커피 컬럼 정보

분쇄 분포와 균일성 그리고 소통에 대한 소고

2017-02-06




분쇄 분포와 균일성 그리고 소통에 대한 소고



어떤 의견을 나누고 소통하기 위해서는 서로가 무엇을 말하고 있는지에 대한 부분을 상호 검토하는 것이 중요합니다. 사실 이제 흔히 산업에서 이야기 되는 그라인더 분야의 분쇄 입자를 말할 때의 균일성이라는 단어도 그러하죠.

우리나라에서는 흔히 산술적인 총합과 나누기를 통해 "평균"을 이야기 하지만, 분산-분포의 세계에서는 데이터의 분석을 위해 Mean, Median, Mode 등의 서로 각각 다른 의미를 갖는 평균의 정의들이 요구됩니다.



mode21.png
Mean, Median, Mode 의 이해

★ SOURCE: http://home.agh.edu.pl/~bartus/index.php?action=dydaktyka&subaction=statystyka&item=miary_asymetrii




부수적인 이야기이긴 하지만, 입도 분포에서 균일성을 이해하기 위해서는 일단 몇가지 전제가 필요합니다.


어떤 입자 영역에서의 균일성을 말할 것인가? 어떠한 물리적 기준에서의 균일성을 말할 것인가? 등이 그 예가 될 겁니다. 분쇄 분포 영역에서의 각 구간별 입자의 갯수로 균일성을 따질 것인가? 혹은 표면적으로 균일성을 따질 것인가? 혹은 입자의 부피 측면에서의 균일성을 따질 것인가? 등이 주요한 포인트가 될 겁니다.


여튼 서로 다른 종류의 그라인더들이 만들어내는 차이만큼 동일 모델의 그라인더들도 큰 차이를 만들어냅니다. 컨디션에 따라 "단지 모델명만 같은 그라인더"들이라고 봐도 무방할지 모르겠습니다.



위 글에 나타난 것 처럼 다양한 측면의 고려사항이 존재하지만, 우선적으로 우리가 익숙한 이 분쇄 분포의 그래프에 한정 지어 본다 하더라도 평균으로 대변되는 "균일성"에 대한 부분은 꽤나 모호한 개념이란 점을 쉽게 알 수 있습니다.



a.png


위 그래프는 필자가 2014년 코니컬 그라인더의 에스프레소 분쇄 입도를 서로 다른 분쇄도 세팅에서 측정한 결과를 정리한 내용입니다.


위 그래프에서 붉은 색 분포와 녹색 분포 중 더 균일한 분포를 나타내는 그래프는 무엇이 될까요?


단순히 붉은 색 분포가 더 균일하다고 이야기 하는 분들이 많으실 수도 있겠습니다. 하지만 실상 분쇄의 측면에서 이같은 대답은 적절하지 않습니다. 정답은 균일성 전제 조건에 따라 달라질 수 있기 때문입니다.


붉은 색 분포가 균일하다고 답변하신 분들은 아마도 b의 영역에서의 균일성을 판단하셨으리라 생각이 됩니다. 하지만, a 영역에서의 균일성은 어느 그래프가 더 높을까요? 그리고 전체 c 영역을 기준으로 삼았을 때 쉽게 우리는 어느 한쪽이 더 균일하다고 직관적으로 이야기 할 수 있을까요?  


실제로 추출에 기여하는 바는 a 영역이 70~80%, b 영역은 20~30% 정도라고 합니다. 분쇄 분포도의 측면에서 입자들의 균일성을 설명하자면 우리는 어떠한 측면에서 입자들을 바라보아야 하고, 어떠한 측면에서 균일성을 논해야 할까요?


데이터의 범람의 시대에 대화를 위해 정작 필요한 것은 "서로가 같은 기준으로 데이터를 바라보고 있는가?"가 아닌가 싶습니다. 


※ 읽어봄직한 연관글 : [Espresso Session] FLAT VS CONICAL BURR GRINDER 의 차이에 대한 막연한 편견




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댓글 6

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DTSQ

2017-02-06 20:45  #217288

B.STARTER
좋은 글 감사합니다! 영역별 추출 기여도에 대한 레퍼런스가 궁금한데 알려주신다면 감사하겠습니다ㅎㅎ
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서리 작성자

2017-02-06 20:48  #217295

@DTSQ님
입자 크기에 따른 실제 표면적의 비율이라고 이해하셔도 됩니다.
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뭥미

2017-02-08 14:06  #218130

B.STARTER
그러면 c영역을 참고 하는게 더 효과적일까요?
많이 배워가네요 a구간이 70~80%라니 음,,
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@뭥미님
C 영역을 두루 살펴보시면 되실 듯 합니다. 특히나 에스프레소에서는요. 이 부분들은 추출 흐름에 지대한 영향을 미치는 부분이기도 합니다.
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@뭥미님
예전에서리님께서 번역해 놓으신 ek43자료를 다시 봤네요 ^^
관계되는 내용이 나온듯해서 많은 도움되었습니다
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@뭥미님
@뭥미님 도움이 되셨다니 다행입니다. ^^

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