KR102672252B1 - 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 드립 커피 머신 - Google Patents
근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 드립 커피 머신 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른, TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리하는 단계(S110), 전처리된 데이터를 활용하여, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른 TDS 수치를 예측하는 근사 모델을 생성하는 단계(S120), 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력으로 하여 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해(解) 영역을 탐색하는 단계(S130), 및 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 단계(S140)를 포함하여, 근사 모델에 의해 추천된 핸드드립 기법을 통해, 원두 사용량을 최소화하면서 TDS 수치를 만족하는 커피 추출이 가능하도록 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법 및 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 개시한다.
Description
본 발명은 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 드립 커피 머신에 관한 것으로, 구체적으로는 근사 모델에 의해 추천된 핸드드립 기법을 통해, 원두 사용량을 최소화하면서 TDS 수치를 만족하는 커피 추출이 가능하도록 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 드립 커피 머신에 관한 것이다.
주지하는 바와 같이, 커피 생두를 로스팅하고 숙성한 커피 원두를 잘게 분쇄한 후 서버 위의 드립퍼의 필터 상에 충진한 후 뜨거운 물을 부어 걸러서 커피를 내리는 방식을 브루잉(brewing)이라고 하며, 사용자가 직접 손으로 추출을 진행하면 핸드드립이라고 한다.
예컨대, 핸드드립에서 사용되는 커피 원두는 압력 추출법에서 사용하는 혼합 원두가 아닌, 품질 관리를 엄격히 진행하는 단일 품종의 원두를 사용하는 경우가 많으며, 핸드드립에서 커피의 맛을 결정하는 요인은 커피 원두 이외에 적용되는 다양한 추출방식에 의해 결정되고, 핸드드립 기법의 추출방식은 물의 양, 물의 온도, 드립퍼로 물을 붓는 속도, 드립퍼로 물을 붓는 횟수, 드립퍼로 물을 붓는 방식, 필터의 재질, 드립퍼의 모양 또는 재질, 커피 원두의 볶음 정도, 커피 원두의 분쇄 정도 또는 뜸을 들이는 시간 등 다양한 변수들의 조합으로 이루어질 수 있다.
하지만, 커피는 기호식품이기에 맛의 정도를 사용자의 주관이 개입되어 측정에 모호성이 발생한다. 이를 수치화하기 위해 SCA(Special Coffee Association) 단체에서 TDS(Total Dissolved Solids; 총 용존 고형물) 수치를 기반으로 한 이상적인 추출표를 도 1과 같이 제시하고 있다.
도 1의 브루잉 차트에서는 커피 원두의 양 변화에 따른 추출수율(Solubles Yield)과 추출농도(Solubles Concentration) 사이의 상관관계가 나타나 있으나, 여기에는 커피 원두의 종류, 양 또는 다양한 핸드드립 방식별 TDS 수치에 관한 데이터는 제시되지 않고, 이들 사이의 상관관계도 제시되지 않고 있다.
한편, 동일한 품종과 양의 커피 원두 및 물의 양을 이용하더라도 추출방식인 핸드드립 기법에 따라 TDS 수치의 변화를 통해 최적의 맛을 제공할 수 있으므로, TDS 수치를 목표로 하여 이를 충족하는 최적화된 핸드드립 기법을 제공할 수 있는 기술을 제안하고자 한다.
본 발명의 사상이 이루고자 하는 기술적 과제는, 근사 모델에 의해 추천된 핸드드립 기법을 통해, 원두 사용량을 최소화하면서 TDS 수치를 만족하는 커피 추출이 가능하도록 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 드립 커피 머신을 제공하는 데 있다.
전술한 목적을 달성하고자, 본 발명은, 근사 모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법을 탐색하여 제공하는 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치와, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치의 각종 데이터들이 저장되는 장치 데이터베이스에 의해, 사용자가 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력하여 상기 근사 모델 상에서 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법으로서, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른, TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리하는 제1 단계(S110); 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 전처리된 상기 데이터를 활용하여, 상기 커피 원두의 품종과, 상기 커피 원두의 양과, 상기 핸드드립 기법에 따른 TDS 수치를 예측하는 상기 근사 모델을 생성하는 제2 단계(S120); 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 사용자가 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력으로 하여 상기 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해(解) 영역을 탐색하는 제3 단계(S130); 및 상기 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 제4 단계(S140);를 포함하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법을 제공한다.
