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문제 정의
- 이에 본 논문은 색채의 지각 및 삼자극치(Tristimulus values: 색자극과 등색으로 하기 위해 필요한 세 종류의 원자극 양) 도출 원리를 바탕으로 색상, 색온도, 휘도의 제한 없이 다양한 광원 하에서 텍스타일의 정확한 Color appearance 수치를 예측하는 방법을 제시하고 있다. 색상뿐만 아니라 명도, 채도까지 색의 모든 특성에 있어 광범위한 색채를 갖는 텍스타일 시료를 이용하였고, 이에 대한 Color appearance 예측값과 측정값을 비교하여 제시된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하였다.
- 의류를 포함한 텍스타일 제품의 구매에 있어 광원은 소비자가 그 제품의 색채를 인식하고, 최종 구매를 결정짓고, 구매 후의 만족도에 영향을 미치는 중요한 환경 요인이다. 본 연구에서는 다양한 광원 하에서 변화하는 텍스타일의 정확한 Color appearance,즉 사람들에게 관찰되는 색채 수치를 예측하는 방법을 제시하였다. 제시된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하기 위해 D65 표준 광원 하에서 24종의 텍스타일 시료에 대한 Color appearance 예측값과 측정값을 비교하였다.
가설 설정
- b: Illuminating condition actually measured by a luminance meter.
제안 방법
- 이에 본 논문은 색채의 지각 및 삼자극치(Tristimulus values: 색자극과 등색으로 하기 위해 필요한 세 종류의 원자극 양) 도출 원리를 바탕으로 색상, 색온도, 휘도의 제한 없이 다양한 광원 하에서 텍스타일의 정확한 Color appearance 수치를 예측하는 방법을 제시하고 있다. 색상뿐만 아니라 명도, 채도까지 색의 모든 특성에 있어 광범위한 색채를 갖는 텍스타일 시료를 이용하였고, 이에 대한 Color appearance 예측값과 측정값을 비교하여 제시된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하였다. 그 후, 설정된 두 광원 하에서 동일한 텍스타일 시료의 예측된 Color appearance를 수치적으로 비교하여 광원이 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하였다.
- 그 후, 설정된 두 광원 하에서 동일한 텍스타일 시료의 예측된 Color appearance를 수치적으로 비교하여 광원이 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하였다.
- 또한 Color appearance 값과 실제 물리적 색채값의 차이를 계산하여 현재 텍스타일 산업에서 컬러 커뮤니케이션 시 통용되고 있는 물리적 색채와 사람들에게 보여지는 Color appearance 간에 큰 차이가 있음을 입증하였다. 마지막으로 시료의 예측된 Color appearance 데이터를 바탕으로 텍스타일의 명도, 채도, 색상에 따른 광원 효과의 크기를 분석하였다.
- 한편 광원 박스 내부의 색은 회색이기 때문에 설정한 광원의 빛 일부를 흡수한다. 따라서 정확한 광원 설정을 위해 입사되는 빛을 모두 확산반사시키는 표준 백색타일(PTFE diffuse reflectance standard)을 광원 박스 내부의 바닥 중앙에 놓은 상태에서 광원을 설정하고 그 측정이 이루어졌다.[Table 2]는 본 연구에서 사용된 두 광원 조건을 요약하고 있다.
- KONICA MINOLTA CS-2000A 분광복사계(Spectroradiometer)를 사용하여 380~780nm의 가시광 스펙트럼 영역에서 1nm 간격으로 두 광원의 반사율 R% 가 측정되었다. 광원 박스 바닥에 놓인 표준 백색타일에 대해 50cm의 거리에서 0o/45o의 표준 조명/관측(Illuminating/measuring) 각도 조건(The International Commission on Illumination [CIE], 1986)으로 측정이 이루어졌다.
- 본 연구에서 논의되는 Color appearance는 시료 자체의 물리적 색채, 즉 낮의 햇빛을 재현한 표준 광원 D65 하에서 관찰되는 Color appearance와 다르다. 따라서 공통으로 사용된 관측자 조건, 즉 10o 표준 관측자의 컬러 매칭 함수는 그대로 곱하고, 광원에 있어서는 앞서 측정된 [Fig. 4]의 값을 곱하며, 시료의 반사율은 해당 광원의 반사율에 대한 상대값([Table 1]의 값이 계산되기 전의 반사율 데이터)을 곱해서 계산하였다. 이때, 앞서 시료가 측정된 영역 및 간격(360~740nm 영역에서 10nm 간격)과 광원이 측정된 영역과 간격(380~780nm 영역에서 1nm 간격)이 다르기 때문에 데이터의 수를 맞추기 위한 내삽(Interpolation)과 외삽(Extrapolation)을 진행하였다.
