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커피 입자를 측정하는 방법 고찰

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입도 분석에 관하여

커피 추출에 관여하는 변수 중 커피, 물의 온도와 양, 분쇄도, 시간은 중요한 역할을 합니다. 이 중에서도 분쇄도는 아직도 미지의 영역으로 여겨지며, 커피 그라인더와 분쇄도에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 분쇄도의 조절은 커피 추출 과정에서 입자 크기를 조절하는 핵심적인 역할을 하기 때문입니다. 디플루이드의 옴니는 이미지 융합 기술을 활용하여 입도 분석을 수행하는 합리적인 가격의 측정기 입니다. 이를 이해하기 위해 기본 개념을 정리하였습니다. 이를 통해 입자 크기 분포에 대한 이해를 높이고, 커피 추출의 효율성과 맛에 미치는 영향을 연구하는 데 도움이 될 것입니다.

목차

단위 및 용어 정의

ISO 입자 분석 표준 : 국제 표준화 기구 (ISO)에서 정의한 입자 크기 분석에 관한 국제 표준입니다. 이 표준은 다양한 산업 분야에서 입자 크기 분석을 일관된 방법으로 수행하고 결과를 비교할 수 있도록 지침을 제공합니다. 이를 통해 다양한 현장에서 입자 크기 분석을 수행할 때 표준화된 절차를 따르게 되어 결과의 일관성과 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 입자 분석 표준은 산업용 입자 크기 분석기 및 관련 장비의 설계, 검증 및 성능 평가에도 적용될 수 있습니다.
Ratio (비율): 입자 분석에서 비율은 주어진 크기 범위 내의 입자 수를 다른 크기 범위 내의 입자 수로 나눈 값입니다. 예를 들어, 특정 크기 이상의 입자 비율이나 특정 크기 범위 내의 입자 비율을 계산할 때 사용됩니다. 비율은 입자 분포의 특정 부분에 대한 정보를 제공하며, 입자 크기 분포의 특성을 파악하는 데 도움이 됩니다.
Count (수량): 입자 분석에서 수량은 주어진 크기 범위 내의 입자 수를 나타내는 값입니다. 입자 수량은 해당 크기 범위 내의 입자의 개수를 표현하며, 입자 분포의 각 구간의 크기에 따른 입자 수를 파악하는 데 사용됩니다.
STD (표준편차): 입자 분석에서 표준편차는 입자 크기 분포의 퍼진 정도를 나타내는 값입니다. 표준편차가 작을수록 입자 크기 분포가 좁은 범위에 집중되어 있는 것을 의미하며, 큰 표준편차는 분포가 넓게 퍼져 있는 것을 나타냅니다. 표준편차는 입자 크기 분포의 변동성을 평가하는 데 사용됩니다.
미크론 (μm): 입자 크기를 나타내는 단위로, 1 미크론은 1백만분의 1미터에 해당.
입자 분포: 다양한 크기의 입자가 얼마나 분포되어 있는지를 나타내는 값.
평균 입자 크기: 입자 크기 분포에서의 중심값을 의미하며, 대표적으로 산술평균, 가중평균 등이 사용됨.
입자 모양: 입자의 형태 또는 모양, 예를 들어 구형, 원통형, 다각형 등.
산란: 빛, 레이저, 초음파 등이 입자와 상호작용하여 나타나는 변화로, 입자 크기와 분포를 파악하는 데 활용됨.
입자 크기 분포곡선: 입자 크기 분포를 그래프로 나타낸 곡선으로, 각 크기의 입자가 얼마나 분포되어 있는지를 시각적으로 표현.
D50 : 입자 크기 분포에서 중앙값을 의미하는 값입니다. 즉, 입자 크기 분포 그래프에서 50%의 입자가 이 값보다 작거나 같은 크기를 가지고 있습니다. D50 값은 입자 분포의 중심을 나타내며, 입자 크기 분포의 중앙에 위치한 값이라고 볼 수 있습니다. 입자 분석에서 D50 값은 입자 크기 분포의 대표적인 특성 중 하나로 사용됩니다. 설명 더보기

