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문제 정의
- 따라서 이 연구에서는 타고나 얼굴형태의 성숙이 이루어진 20대 한국여성의 얼굴이미지를 분석하여 유형화하고 각 유형별 형태적 특성을 규명하는데 목적이 있다.
- 7%로 24세 이후에는 성형수술 경험율이 큰 폭으로 증가함을 알 수 있다. 또한 20대 초반과 20대 후반의 여성 얼굴이미지 평가 시 20대 후반의 여성이 동안임에도 불구하고 20대 초반의 여성에 비해 상대적으로 성숙해 보일 수 있으므로 이 연구에서는 고유의 얼굴 형태를 지닌 여성을 실험 대상으로 하여 얼굴이미지를 분석한 후, 특정 얼굴이미지의 연출과 이미지 개선을 제안을 하기 위한 것이다.
- 이 연구는 20대 한국여성의 얼굴이미지를 유형화하고 유형에 따른 형태적 특성을 규명하고자 하였으며 이 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
제안 방법
- 20대 여성의 얼굴의 형태적 특성을 파악하기 위한 것으로 형태적 특성은 측정된 38개 항목의 측정치와 35개 항목의 계산 및 지수항목의 기초 통계치를 구하였다. 이후 기초 통계치를 바탕으로 하여 얼굴이미지 유형별 형태적 특성을 살펴보았다.
- MDS를 사용하여 맨얼굴 자극물의 축을 설정하였으며, 맨얼굴 자극물의 좌표는 과 같다.
- ③ 촬영자세 및 방법 : 사진 촬영 시 자연스러운 자세를 유지하기 위해서 의자에 앉지 않고 서서 촬영하였으며 시선은 수평(정면)을 유지하도록 하였다. 액세서리는 착용하지 않고 화장을 하지 않은 상태로 촬영하였다.
- ④ 자극물 제작과정 : 촬영한 사진을 설문조사에 적합하도록 하기 위해 컴퓨터 그래픽 프로그램(포토샵)으로 수정작업을 하였다. 얼굴이미지 평가에 부정적인 영향을 미치는 큰 점이나 여드름, 다크 써클 등의 피부상태를 보정하였다.
- 액세서리는 착용하지 않고 화장을 하지 않은 상태로 촬영하였다. 가급적 자연스러운 표정을 짓도록 하고 머리모양은 얼굴형이 충분히 드러나며 이마와 목이 모두 노출된 상태로 정면, 측면, 사면 얼굴을 촬영하였다. 또한 사진계측 시 오차를 최소화하기 위해 모델의 얼굴 근처에 기준자를 배치하고 촬영하였다.
- 요인 3은 자연스러운, 편안한, 친근한, 부드러운으로 구성되어 있으며 요인 4는 남성적인, 강한, 활동적인, 개성적인으로 구성되어 있다. 각 유형별 대표적인 문항을 중심으로 유형의 명칭을 정하였으며 각 유형의 명칭은 타 유형과 차이를 보이는 요인 부하량 값이 높은 어휘를 중심으로 연상이 잘 되는 어휘를 선정하였다. 요인 1은 ‘동안성’, 요인 2는 ‘세련성’이라고 명명하였고 요인 3은 ‘친근성’, 요인 4는 ‘활동성’이라고 명명하였다.
- 각 이미지들의 상대적 위치를 시각화 하고자 2차원으로 나타낸 4개 차원의 위치도와 하위 형용사 이미지어들의 위치도를 결합하였으며, 그 결과는 와 같다.
- 계산항목은 얼굴의 길이나 높이, 이목구비의 처짐 정도를 계산하였고, 지수항목은 얼굴과 이목구비의 상대적 비율을 파악하기 위한 항목이다. 계산항목과 지수항목의 수식은 선행연구와 얼굴 전문가의 의견을 바탕으로 연구자가 기존의 항목을 수정, 보완하거나 새로 추가하여 얼굴형, 이마, 눈썹, 눈, 코, 입, 턱과 관련된 총 35개의 항목을 추출하였다<;표 2>.
