[스포츠투데이 이상필 기자] 2020 CJ대한통운 슈퍼레이스 챔피언십이 시즌 개막전을 준비하고 있다.

오는 6월20일 열리는 시즌 개막전까지 남은 시간은 이제 채 30일이 되지 않는다.아직 실전 경기를 치르지 못한 클래스 루키들의 레이스를 확인할 수 있는 시간이 다가오고 있다. 첫 도전에 나선 루키들은 오랜 기다림의 시간만큼이나 설레는 시작이다. 시즌 개막을 앞두고 있는 루키들의 각오를 직접 들어봤다.

▲ No. 27 황도윤(플릿-퍼플모터스포트)
국내 무대에 데뷔를 하게 돼 많이 설레기도 하고, 실력 있는 팀원들과 함께 할 수 있어 기쁘다. 올 시즌 목표는 당연한 말이지만 챔피언이다. 미케닉들과 함께 빠른 차를 만들기 위해 노력 할 것이며, 팀 메이트인 오일기 드라이버와 함께 매 라운드 우승을 목표로 레이스에 임할 생각이다. 레이스에 맞춰 최고의 컨디션을 유지하기 위해 피지컬 트레이닝을 하며 지내고 있다.

그 동안 카트 레이스를 비롯해 포뮬러4, 블랑팡 GT 아시아 시리즈, 아시안 르망 시리즈 등 여러 카테고리의 레이스에 참가하며 일본, 중국, 태국, 이탈리아 등 해외 10곳 이상의 서킷에서 주행한 경험이 있다. 이런 경험이 팀과 함께 빠른 머신을 만드는 데 도움이 될 것이라 생각한다. 국내 서킷 경험은 부족하지만 빠르게 적응 할 자신이 있다.

▲ No. 88 문성학(CJ로지스틱스 레이싱)
국내 무대로 복귀하게 돼 매우 기쁘다. 그 동안 유럽에서 포뮬러 르노 챔피언십, 포뮬러2 챔피언십 등에 참가하며 레이싱 커리어를 쌓았다. 제가 유럽 무대에서 얻은 경험을 바탕으로 대한민국 모터스포츠에 도움이 될 수 있다면 좋겠다. 팀에도 도움이 되도록 노력할 생각이다. 국내 최고의 팀인 CJ로지스틱스에서 훌륭한 팀원들, 이정웅 감독님과 함께 이번 시즌을 시작할 수 있어서 기쁘다. 좋은 기회를 주신 것에 대해 감사하게 생각하고 있다.

다른 선수들도 마찬가지겠지만 이번 시즌의 각오는 챔피언이다. CJ로지스틱스 레이싱팀의 팬 여러분들께서 오랫동안 기다려주신 만큼 좋은 레이스, 최선의 성적으로 보답하겠다. 많은 응원을 부탁 드린다.

▲ No. 66 이찬준(로아르 레이싱)
스톡카 레이스에 도전하는 첫 시즌인 만큼 많은 긴장이 되는 건 사실이다. 하지만 지난 10년 동안 국내외 카트 대회에 참가하며 쟁쟁한 외국 선수들과 많은 경쟁을 해 왔다. 그 과정을 통해서 공격적이지만 부드러운 드라이빙이 저만의 강점이 됐다. 그 동안 여러 경기에 참가하면서 역량을 쌓아 왔기 때문에 좋은 성적을 거둘 수 있다고 말씀 드리고 싶다.
언제 레이스에 나가도 100퍼센트의 역량을 발휘할 수 있도록 주기적인 트레이닝을 통해 체중을 감량하고 열심히 체력 준비를 하고 있다. 아무래도 용인 스피드웨이나 인제 스피디움 모두 실전 경기를 해보지 못했기 때문에 시뮬레이터를 이용해 코스를 익히고, 차의 특성에 대해서도 익히는 중이다.
올해는 훌륭한 팀, 동료와 함께 출전할 수 있게 되어 제게 큰 힘이 될 것 같다. 단지 한 시즌 배우면서 타겠다는 생각을 넘어서 선두권에 진입하는 것을 목표로 하고 있다. 베테랑 팀 메이트, 로아르 레이싱 팀과 함께 최고의 성적을 만들어 갈 수 있도록 노력하겠다.

▲ No. 63 최광빈(CJ로지스틱스 레이싱)
레이스를 시작하기로 마음먹은 중학교 1학년 때부터 줄곧 대한민국 최고 클래스 드라이버를 꿈꾸며 달려왔다. 만 20세 때 대한민국의 프로 레이스인 슈퍼레이스 챔피언십에 데뷔해 가장 하위 클래스부터 밟아왔다. 올해 드디어 슈퍼 6000 클래스 데뷔를 하게 됐다. 카레이서를 꿈꾸는 많은 어린 친구들과 지금도 열심히 카트를 타며 연습하고 있는 유망주들에게 가슴 깊이 동기부여가 되어줄 수 있는 선배이자 드라이버가 되기 위해 올해 슈퍼 6000 클래스에서 실력을 증명해낼 것 이다. 강한 목표 의식, 단 한 순간도 자신에 대한 믿음을 잊지 않고 달려온 끈기가 강점이다.

준비할 수 있는 기간이 늘어나면서 최대한 강점만을 살리려고 노력하고 있다. 드라이버에게 가장 중요한 자신감을 적정선 이상으로 언제나 유지하고 있고, 기본이 되는 건강과 체력 관리에 힘쓰고 있다. 한정되어 있는 예산과 연습 시간 속에서 더욱 신중하게 임하며 효율적인 데이터를 쌓아나가고 시리즈 중반 이후 빠른 적응력 향상을 도모할 계획이다.



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