커피 한 잔의 맛을 데이터로 설명할 수 있을까. 국내 커피 산업이 오랫동안 해결하지 못한 질문에 커피 테크 기업 브라운백이 서울대학교, 커피 전문가들과 함께 도전장을 내밀었다. 브라운백은 서울대학교 푸드비즈니스랩, 미란오커피아카데미와 공동으로 ‘커피 관능 데이터 정량화 프로젝트’를 추진하고 지난 5월 31일 서울 압구정에서 첫 번째 오프라인 연구 세션을 마쳤다고 밝혔다. 이번 프로젝트는 전문가의 감각에 의존해왔던 커피 품질 평가를 데이터화하고, 궁극적으로는 AI 기반 품질 예측 모델을 구축하기 위한 산학협력 연구다.
커피 산업에서 품질 평가는 오랜 기간 전문가의 경험과 감각에 크게 의존해왔다. 산미가 좋다, 단맛이 풍부하다, 밸런스가 뛰어나다는 표현은 널리 사용되지만 이를 객관적으로 측정하고 재현하는 것은 쉽지 않았다. 이번 프로젝트에는 큐그레이더(Q-Grader)와 센서리 프로페셔널 등 국내 최고 수준의 커피 전문가 60명이 참여했다. 연구진은 50가지 에스프레소 추출 조건을 설계하고, 총 3,000건에 달하는 관능 평가 데이터를 수집했다.
평가 항목도 세분화했다. 패널들은 향의 강도와 유형, 산미, 단맛, 플레이버 특성, 입안에서 느껴지는 질감(Mouthfeel), 종합 만족도 등을 각각 10점 척도로 평가했다. 이를 통해 “좋은 커피”에 대한 주관적 판단을 정량 데이터로 전환하는 작업이 이뤄졌다.
브라운백, 서울대·미란오커피아카데미와 ‘커피 관능 데이터 정량화’ 산학 공동연구 전개 (사진 제공: 브라운백)
AI가 커피 맛을 예측하는 시대…커피도 푸드테크 경쟁 시대
연구진의 목표는 단순한 데이터 축적에 머물지 않는다. 에스프레소 추출 과정에서 발생하는 압력, 온도, 분쇄도, 추출 시간 등 물리적 변수와 전문가들의 관능 평가 결과를 연결해 AI가 품질을 예측할 수 있는 모델을 만드는 것이 핵심이다.
서울대학교 푸드비즈니스랩은 수집된 데이터를 기반으로 AI 분석과 예측 모델 개발을 담당한다.
연구를 이끄는 문정훈 서울대학교 교수는 “인간의 감각 데이터와 기계적 추출 데이터를 AI로 연결하는 상징적인 시도”라며 “스페셜티 커피 시장에 새로운 품질 기준을 제시할 수 있을 것”이라고 설명했다.
커피 업계에서는 동일한 원두라도 추출 환경과 바리스타 숙련도에 따라 맛이 달라지는 것이 숙제였다. 연구가 성공적으로 진행될 경우 데이터 기반의 표준화된 품질 관리 체계 구축도 가능할 것으로 기대된다.
이번 프로젝트의 또 다른 특징은 브라운백이 개발한 커피머신 ‘어웨어(Aware)’가 연구 인프라 역할을 수행했다는 점이다. 어웨어는 초단위 압력 제어와 6만4,000단계 분쇄도 조절 기능을 갖춘 커피머신이다. 연구진은 이를 활용해 추출 조건을 정밀하게 통제하고 실험의 신뢰도를 높였다.
브라운백은 연구 결과를 자사 소프트웨어 플랫폼 ‘어웨어 커넥트(Aware Connect)’에도 반영할 계획이다. 향후에는 AI가 추출 데이터를 분석해 최적 레시피를 추천하거나 품질을 예측하는 기능으로 발전시킨다는 구상이다.
손종수 브라운백 대표는 “어웨어가 단순한 커피머신을 넘어 정밀 연구 플랫폼으로서 가능성을 입증했다”며 “피지컬 AI 기반 커피 솔루션을 통해 커피 산업 혁신을 이어가겠다”고 말했다.
최근 글로벌 식음료 산업에서는 AI와 데이터 기반 품질 관리 기술이 빠르게 확산되고 있다. 와인과 커피처럼 감각적 평가 비중이 큰 분야에서도 데이터 분석과 머신러닝 기술을 접목하려는 시도가 이어지고 있다. 브라운백과 서울대학교 연구팀은 이번 1차 연구 결과를 바탕으로 본격적인 데이터 분석에 착수할 예정이다. 업계에서는 이번 프로젝트가 단순한 산학협력을 넘어 국내 커피 산업의 디지털 전환과 AI 기반 품질 관리 체계를 앞당기는 계기가 될 수 있을지 주목하고 있다.
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