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문제 정의
- 본 연구에서는 영어에 능숙한 한국인을 대상으로 영어와 한국어를 사용하여 색감정을 조사하였을 때 언어가 달라짐에 따라 답변의 차이가 있는지를 조사하고 기존 영어권 국가에서 이루어진 실험 결과와 차이를 보이는 가를 조사하였다. 또한 단색의 색감정과 두 가지 단색을 조합한 배색의 색감정의 사이의 관계에 대해서 조사하였다.
- 본 연구에서는 5개의 NCS 컬러 패치와 그 조합으로 만들어 지는 10쌍의 배색에 대해 관측상자 안에서 10쌍의 색감정 형용사 쌍을 이용하여 색감정을 조사하였다.
- 본 연구에서는 영어에 능숙한 한국인을 대상으로 영어와 한국어를 사용하여 색감정을 조사하였을 때 언어가 달라짐에 따라 답변의 차이가 있는지를 조사하고 기존 영어권 국가에서 이루어진 실험 결과와 차이를 보이는 가를 조사하였다. 또한 단색의 색감정과 두 가지 단색을 조합한 배색의 색감정의 사이의 관계에 대해서 조사하였다.
제안 방법
- 10쌍의 2색 배색에서 각 색감정 형용사별로 평균 실험 답변과 예측된 색감정을 비교하였다. 예측된 색감정은 각 단색의 평균 색감정값을 수식(1)에 적용하여 계산하였다.
- 예측된 색감정은 각 단색의 평균 색감정값을 수식(1)에 적용하여 계산하였다. 3.2절에서 논의한 바와 같이 언어의 차이에서 오는 감정의 차이는 크지 않았기 때문에 한국어와 영어의 답변을 모두 포함하여 분석하였다.
- 실험에 쓰인 색감정 형용사쌍은 선행 연구에서 사용한 형용사쌍으로 표1과 같다.[2,4]첫 번째 섹션은 영어 색감정 형용사쌍으로 진행했고 두 번째 섹션은 이를 번역한 한국어 색감정 형용사쌍으로 진행하였다. 관찰자들은 임의의 순서로 준비된 테스트 컬러패치를 보고 실험자가 불러준 색감정 형용사쌍에서 더 어울리는 형용사를 택해 그 강도에 따라 1~5 중 하나로 대답하였다.
- 각 컬러 패치는 한 변이 35mm인 정사각형으로 단색 실험에서는 컬러 패치가 하나씩 제시되었고, 배색 실험에서는 두 단색을 그림1과 같이 가로 방향으로 연달아 붙여 제시하였다.
- 본 실험에서 얻은 색감정들을 표2의 요인 별로 평균하여 3차원의 색감정 값으로 변환 후, 색감정간의 가산성 (additivity)이 수식(2)와 같이 색감정 공간에서도 성립하는지 검증하였다.
- 의 연구에서는 배색에서의 색감정은 수식(1)과 같이 단색의 색감정들의 선형 조합으로 예측될 수 있음을 보였다. 수식1의 관계가 본 실험 결과에도 성립하는지 분석하였다. [5,6]
- 실험 관찰자들은 10개의 색감정 형용사쌍을 이용해 테스트 컬러패치의 색감정을 평가하였다. 실험에 쓰인 색감정 형용사쌍은 선행 연구에서 사용한 형용사쌍으로 표1과 같다.
- 실험 관찰자들은 그림 1과 같이 어두운 방에서 D65의 광원이 켜진 관측 상자 안에서 주어진 테스트 컬러 패치를 보고 색감정을 평가하였다. 관측 상자는 Gretag Macbeth SpectraLight Ⅲ를 사용하였다.
