퍼스널컬러, 피부색과 드레이핑 천 그 깊은 관계

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지난 편에서 4개국 진단천의 특성과 일치율에 대해 알아보았다.

잠시 되짚어 보면, Yellow Base(웜)과 Blue Base(쿨)라는 색채의 온도감에 의한 1차 구분이, 지나친 쿨-그중에서도 여름로의 편중 그리고 각 천들 간의 일치율이 떨어지는 원인이라는 기조였다. 이에 코코리는 그 해결 방안으로 톤(명도+채도)에 의한 체계적인 1차 구분을 제안했다.

색상 안에는 이미 고유의 명도와 채도가 있다. 명도와 채도 역시 그 자체로서 색의 속성을 지니고 있다. 명도가 갖는 무게감, 채도가 갖는 경연감을 색상의 속성인 온도감으로 표현하기에는 분명 한계가 있어 보인다. 함께 움직이는 명도와 채도 즉, 톤에 의해 4계절을 구분한 후, 이미 두 가지 속성을 지닌 색상을 추출하는 것이 보편타당 하다고 생각한다.

이번 편에서는 ① 4개국 진단천 평균값과 200명의 피부색 값의 비교를 통해 쿨 편중의 원인, ② 4개국 진단천 평균값과 코코리 진단천 평균값의 비교 그리고 ③ 4개국 진단천 평균값과 코코리 피부값의 비교를 통해, 퍼스널컬러 시스템이 나아갈 방향에 대해 얘기하고자 한다.

우선 지난 편에 올렸던 표를 잠시 보자.

	봄			여름			가을			겨울
	L*	a*	b*	L*	a*	b*	L*	a*	b*	L*	a*	b*
일본 천	66.82	0.63	34.12	61.31	-0.98	3.05	45.90	10.86	23.03	43.69	3.26	2.82
영국 천	65.46	-2.84	14.61	70.12	0.05	7	50.22	2.27	19.24	52.09	4.85	7.62
한국 천	58.06	-1.4	22.49	74.93	-2.46	2.96	52.38	7.4	23.68	45.30	7.76	16.46
독일 천	72.22	2.94	23.34	81.89	-0.72	2.01	41.16	0.36	13.26	49.55	8.49	17.33
코코리 천	71.5	-5.9	23.5	83.33	-6.5	12.25	53.1	-1.9	12.58	39.41	3.41	9.08

* 4개국 진단천 L*a*b* 평균값

밝기(L*), 붉은 기(a*), 노란 기(b*)이다

* 이후 명도는 L*, 붉은 기는 a*, 노란 기는 b*로 표기

* 명도는 0~100단계, 붉은 기는 초록(-100)~빨강(+100), 노란 기는 파랑(-100)~노랑(+100)

진단천의 측색 결과와 피부색의 측색 결과에 비밀이 숨어 있다. 먼저, 복잡한 L*a*b* 값을 단순화해서 크기를 비교해보자.

	일본	영국	한국	독일
L*	봄 여름 가을 겨울	여름 봄 겨울 가을	여름 봄 가을 겨울	여름 봄 겨울 가을
a*	가을 겨울 봄 여름	가을 겨울 여름 봄	겨울 가을 봄 여름	겨울 봄 가을 여름
b*	봄 가을 여름 겨울	가을 봄 겨울 여름	가을 봄 겨울 여름	봄 가을 겨울 여름

L*a*b*의 관계를 정리해 보면 아래와 같다.

	L*	a*	b*
봄	중상	중하	최고
여름	최고	최저	최저
가을	최저	중상	중상
겨울	중하	최고	중하

* 4개국 진단천 L*a*b* 평균값 비교

이 내용은 두산 백과사전에 나오는 일반적인 퍼스널컬러 사계절의 색상 명도 채도 관계와 비슷하다.

봄은 고명도/고채도, 여름은 고명도/저채도, 가을은 저명도/저채도, 겨울은 저명도/저채도 or 고명도/고채도

논문의 목적이 진단천의 특성과 피부색의 관계를 규명하여 한국인에게 적합한 퍼스널컬러 시스템 개발을 위한 기초 자료의 제공이라 한다.

코코리가 큐브를 사용하여 이루고자 하는 목적과 의도에도 부합한다.

지난 4년간 코코리의 모든 데이터는 L*a*b*로 측정하여 저장, 분석하고 있다.

그럼 본격적으로 살펴보자.

