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배색이미지스케일 좋은배색을만들기위한선인들의노력과앞으로의나아갈방향

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PARAGRAPH 2 2. 배색 이미지 스케일 이번 장에서는 배색에 관한 선인들의 연구 중에서 몇 가지 대표적인 예와 현재 사용되고 있는 배 색 이미지 스케일들의 활용사례를 문헌을 중심으로 소개하겠다. 그리고 개인 감성의 차이를 반 영할 수 있는 최근의 배색선정 시스템에 관한 연구도 아울러 소개하도록 하겠다. 2-1 배색 이미지 스케일이 개발되기 까지 Figure 3. Chevreul s Color Wheel and 72-Segment Color Wheel. 1) 초기의 배색연구 배색에 관한 최초의 기술을 남긴 Leonardo da Vinci (레오나르도 다빈치)를 필두로 다수의 정성 적인 배색 의 원리 법칙을 남긴 선인들은 이론적인 고찰 보다는 회화제작에 있어서의 세련된 미적 센스를 필요로 하 는 개인의 경험이나 시행착오를 거듭하여 배색조화를 추구해 왔다. 그러나 Goethe (괴테)3)가 배색조화에 대해 색상환을 통하여 배색을 구성하는 색상간의 위치관계로 설명 한 이후 배색이 체계적으로 논해지게 되었다. 그리고 19세기 중반 무렵 Chevreul (슈브륄)4)은 현대의 배색조화의 출발점이라고 일컬어지는 연 구를 시작해 배색조화를 단순히 색상뿐 아니라 명도나 채도와 연관시켜 논했다. 그 후 20세기에 접어들어 Ostwald (오스트발트)5)나 Munsell (먼셀)6)은 배색의 법칙을 자신들이 고안 개발해낸 색공간 (색의 3속성 인 색상, 명도, 채도를 체계적으로 정리한 독자적인 표색계) 안에서 배색을 구성하는 색들간의 기하학적인 관계를 가지고 설명했다. Figure 1. Goethe s Color Wheel from 1810. Figure 4. Chevreul s Normal Scale of Tones For Orange-Red and Yellow. Figure 2. Colored Plate from Goethe s Theory of Colours (1840). Figure 5. Ostwald s Color Solid and Triangular Grid.

2) 배색연구의 새로운 국면 20세기 중반 배색조화의 연구는 색채과학의 눈부신 발전과 더불어 새로운 국면에 접어들었다. Moon & Spencer7-9)는 배색조화의 실험적 연구의 가능성을 시사해 배색조화 연구가 실험결과의 수리적 해석에 의 해 논해질 수 있는 계기를 만들었다. 배색조화의 정도를 자신들이 고안한 색공간 안에서 색의 3속성간의 거리에 의해 결정된다고 주장하고 예측방식을 제안했다. 그러나 이들의 이론은 예측의 정밀도나 실험 규 모의 측면에서 그다지 인정받지 못하고 있지만 과학적인 태도로 배색조화를 정량적으로 다룬 최초의 이론 으로써 평가되고 있다. 이후 1960년대 후반부터 Nayatani et al.10, 11)에 의해 본격적으로 배색에 관한 정 량적인 연구가 행해지게 되었다. 일련의 대규모의 배색연구 중에서 감정언어를 체계적으로 정리하여 언 어의 이미지를 반영할 수 있는 배색을 선정하는 시스템을 개발하였다. 배색에 관한 다수의 SD법(Semantic Differential Method: 의미의 차이에 대한 분별법)에 의한 평정척도를 이용한 평가실험과 그 결과로부터 배 색감정을 추정하는 예측식을 제안했다. 다수의 배색언어 중에서 대표적인 언어를 요인별로 추출했기 때문 에 그 감정언어들은 함축적인 의미를 가진 언어이지만 이는 Osgood12)의 연구 에서도 볼 수 있듯이 감정 언어의 구조가 크게 평가성, 활동성, 잠재성의 3요인으로 설명된다고 한 점에 기인하였다고 할 수 있다. 이 Figure 6. Munsell s Color Solid 시대에는 색채에 대해서뿐만 아니라 다양한 대상에 대한 감정적 의미를 측정하고자 하여 이 방법이 실험 심리학과 사회심리학에도 널리 이용되었다. Figure 8. 은 Nayatani의 배색 선정 시스템에 대한 Flow Chart이다. Step 1) 배색 의 사용목적을 정한다. 예를 들어 파티에 출석하기 위한 여성의 의상의 배색 을 정한다고 가정하자. Step 2) 목적에 부합하는 감정을 정한다. 파티의 성격 에 따라 달라지겠지만 돋보이면서 (Contrast) 화려하고(Floridness) 느낌이 좋 은 (Pleasantness) 의상의 경우를 생각해 볼 수 있다. 여기서는 4가지의 감정 (Pleasantness, Contrast, Floridness, Warmth)을 다루고 있으며 각각의 감정들 은 고/중/저 의 감정단계로 구분할 수 있게 설정해 두었다. Step 3) Munsell, NCS, PCCS와 같은 표색계에서 Figure 8. Flow chart of the proposed system for selecting two-color combinations with various color feelings. 컴퓨터 프로그램(프 로그램의 내용에 대해서는 사 용자의 임의에 맡기고 있다. 후에 다시 언급하겠 다)을 사용해 랜덤하게 두 색을 선택한다. Figure 7. Munsell s Color System Figure 8. Flow chart of the proposed system for selecting two-color combinations with various color feelings.