또한, 상기 제1 단계(S110)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 수집된 데이터로부터, 추출수율과 추출농도 사이의 상관관계를 나타내는 브루잉 차트 상에서 이상적 추출 밸런스 범위를 충족하는 유효 데이터를 추출하여 전처리할 수 있다.
또한, 상기 핸드드립 기법은, 수치화된, 물의 양, 물의 온도, 드립퍼로 물을 붓는 속도, 드립퍼로 물을 붓는 횟수, 드립퍼로 물을 붓는 방식, 필터의 재질, 드립퍼의 모양 또는 재질, 커피 원두의 볶음 정도, 커피 원두의 분쇄 정도 및 뜸을 들이는 시간 중 어느 하나 이상을 포함할 수 있다.
또한, 상기 제4 단계(S140) 이후, 상기 핸드드립 기법에 의해 제조된 커피의 맛과 향에 대한 상기 사용자 평가정보를 상기 수치화된 핸드드립 기법에 대응시켜 DB화시켜 상기 장치 데이터베이스에 저장하는 사용자 평가정보 DB화 단계를 더 포함하고, 이후 상기 제4 단계(S140) 수행 시, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 사용자 평가정보 DB를 활용하여, 상기 탐색된 핸드드립 기법 해 영역 범위내에서, 커피의 맛과 향에 대한 상기 사용자의 특정 요구를 충족하는 상기 최적화된 핸드드립 기법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제4 단계(S140) 이후, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 물의 양과 뜸을 들이는 시간에 의해 추출된 커피 양에 따른, 상기 사용자의 기호에 맞춘 시럽의 종류와 혼합비율의 시럽레시피 정보를 더 제공하는 시럽레시피 정보 제공 단계(S160)를 포함할 수 있다.
또한, 상기 근사 모델 상의 입력 값은 특정값이거나 일정구간의 범위값일 수 있다.
또한, 상기 제2 단계(S120)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 커피 원두의 품종과, 상기 커피 원두의 양과, 상기 핸드드립 기법과, 상기 TDS 수치 데이터에 따른, 단맛, 쓴맛, 신맛, 부드러운향, 잡미향, 진한맛, 연한맛, 연한갈색 또는 짙은 갈색의 시음 평가 데이터를 수집하여 상기 근사 모델을 생성하고, 상기 제3 단계(S130)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 목표 맛과 목표 색깔을 상기 사용자의 입력으로 하여 상기 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해 영역을 탐색하고, 상기 제4 단계(S140)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공할 수 있다.
또한, 상기 제1 단계(S110)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 커피 생두의 로스팅 방법 및 로스팅된 커피 원두의 숙정 정도와, 상기 커피 원두의 품종과, 상기 커피 원두의 양과, 상기 핸드드립 기법에 따른, 상기 TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리할 수 있다.
한편, 전술한 목적을 달성하고자, 본 발명은 상기한 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체와 동 기록 매체가 내장된 드립 커피 머신을 제공한다.
본 발명에 의하면, 근사 모델에 의해 추천된 핸드드립 기법을 통해, 시세에 민감한 원두 사용량을 최소화하면서 TDS 수치를 만족하는 커피 추출이 가능하도록 하는 효과가 있다.
또한, 시행착오없이, 근사 모델을 통해 사용자의 기호를 만족하는 정량화된 핸드드립 기법을 제공하여 균일한 맛과 향의 커피를 항상 제공할 수 있는 효과가 있다.
더 나아가, 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 근사 모델을 드립 커피 머신에 내장하여 구현하거나, 근사 모델을 별도의 서버에 구축하거나 스마트기기에 앱형태로 구현되어 드립 커피 머신과 유무선 통신하여서 최적화된 핸드드립 기법을 제공하도록 할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 브루잉 차트를 예시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 근사 모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법을 도시한 것이다.
도 3은 도 2의 근사 모델을 예시한 것이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 의한 근사 모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법을 도시한 것이다.
도 3은 도 2의 근사 모델을 예시한 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조로 전술한 특징을 갖는 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하고자 한다.
본 발명의 실시예에 의한 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법은, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른, TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리하는 단계(S110), 전처리된 데이터를 활용하여, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른 TDS 수치를 예측하는 근사 모델을 생성하는 단계(S120), 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력으로 하여 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해(解) 영역을 탐색하는 단계(S130), 및 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 단계(S140)를 포함하여, 근사 모델에 의해 추천된 핸드드립 기법을 통해, 원두 사용량을 최소화하면서 TDS 수치를 만족하는 커피 추출이 가능하도록 하는 것을 요지로 한다.
