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패션 색채 트렌드는 사회, 문화적 흐름과 소비자 행동, 라이프스타일 등 전반적인 동향을 파악한 후, 이를 바탕으로 직관적으로 해석하는 과정을 거친다. 색채는 감성과 직관을 정량적으로 평가, 분석하기 어려워 출현 빈도분석과 설문조사를 주로 활용하는데, 탐색적 질문을 하거나 객관적 정보를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 그러므로 패션 색채 트렌드 예측의 자동화를 위하여 색채 트렌드의 흐름과 패턴을 계량적으로 분석, 파악하는 연구가 이루어져야 한다. 이를 위하여 2009년부터 2018년까지의 자료를 체계화하고, 데이터베이스를 활용하여 색채 사이의 관계를 과학적으로 이해할 수 있는 새로운 분석방법을 활용한 연구가 필요하다.
따라서 이 연구는 2009년 S/S 시즌부터 2018년 F/W 시즌까지 최근 10년간 트렌드 예측 기관에서 제안한 패션 트렌드 색채의 특성과 ...

패션 색채 트렌드는 사회, 문화적 흐름과 소비자 행동, 라이프스타일 등 전반적인 동향을 파악한 후, 이를 바탕으로 직관적으로 해석하는 과정을 거친다. 색채는 감성과 직관을 정량적으로 평가, 분석하기 어려워 출현 빈도분석과 설문조사를 주로 활용하는데, 탐색적 질문을 하거나 객관적 정보를 수집하기 어렵다는 단점이 있다. 그러므로 패션 색채 트렌드 예측의 자동화를 위하여 색채 트렌드의 흐름과 패턴을 계량적으로 분석, 파악하는 연구가 이루어져야 한다. 이를 위하여 2009년부터 2018년까지의 자료를 체계화하고, 데이터베이스를 활용하여 색채 사이의 관계를 과학적으로 이해할 수 있는 새로운 분석방법을 활용한 연구가 필요하다.
따라서 이 연구는 2009년 S/S 시즌부터 2018년 F/W 시즌까지 최근 10년간 트렌드 예측 기관에서 제안한 패션 트렌드 색채의 특성과 연결망 구조를 규명하고, 색채트렌드 예측이라는 감성적 영역의 흐름을 수치적으로 분석, 학습할 수 있는 데이터베이스를 구축하는 것이 목적이다.
이 연구에서는 문헌 고찰과 패션 업계 종사자 4명을 대상으로 시행된 인터뷰를 통해 인터컬러(Intercolor), 프로모스틸(Promostyl), 프리미에르 비종(Première Vision), 팬톤(Pantone), FaDI, 삼성디자인넷(Samsung Design Net Design Net), 퍼스트뷰코리아(Firstview Korea)를 패션 트렌드 예측 전문 기관으로 선정하였으며, 2009년 S/S 시즌부터 2018년 F/W 시즌까지 최근 10년 동안 제안된 패션 트렌드 색채 5820개를 수집한 후 먼셀의 기본 10색상과 PCCS의 12색조를 기준으로 분석하였다. 패션 트렌드 색채의 영역을 수치화하고 제안된 색채들 사이의 관계를 시각적으로 표현하기 위해 빈도 분석과 밀도, 연결정도, 연결정도 중앙성, 사이 중앙성, 군집구조 분석 등 연결망 분석을 시행하였으며, 이를 바탕으로 각 시즌별 트렌드 색채의 특성을 규명하였다.
이 연구의 결론은 다음과 같다.
첫째, 7개의 트렌드 예측 전문 기관을 업스트림과 다운스트림 대상 정보제공 기관으로 구분한 뒤 그룹 간 특성의 차이가 있는지 분석한 결과 RP 색상과 v, dp, dkg색조에서만 통계적으로 유의한 차이가 나타났고, 전반적으로 뚜렷한 차이 없이 모두 유사한 트렌드의 흐름을 따르고 있었다. 그러므로 기관들이 제안한 트렌드 색채의 흐름이 유사하다고 판단하여 이 연구에서는 7개 기관에서 제안한 패션 트렌드 예측색을 시즌별로 나눈 뒤 각 시즌별 색채 특성을 도출했다.