- 또한 각 광원 하에서의 시료의 Color appearance 값과 실제 물리적 색채값의 차이, 즉 명도차 ΔL*, 적색도-녹색도차Δa*, 황색도-청색도차 Δb*, 채도차 ΔC*, 색상차 Δho,전체색차 ΔECMC(2:1)를 계산하였다.
- 본 연구에서 사용된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하기 위해 시료의 예측된 Color appearance 값과 분광측색계로 측정된 값([Table 1]; 물리적 색채인 동시에 D65하에서 관찰되는 Color appearance)의 차이, 즉 ΔL*,Δa*, Δb*, ΔC*, |Δho|, ΔECMC(2:1)를 계산하였다.
- 4]의 값을 곱하며, 시료의 반사율은 해당 광원의 반사율에 대한 상대값([Table 1]의 값이 계산되기 전의 반사율 데이터)을 곱해서 계산하였다. 이때, 앞서 시료가 측정된 영역 및 간격(360~740nm 영역에서 10nm 간격)과 광원이 측정된 영역과 간격(380~780nm 영역에서 1nm 간격)이 다르기 때문에 데이터의 수를 맞추기 위한 내삽(Interpolation)과 외삽(Extrapolation)을 진행하였다. [Eq.
- 이를 통해 현재 텍스타일 산업에서 컬러 커뮤니케이션 시 통용되고 있는 물리적 색채와 사람들에게 보여지는 Color appearance 간에 큰 차이가 있음을 입증하였다. 마지막으로 예측된 Color appearance 데이터를 바탕으로 시료의 명도, 채도, 색상에 따른 광원 효과의 크기를 통계적으로 분석하였다.
- 시료의 객관적인 색채 정보로서 물리적 색채와 사람들에게 보여지는 Color appearance 간에 차이가 있음을 입증하기 위해 각 광원 하에서 예측된 시료의 Color appearance 값[Table 4]과 실제 물리적 색채값[Table 1]의 차이, 즉 명도차 |ΔL*|, 채도차 |ΔC*|, 색상차 |Δho|, 전체색차 ΔECMC(2:1)를 계산하였다.
- 분광측색계로 측정된 시료의 L*, C*, ho 값[Table 1]이 독립변수로 사용되었고, 각 광원 하에서 시료의 Color appearance와 물리적 색채의 차이, 즉 ΔL*, ΔC*, |Δho|, ΔECMC(2:1)(24종 시료에 대한 [Fig. 7]의 개별 데이터)가 종속변수로 사용되었다.
- 시료의 물리적 색채에 따른 광원 효과의 크기를 통계적으로 분석하였다. 우선 광원에 따라 시료의 Color appearance가 변화하는 정도에 유의한 영향을 미치는 시료의 물리적 색채 변수들을 파악하기 위해 피어슨 상관분석을 실시하였다.
- 제시된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하기 위해 D65 표준 광원 하에서 24종의 텍스타일 시료에 대한 Color appearance 예측값과 측정값을 비교하였다. 그 후, 광원이 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하기 위해 2700K-100cd/m2와 6500K-100cd/m2의 색온도-휘도 조건을 갖는 두 광원 하에서 24종 시료의 예측된 Color appearance 값을 서로 비교하였고, 이들의 물리적 색채값과의 차이를 계산하였다. 마지막으로 예측된 Color appearance 데이터를 바탕으로 텍스타일의 물리적 색채에 따른 광원 효과의 크기를 분석하였다.
- 그 후, 광원이 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하기 위해 2700K-100cd/m2와 6500K-100cd/m2의 색온도-휘도 조건을 갖는 두 광원 하에서 24종 시료의 예측된 Color appearance 값을 서로 비교하였고, 이들의 물리적 색채값과의 차이를 계산하였다. 마지막으로 예측된 Color appearance 데이터를 바탕으로 텍스타일의 물리적 색채에 따른 광원 효과의 크기를 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같이 요약된다.
- 또한 산업에서는 조명과 의류 제품의 물리적 색채 정보만을 가지고 그 제품이 소비자들에게 어떤 색채로 관찰될지 정확한 예측을 가능하게 할 것이다. 하지만 본 연구에서는 물리적 색채 측정치로부터 산출된 객관적 수치로서의 Color appearance만을 분석하였다. 다른 광원 하에 산출된 Color appearance 값 및 그 변화 추세가 실제로 사람들에게 같은 추세로 인식되는지 분석하기 위해 피험자를 사용하는 주관적 색채 실험을 진행해야 할 것이다.
- 광원이 시료의 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하기 위해 두 광원 하에서 시료의 Color appearance 차이, 즉 명도 어피어런스 차이 |ΔL*a|, 적색도녹색도 어피어런스 차이 |Δa*a|, 황색도-청색도 어피어런스 차이 |Δb*a|, 채도 어피어런스 차이 |ΔC*a |, 색상 어피어런스 차이 |Δh°a|, 전체 Color appearance 차이 ΔE*ab를 계산하였다.
