이미지에 기반한 패션색채의 데이터베이스 구축 및 실용화 연구

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이미지에 기반한 패션색채의 데이터베이스 구축 및 실용화 연구 - 김영인, 1998

분야 디자인일반 등록일1998.12.31 작성자 관리자2(dbnews) 조회수3120

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이미지에 기반한 패션색채의 데이터베이스 구축 및 실용화 연구
김영인, 1998

주관기관 : 연세대학교 의류과학연구소
총괄책임자 : 김영인
총사업기간 : 1998-09-01 ~ 1999-08-31

연구목표
본 연구는 패션이미지를 형성하는 요소의 계층적 구조를 파악하고 이미지를 토대로 패션과 관련된 색채 데이터를 수집하여 Web에 기반한 색채 데이터베이스를 구축하고 실용화할 수 있게 하는 것을 목표로 한다.

연구내용 및 범위
본 연구에서는 패션 색채계획 프로세스를 효율화하는데 활용할 수 있는 패션색채 데이터베이스를 구축하기 위하여 문헌연구와 조사연구를 병행하였으며 그 결과를 토대로 이미지에 기반한 패션색채 데이터베이스를 개발하였다. 또한 실용화 방안으로 web 기반 패션색채 데이터베이스를 활용하여 배색 디자인을 전개 할 수 있게 하였다. 구체적인 연구 내용은 다음과 같다.

1) 패션색채 이미지의 규명
문헌 연구를 통하여 현대사회의 커뮤니케이션에서 중요한 전달수단이 되고 있는 이미지의 특성을 고찰하고 이를 토대로 패션 이미지를 형성하는 요소로서 색채 이미지에 관해 규명하였다.

2) 패션 색채계획 프로세스 조사
패션디자인 제품화에 필요한 색채계획 프로세스를 체계화하기 위해 국 내 패션업체 9업체를 대상으로 설문 및 인터뷰를 실시하여 디자인 프로세스 및 색채계획 프로세스에 관해 조사한 후 이를 체계화하였다.

3) 패션색채 특성 분석
패션색채의 특성을 파악하기 위하여 1990년부터 1999년까지의 유행예측정보지 12종(국내 정보지 2종, 국외 정보지 10종)의 색채와 97-98년 국내 37개업체에서 시판된 실내마감재의 색채를 대상으로 색채, 테마, 시각 이미지, 색상명을 분석하였다. 색채는 Color Eye 1500을 사용하여 표준광원 C와 표준관측자 2도 시야에서 측색 된 L*a*b*값으로 측색한 후 측색된 L*a*b*값을 먼셀 색체계의 H V/C값으로 전환하였으며 먼셀 색체계의 40 색상환을 기준으로 색상의 특성을 분석하였다. 색조의 특성은 PCCS 색조 분류에 의거하여 유채색 12색조 및 무채색으로 분류하여 분석하였다. 유행예측 정보지에서 수집된 313개의 테마는 우리말로 번역하여 비슷한 것끼리 묶어 언어 이미지를 분석하였으며 150개의 시각 이미지는 사진 촬영하여 사용하였다. 또한 1136개의 색상명은 한글로 번역하여 패션색채 데이터베이스의 정보로 제시하였다.

4) 패션색채 이미지 분류체계 파악
이미지 분류체계를 측정하기 위한 도구는 자극물과 형용사로 구성하였다. 유행정보지에서 수집된 150개의 시각이미지를 토대로 75개의 자극물을 선정하였으며 유행예측 정보지에 제시된 테마 313개 및 인테리어색채 계획 관련 문헌에서 100개의 형용사를 번역하고 이를 내용 분석하여 형용사를 추출하고 선행연구와 비교하여 보완한 최종 54개의 색채 이미지 형용사를 선정하였다. 예비조사를 통해 설문 내용의 타당성을 검증한 후 1998년 12월에 의류학을 전공하는 학생 및 의류 패션분야 전문가 305명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사방법은 임의로 선정된 하나의 자극물의 이미지에 대해 색채 이미지 형용사 54개 각각에 7점척도로 응답하도록 하였으며 한명이 총 10개 이미지에 대해 응답하였다. 조사된 결과는 요인분석과 다차원 척도법으로 분석하여 색채 이미지를 유형화 하고 색채 이미지 형용사의 공통요인을 추출하여 색채 이미지 공간의 축을 설정하였다. 분석된 결과를 토대로 패션 색채 이미지 형용사 공간을 제시하였다.

