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오시오에 어서 오시오
비전 엔지니어가 원두가 부서지는 순간부터 혀에 닿는 순간까지를 재고, 시뮬레이션으로 따라가 본다. 차례로 보시오 →
커피 한 잔을 시스템으로 보기
원두가 버 사이에서 부서지는 순간부터 혀에 닿는 순간까지를 여덟 단계로 나누고, 단계마다 연구가 밝힌 것과 아직 비어 있는 곳을 지도로 그렸다. 연재 「버에서 혀까지」의 출발점.
사진 속 1 mm는 몇 픽셀인가
동전 하나로 배율을 잡으면 사진 전체가 같은 배율이라고 가정하게 된다. 휴대폰이 5° 기울면 같은 크기의 입자가 자리마다 9%p 가까이 다르게 잡히는데, 동전은 0.4%밖에 찌그러지지 않는다. 핀홀 카메라로 따져 본 사진 측정의 첫 단추.
점 네 개면 충분하다
동전 하나로는 기울어진 사진을 바로잡을 수 없다. 종이에 ArUco 마커 네 개를 붙이면 원근 변환(호모그래피)으로 사진을 펼 수 있고, 합성 사진에서 기울기 오차는 7.7%p에서 0.08%p로 줄었다. 그래도 남는 오차, 특히 사진만으로는 알아챌 수 없는 인쇄 배율 문제와, 그것을 잡으려고 설계한 마커 시트 v1을 소개한다.
픽셀 하나의 크기
휴대폰을 15 cm 위에 들고 찍으면 픽셀 하나가 약 50 µm를 덮고, 커피 미분 봉우리(30~40 µm)는 그보다 작다. 입자 하나가 렌즈 흐림, 픽셀, 잡음, 문턱을 거쳐 측정값이 되는 과정을 합성 사진으로 따라가 보니, 흐림 0.8픽셀에서 약 96 µm 아래 입자는 통째로 사라지고, 크기를 ±5% 안에서 재려면 지름이 8~10픽셀은 돼야 했다. 미분이 부피의 20%인 가상 시료를 찍으면 미분은 0.1%로 줄어든다.
배경과 입자 가르기
커피 가루 사진에서 입자를 재려면 어디까지가 배경인지부터 정해야 한다. 비스듬한 조명의 그림자, 사진 값과 빛의 양의 차이, 오츠의 방법이 문턱을 얼마나 흔드는지 계산하고, 공개된 예시 사진 한 장으로 배경을 펴는 효과를 확인했다.
지름이란 무엇인가
사진에서 입자를 골라냈으면 이제 크기를 숫자 하나로 적어야 한다. 그런데 납작하고 길쭉한 커피 입자에는 지름이 하나가 아니다. 공개된 예시 사진의 실제 입자 1,578개를 다섯 가지 정의로 재 보니 같은 입자의 중앙값이 508 µm에서 776 µm까지 갈렸다. 사진에는 아예 보이지 않는 두께 축이 체로 잰 크기와 부피를 어떻게 바꾸는지도 계산했다.
개수로 세느냐 부피로 세느냐
분쇄도 그래프의 세로축은 무엇의 몇 퍼센트일까. 같은 커피 가루도 입자 수로 세면 13 µm에, 무게로 세면 800 µm 넘는 곳에 봉우리가 선다. 공개 예시 사진의 실제 입자 1,578개와 미분까지 넣은 모델로, 세는 방식만 바꿔도 그래프가 얼마나 달라지는지, 그리고 왜 카메라로 잰 개수 그래프는 커피보다 카메라를 더 많이 닮는지 계산했다.
체, 레이저, 카메라는 왜 다른 답을 하나
커피 가루를 체, 레이저, 카메라로 재면 세 개의 답이 나온다. 정답을 아는 가상 가루를 만들어 세 측정기에 넣어 보니, 입자가 공이면 1% 안에서 맞던 답이 커피 모양에서는 547, 691, 977 µm로 갈렸다. 레이저 회절이 실제로 무엇을 재는지, '레이저가 정답'이라는 믿음이 어디까지 맞는지 계산했다.
정답을 아는 가짜 커피
지금까지 가녜 예시 사진을 여러 번 쟀지만 그 숫자가 맞는지는 확인하지 못했다. 입자 하나하나의 크기를 아는 가짜 사진을 만들어 진짜 사진의 흐림·밝기 얼룩·잡음·모양에 맞춘 뒤, 이 연재의 측정 알고리즘을 채점했다. 매끈한 가짜에서 6%이던 부피 중앙값 오차가 진짜를 닮은 가짜에서는 33%였고, 오차 대부분은 붙은 입자가 한 덩어리로 잡히는 데서 왔다.
붙은 입자 떼어 내기
맞닿은 커피 입자를 떼어 낼까, 버릴까. 정답을 아는 가짜 사진으로 버리기·거리 분수령·coffeegrindsize 쪼개기·Cellpose-SAM·가짜로 배운 U-Net을 채점했다. 붙은 덩어리만 정확히 버려도 1.5 mm 넘는 입자는 93%가 빠져 부피 중앙값이 15% 작아졌고, 진짜 사진에서는 방법에 따라 부피 중앙값이 710~1,057 µm로 갈렸다.
같은 커피를 열 번 찍으면
커피 가루 사진 한 장의 답은 얼마나 믿을 만한가. 부트스트랩과 정답을 아는 모집단으로, 입자를 몇 개 세야 하는지 쟀다. ±5%에 닿으려면 개수 중앙값은 400개, 부피 중앙값은 3,000~4,000개, 부피 D90은 2만 개 넘게 필요했고, 같은 커피의 가짜 사진 30장을 합쳐도 측정의 치우침(+31%)은 그대로 남았다.
체로 정답 맞추기
커피 가루 사진을 크루브 같은 체로 맞추면 무엇을 맞추는 것일까. 둥근 구멍 체와 네모 그물 체, 사진을 같은 가상 커피에 대 봤다. 사진 D50은 둥근 구멍 체보다 27% 컸고(지름 정의 11%, 못 보는 미분 14%), 계수 하나로 맞추면 미분 몫이 바뀔 때 7~10% 어긋났지만, 사진의 폭에 300 µm 체 한 장의 무게를 보태면 1% 안에서 맞았다.
그래프의 차이는 혀의 차이인가
사진으로 잰 분쇄도 그래프가 다르면 맛도 다를까. 삼점 검사에서 사람들은 중앙 입경 25% 차이(TDS +0.15%p)를 가려내지 못했고, 드립 TDS의 식별 역치는 약 0.24%p로 추정됐다. 침출식은 분쇄에 둔감했고, 드립에서 혀 한 칸에는 D50 50% 남짓이 드는데 사진은 4% 차이부터 가른다. AI 눈대중은 무게 D50을 7~13% 오차로 맞혔지만 흔한 크기 쪽으로 끌려갔다. 1부 측정기 v1도 공개한다.