이하, 도면을 참조하여, 전술한 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법의 구성을 구체적으로 상술하면 다음과 같다.
우선, TDS 수치 데이터 수집 및 전처리 단계(S110)에서는, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립(hand drip) 기법에 따른, TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리한다.
예컨대, 커피 원두의 품종은 약 60여 가지가 있는데, 3대 원종으로서, 가공이 어려운 리베리카다(Libericas)와, 카페인이 적고 맛의 밀도가 높은 아라비카(Arabicas)와, 강한 쓴 맛을 가지는 로부스타(Robustas)로 크게 나누어지며, 나라별 특징에 따라 (생산국 + 산지), (생산국 + 커피 등급) 또는 (생산국 + 수출항구) 등으로 분류될 수 있고, 아라비카는 주로 원두커피용이고, 로부스타는 주로 인스턴트커피용으로 활용되기도 한다.
커피는 기호 식품으로서 맛의 정도는 사람의 주관이 개입되어 맛 측정에 모호성이 있어서, 이를 수치화하기 위해 SCA(Specialty Coffee Association) 단체에서 TDS 수치를 기반으로 한 이상적인 추출표를 도 1과 같이 제시하고 있다.
한편, 동일한 품종과 양의 커피 원두 및 물의 양을 이용하더라도 추출방식인 핸드드립 기법에 따라 TDS 수치의 변화를 통해 최적의 맛을 제공할 수 있으므로, TDS 수치를 목표로 하여 이를 충족하는 최적화된 핸드드립 기법을 역으로 제공할 수 있는데, 이와 같은 방법을 구현하고자 본 실시예에서는 후속 단계에서와 같이 근사 모델을 활용하고자 한다.
여기서, 실험 또는 시뮬레이션을 통해 수집된 데이터로부터, 추출수율과 추출농도 사이의 상관관계를 나타내는 브루잉 차트(도 1 참조) 상에서 이상적 추출 밸런스(IDEAL OPTIMUM BALANCE) 범위를 충족하는 유효 데이터만을 추출하여 전처리 가공할 수 있다. 여기서, 데이터 수집 방법은 실험 또는 시뮬레이션 이외에 다양한 방법이 적용될 수 있다.
또한, 핸드드립 기법은, 수치화된, 물의 양, 물의 온도, 드립퍼(dripper)로 물을 붓는 속도, 드립퍼로 물을 붓는 횟수, 드립퍼로 물을 붓는 방식(드립 패턴, 나선형으로 붓거나, 도트(dot) 형태로 똑똑 떨어뜨려 붓는 방식 등), 필터의 재질, 드립퍼의 모양 또는 재질, 커피 원두의 볶음 정도, 커피 원두의 분쇄 정도 및 뜸을 들이는 시간(물을 부어 원두가 부풀어 오른 상태를 유지하는 시간)을 포함할 수 있다.
또한, 커피 원두를 생산하는 커피 생두의 로스팅 방법 및 로스팅된 커피 원두의 숙정 정도와, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른, TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리할 수도 있다.
또한, TDS 수치 측정은 물속의 전류흐름 변화를 통해 측정하는 TDS 측정기를 활용하여 이루어질 수 있다.
다음, 근사 모델 생성 단계(S120)에서는, 앞서 수집되고 전처리된 데이터를 활용하여, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른 TDS 수치를 예측하는 근사 모델(surrogate model)을 생성한다.
여기서, 근사 모델이란 실험 또는 시뮬레이션으로 얻은 데이터를 이용하여 실제 경향과 근접하도록 생성된 함수로서 도 3의 (a)와 같이 표현될 수 있으며, 본 실시예에서의 근사 모델은 핸드드립 기법과 관련된 다양한 변수에 따른 TDS 수치를 예측하는 모델로 구현되는데, 도 3의 (b)에 예시된 바와 같이 실험 또는 시뮬레이션을 통해 수집된 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른 TDS 수치의 빅데이터를 활용하여 구축될 수 있다.
다음, 핸드드립 기법 해 영역 탐색 단계(S130)에서는, 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력으로 하여, 근사 모델 상에서 입력값을 충족하는 핸드드립 기법 해 영역을 탐색한다.