커피 입자를 결정하는 일반적인 방법과 오해

입자 크기 분포를 평가하는 가장 간단한 접근 방법은 육안으로 입자의 크기를 비교하는 것입니다. 이를 통해 입자의 상대적인 크기 차이를 확인할 수 있습니다. 또한 각 그라인더의 설정 숫자와 실제 분쇄된 입자 크기를 비교하여 설정 값과 입자 크기 간의 관계를 파악하여 입자 크기의 기준을 설정하는 것이 가능합니다.
그러나 이 방법은 동일한 조건에서만 적용되며, 육안으로 판단할 수 있는 최소 단위는 제한적입니다. 이로 인해 주관적인 평가 요소가 크게 작용할 수 있습니다.
따라서 일상에서 일반적으로 접할 수 있는 입자 크기를 기준으로 소금, 설탕, 밀가루 등을 활용하여 입자 크기를 평가하는 방법이 사용되기도 합니다. 이렇게 함으로써 입자 크기의 상대적인 차이를 쉽게 확인하고 평가할 수 있습니다.
커피 입자를 측정하는 방법 : Craft Coffee Spot
하지만 가장 큰 문제를 두 가지 생각해볼 수 있습니다. 첫째, 그라인더의 설정 숫자를 입자와 대입하는 것은 문제가 있습니다. 그라인더마다 가지고 있는 설정 숫자가 다르며, 같은 모델의 그라인더라도 입자의 크기와 일치된다고 보장할 수 없습니다. 둘째, 커피는 대부분 단일 사이즈의 입자로 구성된 소금이나 설탕과 다르게 다양한 크기의 입자가 분포되어 있습니다. 이로 인해 곱게 분쇄할수록 입자의 분포는 더욱 복잡해집니다. 여기서부터는 인간의 육안으로는 판단하기 어려워집니다.
그래서 입도를 분석하는 여러가지 방법들이 아래와 같이 있습니다. 하지만 가장 많이 사용것은 3가지 정도 입니다.
1.
체망 분리 방법: 체망을 사용하여 입자를 크기별로 분류하고 측정하는 방법으로, 입자가 체망 구멍을 통과하는지의 여부를 판단하여 크기를 추정합니다.
2.
빛과 레이저 측정 방법: 입자 크기 측정 장비를 이용해 빛 산란, 레이저 등을 통해 입자 크기 측정.
3.
현미경 사용: 현미경으로 입자를 확대하여 시각적으로 크기 관찰.
4.
이미지 분석 소프트웨어: 컴퓨터 프로그램을 이용하여 사진 또는 영상에서 입자 크기 측정.
5.
적외선 스펙트로스코피: 입자가 적외선 빛을 흡수하는 정도로 크기 파악.
6.
전기적인 방법: 입자가 전기장을 통과할 때 발생하는 변화로 크기 측정.

입도를 분석하는 3가지 방법

입도 분석은 다양한 분야에서 폭넓게 활용 되고 있습니다. 특정 물질의 입자 크기 분포는 다른 많은 제품 특성과 직접적으로 관련이 있기 때문에 품질 관리 프로세스 및 연구 응용 분야에서 중요한 분석 매개변수입니다. 입자 크기 분포는 흐름 및 이송 거동(벌크 재료의 경우), 반응성, 마모성, 용해도, 추출 및 반응 거동, 맛, 압축성 등과 같은 재료 특성에 영향을 미칩니다.
입자 크기 분포 분석은 많은 실험실에서 확립된 절차입니다. 시료 재료와 검사 범위에 따라 다양한 방법이 사용됩니다. 여기에는 레이저 회절(LD), 동적 광 산란(DLS), 동적 이미지 분석(DIA) 또는 시브 분석이 포함됩니다. 일반적으로 현탁액, 에멀젼 및 벌크 물질이 분석되며, 예외적인 경우 에어로졸(스프레이)도 분석됩니다.
1.
체망(시브)을 이용한 방법
2.
레이저 회절 방식
3.
이미지 분석 방식

