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.
<aside> 💡 3줄 요약 : 그라인더의 성능 평가에 활용되는 입자 분석과 해석에는 주관성이 존재한다.
커피 입자 모양 분석에는 선형 바이너리 패턴과 K-평균 클러스터링이 사용됩니다. K-평균 클러스터링이 가장 적합하며, 입자의 모양 다양성을 고려하여 분포를 파악하고 그라인더의 성능을 평가하는데 유용합니다. 단, 클러스터 수 선택과 결과 해석 주관성이 있을 수 있습니다.
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커피를 만들려면 그라인딩이 필요한데, 어떤 그라인더가 가장 좋을까요? 잘 모르겠지만 제가 본 커피 그라인더의 분포에 관한 데이터는 꽤 많이 있습니다. 어떤 그라인더는 단순히 그라인더의 분포가 촘촘하기 때문에 다른 그라인더보다 더 좋다고 하는데, 분포만 고려해야 할까요?
저는 필터 구멍을 분석하는 코드를 작성했기 때문에 처음에 입자 크기를 조사했습니다. 동일한 처리를 사용할 수 있었지만 두 가지 주요한 어려움을 발견했습니다:
게다가 입자는 원이 아니었습니다. 다른 실험을 진행 중이었기 때문에 크게 생각하지 않았지만 1년 후 현미경을 구입했습니다. 알고 보니 대부분의 입자는 원형이 아니었습니다. 정사각형도 아니죠. 그렇다면 이를 어떻게 이해할 수 있을까요? 입자의 크기는 어떻게 결정할까요? 반경은 잘 이해가 되지 않지만 면적은 이해할 수 있습니다.
입자의 크기를 면적으로 측정하면 크기 분포가 매우 비슷한 두 개의 그라인더를 컵에 넣어도 결과가 달라질 수 있을까요? 저는 이 질문으로 고민하다가 커피 입자를 이해하기 위해 패턴 인식으로 눈을 돌렸습니다.
이 작업에서는 간단한 전처리를 한 다음 몇 가지 표준 패턴 인식 기술을 적용합니다. 각 입자에 대해 크기와 회전이 불변인 선형 이진 패턴(LBP) 특징을 만듭니다. 그런 다음 K-평균 클러스터링을 적용하여 입자의 유형을 결정합니다.
이것이 파티클 그라인드를 이해하는 또 다른 방법이 될지는 모르겠지만 앞으로 다음 테스트를 위해 실험해 볼 계획입니다: