독자님 안녕하세요, 오랜만에 인사드리는 마케팅팀의 쿄쿄입니다.

얼마 전, 유튜브 채널 안스타의 월커(월요일 커피 라이브)를 보다가 충격적인 내용을 접했어요. 에그스톤의 정지훈 대표님이 나오셨는데요. 소량의 생두를 가지고 10분 정도 간단하게 성분 검사를 하면, 생두가 로스팅 후 어떠한 맛일지 예측할 수 있다는 거예요!

신기하고 궁금한 마음에 곧장 연락을 드렸어요. 며칠 뒤 로스터리의 소이와 함께 에그스톤의 정지훈 대표님을 만날 수 있었습니다. 오늘은 그 자세한 이야기를 전해 드릴게요.

안녕하세요, 대표님. 자기소개 부탁드려요.

안녕하세요, 에그스톤의 정지훈입니다. 에그스톤은 ‘Technology with Compassion’이라는 모토 아래, 커피 산업의 발전을 모색하며 기술을 통해 더 나은 세상을 만들어 가는 스타트업이에요. 영국에서 인공지능으로 석사 과정을 밟고 커피 관련 데이터 기반 비즈니스를 시작했어요. 2018년도 12월에 에그스톤을 설립했으니 이제 만 3년 반 정도 되었네요.

커피와 인공지능이라니. 어떻게 커피 분야에 관심을 두게 되셨어요?

어릴 적부터 먹고 마시는 것에 관심이 많았어요. 석사를 졸업하면서 아직 데이터화되지 않은 산업을 많이 살펴보며 자연스럽게 식품 산업 전반을 찾아보았어요. 커피 산업이 규모가 꽤 큰 산업인데, 옥수수보다도 데이터화가 잘 안되어있더라고요. 아무래도 옥수수는 미국 같은 선진국에서 기업화된 생산을 많이 하는데, 커피는 생산지가 대부분 개도국에 위치하고 규모도 작아 데이터 축적, 수집이 안 된 듯했어요.

커피 산업을 들여다보다 ‘커피 헌터’(Coffee Hunter: 다양한 산지에서 구매 결정이나 중개를 하는 일종의 커피 바이어)라는 직군을 발견했어요. 이들은 커피를 샘플링하는 데 많은 시간과 노력을 들이는데요. 각 과정을 개인의 감각과 경험에 의존하죠. ‘이 과정을 데이터 기반의 AI 서비스로 단축할 수 없을까?’라고 생각했어요.

이 생각을 미국 유학 중에 만난, 커피 농장에서 가업을 이으려고 하는 엘살바도르, 콜롬비아, 과테말라 친구들에게 각각 물어보았죠. 친구들은 격하게 사업 방향성에 공감해 주었어요. 커피 산업에 이런 데이터가 필요하다고요. 커피 관련 논문을 본격적으로 찾아보니, 기후변화로 인해 재배지가 많은 영향을 받고 있고, 앞으로 재배지가 적어지는 것은 물론 재배할 수 있는 커피 품종이 줄어들 수도 있다고 하더군요. 내가 좋아하는 커피가 10년, 20년 뒤에도 존재하려면 산지에도 좋은 정보와 지속 가능한 기술이 필요하겠더라고요. 그래서 커피 분야에 뛰어들었습니다.

1. 생두 검사란?

생두 성분을 분석하는 방식에 대해 짧게 설명해주세요. 로스팅도 하기 전에 성분 분석을 할 수 있는 게 사실인가요?

맞아요. 생두 200g만 있으면 10분 뒤에 150,000여 가지의 데이터가 나오고 거기서 12-16가지 성분 정보가 자체 알고리즘 계산으로 나와요. 저희의 검사 방식은 생두에 빛을 쬐어서 흡수되는 파장을 통해 성분을 분석해요. 원 시료에 훼손이 없는 비파괴 방식이죠.