- 즉 본 연구에서 사용된 Color appearance 예측 방법이 Color appearance의 세 가지 속성, 즉 명도(L*a), 채도(C*a;a*a와 b*a 포함), 색상(hoa; a*a와 b*a 포함) 어피어런스에 있어 모두 우수한 예측 성능을 지님을 알 수 있다. 본 Color appearance 예측 방법의 정확성에 대한 추가적인 평가로 [Fig. 6]과 같이 Color appearance의 세 속성에 대해 24쌍의 예측된 Color appearance 데이터와 측정된 Color appearance 데이터 간의 통계적 비교를 진행하였다. 그 결과 두 데이터 세트 간의 결정계수 R2은 모두 1.
대상 데이터
- 모든 시료는 2inch×2inch(2inch×4inch의 2겹)의 크기와 0.51mm의 두께를 가졌으며, 표면에 시각적으로 강한 텍스쳐(즉, 삼차원적인 문양)가 없는 동일한 100% 폴리에스터 경편성물(Warp knit)이었다.
- 팬톤(Pantone)에서 제공된 서로 다른 색채를 지닌 24종의 폴리에스터 편성물이 시료로 사용되었다. 본 24종의 색채에는 8종의 컬러 센터(Color center: 중심이 되는 원색), 즉 빨강(Red: R), 주황(Red-Yellow: RY),노랑(Yellow: Y), 연두(Yellow-Green: YG), 초록(Green:G), 청녹(Green-Blue: GB), 파랑(Blue: B), 보라(BlueRed: BR)와 이 컬러 센터들의 명도를 변화시킨 16종(밝은 컬러 센터 8종과 어두운 컬러 센터 8종)의 색채가 포함되었다.
- KONICA MINOLTA CM-2600d 분광측색계(Spectrophotometer)를 사용하여 360~740nm의 가시광 스펙트럼 영역에서 10nm 간격으로 24종 시료의 반사율 R%가 측정되었다. 본 측정에는 대구경(Large aperture)과 SCI(Specular component included) 모드가 사용되었다. SCI 모드는 정반사광(Specular reflectance:빛이 물체 표면에 입사되어 같은 방향으로 반사되어 나오는 빛)과 확산반사광(Diffuse reflectance: 입사된 빛이 정반사되지 않고 산란되어 여러 방향으로 반사되는 빛)을 모두 포함하는 측정 방법으로, 일반적으로 물체의 트루 컬러(True color: 객관적인 색채) 정보를 얻고자 할 때 사용된다.
- 각 표준 광원은 색온도(Color temperature: 광원의 색을 절대온도로 표시한 것으로, 색온도가 높아질수록 푸른색을, 낮아질수록 붉은색을 띰)와 휘도(Luminance:광원의 단위 면적당 밝기)가 한 가지로 고정되어 있기 때문에 원하는 특정 조명 하에서 변화하는 Color appearance에 대한 데이터를 얻을 수 없다. 이에 본 연구에서는 광범위한 색온도(2700~6500K)와 휘도(0~19,000cd/m2) 내에서 원하는 광원을 설정할 수 있도록 개발된 광원 박스(개발기관: 한국표준과학연구원)가 사용되었다. 이 광원 박스는 컴퓨터로 조정되는 휘도계(Luminance meter)를 갖추고 있으며, 이를 통해 실시간으로 광원을 감지하고 입력한 광원 조건에 따라 자동으로 광원이 조정되었다.
- 00으로 우수한 예측성이 다시 한 번 검증되었다. 이에 본 연구는 이하 광원 효과를 분석하는 데에 있어서 예측된 Color appearance 데이터를 사용한다.
- 광원 박스의 사이즈는 47.5×44.5×53.0(길이×넓이×높이)cm였으며, 내부의 모든 벽은 시중의 일반적인 광원 박스와 마찬가지로 먼셀 N7(L*=69.64; a*=0.03; b*=0.24)의 회색을 갖도록 제작되었다.
- 2700K(주황빛이 도는 온난한 백색)과 6500K(푸른빛이 도는 차가운 백색)의 색온도와 100cd/m2(대략314lx)의 동일한 휘도를 갖는 두 가지의 광원이 설정되었다. 본 연구에서 설정된 100cd/m2의 휘도는 Korean Agency for Technology and Standards([KATS], 2018)에서 제시한 의류 판매점의 점포 내 표준 조도, 즉 150~1500lx(약 47.