- 가급적 자연스러운 표정을 짓도록 하고 머리모양은 얼굴형이 충분히 드러나며 이마와 목이 모두 노출된 상태로 정면, 측면, 사면 얼굴을 촬영하였다. 또한 사진계측 시 오차를 최소화하기 위해 모델의 얼굴 근처에 기준자를 배치하고 촬영하였다. 사진의 배경은 최대한 머리모양이 드러나지 않게 하기 위해 한국인의 머리카락 색과 가까운 검정색을 사용하였다.
- 먼저, 얼굴 이미지의 축을 만들기 위해 동안성, 친근성, 세련성, 활동성의 4개 이미지에 대한 요인 분석을 실시하였다. MDS에서 나온 축이 2차원이므로, 4개의 요인을 2차원에 나타내기 위하여 요인수를 2로 지정한 다음, 베리멕스 회전법을 이용한 주성분분석을 실시하였다.
- 본 설문조사에 적합한 실험대상을 추출하기 위해 촬영한 총 55장의 자극물 사진으로 얼굴이미지 평가에 대한 예비설문을 실시하였다. 예비설문의 조사대상은 서울, 수도권 지역 20대 남, 녀 40명을 대상으로 하였으며 선행연구를 바탕으로 추출한 18개의 얼굴이미지 관련 형용사로 얼굴이미지를 5점 척도로 평가하였다.
- 또한 사진계측 시 오차를 최소화하기 위해 모델의 얼굴 근처에 기준자를 배치하고 촬영하였다. 사진의 배경은 최대한 머리모양이 드러나지 않게 하기 위해 한국인의 머리카락 색과 가까운 검정색을 사용하였다.
- 수집된 496개의 형용사 중 1차적으로 성격이나 표정을 묘사하는 어휘(예: 웃는, 해맑은)나 형태나 색채를 단순 기술하는 어휘(예: 갸름한, 창백한), 부정적인 어휘(예 : 맹한, 천박한) 등을 제거하였다. 2차적으로는 의미가 중복되는(예: 어려보이는-앳된, 우아한-엘레강스한)것과, 반대 차원의 형용사(예: 이지적인-맹한) 중 하나를 제외하여 총 356개의 형용사를 선정하였다.
- 0을 활용하였다. 얼굴계측점은 마틴(R. Martin)과 셀러(Saller)에 의해 정의된 전통적인 기준점을 바탕으로 하였으며 얼굴에서 화장과 직접적으로 관련이 있는 계측점을 선별하여 머리부위 6개, 얼굴부위 5개, 눈부위 12개, 코부위 4개, 입부위 5개로 총 34개의 측정점을 지정하였다. 얼굴계측항목은 선별된 34개의 계측점을 이용하여 만들었으며 선행연구의 계측항목을 수정, 보완하거나 새로 추가하여 얼굴형, 이마, 눈썹, 눈, 코, 입, 턱과 관련된 총 36개의 항목을 추출하였다<그림 2>.
- Martin)과 셀러(Saller)에 의해 정의된 전통적인 기준점을 바탕으로 하였으며 얼굴에서 화장과 직접적으로 관련이 있는 계측점을 선별하여 머리부위 6개, 얼굴부위 5개, 눈부위 12개, 코부위 4개, 입부위 5개로 총 34개의 측정점을 지정하였다. 얼굴계측항목은 선별된 34개의 계측점을 이용하여 만들었으며 선행연구의 계측항목을 수정, 보완하거나 새로 추가하여 얼굴형, 이마, 눈썹, 눈, 코, 입, 턱과 관련된 총 36개의 항목을 추출하였다<;그림 2>.
- 얼굴이미지 유형별 대표 얼굴이미지를 이미지 공간에 위치시키기 위하여 먼저, 다차원척도법(MDS)을 통해 12개의 맨얼굴 자극물에 대한 위치도를 만들었다. MDS를 사용하여 맨얼굴 자극물의 축을 설정하였으며, 맨얼굴 자극물의 좌표는 <표 4>과 같다.