- 기존 색감정 연구는 3차원 색감정 공간을 구성한 후 각 위치에 단색 혹은 배색들을 배치하는 방식으로 이루어졌다. 이를 위하여 반대의미를 가진 다양한 형용사쌍(ex.따뜻한‐차가운)들을 이용하여 각각의 단색 혹은 배색에서 인지되는 색감정을 조사한 후, 유사한 형용사 쌍을 묶여 몇 개의 카테고리로 구분하는 방식을 이용하였다. 대표적인 예로 S.
- 테스트 컬러 패치들은 분광휘도계인 Minolta CS‐2000을 이용해 참가자가 관측한 거리인 51cm떨어진 거리에서 삼자극 치가 측정되었다. 삼자극치 값들은 CIELAB의 값으로 계산되었다.
- 0을 이용해 요인 분석(Factor analysis & principal component analysis)하여 비슷한 성격을 갖는 형용사쌍끼리 그룹으로 묶었다. 한국어와 영어의 관계에서 반복성이 낮은 색감정 형용사쌍인 modern‐classical과 like‐dislike는 제외하고 나머지 8개의 형용사쌍을 요인분석에 이용하였다.
대상 데이터
- 참가자의 답변에서 표1의 첫번째 형용사의 값은 양의 값으로 두번째 형용사의 값은 음의 값으로 바꾸어 모든 응답값을 ‐5~5의 값으로 변환하였다. 20명의 참가자들의 답변을 각 패치의 형용사별로 평균하여 데이터 분석에 사용하였다.
- 관측상자의 배경은 먼셀 N7과 같으며, 테스트 컬러패치를 보여주기 위해 제작한 받침대의 배경 색은 관측상자 내부 회색과 비슷한 색의 회색 종이를 사용하였다. 관측 상자 내부의 색온도는 6868K이고, 조도는 1524lx이며 조도색차계인 Minolta CL‐200으로 측정하였다.
- 실험 관찰자들은 그림 1과 같이 어두운 방에서 D65의 광원이 켜진 관측 상자 안에서 주어진 테스트 컬러 패치를 보고 색감정을 평가하였다. 관측 상자는 Gretag Macbeth SpectraLight Ⅲ를 사용하였다. 관측상자의 배경은 먼셀 N7과 같으며, 테스트 컬러패치를 보여주기 위해 제작한 받침대의 배경 색은 관측상자 내부 회색과 비슷한 색의 회색 종이를 사용하였다.
- 관측 상자는 Gretag Macbeth SpectraLight Ⅲ를 사용하였다. 관측상자의 배경은 먼셀 N7과 같으며, 테스트 컬러패치를 보여주기 위해 제작한 받침대의 배경 색은 관측상자 내부 회색과 비슷한 색의 회색 종이를 사용하였다. 관측 상자 내부의 색온도는 6868K이고, 조도는 1524lx이며 조도색차계인 Minolta CL‐200으로 측정하였다.
- 테스트 컬러 패치로는 단색 컬러 패치 5개와 이 단색 중 두 가지 색을 조합한 배색 10쌍을 사용하였다. 실험에 사용한 단색 컬러 패치는 NCS 색체계에서 선택한 색으로 G2060(Light Green), R1080(Vivid Red), R90B 3050(Dull Blue), Y1030(Pale Yellow), N7000(Dark Grey)이다 (그림2 참조). 괄호 안의 이름은 색을 쉽게 떠오를 수 있도록 각 색의 톤에 맞게 이름을 붙인 것이다.
- 실험에는 정상 색각을 갖는 것으로 판명된 20명(남자 11명, 여자 9명, 평균나이 26.2세)의 관찰자가 참여하였다.
- 테스트 컬러 패치로는 단색 컬러 패치 5개와 이 단색 중 두 가지 색을 조합한 배색 10쌍을 사용하였다. 실험에 사용한 단색 컬러 패치는 NCS 색체계에서 선택한 색으로 G2060(Light Green), R1080(Vivid Red), R90B 3050(Dull Blue), Y1030(Pale Yellow), N7000(Dark Grey)이다 (그림2 참조).
