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.
Engineering Better Espresso: Data Driven Coffee
더 나은 에스프레소를 만들기 위한 공학적 접근 : 데이터 기반의 커피
Robert McKeon Aloe의 ‘더 나은 에스프레소를 만들기 위한 커피 공학적 접근 : 데이터 기반의 커피’는 개인 홈 바리스타들의 에스프레소 개선에 독특한 데이터적 관점을 더하며 펀딩 플랫폼 Kickstarter에서 목표 금액을 초과 달성했다.
사람들은 더 나은 에스프레소를 위해 커피 장비를 업그레이드해야 한다고 생각하지만 좋은 장비를 갖추는 것만이 능사는 아니다. 커피 장비를 업그레이드하는 것보다 더 저렴한 방법들로 에스프레소를 점차적으로 개선할 수 있다. ‘더 나은 에스프레소를 만들기 위한 공학적 접근 : 데이터 기반 커피’는 데이터 사이언스로 에스프레소의 각 변수를 점진적으로 개선하며 에스프레소를 즐기는 사람들이 가정에서나 전문적인 세팅과 관계없이 더 나은 에스프레소를 만들 수 있도록 돕는 책이다.
더 나은 에스프레소를 만드는 방법
에스프레소는 가장 가혹한 형태의 커피로 제조 과정을 복잡하게 만드는 여러 가지 변수들이 있다. 에스프레소를 처음 접하는 사람들이 꽤 괜찮은 에스프레소 샷 추출을 배울 수 있는 정보들이 인터넷에 많지만, 꽤 괜찮은 추출이 최고로 가는 것은 애매하고 어렵다.
Robert의 목표는 꽤 괜찮은 에스프레소에서 최고의 에스프레소로 향하는 모호함을 제거하고, 더 나은 에스프레소 샷을 만들고자 하는 질문에 답하는 것이다.
더 나은 에스프레소를 만들기 위한 커피 공학
이 책에서 Robert는 4가지 큰 영역에서 에스프레소를 다룬다. 그리고 그는 각각의 영역들에서 독자가 더 나은 에스프레소를 만들기 위해 필요한 매개 변수를 최적화하는 방법을 깊이 있게 이해할 수 있도록 데이터를 사용한다.
Robert의 에스프레소 관련 기사 컬렉션 출처의 데이터
이 책의 내용은 Robert가 더 나은 에스프레소를 만들기 위한 시도에서 지난 3년 동안 쓴 약 200개의 기사에서 따왔다. Robert의 그간 연구는 에스프레소 샷을 획기적으로 개선시키고 에스프레소에서는 더 많은 것을 발견할 수 있다는 가능성을 열어주었다.
필터 구멍 분석
이 이미지는 다 쓴 커피 퍽 바닥 부분을 색상, 포화도 및 명암으로 표시한 것이다. 밝은 빨간색 점들은 짙은 적갈색, 녹색 및 파란색 점들로도 될 수 있으며, 이 점들은 유량이 느린 곳을 나타낸다.
두 번째 그래픽은 두 개의 바스켓 필터의 구멍 크기에 따라 색을 다르게 칠한 것으로, Robert는 영상 처리 기법을 사용하여 더 작거나 큰 각각의 구멍들의 크기를 측정하여 이들이 유량에 어떤 영향을 미치는지 보고자 했다.
스타카토 샷
아래 그림은 스타카토 샷의 설계와 개발을 보여준다. 기본적으로 이 샷은 추출 층이 이동하기 때문에 추출 자체와 추출 균일성을 향상시켜준다. 이는 분쇄기 시장에 공정한 경쟁의 장을 만들어준 발전이며, Robert가 커피 추출 방법을 더 깊이 이해할 수 있도록 하였다.
Robert는 영상처리 기법으로 에스프레소의 ‘호랑이 줄무늬(Tiger Belt)’를 분석하며 프레임별 변화를 조사했다. 그는 ‘호랑이 줄무늬’ 가 더 빠르게 움직이는 금색 커피의 흐름이기 때문에 샷 퍼포먼스와는 상관이 없고, 채널링 사인으로 보았다.
샘플 페이지
책 각 장의 레이아웃은 에스프레소 변수들을 ‘good, better, best’라는 관점에서 설명함으로써 각자의 셋업 환경에서 해당 변수들을 어떻게 개선해야 할지 볼 수 있도록 했다. 아래는 이 책의 설명 방식을 ‘Roast Age’를 주제로 보여주는 예시이다.
Robert에 대해
Robert는 2016년 디트로이트 머시 대학에서 전기공학 학사 및 석사 학위를 받았고, 연구 저변을 넓히며 노트르담 대학에서 컴퓨터 과학과 공학 박사 학위를 받았다.
3D 안면 인식을 주제로 논문을 쓴 그는 구조화된 빛과 물체 추적을 결합하여 이전에 없던 새로운 3D 안면 인식 스캐너를 만들었다. 그 후 전통적인 패턴 인식 기법을 이용한 안면 인식 기술을 폭넓게 연구했다.
이후 그는 4년간 3D 안면 인식 연구를 하는 스타트업에서 근무하다 애플에 입사했다. 애플에서 최초의 애플 워치에 사용되는 손목 감지기술과 , 백그라운드 심박수 관련 업무를 비롯해 시각장애인을 위한 페이스 ID, AR 키트, 그리고 인물 감지 업무를 맡았다.
커피 외에도, 그는 대부분의 시간을 가족과 함께 보내며, 이탈리아어 공부, 독서, 정원 가꾸기, 레고 쌓기, 달리기, 스노보드, 디즈니 덕질 같은 몇 가지 취미를 가지고 있다.
번역 : 임다운(@bittersweetw0rld) 편집 : DSGNCOF_NEWS (@designcoffee_com)