데이터처리
- 본 연구에서 사용된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하기 위해 CIE D65 표준 광원 하에서 24종 시료의 Color appearance L*, a*, b*, C*, ho 값을 예측하였고, [Table 1]에 제시된 값(측정된 물리적 색채인 동시에 D65 하에서 관찰되는 Color appearance)과의 차이를 수치적 및 통계적으로 분석하였다. 그 후, 광원 효과를 분석하기 위해 설정된 두 광원 하에서 동일한 24종 시료의 예측된 Color appearance를 수치적으로 비교하여 광원이 텍스타일의 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하였다.
- 광원에 의한 시료의 명도 어피어런스 변화 ΔL*(각 광원 하에서 시료의 명도 어피어런스 L*a과 물리적 색채 L*의 차이, 즉 L*a-L*)이 유의한 변수들, 즉시료의 물리적 채도 C*와 색상 ho에 따라 어떻게 달라지는지 그 추세를 분석하기 위해 단순회귀분석을 실시하였다.
- 시료의 물리적 색채에 따른 광원 효과의 크기를 통계적으로 분석하였다. 우선 광원에 따라 시료의 Color appearance가 변화하는 정도에 유의한 영향을 미치는 시료의 물리적 색채 변수들을 파악하기 위해 피어슨 상관분석을 실시하였다. 분광측색계로 측정된 시료의 L*, C*, ho 값[Table 1]이 독립변수로 사용되었고, 각 광원 하에서 시료의 Color appearance와 물리적 색채의 차이, 즉 ΔL*, ΔC*, |Δho|, ΔECMC(2:1)(24종 시료에 대한 [Fig.
- 본 연구에서는 다양한 광원 하에서 변화하는 텍스타일의 정확한 Color appearance,즉 사람들에게 관찰되는 색채 수치를 예측하는 방법을 제시하였다. 제시된 Color appearance 예측 방법의 정확성을 검증하기 위해 D65 표준 광원 하에서 24종의 텍스타일 시료에 대한 Color appearance 예측값과 측정값을 비교하였다. 그 후, 광원이 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하기 위해 2700K-100cd/m2와 6500K-100cd/m2의 색온도-휘도 조건을 갖는 두 광원 하에서 24종 시료의 예측된 Color appearance 값을 서로 비교하였고, 이들의 물리적 색채값과의 차이를 계산하였다.
이론/모형
- SCI 모드는 정반사광(Specular reflectance:빛이 물체 표면에 입사되어 같은 방향으로 반사되어 나오는 빛)과 확산반사광(Diffuse reflectance: 입사된 빛이 정반사되지 않고 산란되어 여러 방향으로 반사되는 빛)을 모두 포함하는 측정 방법으로, 일반적으로 물체의 트루 컬러(True color: 객관적인 색채) 정보를 얻고자 할 때 사용된다. 측정된 R%를 바탕으로 American Society for Testing and Materials([ASTM], 2017)에서 제시된 절차에 따라 CIE(The International Commission on Illumination: 국제조명위원회) 표준광 D65와 10o 표준 관측자에 기초하여 각 시료의 명도 L*,적색도-녹색도 a*, 황색도-청색도 b*, 채도 C*, 색상 ho 값이 분광측색계로부터 산출되었다. [Fig.
- KONICA MINOLTA CS-2000A 분광복사계(Spectroradiometer)를 사용하여 380~780nm의 가시광 스펙트럼 영역에서 1nm 간격으로 두 광원의 반사율 R% 가 측정되었다. 광원 박스 바닥에 놓인 표준 백색타일에 대해 50cm의 거리에서 0o/45o의 표준 조명/관측(Illuminating/measuring) 각도 조건(The International Commission on Illumination [CIE], 1986)으로 측정이 이루어졌다. 광원 측정 시 광원 박스를 제외한 모든 빛은 차단되었다.
- ΔECMC(2:1)는 텍스타일 분야에서 널리 사용되는 색차 단위로 보고되었으며(Luo, 2006), 이에 본 연구에서는 계산하고자 하는 데이터 간에 표준이 없는 경우를 제외하고 모두 ΔECMC(2:1)를 사용하였다.
성능/효과
- Jeong and Lee(2010)는 빨강, 노랑, 초록, 파랑, 보라의 유채색 광원 하에서 빨강, 노랑, 초록, 파랑, 보라, 검정, 흰색 직물의 Color appearance를 카메라로 촬영하여 출력한 사진 상의 색을 측정하였다. 그 결과, 밝은 직물일수록 광원색의 영향을 더 크게 받았으며, 광택이 있는 직물일수록 밝은 광원 하에서 직물색이 더 밝게 나타났다. Choi et al.