[4개국 진단 피부값 결과] - 4개국 진단천으로 진단한 결과로 나온 피부색 측정값을 의미

1. 일본천 피부값

	L*	a*	b*
봄	최고	중하
여름	중상	최고
가을	최저	최저
겨울	중하	중상
[분석] 4개국 진단천 평균값과 비교했을 때, 봄, 여름의 L값이 바뀌었다. 일본천은 봄 L값이 높다. a값은 4개국 진단천 평균값, 일본천 모두 가을, 겨울이 높은데 피부값에서는 여름, 겨울이 높다. - 주요 변수 : a* > L* > b*

2. 영국천 피부값

	L*	a*	b*
봄	최고	중하
여름	중상	최고
가을	최저	최저
겨울	중하	중상
[분석] 일본 피부값과 분포에 있어 같게 나온다. 영국천의 L값은 여름이 가장 높다. a값은 4개국 진단천 평균값, 영국천 모두 가을, 겨울 높은데 역시 피부값에서는 여름, 겨울이 높다. - 주요 변수 : a* > L* > b*

3. 한국천 피부값

	L*	a*	b*
봄		중하	최저
여름		최고	중상
가을		최저	중하
겨울		중상	최고
[분석] a값은 4개국 진단천 평균값, 한국천 모두 가을, 겨울이 높고, 피부값에서는 여름, 겨울이 높다. b값은 4개국 진단천 평균값, 한국천 모두 봄, 가을이 높고, 피부값에서는 겨울, 여름이 높다. - 주요 변수 : a* > b* > L*

4. 독일천 피부값

	L*	a*	b*
봄		최저	최저
여름		최고	중하
가을		중하	최고
겨울		중상	중상
[분석] a값은 4개국 진단천 평균값은 가을, 겨울이 독일천은 봄, 겨울이 높다. b값은 4개국 진단천 평균값, 독일천 모두 봄, 가을이 높다. - 주요 변수 : a* > b* > L*

논문에서는 a값을 웜/쿨 구분의 주요 변수라고 정의한다. 다만, 한 가지 특이한 점은 4개국 진단천 평균값에서 여름 진단천의 a값이 가장 낮게 나오는데 반해, 여름 진단 피부값 a는 최고로 나온다는 것이다. 겨울 4개국 진단천 평균값에서 a값이 최고로 나온다.

만약 여름 피부값 a가 최고로 나오지 않았다면 a값은 웜/쿨의 기준이 될 수 없었을 것이다.

일관성 있게 여름 피부값 a가 최고로 나오는 이유를 분석해 보니 1) 4개국 여름의 빨간 천 a값이 상당히 높다는 점 : 노란 기가 거의 안 보인다. 2) a값이 높은 다른 계절의 진단천이 여름으로 진단되는 확률이 높다는 점 : 진단 결과 여름과 겨울의 비율이 다른 계절에 비해 월등하다는 점을 상기하라

※ 아래 일본/영국/한국/독일의 색표는 논문에 제시된 LAB값을 변환해 컬러로 구현하였다.

※ 코코리로 표시되어 있는 것은 논문에 포함된 내용이 아니며, 코코리가 개발한 4계절 구성 톤의 Red를 측색한 것으로, 본 칼럼의 이해를 돕기 위하여 사용하였다. (코코리 시스템은 KS 색체계를 기준으로 한다.)

결과적으로 a값이 높은 여름 빨간 천과 다른 계절 진단천이 여름으로 진단되어 여름의 a값이 높아져 나타난 현상이다.

피부값의 다른 특징은 4개국 진단천 평균값과 진단 피부값의 명도 일관성이다. 여름과 봄이 일관되게 높다. 명도 대비는 다른 대비에 비해 구분이 잘되는데, 명도가 높은 쪽으로 진단되는 경우가 발생한다. 논문에서 봄은 여름으로 가을은 겨울로 진단되고 있다.

명도와 관련된 또 하나 특징은 4개국 모든 노란천의 명도가 여름이 가장 높고, 그 다음이 겨울인 점이다. 다른 진단천 색들은 명도가 여름, 봄 순인데 반해 특이한 현상이다.

: 노란천이 쿨 비중을 높인다. 노란천에서 여름 비율은 각각 73%, 65%, 77.5%, 84% 다.

: 4개국 진단천 평균값에서 여름천의 a값은 낮으나, 다른 계절이 여름으로 유입되어 a값이 높아진다.