- 대표 얼굴이미지의 다차원척도법 결과와 이미지 형용사로 포지셔닝 된 2차원의 이미지 공간을 결합하여 도출해낸 20대 한국여성의 얼굴이미지 유형별 대표얼굴이미지의 이미지 공간은 <그림 5>와 같다. 얼굴이미지 유형별로 각 얼굴이미지를 가장 잘 보여주는 대표 얼굴이미지를 제시하였으며 대표 얼굴이미지는 MANOVA 분석결과로 나타난 각 얼굴이미지에 속하는 자극물이미지를 얼굴합성프로그램인 face morpher lite v2.5 프로그램을 활용하여 합성하였다. <그림 5>를 살펴보면, 친근성을 나타내는 축이 동안성 축과 가까운 위치에 있어 현재 20대들은 동안성 이미지의 얼굴을 친근하게 느끼고 있음을 알 수 있다.
- ④ 자극물 제작과정 : 촬영한 사진을 설문조사에 적합하도록 하기 위해 컴퓨터 그래픽 프로그램(포토샵)으로 수정작업을 하였다. 얼굴이미지 평가에 부정적인 영향을 미치는 큰 점이나 여드름, 다크 써클 등의 피부상태를 보정하였다. 모델이 입고 있는 옷이 무늬가 화려하거나 색상이 강한 경우 제거하였으며 제거가 어려운 경우에는 무채색으로 수정하였다.
- 얼굴이미지 평가척도는 이미지 형용사 어휘로 구성하였으며 얼굴, 메이크업 관련 선행연구와 관련 문헌에서 얼굴을 나타내는 형용사를 수집하였다.
- 얼굴이미지의 차원은 얼굴이미지를 묻는 18문항을 요인분석하여 고유치 1의 기준과 Scree-test에 의해 4개의 요인으로 추출되었으며, 그 결과는 에 제시하였다.
- 그 결과, 2개의 축을 기준으로 4개의 이미지차원에 대한 도표를 얻었다. 이후 2차원 축 각각에 대해 형용사이미지어들이 어디에 해당하는지에 대한 평정을 실시하여 이미지어들을 2차원에 배치시켰다. 각 이미지들의 상대적 위치를 시각화 하고자 2차원으로 나타낸 4개 차원의 위치도와 하위 형용사 이미지어들의 위치도를 결합하였으며, 그 결과는 <그림 4>와 같다.
- 20대 여성의 얼굴의 형태적 특성을 파악하기 위한 것으로 형태적 특성은 측정된 38개 항목의 측정치와 35개 항목의 계산 및 지수항목의 기초 통계치를 구하였다. 이후 기초 통계치를 바탕으로 하여 얼굴이미지 유형별 형태적 특성을 살펴보았다. 이 연구에 참여한 실험대상의 측정치에 대한 기초통계량을 살펴보면, 선행 연구에 비해 전반적으로 얼굴길이는 짧고 얼굴 너비가 좁으며 턱이 갸름한 형태이며 눈 길이가 길고 코너비와 입너비는 작게 나타났다.
- 이후 추출된 19개 형용사의 적절성 평가를 위해 20대 남녀 38명을 대상으로 얼굴을 평가하는 데 적절하다고 생각하는지를 5점 척도로 평가하였다. 적절성 평가 결과 응답 평균이 2.
- 표본추출은 설문대상의 지역과 학교를 한 곳으로 제한하여 층화표집으로 하였다. 조사기간은 2012년 5월 10일부터 2012년 5월 20일까지이며, 설문지법으로 평가하였다. 수합된 설문지 중 데이터에 적합하다고 판단된 총 220부의 설문지가 통계에 사용되었다.
- 설문대상은 20대 남, 녀 대학생 220명을 대상으로 설문응답을 실시하였다. 표본추출은 설문대상의 지역과 학교를 한 곳으로 제한하여 층화표집으로 하였다. 조사기간은 2012년 5월 10일부터 2012년 5월 20일까지이며, 설문지법으로 평가하였다.