빛을 이용한 검사는 곡물이나 사료 시장에서 흔히 사용돼요. 커피 분야에서는 생두와 원두의 차이 때문에 잘 사용되지 않고 있었죠. 생두와 원두는 물성 변화가 있기에 아예 다른 성분 구성을 갖는다고 볼 수 있어요. 생두 단계에서 정보는 수집할 수 있지만, 그 생두가 로스팅된 이후의 변화 데이터를 수집하고 연결하는 데 어려움이 있었거든요.

저희는 그 간극을 처음부터 이해하고, 생두와 원두의 차이를 아예 AI로 예측해버리는 것을 전략으로 잡았어요. 생두-원두의 데이터들을 충분히 수집하여 러닝 시킨 다음, 그걸 기반으로 생두 분석을 통해 원두 상태일 때를 예측하는 거죠.

또한, 이 데이터를 바탕으로 생두를 조합해 블렌드를 만들 때 좀 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 도울 수도 있어요. 더하려는 생두가 의도하는 맛의 방향성에 맞는지 예상할 수 있죠. 예를 들어, 바디감의 잠재성이 높은 생두를 데이터로 알아낼 수 있어요. 거기에 특정 바디감이 높은 성분을 가지고 있다면 그게 묵직함인지 아니면 마우스필의 바디감인지도 성분을 보고 예측할 수 있습니다. 이런 식으로 원하는 최적의 블렌드를 만들어낼 수 있어요.

실제로 이카와* 로스팅 대회 등의 로스팅 대회에 나가시는 분들이 대회 2-3일 전에 급히 생두 성분 분석을 의뢰한 적이 있어요. 분석을 통해 생두를 빠르게 파악하고 의도하는 맛에 도달하기 위한 프로파일을 빠르게 예측해드릴 수 있었어요.

*이카와 로스터(IKAWA Roaster): 50g 단위의 샘플 로스터기. 앱과의 연동을 통해 디지털 샘플 로스팅을 최초로 구현했다.

150,000가지의 데이터 중에서 유의미한 지표 12-16가지는 어떻게 구별해 낼 수 있나요? 각 성분의 농도나 양에 따라서 구별되는 건가요?

저희가 자체 개발한 알고리즘과 데이터 사이언스를 바탕으로 구별해 내요. 사실 선별한 12-16가지 외에도 봐야 할 지표는 많아요. 각 성분이 무엇에 얼마만큼 영향을 주는지, 맛 외에 다양한 지표나 품질에 관련된 상관관계는 무엇인지 등이요.

2. 로스터리와 생두 검사

로스터리별로 사용자에게 맞는 제안을 해주실 수도 있나요?

로스터리가 선호하는 생두 데이터가 어느 정도 있다면 생두를 선택하는 데 일종의 첫 필터를 제안할 수 있어요. 각 로스터리에서 과거에 선택해 온 생두들을 검사하면 선호하는 생두의 특징이 일관되게 나오죠. 로스터리가 수많은 샘플을 받은 경우, 생두를 검사하면 꼭 마셔보지 않아도 될 생두를 걸러낼 수 있습니다.

또한 로스터리마다 선호하는 로스팅 프로파일이 있는데, 그것에 맞춰서 각 생두의 로스팅 프로파일을 예측해서 일종의 ‘베이스 로스팅 가이드라인’을 제시해 드릴 수 있어요. 각 로스팅 구간별(드라잉, 마이야르 반응, 카라멜라이이징, 디벨롭)로 어떻게 비율을 잡으면 좋을지 가이드해 드리는 거죠. 처음 접하는 생두를 최적으로 로스팅하는 데 시행착오를 줄일 수 있어요.

성분 검사를 통해서 생두에 디펙트(결점두)가 있는지도 확인할 수 있나요? 르완다 같은 산지에선 포테이토 디펙트(감자맛 결점두)가 종종 발견되는데, 샘플 단계에서는 못 찾다가 본 물량에서 발견되어 난처한 경우가 종종 있어요. 이런 경우 산지에 대한 편견이 생기기도 하고요. 이런 걸 좀 더 객관적으로 판단하고 싶은데, 생두 성분 검사가 큰 도움이 될 것 같아요.

