일반인의 커피에 대한 관심이 폭발적으로 높아지고 있는 실정이다. 국내 커피 수입량과 소비량은 매년 수요가 증가하고 있고 과거에 저렴한 인스턴트 커피 섭취 빈도가 높은 반면 최근에는 저렴한 원두커피부터 고급커피 시장까지 급성장 추세이다.
맛있는 커피를 이야기한다면 커피전문점에서 커피머신(에스프레소머신)에서 추출된 에스프레소와 아메리카노를 떠올릴 수 있다. 더 나아가서 에스프레소 크레마(Espresso Crema) 추출 색상 하나만으로도 최고의 맛있는 커피를 알 수 있고 음료를 만들 수 있다. 이런 종합적인 결과물의 최고 크레마를 얻기 위하여 머신 러닝 비지도학습인 클러스터링 알고리즘과 사물인터넷 기술을 활용하였다.
클러스터링 된 에스프레소 크레마 이미지의 분석으로 색상의 차이와 분포도의 기준을 마련하였고, 과소추출, 정상추출, 과다추출을 판별할 수 있다. 판별된 색상 값 기준으로 사물인터넷과 연계를 용이하게 하였다.
커피머신 내부에는 유량계(Flowmeter), 온도, 압력, 전자스위치(솔레노이드 밸브)등 여러 부품에 모니터링을 할 수 있는데 그 중에서도 유량계에 센서를 내장하여 실시간으로 사물인터넷 기술과 클라우드 서비스를 이용하여 PC와 모바일 기기의 어플리케이션에서 측정된 데이터 값을 확인할 수 있도록 하였다. 모든 데이터는 인터넷 망을 통하여 서버로 측정된 값을 데이터베이스화하고 측정된 값을 특정 알고리즘을 적용하여 사용자에게 시각화로 제공할 수 있다. 이런 부산물로 커피머신의 부품과, 정수필터 등 부품 교환시기를 예측하고 Before Service 가능하도록 관리자에게 제공할 수 있다.
추출품질관리(Brewing Quality Management)라는 새로운 시스템과 머신 러닝 알고리즘을 도입하여 커피머신(기계), 바리스타(사람), 사물인터넷 기술로 에스프레소 크레마를 최적으로 관리하여 최종 고객에게 고품질 서비스를 제공할 수 있다.