데이터처리
- 실험 참가자 답변의 평균 값을 통계 소프트웨어인 JMP 8.0을 이용해 요인 분석(Factor analysis & principal component analysis)하여 비슷한 성격을 갖는 형용사쌍끼리 그룹으로 묶었다.
- 10쌍의 2색 배색에서 각 색감정 형용사별로 평균 실험 답변과 예측된 색감정을 비교하였다. 예측된 색감정은 각 단색의 평균 색감정값을 수식(1)에 적용하여 계산하였다. 3.
성능/효과
- 20명의 관찰자가 참여하여 동일한 실험을 한국어와 영어로 수행한 결과, 영어와 한국어 답변 간에 피어슨 곱 모멘트 상관계수의 제곱(R²: the Square of the Pearson product moment correlation coefficient)값이 0.82로 언어 차에서 오는 색감정의 차이가 크지 않았다.
- Pale Yellow와 Light Green이 배색된 경우에는 단색 일 때보다 더 ‘가볍고’, ‘부드러운’ 감정을 유발하는 것으로 나타났다.
- 에반 헬러는 ‘색의 유혹’이라는 그의 저서에서 감성은 개인적이지만 이해는 일반적이다’라고 하였다.[1] 색을 사용하는 방식은 개인에 따라 다르지만 색이 사람에게 미치는 영향은 보편적이라는 의미이다. 빨간색을 보면, ‘따뜻하다’,‘활기차다’,‘여성스럽다’와 같은 느낌을 받을 수 있다.
- 두 가지 색을 배색했을 때의 색감정은 각각의 단색을 평균했을 때의 색감정으로 대체적으로 만족스럽게 예측할 수 있었다. 그러나 몇몇의 경우에서 두가지 색이 배색되었을 때의 색감정이 하나의 단색의 색감정보다 강하게 나타난 경우가 발견되었다.
- 색감정 형용사쌍 별로 한국어 실험 답변과 영어 실험 답변을 비교해본 결과 그림5와 같이 modern‐classical (R²= 0.30)과 like‐dislike (R²=0.55)는 상대적으로 낮은 상관계수 값을 갖는 것으로 나타났다.
- 요인 분석(Factor analysis & principal component analysis) 을 통해 비슷한 성격을 갖는 형용사쌍끼리 그룹으로 묶은 결과, 한국어 실험, 영어 실험 결과를 독립적으로 분석한 경우, 모두 이용하여 분석한 경우 모두 동일한 결과를 나타내었다.
- Ou et al.의 실험결과를 비교해본 결과 표 2에서 알 수 있는 바와 같이 masculine‐feminine, tense‐relaxed 두 개의 형용사 상을 제외하고는 다른 6개의 형용사 쌍은 동일한 결과를 보였다.[2]
- Ou et al.의 연구 결과를 이용하여 각 factor들을 구성하는 형용사쌍에 맞게 Color Heat, Color Weight, Color Activity라고 이름을 붙였다.[2]
후속연구
- 색감정에 관한 연구는 여러 나라에서 오랜 기간 동안 진행되어 왔음에도 불구하고 아직 보편적으로 받아들여지고 있는 모델은 없는 상황이다. 또한 기존 연구는 각 나라의 고유 언어를 사용 하여 색감정이 조사된 만큼 다른 언어로 수행된 기존 연구 결과를 우리나라에서도 적용할 수 있는가에 대한 검증도 요구된다.
- 이는 단색 색감정과 배색의 색감정 간에 가산성(additivity)이 모든 경우에 적용되는 것이 아니므로 특정 색상을 디자인에 적용하고자 할때에는 그 색상의 개별 성질을 이해해야 한다는 것을 의미한다. 향후 좀더 체계적인 배색의 색감정 연구를 통해 가산성에 의해 지배받지 않는 배색의 색감정이 어떠한 경우에 나타나는 가를 밝혀내야 할 것 이다.
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