체망(시브)을 이용하는 방법

체망 방법은 분석할 시료를 선반 위에 놓고 진동이나 흔들림을 통해 작은 입자는 작은 구멍을, 큰 입자는 큰 구멍을 통과하도록 분리합니다. 시료 내의 입자들이 구멍 크기별로 분류되므로 크기별 입자 분포를 얻을 수 있습니다.
진동 체망(시브) 장치 : Fritsch
체망(시브) 사용 과정 : ResearchGate
장점:
상대적으로 저렴한 비용으로 입자 크기 분석을 수행할 수 있습니다.
직관적이며 비교적 간단한 방법으로 빠르게 결과를 얻을 수 있습니다.
다양한 크기별 체망을 사용하여 다양한 범위의 입자 크기 분석이 가능합니다.
단점:
정확한 입자 모양과 크기를 파악하기 어려울 수 있습니다.
큰 구멍부터 작은 구멍까지 일일히 사용해야 하므로 작업 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
입자 분리 과정에서 일부 입자가 잔류하거나 구멍에 막힐 수 있어 정확한 결과를 얻기 어려울 수 있습니다. 커피의 경우 정전기와 미분 뭉침에 의해 측정에 어려움이 있습니다.

레이저 회정 방식을 이용한 측정기

레이저 회절 방식은 레이저 빛을 입자에 쏘아서 빛이 산란되는 패턴을 분석하여 입자의 크기를 측정하는 방법입니다. 입자가 빛을 산란시키는 패턴은 입자의 크기와 모양에 따라 변화하므로 이를 분석하여 입자 크기 분포를 파악합니다.
레이저 입도 분석기 : Microtrac
레이저 회적 분석 방법 : Sympatec GmbH
장점:
레이저 회절 방식은 미세한 입자까지 정확하게 분석할 수 있는 정밀한 결과를 제공합니다.
다양한 입자 크기 범위에서 적용 가능하며, 크기 뿐만 아니라 입자 모양의 변화도 파악할 수 있습니다.
고속으로 측정할 수 있어 대량 샘플 분석에도 유용합니다.
단점:
레이저 회절 방식은 고급 장비와 레이저를 필요로 하므로 비용이 상대적으로 높을 수 있습니다.
샘플의 분산 상태나 입자 형태에 따라 산란 패턴이 달라질 수 있어 정확한 분석을 위해 조건을 조절해야 합니다.
투명한 입자와 빛을 산란시키기 어려운 어두운 입자에는 적용이 제한될 수 있습니다.

이미지 분석 방식을 이용한 분석 방법

이미지 분석 방식은 카메라 또는 현미경을 이용하여 입자의 이미지를 촬영하고, 컴퓨터 소프트웨어를 통해 이미지를 처리하여 입자의 크기와 형태를 분석하는 방법입니다. 이미지 분석 소프트웨어는 이미지 내의 입자를 식별하고 측정하여 입자 크기 분포를 구할 수 있습니다.
정지 이미지 입도 분석기 : Microtrac
OpenCV 입자분석 알고리즘 : Adafruit
장점:
이미지 분석 방식은 다양한 크기와 형태의 입자를 효과적으로 분석할 수 있습니다.
빠르고 정확한 측정 결과를 제공하며, 대량 샘플 분석에도 적합합니다.
컴퓨터 소프트웨어를 이용하므로 의존성이 적고 자동화된 분석이 가능합니다.
단점:
이미지 분석 방식은 입자의 정렬 및 배치에 따라 측정 결과가 영향을 받을 수 있습니다.
카메라나 현미경의 해상도, 조명 조건 등에 따라 결과의 정확도가 달라질 수 있습니다.
이미지 분석 소프트웨어의 설정과 조정에 따른 오차가 발생할 수 있습니다.
이미지 분석 방식은 다양한 입자 크기와 모양을 신속하고 정확하게 분석하는 데 유용한 방법입니다. 단, 입자 배치와 분석 설정에 따라 결과가 영향을 받을 수 있으므로 조심해서 사용해야 합니다.