여기서, 근사 모델 상의 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치의 입력 값은 특정값(예컨대, 1250 TDS)이거나 일정구간의 범위값(예컨대, 1150 TDS 내지 1300 TDS)일 수 있다.
다음, 최적화된 핸드드립 기법 제공 단계(S140)에서는, 앞서 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공한다.
이에, 최종적으로 제공된 핸드드립 기법은, 수치화된, 물의 양, 물의 온도, 드립퍼로 물을 붓는 속도, 드립퍼로 물을 붓는 횟수, 드립퍼로 물을 붓는 방식, 필터의 재질, 드립퍼의 모양 또는 재질, 커피 원두의 볶음 정도, 커피 원두의 분쇄 정도 및 뜸을 들이는 시간 등을 포함하는 최적화된 추출방식을 제공하여서, 입력조건을 충족하는 핸드드립 기법에 의해 사용자의 기호에 맞는 균일화된 커피 맛과 향을 항상 제공하도록 할 수 있다.
한편, 핸드드립 기법에 의해 제조된 커피의 맛과 향에 대한 사용자 평가정보를 수치화된 핸드드립 기법에 일대일로 대응시켜 DB화시켜 축적하고, 전단계에서 탐색된 핸드드립 기법 해 영역 범위 내에서, 커피의 맛과 향에 대한 사용자의 특정 요구를 충족하는(S150) 최적화된 핸드드립 기법을 제공하여서, 사용자의 맛과 향에 대한 기호의 편차가 있으므로, 이상적 추출 밸런스 범위 내에서 또는 핸드드립 기법 해 영역 범위 내에서 사용자 기호에 맞는 핸드드립 기법을 축적된 DB로부터 제공할 수 있다.
또한, 앞서 제시된 최적화된 핸드드립 기법에 추가하여, 물의 양과 뜸을 들이는 시간에 의해 추출된 커피 양, 예컨대 숏, 톨, 그란데 또는 벤티 등의 사이즈에 따른, 사용자의 기호에 맞춘 카라멜, 바닐라, 헤이즐넛, 메이플, 설탕 또는 유제품 등의 시럽의 종류와 혼합비율의 시럽레시피 정보를 추가로 제공할 수도 있다(S160).
한편, 도시되지는 않았으나, 근사 모델의 생성시에, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법과, TDS 수치 데이터에 따른, 단맛, 쓴맛, 신맛, 부드러운향, 잡미향, 진한맛, 연한맛, 연한갈색 또는 짙은 갈색의 시음 평가 데이터를 수집하여 근사 모델을 생성하고, 목표 맛과 목표 색깔을 입력으로 하여 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해 영역을 탐색하고, 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공할 수도 있다.
또한, 최적화된 핸드드립 기법에 의해 추출된 커피 에센스의 희석비율, 희석수의 온도, 맛과 향을 풍부하게 하는 브리딩(breathing) 정도, 스웰링(swelling)(서버를 원을 그리며 흔드는 과정) 정도에 대한 정보를 추가로 제공할 수도 있다.
따라서, 전술한 바와 같은 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법에 의해서, 근사 모델에 의해 추천된 핸드드립 기법을 통해, 시세에 민감한 원두 사용량을 최소화하면서 TDS 수치를 만족하는 커피 추출이 가능하도록 하고, 시행착오없이 근사 모델을 통해 사용자의 기호를 만족하는 정량화된 핸드드립 기법을 제공하여 균일한 맛과 향의 커피를 항상 제공하도록 하고, 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 근사 모델을 드립 커피 머신에 내장하여 구현하거나, 근사 모델을 별도의 서버에 구축하거나 스마트기기에 앱형태로 구현되어 드립 커피 머신과 유무선 통신하여서 최적화된 핸드드립 기법을 제공하도록 할 수 있다.