둘째, 2009년 S/S 시즌부터 2018년 F/W 시즌까지 총 20개의 시즌별로 제안된 패션 트렌드 색채의 특성을 종합하여 색상을 기준으로 비교 분석한 결과 YR과 R, Y,PB가 많이 사용되었으며, R과 GY 두 가지 색상만 시즌별 사용 정도의 차이가 통계적으로 유의하게 나타나 트렌드의 영향보다는 시즌의 영향이 더 큰 것을 규명하였다.
셋째, 10년 동안 제안된 색채 전체의 시즌별 색조 활용 비율을 분석한 결과 b, lt, p 등 밝고 채도 높은 색조들은 S/S 시즌에, ltg, g, d, dk, dkg 저채도의 색조들은 F/W 시즌에 주로 제안되어 시즌별 색조 사용 비율의 차이가 색상보다 더 뚜렷하게
나타났다. v, s, sf는, 고채도의 색조들이 색채 제안 시 강조색으로 주로 사용되어 테마와 사회적 배경 등 트렌드에 민감한 특성을 보이기 때문에 시즌에 따른 차이보다는 트렌드의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.
넷째, 패션 트렌드 예측색의 관계성과 활용도가 높은 색채를 찾기 위해 연결정도 중앙성 분석을 시행한 결과 S/S 시즌에는 W의 활용도가 가장 높았으며, 2~3년을 주기로 비교적 규칙적으로 등장했다. F/W 시즌에는 dkGy와 Bk와 같은 저명도의 무채색의 활용도와 dkg, dp, d 등의 저채도, 저명도의 색조가 높게 나타났다.
다섯째, 각 시즌별 패션 트렌드 색채의 조합과 활용 방식을 파악하기 위해 예측색 연결망의 군집구조를 분석하고 각 그룹별 색상과 색조의 활용 특성을 분석한 결과 색상보다 색조가 시즌과 트렌드 테마를 표현하는데 중요하게 활용되었다. S/S 시즌에는 p와 lt, ltg 등 밝고 채도가 낮은 색조와 W, ltg등 고명도의 무채색이, F/W 시즌에는 dp, dk, dkg 등 어둡고 채도 낮은 색조와 dkGy, Bk 등의 무채색을 주조색으로 색조 대비를 활용하는 색채 그룹이 주로 나타났다. 또한 S/S 시즌에는 2012년을 기준으로, F/W 시즌에는 2013년을 기준으로 전반부에는 주로 색조대비를 활용하여 트렌드를 표현했으며, 후반부에는 다양한 색상들을 활용하여 트렌드를 표현하는 흐름이 나타났다.
이 연구는 감성적 영역인 패션 트렌드 색채를 사회과학 분야의 연구방법인 연결망 분석 방법을 활용하여 색채 트렌드의 흐름과 패턴을 계량적으로 분석, 파악하고, 색채 사이의 관계를 파악하는 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 2009년 ~ 2018년까지 최근 패션 색채 트렌드의 변화 흐름과 특징을 객관적 정보로 분석하여 데이터베이스를 구축하였으므로 추후 색채 확장된 데이터를 활용하여 색채 트렌드 예측의 자동화를 위한 색채 등장 패턴 개발에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Fashion color trends go through a process of intuitive interpretation according to broad social and cultural trends, consumer behaviors and lifestyle preferences. Instead of using frequency analysis and surveys this
study attempts to tackle a more quantitative approach evaluate and analyze human...