대상 데이터
- 20대 한국여성의 얼굴이미지를 유형화하기 위해 서울지역에 거주하는 신체적 성숙이 이루어졌으며 동시에 성형수술에 의한 얼굴 형태의 변화가 없는 20-25세의 여성 55명의 얼굴을 사진 촬영하였다. 실험 대상을 성형수술을 하지 않은 20대 여성으로 제한한 이유는 보건복지부19)에 따르면 20대 여성의 성형수술 시작 시기가 20-23세 7.
- 수집된 496개의 형용사 중 1차적으로 성격이나 표정을 묘사하는 어휘(예: 웃는, 해맑은)나 형태나 색채를 단순 기술하는 어휘(예: 갸름한, 창백한), 부정적인 어휘(예 : 맹한, 천박한) 등을 제거하였다. 2차적으로는 의미가 중복되는(예: 어려보이는-앳된, 우아한-엘레강스한)것과, 반대 차원의 형용사(예: 이지적인-맹한) 중 하나를 제외하여 총 356개의 형용사를 선정하였다. 유사 어휘와 반대 어휘들은 사용 빈도와 어휘의 사전적 의미 등을 고려하여 대표어로 정리하였다.
- 선정된 형용사는 ‘우아한’, ‘청순한’, ‘도시적인’, ‘지적인’, ‘발랄한’, ‘사랑스러운’, ‘귀여운’, ‘어려보이는’, ‘활동적인’, ‘강한’, ‘남성적인’, ‘개성있는’, ‘여성스러운’, ‘부드러운’, ‘편안한’, ‘친근한’, ‘자연스러운’, ‘섬세한’, ‘섹시한’ 이다.
- 설문대상은 20대 남, 녀 대학생 220명을 대상으로 설문응답을 실시하였다. 표본추출은 설문대상의 지역과 학교를 한 곳으로 제한하여 층화표집으로 하였다.
- 조사기간은 2012년 5월 10일부터 2012년 5월 20일까지이며, 설문지법으로 평가하였다. 수합된 설문지 중 데이터에 적합하다고 판단된 총 220부의 설문지가 통계에 사용되었다.
- 본 설문조사에 적합한 실험대상을 추출하기 위해 촬영한 총 55장의 자극물 사진으로 얼굴이미지 평가에 대한 예비설문을 실시하였다. 예비설문의 조사대상은 서울, 수도권 지역 20대 남, 녀 40명을 대상으로 하였으며 선행연구를 바탕으로 추출한 18개의 얼굴이미지 관련 형용사로 얼굴이미지를 5점 척도로 평가하였다.
- 이런 과정을 통해 ‘섬세한’을 제외한 총 18개의 형용사를 최종적으로 선정하였다.
데이터처리
- 20대 한국 여성의 얼굴이미지를 유형화하기 위하여 제시된 문항을 주성분 분석과 Varimax 직교 회전법을 이용하여 요인분석을 실시하였고 Cronbach's α 신뢰도 검증법을 실행하였다.
- 먼저, 얼굴 이미지의 축을 만들기 위해 동안성, 친근성, 세련성, 활동성의 4개 이미지에 대한 요인 분석을 실시하였다. MDS에서 나온 축이 2차원이므로, 4개의 요인을 2차원에 나타내기 위하여 요인수를 2로 지정한 다음, 베리멕스 회전법을 이용한 주성분분석을 실시하였다. 그 결과, 2개의 축을 기준으로 4개의 이미지차원에 대한 도표를 얻었다.
- 분석 방법은 SPSS 12.0을 사용해서 분석하였으며 얼굴이미지를 유형화하기 위해서 요인 분석과 Cronbach's α 신뢰도 분석을 실행하였으며 얼굴이미지별 대표 자극물의 선정은 MANOVA 분석을 하였다.
- 얼굴의 형태적 특징값을 추출하기 위해 사진을 이용한 간접계측을 하였으며 계측프로그램은 Face-pro v1.0을 활용하였다. 얼굴계측점은 마틴(R.