- (2007)은 2800, 4200, 6500K의 색온도를 지닌 광원 하에서의 빨강, 노랑, 초록, 파랑,보라색 직물에 대해 피험자로 하여금 자연광 하에서의 직물색과 비교하여 유사한 순위를 평가하게 하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 대체적으로 6500K 광원 하에서의 직물이 자연광 하에서와 가장 유사하였으며, 가장 다르게 보인 광원은 2800K였다. 그러나 빨강색 직물의 경우, 4200K 광원 하에서 자연광 하에서와 가장 유사하여 일관된 광원 효과를 보이지는 않았다.
- 그 후, 설정된 두 광원 하에서 동일한 텍스타일 시료의 예측된 Color appearance를 수치적으로 비교하여 광원이 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하였다. 또한 Color appearance 값과 실제 물리적 색채값의 차이를 계산하여 현재 텍스타일 산업에서 컬러 커뮤니케이션 시 통용되고 있는 물리적 색채와 사람들에게 보여지는 Color appearance 간에 큰 차이가 있음을 입증하였다. 마지막으로 시료의 예측된 Color appearance 데이터를 바탕으로 텍스타일의 명도, 채도, 색상에 따른 광원 효과의 크기를 분석하였다.
- 팬톤(Pantone)에서 제공된 서로 다른 색채를 지닌 24종의 폴리에스터 편성물이 시료로 사용되었다. 본 24종의 색채에는 8종의 컬러 센터(Color center: 중심이 되는 원색), 즉 빨강(Red: R), 주황(Red-Yellow: RY),노랑(Yellow: Y), 연두(Yellow-Green: YG), 초록(Green:G), 청녹(Green-Blue: GB), 파랑(Blue: B), 보라(BlueRed: BR)와 이 컬러 센터들의 명도를 변화시킨 16종(밝은 컬러 센터 8종과 어두운 컬러 센터 8종)의 색채가 포함되었다. 모든 시료는 2inch×2inch(2inch×4inch의 2겹)의 크기와 0.
- KONICA MINOLTA CM-2600d 분광측색계(Spectrophotometer)를 사용하여 360~740nm의 가시광 스펙트럼 영역에서 10nm 간격으로 24종 시료의 반사율 R%가 측정되었다. 본 측정에는 대구경(Large aperture)과 SCI(Specular component included) 모드가 사용되었다.
- 값을 예측하였고, [Table 1]에 제시된 값(측정된 물리적 색채인 동시에 D65 하에서 관찰되는 Color appearance)과의 차이를 수치적 및 통계적으로 분석하였다. 그 후, 광원 효과를 분석하기 위해 설정된 두 광원 하에서 동일한 24종 시료의 예측된 Color appearance를 수치적으로 비교하여 광원이 텍스타일의 Color appearance에 유의한 영향을 미침을 입증하였다. 또한 각 광원 하에서의 시료의 Color appearance 값과 실제 물리적 색채값의 차이, 즉 명도차 ΔL*, 적색도-녹색도차Δa*, 황색도-청색도차 Δb*, 채도차 ΔC*, 색상차 Δho,전체색차 ΔECMC(2:1)를 계산하였다.
- 또한 각 광원 하에서의 시료의 Color appearance 값과 실제 물리적 색채값의 차이, 즉 명도차 ΔL*, 적색도-녹색도차Δa*, 황색도-청색도차 Δb*, 채도차 ΔC*, 색상차 Δho,전체색차 ΔECMC(2:1)를 계산하였다. 이를 통해 현재 텍스타일 산업에서 컬러 커뮤니케이션 시 통용되고 있는 물리적 색채와 사람들에게 보여지는 Color appearance 간에 큰 차이가 있음을 입증하였다. 마지막으로 예측된 Color appearance 데이터를 바탕으로 시료의 명도, 채도, 색상에 따른 광원 효과의 크기를 통계적으로 분석하였다.
- 05)로 모두 0에 가까운 수치를 보였다. 즉 본 연구에서 사용된 Color appearance 예측 방법이 Color appearance의 세 가지 속성, 즉 명도(L*a), 채도(C*a;a*a와 b*a 포함), 색상(hoa; a*a와 b*a 포함) 어피어런스에 있어 모두 우수한 예측 성능을 지님을 알 수 있다. 본 Color appearance 예측 방법의 정확성에 대한 추가적인 평가로 [Fig.
- 두 광원 하에서 동일한 24종 시료의 평균 명도 어피어런스 차이는 2.97 |ΔL*a |(표준편차: 2.16), 평균 채도 어피어런스 차이는 7.02 |ΔC*a|(표준편차: 4.90), 평균 색상 어피어런스 차이는 13.89|Δhoa|(표준편차: 7.09), 전체 Color appearance 차이는 12.26 ΔE*ab(표준편차: 5.97) 로 나타났다.
