어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

집에서 에스프레소를 하루 두세 잔 내리는데, 분쇄도 한 칸이나 도징 0.4 g 차이로 추출 시간과 맛이 달라집니다. 어제 무엇을 바꿨는지 기억하기도 어렵고, 같은 설정인데 왜 오늘은 다른지 원인을 찾기도 어려웠습니다. 카페에서 바리스타가 매일 아침 하는 "다이얼링 인"을 집에서도 기록과 근거로 하고 싶었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

대화형 AI(Gemini)에게 "정령계에서 파견된 커피 연구원"이라는 역할을 주고, 한 잔마다 ① 원두의 과거 기록을 보고 가설 세우기 → ② 실제로 간 분쇄를 확인하기 → ③ 추출 결과를 보고 원인을 A~F로 분류하기 → ④ "다음 잔은 이렇게"를 제안하게 했습니다. AI의 판단 과정은 키오스크 화면에 단계별로 펼쳐 보입니다. 로드셀과 ESP32로 직접 만든 저울이 무게를 재며 갈다가 목표에서 그라인더를 자동으로 멈추고, 프로그램 개발은 Claude Code와 함께 했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

잔마다 다이얼, 도징량, 첫 방울, 시간, 양, 맛이 기록으로 쌓입니다(한 배치 원두로 19잔 직접 기록).
도징이 목표 18.0 g에 대해 17.99~18.34 g으로 일정해졌습니다.
다이얼 22 → 21 → 20을 비교해 21 근처가 맞고, 20은 한 칸에 20초 넘게 늘어나는 "넘어간 칸"이라는 것을 숫자로 확인했습니다.
오늘 새 원두를 같은 다이얼 21로 내렸을 때 첫 분쇄 20초에서는 첫맛이 약했고, 연속 분쇄 26초에서는 풍미가 살아난 것까지 기록으로 비교할 수 있었습니다.

(추출 곡선과 AI의 평가 화면은 머신 개조 전이라 시뮬레이터 값이고, 분쇄·도징 측정과 샷 기록은 실제입니다.)

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

"기계는 재현하고 기록하며, 사람은 맛만 판정한다"는 분업을 택했습니다. 또 AI가 판단 근거를 믿을 수 있게 하려고 실패에서 고쳤습니다. 분쇄가 정상인지 판정하는 기능이 사실은 자기 자신과 비교하고 있어서 항상 "정상"이었는데, 실측 유량을 붙여 같은 원두·같은 눈금의 과거 기록과 비교하도록 바꿨고, 기준이 없으면 판정을 보류하게 했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

네. 저울(로드셀+HX711+ESP32)과 스마트 플러그(그라인더 전원)를 합쳐 부품값이 2만 원 안쪽이라 큰 장비 없이도 시도할 수 있습니다. 더 가볍게는 "다이얼, 도징, 첫 방울, 시간, 양, 맛"을 매 잔 기록해서 대화형 AI에게 붙여 넣고 "다음 잔은 어떻게 할까?"만 물어도 같은 흐름의 절반은 따라 할 수 있습니다.