- 얼굴이미지 유형별 대표 얼굴이미지를 추출하기 위해 요인분석 결과 선정된 4가지 요인을 바탕으로 마노바(MANOVA)분석을 실시하였으며 평균값이 높은 순으로 각 얼굴이미지 유형별로 3장씩 추출하여 최종적으로 총 12개의 자극물 사진을 선정하였다.
이론/모형
- 대표얼굴이미지와 얼굴이미지 형용사들과의 유사성을 시각화하기 위하여 요인분석을 실시하여 얻은 요인점수를 사용하여 다차원척도법(MDS)을 실시하였다.
- 0을 사용해서 분석하였으며 얼굴이미지를 유형화하기 위해서 요인 분석과 Cronbach's α 신뢰도 분석을 실행하였으며 얼굴이미지별 대표 자극물의 선정은 MANOVA 분석을 하였다. 얼굴이미지 유형별 대표 얼굴이미지를 이미지 공간에 위치시키기 위하여 다차원척도법(MDS, Multimensional Scaling)을 실시하였다.
성능/효과
- 2) Jackson은 얼굴은 몸(body)보다 더 뚜렷하고 강력한 초기 정보제공을 하며, 사회적 상호관계에서 차별화된 정보원이 되기 때문에 인상 형성에서 얼굴의 역할이 더 중요하다고 하였다.3)
- 결과를 살펴보면, 요인 1은 사랑스러운, 귀여운, 청순한, 어려보이는, 발랄한으로 구성되어 있으며 요인 2로 분류된 문항은 여성스러운, 도시적인, 지적인, 우아한, 섹시한 이다. 요인 3은 자연스러운, 편안한, 친근한, 부드러운으로 구성되어 있으며 요인 4는 남성적인, 강한, 활동적인, 개성적인으로 구성되어 있다.
- 눈썹처짐은 눈썹의 처진정도를 의미하는데 동안성 이미지가 눈썹처짐이 가장 크며 활동성 이미지는 눈썹처짐이 0으로 나타나 일자눈썹에 가까운 모양임을 알 수 있다. 눈썹모양과 관련된 3가지 계측항목을 종합적으로 살펴보면, 세련성 이미지는 눈썹산이 높으면서도 눈썹처짐이 크고 눈썹길이가 길어 눈썹의 꺾인 정도가 큰 갈매기형이나 아치형의 눈썹의 형태이며 활동성 이미지는 눈썹산의 높이는 크지만 눈썹처짐이 0으로 눈썹산이 높은 일자형의 눈썹임을 알 수 있다. 또한 동안성 이미지의 눈썹은 짦고 처진 눈썹이며 친근성 이미지는 약간 처진 눈썹이지만 길이는 짧지 않은 형태임을 알 수 있다<표 7>.
- 눈썹산이 가장 높은 유형은 세련성 이미지 유형이며 활동성 이미지도 평균 이상이다. 눈썹장지수는 동공간거리에 따른 눈썹너비로 눈썹의 길고 짧음을 나타내는 항목으로 세련성, 친근성 이미지가 평균보다 높게 나타났다. 눈썹처짐은 눈썹의 처진정도를 의미하는데 동안성 이미지가 눈썹처짐이 가장 크며 활동성 이미지는 눈썹처짐이 0으로 나타나 일자눈썹에 가까운 모양임을 알 수 있다.
- 동안성 이미지의 얼굴형은 얼굴길이가 짧고 둥근 형태로 특히 상안과 하안이 짧은 것으로 나타났다. 선행연구22)에서의 결과와는 달리 중안이 상안과 하안에 비해 길게 나타났는데 이 연구에서는 코의 길이보다는 눈두덩이의 폭이 넓어서 나타난 결과이다.
- 두 개의 요인 중 ‘샤프’ 요인이 전반적 아름다움의 43.2%를 설명하고 ‘샤프’ 요인의 값이 클수록 얼굴이 더 아름답다고 평가하는 것으로 나타났다.