대중화된 이미지 분석 방식

이미지 분석 방식은 커피 분쇄 입자의 다양한 크기와 모양을 정확하게 분석하는 데 적합합니다. 컴퓨터 소프트웨어를 이용하여 입자의 이미지를 처리하고 측정하기 때문에 입자 크기 분포를 정밀하게 확인할 수 있습니다.
장점:
커피 분쇄 입자는 2,500μm에서부터 100μm 이하의 넓은 입자 분포를 두고 있습니다. 다양한 크기와 형태의 커피 분쇄 입자를 신속하고 정확하게 분석하는 데 유리합니다.
신속하게 대량의 샘플을 효과적으로 분석하며, 자동화된 분석이 가능합니다.
컴퓨터 소프트웨어를 이용하므로 장비와 전문가의 의존성이 적고 신속한 분석 결과를 얻을 수 있습니다.
발전된 이미지 분석기술로 측정 성능을 향상 시킬 수 있습니다.
단점:
이미지 분석 방식은 위에서 언급한 것처럼 커피 입자의 폭넓은 분포로 뭉침과 정전기로 측정이 까다롭습니다. 입자의 정렬과 배치에 따라 결과가 영향을 받을 수 있습니다.
카메라나 현미경의 해상도 및 조명 조건 등에 따라 결과의 정확도가 변할 수 있습니다.
분쇄된 커피에는 실버스킨이 포함되어 있어 측정 오차를 발생시킬 수 있습니다.
소프트웨어 설정과 조정에 따른 오차가 발생할 수 있습니다.
그럼에도 커피 분쇄 입자를 분석하기 위해서는 이미지 분석 방식이 가장 적합합니다. 이 방법을 통해 저렴하고 빠르게 커피 입자의 다양한 크기를 정확하게 파악할 수 있으며, 대량 분석에도 효과적입니다. 단, 결과의 정확도를 위해서는 적절한 설정과 조건을 고려하여야 합니다.
오픈소스를 통한 이미지 분석 방식도 있지만, 안치훈 바리스타 주도의 언스페셜티 커뮤니티의 “분쇄도 가이드”는 뛰어난 성능을 자랑합니다. 해당 링크를 통해 분쇄도 이미지(템플릿을 이용하여)를 업로드하면 정교한 분석 결과를 제공해줍니다. 이 서비스는 일반 사용자에게도 충분히 만족스러울 것으로 보입니다.

정확한 측정을 위한 설정과 조건

이미지 분석을 통해 정확한 입자 크기 측정을 수행하려면 다음과 같은 조건과 설정을 고려해야 합니다.
조명 조건, 샘플 준비, 이미지 촬영, 분석 소프트웨어, 입자 모양 데이터, 설정 파라미터, 자동화 배치 처리, 검증과 비교, 데이터 해석, 반복 검증 시험 등
입자 모양의 종류 출처: 산업 분말 공정

디플루이드 옴니를 활용한 측정 조건

옴니는 자동으로 입자를 확산시켜주며, 조명과 촬영 환경은 동일하게 사용 할 수 있습니다. 하지만 샘플 준비와 데이터 반복 검증은 매우 중요한 단계로 남습니다.
샘플 준비: 커피 입자를 적절한 크기로 분산시키는 과정은 입자 분석의 정확성에 큰 영향을 미칩니다. 특히 다양한 입자 크기를 고루 혼합하여 샘플을 준비하여 입자 분포의 대표성을 확보하는 것이 중요합니다. 또한 측정에 필요한 적당양을 사용해야 합니다.
데이터 반복 검증: 옴니 시스템을 통해 얻은 데이터는 반복적으로 검증되어야 합니다. 여러 번의 실험을 통해 데이터의 일관성과 신뢰성을 확인하고, 결과를 비교하여 평균 값을 활용합니다.
이러한 단계들을 신중하게 수행하여 정확한 입자 측정 결과를 얻을 수 있으며, 이는 커피 추출 및 다양한 관련 연구에 매우 중요한 역할을 할 것입니다.

입자 분석 결과의 이해와 활용

분쇄 입자의 크기와 미분량은 수율 변화에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 작용합니다. 브루잉 레시피에서 수율을 조절하려면 주로 분쇄도를 조절하는 것이 가장 간편한 방법입니다. 일반적으로 100μm 이하로 분쇄되면 로스팅 커피의 다공질 구조가 파괴됩니다.
이미지 분석 방식은 초미분의 크기인 100μm 이하를 측정하기 어렵고 뭉침 및 정전기로 인해 분산시키기 어려워 제한적입니다. 따라서 이미지 분석 방식으로 가장 적합한 분쇄도 측정 범위는 주로 브루잉 사이즈입니다.
로스팅 커피의 다공질 구조 Zeiss, Flickr , 현미경으로 관찰

레시피와 품질 관리로 확대

한국 스페셜티 커피를 대표하는 나무사이로 는 정교한 추출 레시피를 제공하는 것으로 유명합니다. 추출에 권장되는 입자의 크기는 7번 핸드립이라고 표기되어 있습니다.
커피 그라인더는 핸드드립 범위에서도 미세 조절이 가능합니다.
아쉽게 수율에 대한 정보와 수치화된 입자 정보가 없다.

