반영하는 것은 여전히 풀어야 할 과제입니다. 즉, 적어도 당분간은 위험한 결정의 최종 결정권은 여전히 사람 - 팀 대표 - 의 입에서 나옵니다.

이제 화면 앞에서 무엇을 보고 있나요?

다음에 피트 스톱 콜을 볼 때 다음을 기억하세요: 그 순간 뒤에는 약 3억 번의 시뮬레이션 시나리오, 타이어 모델 작업을 하는 전략 엔지니어, 무전으로 협상하는 드라이버, 그리고 최종 결정을 내리고 그 위험을 어깨에 짊어진 팀 보스가 있습니다. 때로는 이 연쇄가 완벽하게 작동하고, 때로는 모나코에서처럼 타이어 선택 하나가 모든 것을 뒤집습니다. F1의 보이지 않는 아름다움이 바로 여기에 있습니다: 승리의 공식은 때로 트랙이 아니라 피트 월의 화면에서 쓰여집니다. 당신은 어떤 팀의 전략가를 믿겠습니까?

출처