지금까지의 내용을 잠시 정리하자면,

피부의 b값이 웜/쿨 구분의 기준이 되지 못하는 이유는 웜/쿨을 구분하는 패턴을 보여 주지 못하기 때문이다.

이미지 출처 : 차호연(2011.8) 국내외 퍼스널 컬러 진단시스템의 비교. 박사학위 논문

논문 내용에서 명확한 것은 4개국 진단천 평균값과 피부값의 L값 순서가 여름 >봄 >겨울 >가을 순으로 나온다는 것이다(봄, 여름의 L값이 높은 것도 쿨 편중의 주요 원인이라고 봄)

a값이 여름, 겨울에 높게 나와 웜/쿨을 구분하는데, 만약 진단천 구성에 잘 못이 있다면 a값도 웜/쿨의 구분 기준이 될 수 없다. 그렇다면 무엇이 웜/쿨을 구분하는 기준이 되어야 할까?

* 인용 : 차호연(2011.8) 국내외 퍼스널 컬러 진단 시스템의 비교 - 비색법을 이용한 정량 분석을 중심으로 - 원광대학교 일반대학원 뷰티디자인학과 박사학위 논문

* 논문에 소개된 4개국 업체 : 일본(HUE&Z), 영국(Direct Colour International), 한국(CCI), 독일(Farbgefüuhl)

코코리의 예를 보자.

코코리 드레이핑천 평균값과 코코리 측색 피부값(코코리 드레이핑천으로 코칭한 결과 나온 피부 측정값을 의미)을 소개하겠다.

* 코코리 드레이핑 천 L*a*b* 평균값

	L*	a*	b*
봄	중상	중하	최고
여름	최고	최저	중하
가을	중하	중상	중상
겨울	최저	최고	최저

*코코리 진단 피부값

	L*	a*	b*
봄	중상	중하	중상
여름	최고	최저	최저
가을	최저	최고	최고
겨울	중하	중상	중하

✔️ L값 드레이핑 천 평균값은 피부값에서 여름과 봄은 높은 군, 가을과 겨울은 낮은 군에 속한다.

✔️ a값 드레이핑 천 평균값은 피부값에서 가을과 겨울은 높은 군, 봄과 여름은 낮은 군에 속한다.

✔️ b값 드레이핑 천 평균값은 피부값에서 봄과 가을은 높은 군, 여름과 겨울은 낮은 군에 속한다.

드레이핑 천 평균값, 피부값 모두에서 b*값이 웜/쿨을 일관되게 구분하고 있다.

드레이핑 천 평균값과 피부값에서도 일관성이 있다.

4개국 진단천 평균값과 코코리 드레이핑 천의 평균값과 코코리 측색 피부값은 어떨까?

* 4개국 진단천 L*a*b* 평균값 비교

	L*	a*	b*
봄	중상	중하	최고
여름	최고	최저	최저
가을	최저	중상	중상
겨울	중하	최고	중하

✔️ 4개국 진단천 평균값과 코코리 드레이핑 천 평균값도 일관성이 있음을 볼 수 있다. L*a*b*가 일치하거나 높은 군, 낮은 군으로 규칙적이다.

✔️ 4개국 진단천 평균값과 코코리 측색 피부값도 일관성을 보인다. L*a*b*가 일치하거나 높은 군, 낮은 군으로 규칙적이다.

소략하면,

첫째, 4개국 진단천 평균값, 코코리 드레이핑 천 평균값, 코코리 측색 피부값은 높은 유사성과 일관성이 보인다.

둘째, 웜쿨의 구분 기준이 b값으로 나타난다. L값과 a값은 일관성은 있으나 웜쿨로 구분되지 않는다. 하지만 b값은 일관성 있게 웜쿨로 구분된다.

[결론]

먼저, 코코리의 결론이다.

색상 기준의 분류보다 톤 기준의 분류가 체계적이다. 색상을 1차 분류 기준으로 하고 톤을 맞추는 것이 아니라, 톤으로 1차 분류하고 색상을 추출하는 것이 더 체계적일 뿐만 아니라 효율적이다.

이 색은 무엇일까? 빨강? 버건디? 어두운 빨강?

그렇다면 다시, 이 색상은 웜톤인가? 쿨톤인가? 또 무슨 계절에 속할까?

