KR20180076811A - 드립커피 제조방법 - Google Patents

Abstract

커피의 맛을 결정하는 변수인 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수 온도, 유량, 유속, 추출시간을 수치화하여 여러종의 레시피를 설정하는 기본레시피 설정단계(S10); 설정된 여러종의 레시피들 중에서 사용자가 선택한 레시피로 드립커피를 추출하는 핸드드립 추출단계(S20); 단맛, 쓴맛, 신맛, 부드러운향, 잡미향, 진한맛, 연한맛, 연한갈색, 짙은갈색의 평가항목으로 사용자가 드립커피의 맛을 평가하는 사용자의 맛 평가단계(S30)가 진행되되; 사용자의 맛 평가단계(S30)에서 사용자의 평가가 없으면(NO), 기본레시피가 사용자의 기호에 맞는 것으로 하여, 사용자 최적화 레시피 저장단계(S50)로 진행하고; 사용자의 맛 평가단계(S30)에서 사용자의 평가가 있으면(YES), 레시피 수정 및 업데이트 단계(S40)로 진행한 후 업데이트된 레시피는 사용자가 선택한 레시피로 저장되어 순환되며; 상기 레시피 수정 및 업데이트 단계(S40)는 레시피를 사용자가 평가한 항목과 연동하여 드립커피의 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수 온도, 유량, 유속, 추출시간의 추출변수를 조절하며, 수정방법은 피드백(Feed-back) 알고리즘, 디시전 트리(Decision tree) 알고리즘, 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA), 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN), 인공지능(Artificial intelligence) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 드립커피 제조방법.

Description

드립커피 제조방법{The manufacture process of a drip coffee}

본 발명은 드립커피 제조방법에 관한 것으로 상세하게는 사용자의 맛 평가대로 레시피를 수정 및 업데이트 하여 사용자에게 최적화된 레시피를 저장함으로써, 여러사람이 각자의 레시피로 드립커피를 즐길수 있는 드립커피 제조방법에 관한 것이다.

드립 커피는 잘게 빻은 원두(커피가루)에 물을 부어서 커피가루를 걸러낸 후 커피만을 추출하는 방식으로, 본래의 맛과 향을 최대한으로 뽑아내기 위하여 추출자의 의도에 따라 간단한 도구와 필터를 사용해 커피를 추출하는 방식이며, 커피 생산지나 로스팅 정도에 따른 맛을 가장 잘 표현해낼 수 있기 때문에 커피전문점은 물론, 가정에서도 애용된다.

드립 커피를 추출하기 위한 드립기구는 드립 방법에 따라서 다양한 종류가 있는데, 가장 대표적인 방식은 드립퍼에 종이필터를 끼우고 드립퍼를 서버에 올려둔 상태에서 커피가루를 드립퍼에 담고 뜨거운 물을 부어서 커피를 내리는 방식으로 물이 드립퍼에 담겨진 원두와 필터를 통과하면서 드립퍼 하단에 위치한 서버에 커피가 내려진다. 즉, 뜨거운 물을 커피가루에 부으면 원두에 수압이 작용하면서 원두의 커피성분이 물에 녹아들면서 커피가 내려진다.

도1에 도시된 바와 같은 종래의 드립커피 추출장치를 살펴보면, 제1 드립머신은 급수부에서 공급받은 물을 이용하여 드립부에서 커피를 드립하게 된다. 여기서, 급수부는 물을 보관하는 물탱크, 보관된 물을 드립하는 드립노즐(130) 및 물탱크로부터 드립노즐로 물을 이동시키는 펌프(120)를 포함할 수 있다. 그리고, 드립부는 여과지(F)에 담긴 커피분말(CP)이 수용되는 지지구(170, 드리퍼(dripper)로 칭하기도 함)를 포함할 수 있다. 이때, 필요에 따라 커피콩(CB) 또는 커피분말(CP)을 수용하는 수납부(140)나, 커피콩(CB)을 분쇄하여 커피분말(CP)을 만드는 분쇄부(150)가 더 구비될 수 있다. 또한, 커피가 드립되어 컵 등의 수용부(160)에 담겨질 수 있으며, 물탱크에 물을 급수하기 위한 급수노즐(112)은 제1 급수관(L1)에 연결되어 물을 공급받는다.

