커피 컬럼 정보
커피 로스팅 자동화가 로스팅 재현성을 향상시키는 방법
2021-10-18
| 참조 | https://perfectdailygrind.com/2021/06/exploring-automation-in-coffee-roasting/ |
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커피 로스팅 자동화가 로스팅 재현성을 향상시키는 방법
이전 기사 : 커피 로스팅시 배치와 배치 사이에 어떻게 커피의 품질을 일관되게 유지할 수 있는가?
커피 로스팅 자동화, 최근 커피 로스팅과 관련하여 많은 사람들이 관심을 갖고 있는 주제이다. 특히 커피 로스팅의 경우 관련된 이전 기사에서 살펴본 것처럼 프로파일을 다시 재현하고 일관된 맛을 소비자들에게 제공해야 하기 때문에 단순한 자동화라기 보다 자동화와 더불어 의도한 프로파일을 얼마나 유사하게 재현할 수 있는가가 가장 중요한 문제이다.
따라서 최근 모든 분야에서 자동화와 관련하여 언급되고 있는 AI(인공 지능)과 관련된 기술도 커피 로스팅에 접목하기 위해서는 이미 로스터가 사용하고 있는 프로파일을 지속적으로 유사하게 재현할 수 있는가에 도움이 되어야 한다. 이와 관련하여 최근 커피 로스팅 소프트웨어 개발 업체인 크롭스터에서는 2020년 6월 "커피 그래프 예측(Bean Curve Prediction)" 기능을 발표하기도 했고, 이어 2021년 3월에 인공 지능 기반의 퍼스트 크랙 예측 기능을 추가했다.
이와 관련하여 스트롱홀드S7 Pro 모델의 경우에는 로스팅 머신 자체 내에 "Roastware" 소프트웨어를 탑재함으로 사전에 설정된 로스팅 프로파일을 자동으로 복제하도록 설계되어 숙련된 로스터들의 작업과 같은 성과를 내도록 돕는다. 이를 통해 시행 착오를 줄이고, 더욱 효율적으로 로스팅 프로파일을 재현할 수 있게 한다.
실제 한 가지 사례로 싱가포르웨 위치한 Runes Coffee에서는 스트롱홀드 S7 Pro 모델의 Roastware 기능 가운데 로스팅 시작시 생두의 초기 온도에 대한 정보가 많은 도움이 된다고 말한다. 위에 언급된 기사에서 이미 밝힌 것처럼 로스팅 작업 공간의 외기 환경이 로스팅시 많은 영향을 미칠 수 있기 때문에 실제 같은 프로파일이라 하더라도 생두의 초기 온도는 다를 수 있다.
하지만 S7 Pro의 경우 생두의 온도 변화에 관계 없이 본래 의도한 RoR 곡선을 팔로우하며 동일한 곡선 모양을 가져가도록 자동으로 설정을 높이고 낮출 수 있게 한다. Runes Coffee에서는 실제 생두를 냉각기에 넣은 후 로스팅을 직접 시도한 실험을 통해 증명했다고 한다. 그 결과 최종 로스팅 결과물의 경우 최종 로스팅 프로파일에서 불과 1도 이하의 편차를 보여 배치 간의 일관성을 유지하는데 이 기능이 매우 유용했다고 밝혔다.
이와 같은 로스팅 자동화는 로스터가 로스팅 머신 앞에서 보내는 많은 시간을 다른 작업을 위해 활용할 수 있도록 하며, 이는 로스터가 시간을 효율적으로 사용할 수 있도록 한다. 실제 볼리비아아 위치한 엘레베이트 커피(Elavate Coffee)에서는 기존 머신에 비해 약 30%의 시간을 절약할 수 있었다고 밝힌다.
이어서 엘레베이트 커피에서는 스트롱홀드 S7 Pro의 자동화의 도움을 통해 실제 로스터들이 범할 수 있는 인적 오류들을 최소화하고 품질의 일관성을 높이는데 큰 도움을 얻었다고 한다.
이렇듯 커피 로스팅의 자동화는 이미 진행형이다. 크롭스터나 스트롱홀드의 Roastware와 같은 소프트웨어와 인공 지능의 발전으로 인해 점차 사람처럼 프로파일을 학습하여 외기 환경의 변화에도 뛰어난 재현성을 가져갈 수 있다. 경험과 더불어 경험을 수치화하여 제시할 수 있는 시대이며, 이러한 변화는 소비자들과의 소통에 도움이 되는 매개로 활요할 수 있다.
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항상 로스팅할때 고민거리와 해결하기 힘든 부분이 바로 전에 나왔던 프로파일을 재현하는 거라고 생각하는데
이 부분을 잘 해결이되었는지 궁금하네요 ^^ 기회가되면 스트롱 홀드를 사용해서 로스팅 해보고 싶네요 ㅎㅎ