- 6]과 같이 Color appearance의 세 속성에 대해 24쌍의 예측된 Color appearance 데이터와 측정된 Color appearance 데이터 간의 통계적 비교를 진행하였다. 그 결과 두 데이터 세트 간의 결정계수 R2은 모두 1.00으로 우수한 예측성이 다시 한 번 검증되었다. 이에 본 연구는 이하 광원 효과를 분석하는 데에 있어서 예측된 Color appearance 데이터를 사용한다.
- 97) 로 나타났다. 특히 본 연구에서 사용된 두 광원은 색온도만 다를 뿐 동일한휘도, 즉 밝기로 설정되었음에도 불구하고, 두 광원 하에서 시료들은 명도 어피어런스에 있어서도 차이를 보였다. 광원의 색상 특성으로서 색온도가 그 광원 하에서 관찰되는 물체의 색상 및 채도 어피어런스뿐만 아니라 명도 어피어런스도 변화시킴을 알 수 있다.
- [Table 6]은 변수들 간의 상관분석 결과를 보여준다. 2700K-100cd/m2와 6500K-100cd/m2의 두 광원 조건에서 모두 시료의 물리적 색채변수들의 유의한 영향을 받은 시료의 Color appearance 특성은 명도 어피어런스였으며, 채도와 색상 어피어런스는 유의한 영향을 받지 않았다. 광원에 따른 시료의 명도 어피어런스 변화(즉 물리적 명도 수치로부터의 변화)에 영향을 미친 시료의 물리적 색채 변수는 두 광원 조건에서 서로 다르게 나타났다.
- 특히 C*가 70 이상인 아주 채도 높은 시료의 경우에는 모두 양의 ΔL* 값을 보여 광원의 색온도와 상관없이 비교적 낮은 휘도(100cd/m2)에서도낮의 밝은 햇빛을 나타내는 D65(본 연구에서 물리적 색채 측정 시 설정된 표준 광원; 본 연구에서 측정된 물리적 색채는 D65 하에서 관찰되는 Color appearance를 나타냄) 하에서보다 더 밝은 명도 어피어런스를 갖는 것으로 나타났다.
- 8(a)]의 전체적인 추세선(굵은 검은 선)에서 확인할 수 있듯이, 전반적으로 시료의 C*가 높아질수록 ΔL*이 증가하였다. 즉 채도 높은 텍스타일의 명도 어피어런스가 채도 낮은 텍스타일의 명도 어피어런스보다 전반적으로 광원의 영향에 의해 텍스타일 자체가 가진 물리적 명도로부터 더 크게 변하는 것을 알 수 있다. 특히 C*가 70 이상인 아주 채도 높은 시료의 경우에는 모두 양의 ΔL* 값을 보여 광원의 색온도와 상관없이 비교적 낮은 휘도(100cd/m2)에서도낮의 밝은 햇빛을 나타내는 D65(본 연구에서 물리적 색채 측정 시 설정된 표준 광원; 본 연구에서 측정된 물리적 색채는 D65 하에서 관찰되는 Color appearance를 나타냄) 하에서보다 더 밝은 명도 어피어런스를 갖는 것으로 나타났다.
- 8(b)]의 전체적인 추세선에 따르면 시료의 ho가 대략 90과 135 사이일 때, 그리고 315일 때 0의 ΔL*을 보여 광원에 따른 명도 어피어런스의 변화가 거의 발생하지 않았다. 즉 텍스타일의 색상이 노랑~연두, 그리고 보라빛일 때, 광원의 영향을 받지 않고 텍스타일 자체가 가지고 있는 본래의 명도 어피어런스를 유지하여 물리적 명도와 동일하게 인식될 수 있음을 알 수 있다. 노랑 및 초록 계열의 색이 상대적으로 일관된 Color appearance를 갖는 사실은 기존의 색채 문헌(Chae et al.
- 1. 제시된 Color appearance 예측 방법은 명도, 채도, 색상 어피어런스에 있어 모두 0에 가까운 오류치(예측값-측정값)를 보여 매우 우수한 예측 성능을 가졌다.
- 2. 시료 자체가 가지고 있는 물리적 색채는 변하지 않음에도 불구하고 광원에 따라 명도, 채도, 색상 어피어런스가 모두 달라지는 것으로 나타났다. 특히 본 연구에서 사용된 두 광원은 색온도만 다를 뿐 동일한 휘도로 설정되었음에도 불구하고, 두 광원 하에서 시료들은 명도 어피어런스에 있어서도 차이를 보였다.
- 시료 자체가 가지고 있는 물리적 색채는 변하지 않음에도 불구하고 광원에 따라 명도, 채도, 색상 어피어런스가 모두 달라지는 것으로 나타났다. 특히 본 연구에서 사용된 두 광원은 색온도만 다를 뿐 동일한 휘도로 설정되었음에도 불구하고, 두 광원 하에서 시료들은 명도 어피어런스에 있어서도 차이를 보였다. 즉 광원의 색상 특성으로서 색온도가 그 광원 하에서 관찰되는 텍스타일의 명도 어피어런스에도 영향을 미침을 알 수 있다.