도2에 도시된 바와 같은 종래 드립커피 추출방법을 살펴보면, 추출기 본체에 하부필터를 삽입하는 단계(S100)와, 하부필터가 삽입된 추출기 본체의 커피가루를 충진하는 단계(S200)와, 필터를 세팅하는단계(S300)와, 추출기 본체의 내공간에 뜨거운 물을 담아 상부필터의 상부에 물을 충진하는 단계(S400)와, 추출기 본체의 내공간에 담겨진 물이 상부필터를 투과하여 커피가루에 스며들게 일정시간 기다려 뜸을 들이는 단계(S500)와, 뜸들이기가 완료된 후 추출기 본체의 배출구에 형성된 밸브를 개방하여 커피를 추출하는 단계(S600)를 포함하여 구성되어 있다.

그런데 상기 종래의 드립커피 추출장치 또는 추출방법은 일반적으로 정해진 레시피 내에서만 드립커피의 제조가 가능하고, 그 방법 또한 한정적이며, 추출변수의 설정변화가 힘들뿐만 아니라, 추출변수의 설정변화가 가능한 경우에도 전문적인 지식이 필요하여, 사용자의 기호에 맞도록 손쉽게 드립커피를 추출할 수 없는 문제점이 있었다.

공개실용신안공보 제20-2016-0002715호(2016.08.04. 공개) 공개특허공보 제10-2015-0140472호(2015.12.16. 공개)

본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 사용자에 의하여 드립커피를 제조하는 레시피를 수정할 수 있도록 하여, 사용자의 기호에 맞는 드립커피를 추출할 수 있도록 하는데 목적이 있다.

본 발명 드립커피 제조방법은 커피의 맛을 결정하는 변수인 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수 온도, 유량, 유속, 추출시간을 수치화하여 여러종의 레시피를 설정하는 기본레시피설정단계; 설정된 여러종의 레시피들 중에서 사용자가 선택한 레시피로 드립커피를 추출하는 핸드드립 추출단계; 단맛, 쓴맛, 신맛, 부드러운향, 잡미향, 진한맛, 연한맛, 연한갈색, 짙은갈색의 평가항목으로 사용자가 드립커피의 맛을 평가하는 사용자의 맛 평가단계가 진행되되; 사용자의 맛 평가단계에서 사용자의 평가가 없으면, 기본레시피가 사용자의 기호에 맞는 것으로 하여, 사용자 최적화 레시피 저장단계로 진행하고; 사용자의 맛 평가단계에서 사용자의 평가가 있으면, 레시피 수정 및 업데이트 단계로 진행한 후 업데이트된 레시피는 사용자가 선택한 레시피로 저장되어 순환되며; 상기 레시피 수정 및 업데이트 단계는 레시피를 사용자가 평가한 항목과 연동하여 드립커피의 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수 온도, 유량, 유속, 추출시간의 추출변수를 조절하며, 수정방법은 피드백(Feed-back) 알고리즘, 디시전 트리(Decision tree) 알고리즘, 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA), 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN), 인공지능(Artificial intelligence) 중 어느 하나인 것을 특징으로 한다.

또한, 사용자 최적화 레시피 저장단계 이후에 사용자의 레시피와 다른 사용자의 레시피를 공유하고, 다른 사용자의 레시피에서 사용자의 기호에 맞는 변수를 추가하여 사용자의 레시피를 발전시키는 레시피 공유 및 발전단계; 레시피 공유를 통해 다수 사용자의 레시피를 데이터 베이스에 축적하고, 레시피를 수정하는 방법을 업그레이드 하는 DB축적 및 SW 업그레이드단계;로 이루어진 것을 특징으로 한다.