표색계의 기호는 다음 Step에서 프로그램상의 계산에서 필요하므로 정확히 해둔다. Step4) 위의 Step에서 선택한 두 색의 배색감정을 프로그램으로 계산한다. 이 Step에서 다음 섹션에서 표시될 수식(위의 4가지 감정에 대한 예측식)이 감정의 각 종류에 사용된다. Step5) 선택된 배색이 Step2에서 지정한 감정단계(고/ 중/저)에 해당되는지 컴퓨터에서 계산된 예측식의 값으로 확인한다. (감정의 예측값과 감정단계 고/중/저 의 해당범위에 대한 경계값은 생략하겠다. 상세한 사항은 문헌을 참조해 주기를 바란다.) 여기서 각 감정이 해당범위에 부합되면 다음 Step으로 진행하고 그렇지 않으면 Step3으로 돌아가서 위의 과정을 반복한다. Step6) 모니터나 출력물로 배색에 대한 결과를 확인한다. 2-2 배색 이미지 스케일 앞장에서 배색감정을 이미지로써 제시하고 디자인에 적용해 볼 수 있는 시스템을 살펴보았다. 그러나 컴 퓨터 프로그램에 의해 다양한 배색들을 조합해 볼 수는 있지만 배색 감정을 표현하는 언어에 관해서는 깊 이 있게 다루지 않았다. 간단히 생각해 봐도 무수히 떠오르는 배색 감정 언어들(예를 들어 따뜻한, 부드러 운, 어두운, 귀여운 등)에 대해서도 배색 이미지를 만들어 내는 시스템이 필요 하다. 배색 이미지 스케일 은 이와 같은 고민을 해결해 주었고 배색연구의 역사에 큰 획을 그었다. Step7) 선택한 배색이 Step1에서 의도한 목적에 맞는지 판단한다. 합당하면 다음 Step으로 진행하고 그렇 Figure 10. Kobayashi s Color Image Scale in two dimensions. (오른쪽 그림에서 제 3의 Clear-Grayish축을 확인할 수 있다.) 지 않으면 Step3으로 돌아간다. Step8) 최종 확인 후 디자인에 적용한다. 위에서 다룬 Nayatani의 배색 선정 시스템은 컴퓨터 프로그램에 의해 사용자가 손쉽게 배색을 조합해 보고 디자인에 적용하는 것은 전제로 하여 시스템의 방법론을 제시했다. 이에 대하여 Lee, Y.13, 14)가 컴퓨터 프 로그램 등을 제안하여 Nayatani의 배색 선정 시스템을 보완하고 보다 손쉽게 감정언어에 맞는 배색을 만들 어 볼 수 있게 했다. 1) Kobayashi 이미지 스케일 배색에 대한 이미지는 사람마다 조금씩 다르지만 공통되는 부분도 많이 있다. 그런 이미지의 공통감각을 분산분석, 클러스터분석, 요인분석, SD법, 색채투영법 등의 심리학적 연구에 기초를 두고 과학적으로 개발 된 것이 Kobayashi15)의 컬러 이미지 스케일이다. 기본 이미지 스케일은 이미지의 판단기준인 Warm-Cool, Soft-Hard의 좌표축 상에 배색의 이미지로 표현된 배색들이 배치되어있다. 제 3축으로써 Clear-Grayish 의 축이 있으며 3차원의 이미지 공간이다. 이 공간상에 있는 배색의 색상은 Munsell의 기호로 표현되도록 Munsell의 10색상을 채용했고 색조는 유채색 12톤과 무채색 10색으로 표현된다. 또한 이 이미지 스케일은 배색언어 이외에도 다양한 대상(형태, 패턴, 의류, 식품 등)에도 적용할 수 있기 때문에 기호에 대한 연구도 가능하며 이미지 스케일의 축과 색에 관한 지식이 있으면 반드시 학문적이 아니라도 실용적인 측면에서도 Figure 9. Proposal for selecting two-color combinations with computer program. 이용가능 하도록 개발되었다.