- 3. 두 광원 하에서 시료의 채도 및 색상 어피어런스, 그리고 이에 따른 전체 Color appearance의 차이는 많은 색채 문헌에서 보고된 사람들이 감지할 수 있는 차이보다 훨씬 큰 것으로 나타났다. 즉 상대적으로 작은 색온도의 변화에도 의류 소비자들은 동일한 제품을 전혀 다른 색으로 인식할 수 있음을 알 수 있다.
- 4. 예측된 시료의 Color appearance 값과 실제 물리적 색채값의 차이를 계산한 결과, 2700K 색온도 조건에서의 Color appearance가 6500K 조건에서보다 물리적 색채와의 차이가 더 큰 것으로 나타났다. 하지만 두 조건 모두 사람들이 감지할 수 있는 색차보다 전반적으로 훨씬 더 큰 수치를 보였다.
- 5. 시료의 물리적 색채에 따른 광원 효과의 크기로, 광원 하에서 시료의 물리적 색채 변수들의 유의한 영향을 받은 시료의 Color appearance 특성은 명도 어피어런스였다. 구체적으로, 광원에 따른 명도 어피어런스의 변화 정도는 시료 자체가 가지고 있는 채도와 색상의 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 시료의 물리적 색채에 따른 광원 효과의 크기로, 광원 하에서 시료의 물리적 색채 변수들의 유의한 영향을 받은 시료의 Color appearance 특성은 명도 어피어런스였다. 구체적으로, 광원에 따른 명도 어피어런스의 변화 정도는 시료 자체가 가지고 있는 채도와 색상의 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 6. 시료의 채도에 따른 광원 효과, 즉 명도 어피어런스의 변화로, 채도 높은 시료의 명도 어피어런스가 채도 낮은 시료의 명도 어피어런스보다 전반적으로 광원의 영향에 의해 시료 자체가 가진 물리적 명도로부터 더 크게 변하였다. 특히 C*가 70 이상인 아주 채도 높은 시료의 경우에는 광원의 색온도와 상관없이 비교적 낮은 휘도에서도 낮의 밝은 햇빛을 나타내는 D65 하에서보다 더 밝은 명도 어피어런스를 갖는 것으로 나타났다.
- 시료의 채도에 따른 광원 효과, 즉 명도 어피어런스의 변화로, 채도 높은 시료의 명도 어피어런스가 채도 낮은 시료의 명도 어피어런스보다 전반적으로 광원의 영향에 의해 시료 자체가 가진 물리적 명도로부터 더 크게 변하였다. 특히 C*가 70 이상인 아주 채도 높은 시료의 경우에는 광원의 색온도와 상관없이 비교적 낮은 휘도에서도 낮의 밝은 햇빛을 나타내는 D65 하에서보다 더 밝은 명도 어피어런스를 갖는 것으로 나타났다. 이를 통해 밝은 조명이 항상 텍스타일의 밝은 명도 어피어런스를 만드는 것은 아님을 알 수 있다.
- 7. 시료의 색상에 따른 광원 효과로, 시료의 ho가 대략 90과 135 사이일 때, 그리고 315일 때 광원에 따른 명도 어피어런스의 변화가 거의 발생하지 않았다. 즉 텍스타일의 색상이 노랑~연두, 그리고 보랏빛일 때, 광원의 영향을 받지 않고 텍스타일 자체가 가지고 있는 본래의 명도 어피어런스를 유지하여 물리적 명도와 동일하게 인식될 수 있음을 알 수 있다.
- 시료의 색상에 따른 광원 효과로, 시료의 ho가 대략 90과 135 사이일 때, 그리고 315일 때 광원에 따른 명도 어피어런스의 변화가 거의 발생하지 않았다. 즉 텍스타일의 색상이 노랑~연두, 그리고 보랏빛일 때, 광원의 영향을 받지 않고 텍스타일 자체가 가지고 있는 본래의 명도 어피어런스를 유지하여 물리적 명도와 동일하게 인식될 수 있음을 알 수 있다.
후속연구
- , 2017; Fairchild, 2013)에서 보고된 바 있다. 한편 본 연구에서는 광원에 따른 텍스타일의 객관적인 수치(물리적 색채 측정치로부터 산출된 값)로서의 Color appearance의 변화를 분석했기 때문에 이러한 Color appearance 값이 실제로 사람들에게 같은 추세로 인식되는지 주관적 색채 실험을 통해 분석해볼 필요가 있다. 또한 광원의 휘도가 텍스타일의 명도 어피어런스에 미치는 영향을 더 명확하게 분석하기 위해 다양한 휘도 조건 하에서의 시료의 Color appearance 데이터가 필요할 것으로 사료된다.