본 발명 드립커피 제조방법은 기본 레시피에서 사용자의 맛 평가에 따라. 레시피의 수정이 가능하여, 사용자의 기호에 맞는 레시피의 작성이 가능하므로, 드립커피의 추출변수 설정변화에 전문적인 지식이 필요하지 않다. 따라서 사용자의 드립커피에 대한 지식 유무에 상관없이 누구나 드립커피의 맛을 평가하는 것만으로 이상적인 나만의 커피를 제공받을 수 있다.

또한, 레시피의 범위가 넓어져서 사용자별로 기호에 최적화된 커피를 제공할 수 있다.

도1은 종래 드립커피 추출장치의 개략도
도2는 종래 드립커피의 제조방법
도3은 본 발명 드립커피 제조방법의 순서도

이하 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 참고로, 본 발명을 설명하는데 참조하는 도면에 도시된 구성요소의 크기, 선의 두께 등은 이해의 편의상 다소 과장되게 표현되어 있을 수 있다. 또, 본 발명의 설명에 사용되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의한 것이므로 사용자, 운용자 의도, 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 따라서, 이 용어에 대한 정의는 본 명세서의 전반에 걸친 내용을 토대로 내리는 것이 마땅하다.

또한, 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.

도3은 본 발명 드립커피 제조방법의 순서도이다.

드립커피의 레시피는 전문바리스타들이 추출수율, 커피농도 등을 시험하고 추출수율표 작성을 통하여 분석한 드립커피 추출변수를 수치화하여 작성되는데, 상기 추출변수는 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수의 온도, 유량, 유속, 추출시간 등 커피의 맛을 결정하는 변수를 수치화하여 4~5종의 기본레시피설정단계(S10)를 실행한다.

그 다음 설정된 레시피들 중에서 사용자가 선택한 레시피로 핸드드립 추출단계(S20)를 진행한다.

다음 단계로 추출된 드립을 사용자가 평가하는 사용자의 맛 평가단계(S30)가 이루어지는데, 상기 사용자의 맛 평가단계(S30)에서는 단맛, 쓴맛, 신맛 등의 맛과, 부드러운향, 잡미 등의 향, 진한맛, 연한맛 등의 농도, 연한갈색, 짙은갈색 등의 색깔, 등의 평가항목으로 사용자가 평가를 하게 된다.

사용자의 맛 평가단계(S30)에서 사용자의 평가가 없으면(NO), 기본레시피가 사용자의 기호에 맞는 것으로 하여, 사용자 최적화 레시피 저장단계(S50)로 진행하고, 사용자의 맛 평가단계(S30)에서 사용자의 평가가 있으면(YES), 레시피 수정 및 업데이트 단계(S40)로 진행하며, 상기의 레시피 수정 및 업데이트단계(S40)에서 업데이트된 레시피는 사용자가 선택한 레시피로 저장되어 순환하게 된다.

상기 레시피 수정 및 업데이트단계(S40)에서 레시피를 사용자가 평가한 항목과 연동하여 드립커피의 추출시간, 추출수의 온도 등 추출변수를 조절하며, 수정하는 방법은 단순한 피드백(Feed-back) 알고리즘, 디시전 트리(Decision tree) 알고리즘부터 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA), 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN) 등 기계 학습(Machine Learning)의 방법 및 인공지능(Artificial intelligence)까지 포함한다.

상기와 같은 사용자 최적화 레시피 저장단계(S50)는 사용자의 맛평가에 의하여 사용자에게 최적화된 레시피가 저장되는 것이므로, 항상 사용자의 기호에 맞춤화된 맛을 일정하게 구현할 수 있으며, 하나의 드립커피 추출장치에 여러 가지 레시피를 저장할 수 있으므로, 다양한 원두에 따라, 적합한 레시피의 적용이 가능하고, 여러 사람이 각자의 레시피를 가지고 드립커피추출장치를 활용할 수 있다.

상기 사용자 최적화 레시피 저장단계(S50) 다음으로 레시피 공유 및 발전단계(S60)가 진행된다.

