제네시스 알고리즘: 설계된 감각의 시작

감각을 기억하고 설계하는 AI의 시작

“여러분은 커피 한 잔에서 ‘감각을 설계할 수 있다’고 생각해 보신 적 있나요

커피 로스팅의 시간과 온도, 1차 크랙과 2차 크랙(Second Crack: 원두가 두 번째로 터지는 소리) 사이 간격, 배전도(焙煎度)의 미세한 차이.

이 모든 것은 단순한 직감이 아니라, 반복 가능한 패턴이자 측정 가능한 데이터입니다. 저는 이를 ‘설계된 감각’이라 부릅니다.

왜 어떤 날의 커피는 특별하고, 또 어떤 날은 부족할까요?
저는 이 차이를 ‘감각의 알고리즘화’로 풀어 보기로 했습니다.
그리고 그 중심에는 GPT 기반의 ‘설계형 프롬프트 시스템’이 있었습니다.

로스팅도 결국 조건의 반복입니다.
시간·온도·배출 포인트·1차 크랙 시작과 끝 등.
저는 이 모든 요소를 ‘패턴으로 해석→데이터로 정리→AI에 학습’시켰습니다.
최종 검증은 실제 커핑(Cupping: 커피 감별 시음)으로 진행합니다.
이것이 바로 Genesis Algorithm의 시작 방식이었습니다.

알고리즘을 쉽게 이해하기 위해
라면봉지 레시피보다 맛있게 끓이는 저만의 ‘맛의 알고리즘’을 예로 들겠습니다.

물 550ml (끓으며 증발 고려)

건더기 수프·분말 수프 20초간 끓이기 (국물 깊이)

면 투입 후 젓가락으로 공기와 접촉시키기 (면발 쫄깃함)

다진 마늘·파 투입 (향미 설계)

계란 투입 30초 전 (부드러움 마지막 터치)

권장 시간 종료 즉시 그릇에 담기 (최고의 순간)

이처럼 재현 가능한 ‘맛의 알고리즘’이 존재하듯,
커피에도 동일한 원리가 적용됩니다.

저는 GPT를 단순 ‘도우미’로 쓰지 않았습니다.
‘데이터 기반 커피 설계 조수’로 훈련시켰습니다.

그 결과물이 바로 제가 만든
「유노스 프롬프트 템플릿 v1.0」입니다.
이 템플릿은

감각 구조화, 향미 정량화, 메뉴 개발 알고리즘 지원의 흐름으로 작동합니다.

그 결과, 매장의 신메뉴 ‘크림 둥둥 아메리카노’,
뉴욕식 드래프트 라떼 ‘뉴욕 드래프트 블랙·밀크 커피’ 등이 ‘코딩된 커피’로 탄생했습니다.
모두 테스트 기반 추출→알고리즘 예측→비주얼 시뮬레이션 과정을 거쳤습니다.

이제 저는 이 모든 흐름을 하나로 묶은
‘전문 앱’을 준비 중입니다.
매장 안에 ‘감각을 기억하는 알고리즘 엔진’을 탑재해, 향미 입력만으로 메뉴 추천·과거 레시피 비교·오늘의 추출법 제안을 실시간으로 제공할 예정입니다.
이름하여 Genesis AI Engine.

거창한 기술 자랑이 아닙니다.
모든 것은 제 작은 반복과 기록에서 시작됐습니다.
AI에 의존한 것이 아니라,
AI를 설계하고 이끈 것은 바로 저였습니다.

이 글을 읽고 커피를 조금 더
구조적이고 감각적으로 즐기게 되신다면,
그것만으로도 이 알고리즘은 제 역할을 다한 것입니다.