Figure 12. I.R.I s Color Image Scale and Adjective Image Scale. 2-3 배색 이미지 스케일의 활용과 발전 1) 활용연구의 사례 Figure 11. I.R.I s Image Scale for Color Combinations. 앞에서 살펴본 바와 같이 배색 이미지 스케일은 감정을 배색으로 표현할 수 있 고 그리고 배색을 그 이미지로 표현하는 언어도 제시 할 수 있으며 이런 상호관 2) I.R.I 이미지 스케일 Kobayashi 이미지 스케일과 함께 우리나라에서 잘 알려져 있고 제품 환경 등 여러 분야에서 색채 디자인을 위한 도구로 활용되고 있는 것이 I.R.I 이미지 스케일16, 17)이다. 한국인의 고유한 색채감성 척도를 개발하 는 것을 목적으로 개발된 시스템으로 한국인의 감성구조를 면밀하고 체계적인 조사 와 과학적인 방법으로 밝혀냈다. 감성공간을 이루는 기본축은 Soft-Hard, Dynamic-Static으로 배색을 위한 도구뿐 아니라 단색 및 형용사의 이미지 스케일도 제안하고 있다. 계가 이해하기 쉬울 뿐 아니라 실용적으로도 명확한 기준을 제시 함으로써 그 후의 많은 연구에 활용되었다. 그 중에 몇 가지 연구 사례를 소개하겠다. Lee, Y.-J. & Lee, J.18)는 한국의 인테리어에서 널리 사용되는 배색에 근거한 감정 모 델을 개발하였다. 그 모델은 Soft-Hard, Light Heavy, Splended-Sober의 3축으로 구성되어 있으며 감정은 9개의 그룹으로 분류하였고 대표되는 배색과도 일치 했다. 감정의 변수는 감정 모델의 공간 안에서 비교적 일관된 경향을 보였다. Figure 13. Section of 1-2 dimensions of The emotion model on color combination.

Lee, M.S. et al.19),, Kobayashi I.R.I. 3 5 (Red, Yellow, Purple-blue, White, Black) 3 (Figure 14. ). 2) SD Neural Network DB. Kobayashi I.R.I. 2. 120 10 (Interpolation).. (Kobayashi ). Figure 14. Color images in the stage costumes of the three countries (Left: l.r.i, Right: Kobayashi).. Morohara et al.20)... Kuroda et al.21) Web Web.,.. Tokumaru et al.22, 23). (Fuzzy). DB... Kobayashi Web.. 0 1 1, 0,.

Figure 17. An example for ranking the polo shirt and pant colors for the combination of skin, polo shirt, and pant colors. Figure 15. Tokumaru s Flow chart of the proposed system. Hsiao et al.24)의 색채 디자인 및 선정 시스템은 소비자가 갖는 의상에 대한 기호와 색조와의 관계에 의한 이미지 DB가 퍼지집합의 기능을 사용하여 구축되었고 피부색 검출 이론 및 배색조화에 근거를 둔 미학적 으로 측정하는 계산방식을 제안했다. Figure 18. The clothing colors ranked by the system for a 3-colour combination (skin, polo shirt, and pant colors). 이제까지 배색 이미지 스케일을 중심으로 그 전후의 연구의 배경과 활용연구 사례들을 문헌을 위 주로 간 략하게 살펴보았다. 앞서 언급한 바와 같이 배색에 관한 수많은 연구는 그 관점과 규모는 다르지만 인류가 색을 지각함과 동시에 시작되었다 해도 과언이 아닐 것이다. 눈을 뜨면 늘 접하는 다양한 색채환경 속에 사 는 우리들에게 언제나 큰 관심사일 것이고 앞으로도 끊임없이 연구 발전되리라고 본다. 특히 배색은 주관 에 의해서 판단의 폭이 넓어지므로 행태론 등에 입각한 입장이나 색각이론, 색감각, 색지각 등의 분야와도 관련되어 연구의 범위가 확장될 것이다. Figure 16. Hsiao s Flow chart for constructing the personalized color selection system.