이 단계에서는 사용자의 레시피와 다른 사용자의 레시피를 공유하고, 다른 사용자의 레시피에서 사용자의 기호에 맞는 변수를 추가하여 사용자의 레시피를 발전시키는 것이다.

다음으로 DB축적 및 SW 업그레이드단계(S70)가 진행되는데, 레시피 공유를 통해 다수 사용자의 레시피를 데이터 베이스에 축적하고, 레시피를 수정하는 방법을 업그레이드 한다.

이와 같은 본발명의 드립커피 제조방법은 전체적인 순환구조를 이루고 있으며, 그로 인해 레시피 수정 방법의 업그레이드에 유리한 구조를 가지고 있을 뿐만 아니라, 드립커피에 대한 전문지식이 없는 사용자도 커피의 맛을 결정하는 변수를 쉽게 설정 변경시킬 수 있으므로, 전문적인 지식이 필요 없이 누구나 드립커피의 맛을 평가하는 것만으로 사용자만의 이상적인 드립커피를 추출할 수 있는 것이다.

또한, 사용자의 레시피에 다른 사용자의 레시피를 추가하는 것을 통하여 레시피를 수정한 데이터가 축적되어, 내부 알고리즘의 성능이 향상되고, 레시피의 수정방법을 순환적으로 개선하여 사용자들에게 제공할 수 있다.

CB; 커피콩 CP; 커피분말 F; 여과지 120; 펌프 130; 드립노즐 140; 수납부 150; 분쇄부 160; 수용부 170; 지지구

Claims (2)

1. 커피의 맛을 결정하는 변수인 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수 온도, 유량, 유속, 추출시간을 수치화하여 여러종의 레시피를 설정하는 기본레시피설정단계(S10);
   설정된 여러종의 레시피들 중에서 사용자가 선택한 레시피로 드립커피를 추출하는 핸드드립 추출단계(S20);
   단맛, 쓴맛, 신맛, 부드러운향, 잡미향, 진한맛, 연한맛, 연한갈색, 짙은갈색의 평가항목으로 사용자가 드립커피의 맛을 평가하는 사용자의 맛 평가단계(S30)가 진행되되;
   사용자의 맛 평가단계(S30)에서 사용자의 평가가 없으면(NO), 기본레시피가 사용자의 기호에 맞는 것으로 하여, 사용자 최적화 레시피 저장단계(S50)로 진행하고;
   사용자의 맛 평가단계(S30)에서 사용자의 평가가 있으면(YES), 레시피 수정 및 업데이트 단계(S40)로 진행한 후 업데이트된 레시피는 사용자가 선택한 레시피로 저장되어 순환되며;
   상기 레시피 수정 및 업데이트 단계(S40)는 레시피를 사용자가 평가한 항목과 연동하여 드립커피의 뜸들이기 시간, 드립패턴, 추출수 온도, 유량, 유속, 추출시간의 추출변수를 조절하며, 수정방법은 피드백(Feed-back) 알고리즘, 디시전 트리(Decision tree) 알고리즘, 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN), 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA), 컨볼루션 신경망(Convolution Neural Network, CNN), 인공지능(Artificial intelligence) 중 어느 하나인 것을 특징으로 하는 드립커피 제조방법.
   
2. 청구항 제1항에 있어서,
   상기 사용자 최적화 레시피 저장단계(S50) 이후에 사용자의 레시피와 다른 사용자의 레시피를 공유하고, 다른 사용자의 레시피에서 사용자의 기호에 맞는 변수를 추가하여 사용자의 레시피를 발전시키는 레시피 공유 및 발전단계(S60);
   레시피 공유를 통해 다수 사용자의 레시피를 데이터 베이스에 축적하고, 레시피를 수정하는 방법을 업그레이드하는 DB축적 및 SW 업그레이드단계(S70);로 이루어진 것을 특징으로 하는 드립커피 제조방법.
   
   
   
   
   
   
   
   
   

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