본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
S110 : TDS 수치 데이터 수집 및 전처리 단계
S120 : 근사 모델 생성 단계
S130 : 핸드드립 기법 해 영역 탐색 단계
S140 : 최적화된 핸드드립 기법 제공 단계
S150 : 커피의 맛과 향에 대한 사용자의 특정 요구 입력 단계
S160 : 시럽레시피 정보 제공 단계
S120 : 근사 모델 생성 단계
S130 : 핸드드립 기법 해 영역 탐색 단계
S140 : 최적화된 핸드드립 기법 제공 단계
S150 : 커피의 맛과 향에 대한 사용자의 특정 요구 입력 단계
S160 : 시럽레시피 정보 제공 단계
Claims (10)
- 근사 모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법을 탐색하여 제공하는 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치와, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치의 각종 데이터들이 저장되는 장치 데이터베이스에 의해, 사용자가 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력하여 상기 근사 모델 상에서 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법으로서,
상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 커피 원두의 품종과, 커피 원두의 양과, 핸드드립 기법에 따른, TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리하는 제1 단계(S110);
상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 전처리된 상기 데이터를 활용하여, 상기 커피 원두의 품종과, 상기 커피 원두의 양과, 상기 핸드드립 기법에 따른 TDS 수치를 예측하는 상기 근사 모델을 생성하는 제2 단계(S120);
상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 사용자가 추출하고자 하는 특정 커피 원두의 품종과 양 및 목표 TDS 수치를 입력으로 하여 상기 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해(解) 영역을 탐색하는 제3 단계(S130); 및
상기 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 제4 단계(S140);를 포함하는,
근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제1 단계(S110)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해,
상기 수집된 데이터로부터, 추출수율과 추출농도 사이의 상관관계를 나타내는 브루잉 차트 상에서 이상적 추출 밸런스 범위를 충족하는 유효 데이터를 추출하여 전처리하는 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 핸드드립 기법은,
수치화된, 물의 양, 물의 온도, 드립퍼로 물을 붓는 속도, 드립퍼로 물을 붓는 횟수, 드립퍼로 물을 붓는 방식, 필터의 재질, 드립퍼의 모양 또는 재질, 커피 원두의 볶음 정도, 커피 원두의 분쇄 정도 및 뜸을 들이는 시간을 포함하는 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 제4 단계(S140) 이후,
상기 핸드드립 기법에 의해 제조된 커피의 맛과 향에 대한 사용자 평가정보를 상기 수치화된 핸드드립 기법에 대응시켜 DB화시켜 상기 장치 데이터베이스에 저장하는 사용자 평가정보 DB화 단계를 더 포함하고,
이후 상기 제4 단계(S140) 수행 시, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해, 상기 사용자 평가정보 DB를 활용하여,
상기 탐색된 핸드드립 기법 해 영역 범위내에서, 커피의 맛과 향에 대한 상기 사용자의 특정 요구를 충족하는 상기 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 3 항에 있어서,
상기 제4 단계(S140) 이후, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해,
물의 양과 뜸을 들이는 시간에 의해 추출된 커피 양에 따른, 상기 사용자의 기호에 맞춘 시럽의 종류와 혼합비율의 시럽레시피 정보를 더 제공하는 시럽레시피 정보 제공 단계(S160)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 근사 모델 상의 입력 값은 특정값이거나 일정구간의 범위값인 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제2 단계(S120)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해,
상기 커피 원두의 품종과, 상기 커피 원두의 양과, 상기 핸드드립 기법과, 상기 TDS 수치 데이터에 따른, 단맛, 쓴맛, 신맛, 부드러운향, 잡미향, 진한맛, 연한맛, 연한갈색 또는 짙은 갈색의 시음 평가 데이터를 수집하여 상기 근사 모델을 생성하고,
상기 제3 단계(S130)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해,
목표 맛과 목표 색깔을 상기 사용자의 입력으로 하여 상기 근사 모델 상에서 핸드드립 기법 해 영역을 탐색하고,
상기 제4 단계(S140)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해,
상기 탐색된 핸드드립 기법 해 영역으로부터 최적화된 핸드드립 기법을 제공하는 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제1 단계(S110)는, 상기 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색 및 제공 장치에 의해,
커피 생두의 로스팅 방법 및 로스팅된 커피 원두의 숙정 정도와, 상기 커피 원두의 품종과, 상기 커피 원두의 양과, 상기 핸드드립 기법에 따른, 상기 TDS 수치 데이터를 수집하고 전처리하는 것을 특징으로 하는, 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법. - 제 1 항 내지 제 8 항 중 어느 한 항에 따른 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
- 제 9 항에 따른 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 내장된 드립 커피 머신.
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| KR1020210066779A KR102672252B1 (ko) | 2021-05-25 | 2021-05-25 | 근사모델을 이용한 원두별 핸드드립 추출 기법 탐색방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 드립 커피 머신 |
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| KR102170968B1 (ko) | 2018-10-26 | 2020-10-28 | 주식회사 피도텍 | 머신 러닝 기반의 근사모델 구축 방법 및 시스템 |
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