피부색은 건강상태나 연령을 인식하는데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 선호하는 피부색에 따라 매력을 느끼는 기준이 되기도 한다. 다수의 소비자들은 자신의 피부색을 개선시키기 위해 화장품을 선택하기도 하며 이러한 수요에 따라 화장품의 종류는 다양해졌다. 최근에는 '하얗고 밝은 피부'에서 '건강하고 생기있어 보이는 피부' 등 안색의 선호가 다양해지고 관련 표현의 효능을 표방하는 화장품이 증가하고 있지만 '피부색(안색) 개선'에 대한 객관적인 평가 기준이 없어 본 연구에서는 피부색을 표현하는 형용사(complexion -describing adjectives, CDAs)를 선정하고 quasi $L^*a^*b^*$ 값을 이용한 통계분석 방법으로 피부색을 표현하는 형용사를 정량화하였다. CDA 7개['창백한(pale)', '깨끗한(clear)', '화사한(radiant)', '생기있는(lively)', '건강한(healthy)', '불그스름한(rosy)', '칙칙한(dull)']를 선별하였고 피부색을 평가한 경험이 있는 30명의 패널이 각각의 형용사를 밝은 피부 사진과 어두운 피부 사진의 색감에 적용하고 이를 다시 수치화하여 단어간에 통계적 유의성 여부를 확인하였다. 그 결과, 어두운 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지, 밝은 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지간의 quasi $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값이 통계적 유의차를 보였다(p< 0.05). 그러나 같은 CDA를 반영한 밝은 피부와 어두운 피부간에는 통계적 유의차가 없었고, 비슷한 계열의 형용사 간에 그룹화되는 경향[(i)창백한-깨끗한-화사한 (ii)생기있는-건강한-불그스름한 (iii)칙칙한]을 확인하였다. 본 연구에서는 주관적인 느낌을 표현하는 형용사를 객관적 지표로 수치화하고 이를 통해 피부색을 평가하는 기준으로 활용할 수 있음을 제시하고자 한다.
피부색은 건강상태나 연령을 인식하는데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라 선호하는 피부색에 따라 매력을 느끼는 기준이 되기도 한다. 다수의 소비자들은 자신의 피부색을 개선시키기 위해 화장품을 선택하기도 하며 이러한 수요에 따라 화장품의 종류는 다양해졌다. 최근에는 '하얗고 밝은 피부'에서 '건강하고 생기있어 보이는 피부' 등 안색의 선호가 다양해지고 관련 표현의 효능을 표방하는 화장품이 증가하고 있지만 '피부색(안색) 개선'에 대한 객관적인 평가 기준이 없어 본 연구에서는 피부색을 표현하는 형용사(complexion -describing adjectives, CDAs)를 선정하고 quasi $L^*a^*b^*$ 값을 이용한 통계분석 방법으로 피부색을 표현하는 형용사를 정량화하였다. CDA 7개['창백한(pale)', '깨끗한(clear)', '화사한(radiant)', '생기있는(lively)', '건강한(healthy)', '불그스름한(rosy)', '칙칙한(dull)']를 선별하였고 피부색을 평가한 경험이 있는 30명의 패널이 각각의 형용사를 밝은 피부 사진과 어두운 피부 사진의 색감에 적용하고 이를 다시 수치화하여 단어간에 통계적 유의성 여부를 확인하였다. 그 결과, 어두운 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지, 밝은 피부의 기준 이미지와 각각의 CDA를 반영한 조정 이미지간의 quasi $L^*$, $a^*$, $b^*$ 값이 통계적 유의차를 보였다(p< 0.05). 그러나 같은 CDA를 반영한 밝은 피부와 어두운 피부간에는 통계적 유의차가 없었고, 비슷한 계열의 형용사 간에 그룹화되는 경향[(i)창백한-깨끗한-화사한 (ii)생기있는-건강한-불그스름한 (iii)칙칙한]을 확인하였다. 본 연구에서는 주관적인 느낌을 표현하는 형용사를 객관적 지표로 수치화하고 이를 통해 피부색을 평가하는 기준으로 활용할 수 있음을 제시하고자 한다.
Skin tone plays a key role in one of the determinant for facial attractiveness. Most female customers have an interest in choosing skin color and improving their skin tone and their needs have been contributed the expansion of cosmetic products in the market. Recently, cosmetic customers, who want b...
Skin tone plays a key role in one of the determinant for facial attractiveness. Most female customers have an interest in choosing skin color and improving their skin tone and their needs have been contributed the expansion of cosmetic products in the market. Recently, cosmetic customers, who want bright skin, are also interested in healthy and lively-looking skin. However, there is no method to evaluate the skin tone with the complexion-describing adjectives (CDAs). Therefore, this study was conducted to find the ways to objectify and digitize the CDA. We obtained that quasi $L^*$ at dark skin is 65 and quasi $L^*$ at bright skin is 74 for standard images, which are selected from our data base. To match the following seven CDAs: pale, clear, radiant, lively, healthy, rosy and dull, the colors of both images were adjusted by 30 panels. The quasi $L^*$, $a^*$ and $b^*$ were converted from the RGB values of the manipulated images. The differences between the quasi $L^*$, $a^*$ and $b^*$ values of standard images and manipulated images reflecting each CDA were statistically significant (p < 0.05). However, there were no statistical significances between the $L^*$ values of dark and bright skin images that were modified in accordance with each CDA and there also were no statistical significances between the quasi $a^*$ values of dark and bright skin for pale and clear CDAs. From the statistical analysis, the CDAs were observed to form three groups: (i) pale-clear-radiant, (ii) lively-healthy-rosy and (iii) dull. We recognized that people have a similar opinion about perception of CDAs. Following our results of this study, we establish new standard method for sensibility evaluation which is difficult to carry out scientifically or objectively.
Skin tone plays a key role in one of the determinant for facial attractiveness. Most female customers have an interest in choosing skin color and improving their skin tone and their needs have been contributed the expansion of cosmetic products in the market. Recently, cosmetic customers, who want bright skin, are also interested in healthy and lively-looking skin. However, there is no method to evaluate the skin tone with the complexion-describing adjectives (CDAs). Therefore, this study was conducted to find the ways to objectify and digitize the CDA. We obtained that quasi $L^*$ at dark skin is 65 and quasi $L^*$ at bright skin is 74 for standard images, which are selected from our data base. To match the following seven CDAs: pale, clear, radiant, lively, healthy, rosy and dull, the colors of both images were adjusted by 30 panels. The quasi $L^*$, $a^*$ and $b^*$ were converted from the RGB values of the manipulated images. The differences between the quasi $L^*$, $a^*$ and $b^*$ values of standard images and manipulated images reflecting each CDA were statistically significant (p < 0.05). However, there were no statistical significances between the $L^*$ values of dark and bright skin images that were modified in accordance with each CDA and there also were no statistical significances between the quasi $a^*$ values of dark and bright skin for pale and clear CDAs. From the statistical analysis, the CDAs were observed to form three groups: (i) pale-clear-radiant, (ii) lively-healthy-rosy and (iii) dull. We recognized that people have a similar opinion about perception of CDAs. Following our results of this study, we establish new standard method for sensibility evaluation which is difficult to carry out scientifically or objectively.
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