협업했던 커피 회사에서 비슷한 의뢰를 하신 적이 있는데, 저희에게 포테이토 디펙트에 대한 성분 정보는 아직 없어요. 포테이토 디펙트가 있는 200g 이상의 생두군 샘플 채집이 필요한데 아직 확보하지 못했거든요. 그 성분을 확보하면 이후에 받게 될 본 물량에 해당 성분이 있는지 검사는 가능하겠네요. 다만 생두 물량 전체에 있는지 없는지는 전수 조사가 필요한 부분이라, 샘플 단위의 검사로는 판단이 어렵지 않을까 싶어요. 포테이토 디펙트가 아닌, 일반적인 디펙트의 경우는 확인할 수 있어요. 디펙트가 있는 생두를 찍어 보면, 측정되는 데이터 변수의 폭이 넓어져서 전체적인 품질 저하를 가져오는 걸 발견할 수 있거든요.

로스터리 입장에서는 샘플로 받았던 생두와 몇 달 뒤 실제로 받게 된 생두가 다른 생두라고 느끼는 경우가 아주 가끔 있는데요. 샘플 테이스팅을 한 시점과 본 물량을 테이스팅한 시점의 시간 차가 생기고, 맛은 주관적인 기억이기에 확실한 차이를 객관적으로 증명하기 어려웠어요. 이럴 때도 샘플과 본 물량에 대한 성분 검사를 하면, 성분의 일치 정도를 통해서 같은 생두인지 아닌지 혹은 품질의 차이가 어느 정도 나는지 등을 파악하고 품질 관리를 보다 객관적으로 할 수 있죠.

이 검사는 앞으로 검사 건별로 과금하실 계획이신가요? 앞으로의 비즈니스 모델을 어떻게 생각하시는지 궁금해요.

저희는 생산지와 로스터리들을 타깃으로 구독형 과금 모델을 생각하고 있어요. 정액 구독을 하면 분석된 생두 데이터베이스와 콘텐츠를 계속 활용해 드릴 수 있는 쪽으로요. 비즈니스를 위한 SaaS(Software as a Service)형 툴로, 크롭스터*를 구독하듯이 말이에요.

*크롭스터: 로스팅 프로파일을 면밀하게 관리할 수 있는 프로그램.

3. 생두 데이터의 미래

생산지에서는 어떻게 이 기술을 활용할 수 있나요?

첫 번째로, 데이터를 기반의 정밀 재배를 할 수 있어요. 대학원 시절 런던에서 만난 과테말라 친구가 과테말라 바리스타 챔피언이자 농장주인데, 한 가지의 레드 버번 품종을 4-5가지 다른 가공법으로 가공했어요. 다르게 가공한 생두를 각각 분석해 생두별로 다른 특성이 있다는 것을 보여줄 기회가 있었어요. 같은 생두를 다르게 가공했을 때, 그 영향을 감이 아닌 정량적으로 파악하고 변화를 예측할 수 있게 됐죠.

두 번째로, 산지 영업 흐름을 바꿀 수 있어요. 생산지에서 커피가 유통되는 방식은 현재 이렇습니다. 수확을 마치면, 영업 네트워크에 생두 샘플을 보내고, 영업 네트워크(생두 수출회사 혹은 수입회사)에서 다시 로스터리에 샘플을 보내는 구조이죠. 커피 맛에 대한 선호도는 작게는 로스터리마다, 크게는 나라마다 경향성이 다른데요. 만약 산지에서 데이터를 통해 바이어의 생두 선호도를 미리 안다면, 미리 필터링해서 선호도에 맞게 생두의 샘플을 보낼 수 있는 거죠. 영업 성공률이 높은 샘플을 선별해서 고객에게 보낼 수 있고요. 장기적으로는 고객의 선호에 맞춰서 어떤 품종을 어떻게 가공할지, 농사의 타깃을 좀 더 객관적으로 잡아갈 수 있겠죠.

세 번째로, 장기적으로 커피 정밀 재배에도 관여할 수 있을 것으로 생각해요. 기후 변화로 커피를 재배할 수 있는 경작지와 고도가 변화하고 있잖아요. 인공지능을 기반으로 묘목 단계부터 더 건강한 나무로 커나갈 수 있도록 제어하고, 최적의 환경을 예측해 대응할 수 있을 것입니다.