Fashion color trends go through a process of intuitive interpretation according to broad social and cultural trends, consumer behaviors and lifestyle preferences. Instead of using frequency analysis and surveys this
study attempts to tackle a more quantitative approach evaluate and analyze human sensibilities and intuition. However, these methods make it difficult to use exploratory questions and collect objective information. Therefore, it is necessary to standardize data from 2009 to 2018 which can be quantitatively analyzed to automatically forecast color trends and patterns and to scientifically understand the relationships between colors.
To this end, this study investigated fashion color trends predicted by trend forecasting agencies between the 2009 spring and summer season and the 2018 fall and winter season and the structure of color networks. This data was used to build a database which was quantitatively analyzed to draw conclusions about color trend forecasting.
In this study, the fashion trend forecasting companies that were used to build a database are as followed: Intercolor, Promostyl, Première Vision, Pantone, FaDI, Samsung Design Net, and Firstview Korea. These companies were selected based on relevant literature and interviews from four fashion industry experts. The 5,820 forecasted fashion trend colors between the 2009 spring and summer season and the 2018 fall and winter season were collected and analyzed in Munsell’s basic 10 hues and PCCS’s 12 tones. In order to digitize and visually represent the relationships between the forecasted fashion trend colors, network analysis, including frequency analysis, density analysis, degree, degree centrality, betweenness centrality, and clustering, was performed using Netminer 4.0. Each season’s trend colors’ characteristics were identified based on the analysis results.
are as followed:
First, the up-stream and down-stream forecasting agencies’ characteristics were different with regard to PR hue and v, dp, and dkg tones. Based on these results, the forecasted seasonal colors and their characteristics proposed by the forecasting agencies are based on the assumption that the agencies forecasted similar trend colors.
Second, a comparative analysis of hues was conducted on the 20 fashion trend colors’ characteristics forecasted for each season from the 2009 spring and summer season to the 2018 fall and winter season showed that the YR, R, Y, and PB hues were commonly forecasted. Only the R and GY hues were statistically significant with regard to the extent to which they were used in each season, indicating that seasons had more influence than trends.
Third, the analysis of the seasonal hue usage ratio forecasted over the 10-year period covered in the study revealed that hues with high chroma value, such as b, lt, and p, were forecasted mostly during the spring and summer season, while those with low chroma, such as ltg, g, d, dk, and dkg, were commonly forecasted during the fall and winter season. These results showed that the differences in seasonal usage ratios were more distinct for hues than colors. The v, s, and sf hues were more strongly influenced by trends than seasons, as hues with high chroma were primarily used as accent colors and so were more sensitive to trends.
Fourth, degree centrality analysis was conducted to identify which colors were utilized the most and were the most strongly related to the forecasted fashion trend colors. The analysis results showed that W was utilized the most in spring and summer seasons and appeared regularly every two or three years. In fall and winter seasons, achromatic colors with low brightness levels, such as dkGy and Bk, were utilized more than tones with low brightness levels and low chroma, such as dkg, dp, d.
Fifth, the community structure of the forecasted color network and the utilization of each group’s hues and tones were analyzed to determine how fashion trend colors were combined and utilized for each season. The results showed that tone was more important than hue in expressing seasons and trends. In the spring and summer season, bright tones with low chroma, such as p, lt, and ltg, and achromatic colors with high brightness levels, including W and ltg, were commonly used, while contrasting colors with dark tones and low brightness levels, such as dp, dk, and dkg, and achromatic colors, including dkGy and Bk, were the dominant colors during fall and winter seasons. The inflection point occurs at 2012 for spring and summer season and 2013 for the fall and winter seasons. The fashion trend color in the first half used contrasting colors, while various colors were used in the second half.
This study was significant because it suggested a network analysis method, a social science research method. This method was used to quantitatively analyze fashion color trends and identify the relationships between colors. Moreover, the database that was developed to analyze the fashion color trends and characteristics from 2009 to 2018 presented trend and characteristic information objectively. So it is expected to contribute to the development of color patterns required to automatically forecast color trends by utilizing extended color data.

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