- 둘째, 20대 한국여성의 얼굴이미지를 다차원분석한 결과, ‘강한-부드러운’, ‘세련된-친근한’ 축으로 이루어진 2차원 공간에 친근성 유형과 동안성 유형의 위치가 거의 일치하게 나타나 현재 20대들은 동안성 이미지의 얼굴을 친근하게 느끼고 있음을 알 수 있었다.
- 셋째, 20대 한국 여성얼굴의 형태적 특성을 얼굴 이미지 유형별로 분석한 결과, 각 얼굴이미지 유형마다 형태적 특성에 차이가 있으며, 특히 이마, 눈썹, 눈, 턱과 관련된 항목에서 두드러진 차이가 나타났다. 또한 계측치의 차이가 크지 않더라고 다른 부위와의 상대적 비율의 차이로 인해 얼굴이미지는 달라짐을 알 수 있었다.
- 이를 바탕으로 얼굴이미지 유형별 입술의 형태를 살펴보면 세련성이미지와 친근성 이미지가 평균 이상의 값을 지니며 동안성 이미지와 활동성 이미지는 평균 이하로 입이 작고 입술이 얇은 형태임을 알 수 있다. 또한 입술윤곽선지수를 살펴보면 동안성 이미지가 가장 큰 값으로 둥근 형태이며 활동성 이미지가 가장 작은 값으로 입술이 얇고 일자모양임을 알 수 있다<;표 10>.
- 이마상우폭지수와 하우폭지수는 이마의 모양을 예측할 수 있는 지수로 상우폭지수는 이마의 윗부분과 관련이 있어 값이 클수록 이마 윗부분이 넓어 남성스럽고 강한이미지를 주며 반대로 하우폭지수는 이마 아랫부분의 모양과 관련이 있으며 값이 클수록 여성스러운 이마모양을 나타낸다. 상우폭지수가 큰 유형은 세련성, 활동성 이미지 유형으로 성숙하고 강한이미지에서 나타나며 하우폭지수가 큰 유형은 친근성 이미지 유형으로 나타났다. 활동성 이미지는 상우폭지수, 하우폭지수 모두 평균 이상이며 동안성 이미지는 상우폭지수와 하우폭지수 모두 평균이하로 나타나 활동성 이미지는 이마자체가 넓은 유형이며 동안성 이미지는 좁은 유형임을 알 수 있다.
- 셋째, 20대 한국 여성얼굴의 형태적 특성을 얼굴 이미지 유형별로 분석한 결과, 각 얼굴이미지 유형마다 형태적 특성에 차이가 있으며, 특히 이마, 눈썹, 눈, 턱과 관련된 항목에서 두드러진 차이가 나타났다. 또한 계측치의 차이가 크지 않더라고 다른 부위와의 상대적 비율의 차이로 인해 얼굴이미지는 달라짐을 알 수 있었다.
- 아래턱지수와 하안턱고지수는 턱의 크기를 알 수 있으며 턱결절폭지수는 턱끝의 모양을 알 수 있는 항목으로 이를 바탕으로 얼굴이미지 유형별 턱의 형태를 살펴보면 동안성 이미지는 아래턱지수, 하안턱고지수, 턱결절폭지수 세 가지 모두 가장 낮은 유형으로 턱이 작고 둥근 형태임을 알 수 있으며 반대로 활동성이미지는 하안턱고지수가 가장 높고 턱결절폭지수도 높게 나타나 턱이 크고 각진 형태임을 알 수 있다<;표 11>.
- 이후 기초 통계치를 바탕으로 하여 얼굴이미지 유형별 형태적 특성을 살펴보았다. 이 연구에 참여한 실험대상의 측정치에 대한 기초통계량을 살펴보면, 선행 연구에 비해 전반적으로 얼굴길이는 짧고 얼굴 너비가 좁으며 턱이 갸름한 형태이며 눈 길이가 길고 코너비와 입너비는 작게 나타났다. 그러나 선행연구별로 측정치의 차이가 크고, 연구대상과 측정항목이 다르며 연구시점에도 차이가 있어 각 문헌별 측정치간의 동등한 비교가 어려웠다.