- 한편 본 연구에서는 광원에 따른 텍스타일의 객관적인 수치(물리적 색채 측정치로부터 산출된 값)로서의 Color appearance의 변화를 분석했기 때문에 이러한 Color appearance 값이 실제로 사람들에게 같은 추세로 인식되는지 주관적 색채 실험을 통해 분석해볼 필요가 있다. 또한 광원의 휘도가 텍스타일의 명도 어피어런스에 미치는 영향을 더 명확하게 분석하기 위해 다양한 휘도 조건 하에서의 시료의 Color appearance 데이터가 필요할 것으로 사료된다. 이러한 후속연구를 진행하는 데에 있어 본 연구는 텍스타일의 물리적 색채를 바탕으로 한 Color appearance 예측 방법을 제안하여 측정 없이 다양한 광원 하에서 다양한 텍스타일의 수많은 Color appearance 데이터를 수집하고 분석하는 데에 효율성을 높일 것이다.
- 또한 광원의 휘도가 텍스타일의 명도 어피어런스에 미치는 영향을 더 명확하게 분석하기 위해 다양한 휘도 조건 하에서의 시료의 Color appearance 데이터가 필요할 것으로 사료된다. 이러한 후속연구를 진행하는 데에 있어 본 연구는 텍스타일의 물리적 색채를 바탕으로 한 Color appearance 예측 방법을 제안하여 측정 없이 다양한 광원 하에서 다양한 텍스타일의 수많은 Color appearance 데이터를 수집하고 분석하는 데에 효율성을 높일 것이다. 또한 산업에서는 조명과 의류 제품의 물리적 색채 정보만을 가지고 변화하는 조명 하에서 그 제품이 소비자들에게 어떤 색채로 관찰될지 정확한 예측을 가능하게 할 것이다.
- 이러한 후속연구를 진행하는 데에 있어 본 연구는 텍스타일의 물리적 색채를 바탕으로 한 Color appearance 예측 방법을 제안하여 측정 없이 다양한 광원 하에서 다양한 텍스타일의 수많은 Color appearance 데이터를 수집하고 분석하는 데에 효율성을 높일 것이다. 또한 산업에서는 조명과 의류 제품의 물리적 색채 정보만을 가지고 변화하는 조명 하에서 그 제품이 소비자들에게 어떤 색채로 관찰될지 정확한 예측을 가능하게 할 것이다.
- 본 연구에서 제시된 Color appearance 예측 방법은심화된 후속연구를 진행하는 데에 있어 측정 없이 다양한 광원 하에서 다양한 텍스타일의 수많은 Color appearance 데이터를 수집하고 분석하는 데에 효율성을 높일 것이다. 또한 산업에서는 조명과 의류 제품의 물리적 색채 정보만을 가지고 그 제품이 소비자들에게 어떤 색채로 관찰될지 정확한 예측을 가능하게 할 것이다.
- 본 연구에서 제시된 Color appearance 예측 방법은심화된 후속연구를 진행하는 데에 있어 측정 없이 다양한 광원 하에서 다양한 텍스타일의 수많은 Color appearance 데이터를 수집하고 분석하는 데에 효율성을 높일 것이다. 또한 산업에서는 조명과 의류 제품의 물리적 색채 정보만을 가지고 그 제품이 소비자들에게 어떤 색채로 관찰될지 정확한 예측을 가능하게 할 것이다. 하지만 본 연구에서는 물리적 색채 측정치로부터 산출된 객관적 수치로서의 Color appearance만을 분석하였다.
- 하지만 본 연구에서는 물리적 색채 측정치로부터 산출된 객관적 수치로서의 Color appearance만을 분석하였다. 다른 광원 하에 산출된 Color appearance 값 및 그 변화 추세가 실제로 사람들에게 같은 추세로 인식되는지 분석하기 위해 피험자를 사용하는 주관적 색채 실험을 진행해야 할 것이다. 또한 본 연구에서 관찰된 광원의 휘도가 텍스타일의 명도 어피어런스에 미치는 영향을 더 명확하게 분석하기 위해 좀 더 다양한 휘도 조건 하에서의 시료의 Color appearance 데이터가 필요할 것으로 사료된다.
- 다른 광원 하에 산출된 Color appearance 값 및 그 변화 추세가 실제로 사람들에게 같은 추세로 인식되는지 분석하기 위해 피험자를 사용하는 주관적 색채 실험을 진행해야 할 것이다. 또한 본 연구에서 관찰된 광원의 휘도가 텍스타일의 명도 어피어런스에 미치는 영향을 더 명확하게 분석하기 위해 좀 더 다양한 휘도 조건 하에서의 시료의 Color appearance 데이터가 필요할 것으로 사료된다.
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