커피 입도 정보의 가능성

입도 정보를 활용하여 커피 추출과 관련된 다양한 측면을 분석하고 개선할 수 있습니다.
1.
추출 효율 개선: 입자 크기 분석을 통해 원하는 추출 특성을 가진 커피 입자 크기를 식별하고, 이에 기반하여 분쇄도를 조절하여 추출 효율을 개선할 수 있습니다.
2.
일관성 있는 품질 유지: 입자 크기 분포를 모니터링하여 동일한 품질의 커피를 일관되게 제조할 수 있습니다. 일관된 입자 크기는 일관성 있는 맛과 향을 제공할 수 있습니다.
3.
맛 프로파일 개선: 특정 입자 크기 범위에서 원하는 풍미와 향을 뽑아내기 위해 입자 크기 조절을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 커피의 맛 프로파일을 미세하게 조정할 수 있습니다.
4.
차별화된 브루잉 기술 개발: 입자 크기 분석을 통해 각 브루잉 기술에 가장 적합한 입자 크기를 결정하고, 다양한 맛과 향을 갖는 다양한 브루잉 스타일을 개발할 수 있습니다.
5.
수율 최적화: 입자 크기 분포를 고려하여 높은 수율을 달성하기 위해 분쇄도와 다양한 추출 변수를 조절할 수 있습니다.
6.
분석 및 품질 보증: 입자 크기 분석을 통해 다양한 원료와 로스팅 조건에서의 입자 크기 분포 변화를 모니터링하고, 커피 품질에 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있습니다.
7.
새로운 연구 및 혁신: 입자 정보를 활용하여 새로운 추출 방법, 장비 또는 로스팅 기술을 개발하고 혁신적인 커피 제품을 창조할 수 있습니다.
커피 추출 관련 분야에서 입자 정보를 활용하는 것은 커피의 맛, 향, 품질, 효율성을 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

입도 분석 결과를 이해하기

입자 분석방법과 결과는 표준에 따라 측정되고 관리됩니다. 아래는 각 협회와 해당 협회의 적용 분야를 설명하는 표입니다:
협회 이름
설명
적용 분야
ISO (국제 표준화 기구)
국제적인 표준을 제정하는 기구로, 입자 크기 분석과 관련된 국제 표준을 제공하여 결과 일관성과 비교 가능성을 확보합니다.
다양한 산업 분야, 연구 및 제조
ASTM (미국 재료시험협회)
재료 및 제품 품질 평가를 위한 미국의 표준을 제공하며, 입자 크기 분석 방법 및 성능 평가에 초점을 둡니다.
재료 공학, 화학, 환경, 식품 등
미국 시험 체 협회(Sieve Specification)
입자 크기 분석을 위한 시험 체 규격을 제공하며, 입자 크기 범위와 체 고르기의 목적에 따라 다양한 시험 체 크기를 제시합니다.
입자 크기 분석, 선별, 분류 등
이 표를 통해 각 협회의 주요 기능과 적용 분야를 간단하게 파악할 수 있습니다.
1.
ISO (국제 표준화 기구):
ISO는 국제 표준화 기구를 나타내며, 입자 크기 분석과 관련된 국제 표준을 제정하는 조직입니다. ISO 표준은 다양한 입자 크기 분석 방법과 특성에 따른 표준화된 절차를 제공하여 결과 일관성과 비교 가능성을 확보하는 데 사용됩니다. ISO 표준은 다양한 산업 분야에서 사용되며, 재료 분석 및 품질 관리에 적용됩니다.
2.
ASTM (미국 재료시험협회):
ASTM은 재료 및 제품 품질 평가를 위한 표준을 제공하는 미국의 조직입니다. ASTM 표준은 입자 크기 분석 방법 및 성능 평가에 초점을 두고 있습니다. 재료 공학, 화학, 환경, 식품 등 다양한 분야에서 ASTM 표준을 활용하여 입자 크기 분석을 수행합니다.
3.
American Sieve Society Sieve Specification:
미국 시험 체 협회는 입자 크기 분석을 위한 시험 체 규격을 제공하는 조직입니다. 이 규격은 입자 크기 범위와 체 고르기의 목적에 따라 다양한 시험 체 크기를 제시하며, 입자 크기 분석 및 선별에 활용됩니다. 입자 크기 분석 및 선별을 위한 정확한 규격을 제공하여 다양한 산업 분야에서 입자 크기 조절과 분석에 활용됩니다.