KS색체계를 기준으로 하는 코코리에서의 색 읽는 법을 적용하자면 다음과 같다. 명도 3의 저명도, 채도 8의 고채도. 검정이 많이 섞일수록 색의 속성은 차가워진다. 위에서 제시한 색은, 저명도·고채도의 deep톤 / 색상은 Red다. 코코리에서는 이 색을 겨울에 포함해서 사용하고 있다.

톤(명도+채도)을 먼저 구분하고 색상을 보는 것이 효율적이다. 더구나 명확하게 규정되어진 기준색이 없는 상태에서 그저 노란 기가 많아서 웜톤, 파란 기가 많아서 쿨톤이라 논리는 오류를 발생시킨다.

특히 지금은 측색기를 활용할 수 있기 때문에 천과 피부색의 Lab값을 비교하여 톤 베이스로 천을 구성하면 진단의 정확성을 더 높일 수 있다. 논문의 연구자도 진단천의 일치율이 상이한 이유를, 색상보다 톤 기준에 영향을 받기 때문이라고 결론 내리고 있다.

*b값이 a값보다 웜/쿨에 대한 변별력이 있다. 4개국 진단천 평균값과 코코리 드레이핑 천 평균값, 코코리 측색 피부값 모두에서 L값, a값 보다 b값의 일관성이 뚜렷하다.

논문의 결론도 "4개국의 진단천은 의미 있는 차이가 있으므로, 동일한 퍼스널컬러 시스템 안에서 활용하는 것은 안정적일 수 있으나, 사계절 결과만 혼용해서 사용하면 혼란이 올 수 있다"고 말한다.

"아름다움의 성패는 디테일에 있다."

퍼스널컬러가 패션, 메이크업, 헤어와 성공적으로 조화를 이루느냐도 디테일에 달려있다. 디테일은 막무가내 주장이 아니라, 질서 정연한 연구와 노력으로 완성된다.

그럼, 퍼스널컬러는 어디에서 받아야 하는 걸까?

시스템을 많이 오픈하는 곳

공개된 글이 많다는 것은 솔직하다는 것이다. 공개된 글에서 자기 시스템의 장단점을 얘기할 수 있어야 전문가다.

논리의 근거가 확실한 곳

여기저기 짜집기 한 시스템은 결국 바닥이 드러난다. 시스템 개발에 대한 명확한 이론적 근거와 기준이 있어야 한다.

컬러에 집중하는 곳

컬러 전문가만이 할 수 있는 차별화 된 배색 활용시스템이 있다. 컬러 이외의 것은 그 분야의 전문가가 또 필요하다.(패션/메이크업/헤어/네일 등)

단골 컬러숍을 만들어라!

헤어, 메이크업, 네일, 패션 숍 등처럼 나에게 가장 잘 맞는 컬러 시스템을 운영하는 곳을 찾아 동일한 시스템 내에서 안정적인 컬러 큐레이팅을 받자.

측정하는 잣대가 다르면 측정값도 달라진다

논문의 대상자가 20대 여성 200명이고, 코코리 고객도 대부분 20~30대 여성이라는 한계에도 불구하고 차호연 박사님의 연구는 퍼스널컬러의 표준화, 정량화로 한국인에게 맞는 과학적인 시스템 구축에 많은 도움이 될 것 같다. 코코리도 그동안 축적한 정량적 데이터를 활용하여 간편하면서 정확도 높은 시스템을 구축하고 있고, 그것이 코코리에서 소개하고 있는 CCCS(COCORY Color Curating System)이다.

* 인용 : 차호연(2011.8) 국내외 퍼스널 컬러 진단시스템의 비교 -비색법을 이용한 정량분석을 중심으로-원광대학교 일반대학원 뷰티디자인학과 박사학위 논문

* 논문에 소개된 4개국, 업체 : 일본(HUE&Z), 영국(Direct Colour International), 한국(CCI), 독일(Farbgefüuhl)

※ 논문에 대해 다룰 때 사계절이 고르게 나오는 것이 무조건 옳다는 주장은 아님을 밝힙니다. 4개국의 퍼스널컬러 시스템이 특정 톤과 계절로 편중되는 이유에 대해 고찰하고자 했으며, 코코리 퍼스널컬러 시스템과의 비교를 통해 향후, 퍼스널컬러 시스템의 발전에 기여하고자 하는 의도입니다. 차호연 박사님이 이 글을 보고 의견 주시면 추가로 반영하겠습니다.

에디터

편집

두민철

장미희