앞으로 협업 가능성을 궁금해하는 로스터리들이 많을 것 같아요. 계획을 알려주실 수 있나요?

지금까지는 데이터를 확보하고 AI를 학습시키는 단계였기에 활발하게 마케팅하거나 업계에 저희를 소개하지는 않았었어요. 조용히 커피 샘플들을 구매하고 AI에 데이터 인풋을 주고, 분석하는 작업을 해왔습니다. 앞으로는 다양한 곳과 재미있는 협업을 해나가고 싶어요. 물론, 생두를 분석해서 활용하고 싶은 로스터리들은 지금도 협업이 가능합니다.

이제 어느 정도 저희 서비스를 공개적으로 런칭할 시점이 되었다고 보고 있어요. 아마 연말-내년 상반기부터는 플랫폼으로 서비스를 이용할 수 있지 않을까 싶어요.

장기적으로는 캐글(Kaggle)*처럼 로스터와 생산자가 서로 활발하게 데이터 기반으로 활동할 수 있는 커뮤니티를 만들고 싶어요. 커피 산업에서 각 밸류 체인(Value Chain, 가치 사슬)의 주체들 - 생산자, 로스터, 바리스타 그리고 고객까지 - 모두 데이터를 직접 갖게 되고, 활용할 수 있는 미래를 꿈꾸고 있습니다.

*캐글(Kaggle): 머신 러닝, 데이터 사이언티스트와 관련된 글로벌 커뮤니티.

나가며

에그스톤의 이야기, 독자님은 어떻게 읽으셨나요? 소이와 저는 두 시간 동안 시간 가는 줄 모르고 대표님께 ”이것도 가능한가요?” 같은 질문 세례를 퍼부었습니다. 로스터리 입장에서는 바로 접목하기 좋은, 정말 실용적인 기술로 느껴졌거든요. 최근 몇 년간 접했던 신기술 사례들이 대부분 추출 자동화나 기계 IOT화와 관련된 것이었는데, 그 기술들은 ‘정말 필요한 문제를 해결하는 기술'이라는 생각이 덜 들었던 것 같아요. 반면 에그스톤의 사례는 커피 산업의 생산국과 소비국의 지리적인 거리감에서 기인한, 뿌리 깊은 정보의 불균형 문제를 건드리고 있어 기술 활용의 사례가 더 단비처럼 촉촉하게 와닿았던 것 같습니다. 독자님은 어떠셨는지 궁금하네요. 피드백 버튼을 통해 이야기 나눠주세요!

💌 다른 사람들은 어떻게 봤을까?

💌 일반인이 접하기 어려운, 전문가의 실패(?)의 경험을 듣는 소중한 기회가 되어 매우 좋았습니다. 저도 교육을 하는 입장에서 학습자의 입장이 되어 그들이 원하는 걸 가르쳐 줘야지 라고 생각하지만 자꾸 내가 보기에 신기하고 중요한 것 위주로 가르치려는 생각이 강하게 되고, 그런 경우의 회고를 들으면 언제나 어렵다라는 의견을 받았거든요. (janggoons)

💌 계속 보내주시는 레터를 통해 커피에 대해 많이 공부하고 있습니다. 저도 좋아 하지만 어쩌다 접하는 게이샤를 어떻게 맛보아야 하는지를 알게 되었네요. 하지만 저의 미각이 둔한 편이라... 그냥 다른 커피에 비해 더 맛있다 정도의 표현만 하고 있습니다. (...) (뭐든지)

💌 인스타그램 피드를 보고 얼른 레터로 왔어요. 고민하는 로스터님과 바리스타님을 응원하고싶어서요. 맛은 주관적인 판단이 훨씬 더 크다고 생각해요. 그래서 바리스타님의 정보와 가이드가 새로운 경험에 도움이 돼요. 하지만 생각해보니 저도 게이샤에게는 새로운 경험에 대한 기대보다 알고 있는 맛에 대한 기대가 큰 것 같네요. (익명)