입자 분석 결과

옴니의 입자 분석 페이지를 이해하기 위해 표준 입자 기준을 알아야 합니다. 이 기준은 입자 크기 분포를 정의하며, 옴니 페이지의 분석 방법과 결과를 이해하고 활용하는 데 도움을 줍니다. 커피 분쇄 입자의 특성과 품질을 정확하게 평가하고 관리할 수 있습니다.
분석 결과 (스크린 1)

입도 분포 파이차트 이해하기

도넛 모양의 차트로 아래의 5가지의 입도 기준으로 100분율로 환산하여 보여집니다.
위 스크린 1 에서 보여지는 수치는 Medium (중간 분쇄) 사이즈가 58% 비율로 있으면 174개가 측정 되었다는 의미 입니다. 중앙의 D50 980μm 수치로 누적 입자 질량을 차지하는 50%의 위치에 입자 크기를 나타냅니다. STD 273.8 은 표준 편차로 입자의 균일성을 나타냅니다.
Fine : 가는 분쇄 Medium Fine : 약간 가는 분쇄 Medium : 중간 분쇄 Medium Coarse : 약간 굶은 분쇄 Coarse : 굶은 분쇄
Particle Size ( μm)
Grind Size
100 ≤ Particle Size < 500
Fine
500 ≤ Particle Size < 800
Medium Fine
800 ≤ Particle Size < 1100
Medium
1100 ≤ Particle Size < 1400
Medium Coarse
1400 ≤ Particle Size ≤ 2500
Coarse

입도 분포 그래프 이해하기

입자 크기별 개수 분포로 입자 분석 표준에 따라 표시되는 시료 입자 크기 분포의 상세 히스토그램입니다.
ISO 표준에 따라 9개 구간으로 나누어지며 300μm 이하 부터 2,360μm 이상을 표시합니다. 그래프 에서 D50 누적 입자 크기 분포 50%에 해당하는 위치의 입자의 색상이 붉은색으로 표시 됩니다.
International Standard ISO Sieve Pore Size (μm)
American Society for Testing and Materials Sieve Specifications (ASTM)
American Sieve Society Sieve Specification (TYLER)
300
50
48
425
40
35
600
30
28
850
20
20
1180
16
14
1400
14
12
1700
12
10
2360
8
8

통계 수치

D50

입자 분석에서 D50은 누적 입자 크기 분포 곡선에서 50% 누적 입자 질량을 차지하는 입자 크기를 나타냅니다. 이 값은 입자 분포의 중앙값을 나타내며, 입자의 평균 크기를 대표하는 지표 중 하나입니다.
What is D50? : Bettersize

STD

자 분석에서 STD는 표준편차(Standard Deviation)를 나타냅니다. 이 값은 입자 크기 분포의 퍼짐 정도를 나타내며, 값이 작을수록 입자들의 크기가 평균에 가까운 분포를 보이고, 값이 클수록 입자 크기가 다양한 범위에 퍼져있음을 나타냅니다.
표준편차의 이해 : Wikipedia
표준 편차는 데이터 집합 내의 값들이 평균에서 얼마나 멀리 퍼져있는지를 나타내는 지표입니다. 간단히 말해서, 데이터들이 평균 주위에 얼마나 모여 있는지 또는 흩어져 있는지를 표현하는 값입니다.
예를 들어, 만약 여러 사람의 키를 측정한 데이터가 있다고 가정해봅시다. 키의 평균값은 모든 키 값을 더한 후 개수로 나눈 값입니다. 그리고 각 사람의 키 값들이 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 계산합니다. 이 거리들을 제곱하여 평균을 구한 후 그것의 제곱근을 구하면 표준 편차가 됩니다.
표준 편차가 작을수록 데이터가 평균 주위에 모여있어 일관성이 높다는 것을 나타내며, 표준 편차가 클수록 데이터가 더 넓게 분포되어 있다는 것을 의미합니다. 따라서 표준 편차는 데이터의 변동성을 이해하고 비교하는 데 유용한 통계적 지표입니다.