1) :, (1996). 2) Adams, F.M., Osgood, C.E. : A cross cultural study of the affective meanings of color, J. Cross Cultural Psychol., Vol. 4, pp. 135-156 (1973). 3) von Goethe, J.W. ( 高橋義人 前田富士男共訳 ) : 色彩論, 工作舎, 1999 ( : 1890). 4) Chevreul, M.-E. (F. Birren 注 解説 ) : The Principles of Harmony and Contrast of Colors, Van Nostrand Reinhold, 1967 ( : 1839). 5) Ostwald, W. (F. Birren 注 解説 ) : The Color Primer, Van Nostrand Reinhold, 1969 ( : 1916). 6) Munsell, A.H. (F. Birren 注 解説 ) : A Grammer of Color, Van Nostrand Reinhold, 1969 ( : 1921). 7) Moon, P., Spencer, D.E. : Geometric Formulation of Classical Color Harmony, J. Opt. Soc. Am., Vol. 34, pp. 46-59 (1944). 8) Moon, P., Spencer, D.E. : Area in Color Harmony, J. Opt. Soc. Am., Vol. 34, pp. 93-103 (1944). 9) Moon, P., Spencer, D.E. : Aesthetic Measure Applied to Color Harmony, J. Opt. Soc. Am., Vol. 34, pp. 234-242 (1944). 10) Nayatani, Y., Sakai, H. : Proposal for Selecting Two-Color Combinations with Various Affections. Part 1 : Introduction of the Method, Color Res. Appl., Vol. 34, No. 2, pp. 128-134 (2009). 11) Sakai, H., Nayatani, Y. : Proposal for Selecting Two-Color Combinations with Various Affections. Part 2 : Demonstration of the System, Color Res. Appl., Vol. 34, No. 2, pp. 135140 (2009). 12) Osgood, C.E., Suci, G.J., Tannenbaum, P.H. : The Measurement of Meaning, University of Illinois Press, 1957. 13) : 配色感情の定量化に関する研究 ( ), 日本色彩学会誌, Vol. 35, No. 2, pp. 79-90 (2011). 14) : 配色感情の定量化とその可視化に関する研究, 女子美術大学研究紀要, Vol. 41, pp. 6477 (2011). 15) Kobayashi, S., : The Aim and Method of the Color Image Scale, Color Res. Appl., Vol. 6, No. 2, pp. 93-107 (1981). 16) :, (1997). 17) :, (1998). 19) Lee, M.S., Sa, J.K., Chung, K.H. : A Comparative Analysis of the Characteristics and Images of Costume Colors in the Traditional Plays of Korea, China, and Japan, Color Res. Appl., 2011. (In Printing) 20) 諸原雄大, 近藤邦雄, 島田静雄, 佐藤尚 : 感性スケールを用いた配色変換システム, 一般社団法人情報処理学会全国大会講演論文集第 50 回, pp. 33-34 (1995). 21) 黒田英憲, 小澤朋之, 亀田弘之 : 印象語に基づくWebページデザインシステムの構築とその評価, 電子情報通信学会技術研究報告, 思考と言語 107(387), pp. 19-24 (2007). 22) 徳丸正孝, 山下一美 : ファジー推論を用いた配色のイメージ判定システムの構築, 電子情報通信学会論文誌, D-11, Vol. J83-D-11, No. 2, pp. 680-689 (2000). 23) 徳丸正孝, 村中徳明, 今西茂 : 配色イメージ判定における個人差を考慮したシステム構築の試み, 電子情報通信学会論文誌, D-11, Vol. J84-D-11, No. 4, pp. 688-698 (2001). 24) Hsiao, S.-W., Chiu, F.-Y., Hsu, H.-Y. : A Computer-Assisted Colour Selection System Based on Aesthetic Measure for Colour Harmony and Fuzzy Logic Theory, Color Res. Appl., Vol. 33, No. 5, pp. 411-423 (2008). 18) Lee, Y.-J., Lee, J. : The Development of an Emotion Model Based on Colour Combinations, International Journal of Consumer Studies, Vol. 30, No. 2, pp. 122-136 (2006).

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