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[E.B.E.] 에스프레소 다중 샘플로 DiFluid 굴절률 측정

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Engineering Better Espresso
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에스프레소 기술 혁신
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Engineering Better Espresso(더 나은 에스프레소를 위한 공학적 접근) 저자 ‘로버트 알로에’의 도움을 받아 제공되는 콘텐츠입니다. 디자인커피 블로그를 통해 저자의 200개 넘는 글 중 최신 이슈를 반영하여 번역하고 있습니다.
3줄 요약 : 지금까지 개발된 가장 좋은 DiFluid 굴절률 측정기로 에스프레소를 측정해 봤을 때, 온도가 굴절에 미치는 영향에 대한 상쇄 값은 매우 명확했다. 더불어 조만간 새로운 DiFluid 모델이 출시된다고 하니 더 좋은 데이터를 기대해 볼 수 있을 것이다.

에스프레소 다중 샘플로 DiFluid 굴절률 측정하기

에스프레소의 특징을 더블 체크하는 또 다른 시각
이전에 꽤 많은 연구들이 DiFluid 굴절률 측정기를 VST 및 Atago와 비교하곤 했다. 하지만 지금껏 나는 DiFluid가 다중 샘플을 활용한다는 특징을 간과하고 있었다. VST 및 Atago도 다중 샘플을 활용하지만 DiFluid와 달리 취급하는 샘플들 사이의 오류 옵션을 제공하거나 그 오류를 직접 보여주지는 않는다. 따라서 이 DiFluid를 활용하여 데이터를 수집해 보며 에스프레소에 새로운 시각을 얻어보고자 했다.

장비/기술

에스프레소 머신 : Decent 에스프레소 머신
커피 그라인더 : Niche Zero
커피 : 홈 로스팅 커피 (미디엄 로스팅 : 첫 크랙 + 1분)
샷 준비 : 스타카토 탬핑
프리인퓨전 : 길게, ~25초
필터 바스켓 : 20g VST
기타 장비 : Atago TDS 측정기, DiFluid TDS 측정기, Acaia Pyxis Scale

성능 지표

나는 다음 두 센서를 평가하기 위해 TDS를 사용했다. TDS(Total Dissolved Solids)는 굴절률 측정기로 측정되며, 해당 측정값은 추출된 샷의 무게와 투여된 커피의 무게를 결합하여, 추출 수율(EY : 컵에 추출된 커피의 백분율)을 결정한다.

데이터

DiFluid와 Atago를 사용해 29쌍의 데이터 포인트를 수집했다. 그중 28쌍의 샘플은 냉각 처리하였고, 또 다른 TDS 샘플도 수집했다. DiFluid의 경우, 10개 샘플 평균화 기능만 사용했다. 대부분의 경우 DiFluid가 TDS 값을 줄여 말하는 추세지만, 이 추세는 y = x 값에 매우 근접하기 때문에 여전히 흥미로운 상쇄 값을 가진다.
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오차 막대도 추가해 봤지만 딱히 별다른 차이가 없었다.
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샘플을 냉각할 때 DiFluid는 TDS 값을 부풀려 말했지만 여전히 유사한 경향을 보였다. 오류 값은 일반적으로 0.05% 미만이었기 때문에 오류 막대를 굳이 표시하진 않았다.
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뜨거운 샘플과 차가운 샘플의 굴절률을 비교해 봤을 때 온도가 굴절에 미치는 영향에 대한 상쇄값은 매우 명확했다.
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오류율을 살펴보면 차가운 샘플의 오류율이 매우 낮은 관계로, 굳이 여러 샘플이 필요한 것 같진 않다. 앞서 언급했듯 DiFluid는 질량이 적기 때문에 Atago 또는 VST 만큼의 온도 안정성을 갖지 않는다.
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뜨거운 샘플과 차가운 샘플을 대조한 TDS를 보면 Atago와 DiFluid가 비슷한 추세 기울기를 보이지만 여전히 상쇄값을 가지고 있었다.
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DiFluid는 다른 굴절률 측정기가 제공하지 않는 데이터를 제공해주는 흥미로운 센서이다. DiFluid를 활용한 이번 분석에서 열악했던 점은 내가 10개 샘플 대신 단 1개의 샘플만 가지고 있었다는 점이다. 샘플 온도가 낮은 경우 동일한 판독 값이 변경되기도 한다. 실험에 사용된 내 장비가 운 좋게도 가장 좋은 성능의 장비일 가능성이 크므로 실험에서의 차이값은 문제가 될 수 있다. 또는 내 장비가 상대적으로 더 열악한 성능의 것일 수도 있다. 측정 기계별로 성능 편차가 있는 가운데 다행히도 조만간 새로운 DiFluid 모델이 출시된다고 하니 더 많은 데이터를 기대해 볼 수 있을 것이다.
내 장치가 운이 좋게 가장 좋은 상태의 장치일 가능성이 크므로 이 차이는 문제가 될 것이다. 아니면 내 장치가 더 나쁜 샘플이 될 수도 있다. 다행히 새로운 DiFluid 모델이 출시되어 더 많은 데이터를 보유할 수 있었습니다. - 측정 기계별로 성능 편차가 있다는 문제가 최근 있어 그것에 대한 언급인 듯…
Robert McKeon Aloe
나는 와이프와 자식들, 에스프레소, 데이터 사이언스, 토마토, 요리, 엔지니어링, 수다 떨기, 가족, 파리, 이탈리아를 좋아한다(좋아하는 순서대로 나열한 건 아니다).
저자의 Twitter 와 YouTube 를 팔로우하면, 서로 다른 커피 머신들로 샷 뽑는 영상과 에스프레소 관련된 자료들을 볼 수 있다. LinkedIn에도 계정이 있다.
번역 : 임다운(@bittersweetw0rld) 편집 : DSGNCOF_NEWS (@designcoffee_com)