- 55%)순으로 나타났다. 이러한 4개 요인은 전체 분산의 64.51%를 설명하였으며, 이 중 동안성이 전체분산의 19.42%를 설명함으로써 가장 설명력이 높은 요인으로 나타났다.
- 또한 입술 윤곽선지수는 입술의 둥근 정도를 알 수 있는 항목으로 입술의 모양을 알 수 있다. 이를 바탕으로 얼굴이미지 유형별 입술의 형태를 살펴보면 세련성이미지와 친근성 이미지가 평균 이상의 값을 지니며 동안성 이미지와 활동성 이미지는 평균 이하로 입이 작고 입술이 얇은 형태임을 알 수 있다. 또한 입술윤곽선지수를 살펴보면 동안성 이미지가 가장 큰 값으로 둥근 형태이며 활동성 이미지가 가장 작은 값으로 입술이 얇고 일자모양임을 알 수 있다<표 10>.
- 이마폭고지수는 이마의 가로세로비율을 나타내는 수치로 이마의 크기를 예측할 수 있다. 이마폭고지수가 가장 높은 유형은 활동성 이미지로 이마의 길이와 폭이 모두 커서 이마가 상당히 넓은 유형임을 알 수 있으며 반대로 동안성 이미지는 이마가 좁음을 알 수 있다.
- 첫째, 20대 한국여성의 얼굴이미지의 대표적 유형은 ‘동안성’, ‘세련성’, ‘친근성’, ‘활동성’의 4가지로 구분되었고, 대표이미지를 나타내는 얼굴의 형태적 특성은 각 유형에 포함되는 하위 이미지를 표현하는 형태적 특성이기도 하였다.
- 친근성, 활동성 이미지는 눈지수가 평균보다 작은 값으로 눈의 크기가 작고 긴 형태임을 알 수 있다. 특히 동안성 이미지의 눈형태는 눈지수와 함께 쌍꺼풀 지수, 눈처짐도 가장 크게 나타나 눈이 크고 동그란 형태를 지니면서 쌍꺼풀이 짙고 처진 형태로 나타났다. 세련성 이미지의 경우는 눈이 크지만 눈길이 값이 가장 커 눈의 가로 길이가 긴 형태의 눈이며 쌍꺼풀이 있지만 동안성 이미지 유형보다는 작은 눈임을 알 수 있다.
- 상우폭지수가 큰 유형은 세련성, 활동성 이미지 유형으로 성숙하고 강한이미지에서 나타나며 하우폭지수가 큰 유형은 친근성 이미지 유형으로 나타났다. 활동성 이미지는 상우폭지수, 하우폭지수 모두 평균 이상이며 동안성 이미지는 상우폭지수와 하우폭지수 모두 평균이하로 나타나 활동성 이미지는 이마자체가 넓은 유형이며 동안성 이미지는 좁은 유형임을 알 수 있다. 즉, 넓은 이마는 강하고 남성적인 이미지를 보여줌을 알 수 있다<표 6>.
후속연구
- 얼굴이미지는 넓게는 얼굴형태, 피부색, 화장, 머리모양, 옷차림 등 여러 요소들에 의해 영향을 받으며, 좁게는 얼굴형과 눈, 코, 입과 같은 세부요소의 형태와 조화에 의해 결정되므로 한 가지 특성만을 중심으로 얼굴이미지를 유형화 하는 것은 다소 미흡하다는 문제가 있다. 또한 얼굴 이미지 평가 시 대부분 자극물을 흑백으로 제작하여 진행해 왔는데, 얼굴이미지의 인식은 피부색과 얼굴 형태와의 조화로 이루어지고, 특히 색채는 인간의 시각에서 가장 먼저 인식되는 요소라는 점에서 볼 때 자연스러운 피부톤이 보여 지는 컬러사진으로 평가한 얼굴 이미지 연구가 필요하다.
- 이 연구의 결과는 패션, 미용 분야의 이미지메이킹에 적용할 수 있으며 한국형 얼굴이미지의 기준이 필요한 영역에서도 유용한 자료로 활용 될 수 있을 것이다.
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