5) 패션색채 데이터베이스의 개발
패션색채 분석 및 색채 이미지 분류체계 분석 결과를 토대로 색채 계획의 각 단계에서 효율적으로 활용할 수 있는 패션색채 데이터베이스를 개발하였다. 데이터베이스의 구성은 크게 언어적 이미지와 시각적 이미지로 구성하였다. 언어적 이미지는 패션 색채 이미지 형용사의 5개 요인으로 나타난 '밝은', '낭만적인', '여성적인', '강렬한', '현대적인'으로 유형화되며 54개의 형용사 중 각각의 요인에 해당하는 형용사에 대해 시각자료 및 색채자료를 검색할 수 있도록 구성하였다. 시각 이미지는 색상 및 색조로 분류하였다. 색상은 10색상에 대한 시각자료를 검색할 수 있고 색채자료는 40색상에 대해 검색할 수 있도록 구성하였으며 색조는 유채색 12색조, 무채색 3단계에 대한 시각자료 및 색채자료를 검색할 수 있도록 구성하였다. 데이터베이스의 색채는 COS의 L*a*b* 값을 RGB로 바꾸어 디지털화 한 COS 색채 데이터베이스를 개발하여 사용하였다. 패션색채 데이터베이스는 수집된 패션 색채중 COS로 전환된 색채로 구성하였으며 색채 이미지 분류체계 결과를 토대로 시각 이미지를 선정하였다.색채계획시 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 국내 섬유 패션업계 색채 사용 정보 COS를 제작하기 위해 수집한 '93 S/S ∼ '96 S/S 동안 국내 섬유패션업체 109개 브랜드에서 활용한 색채 정보)를 추가하여 구성하였다. 패션색채 데이터베이스는 웹 데이터베이스 기반으로 개발하였으며 NT기반의 PC 플랫폼을 사용하였다. 데이터베이스를 위해서는 Microsoft사의 Access가 사용되었으며, 프로그램은 Explorer 5.0환경에서의 HTML, VBscript, JAVAscript 등을 사용하였다.

6) 패션색채 데이터베이스를 활용한 배색 디자인의 전개
패션색채 데이터베이스를 실용적으로 사용할 수 있도록 배색 팔레트 기능을 첨가하였고 색채계획 프로세스에서 필요한 이미지 맵 작성, 색채결정, 배색디자인을 전개하는데 활용할 수 있도록 하였다. 즉, 데이터베이스의 시각정보를 토대로 이미지 맵을 작성하고 데이터베이스의 색채정보를 토대로 색채를 결정하고 결정된 색채 파렛트를 중심으로 색상별, 색조별 대표적인 배색 디자인을 전개할 수 있으므로 패션색채 데이터베이스를 실용적으로 활용할 수 있다.

연구결과
1) 이미지는 전달내용이 추상적이며 지적인 활동을 통한 연상작용과 관련이 있는 언어적 이미지와 구체적이고 감성적이어서 직관적인 이해가 가능한 시각적 이미지로 구성된다. 색채계획시 색상과 색조에 따른 색채이미지의 활용에서도 이러한 이미지의 전달매체에 따른 차이를 고려하여 사용하는 것이 효과적으로 이미지를 전달할 수 있는 방법이다.

2) 90-99년까지의 국내외 정보지 12종에 제시된 유행예측색 총 2783개의 색채를 분석한 결과, 색상은 선행연구와 유사하게 R(19.8%), YR(15.7%), PB(13.6%), Y(13.2%)의 순으로 많이 나타났으며 가장 적게 나타난 색상은 G(2.8%), BG(4.4%)이었다. 조는 g(15.2%) 색조가 가장 높게 나타났으며 d(11.4%), sf(9.0%)순으로 나타나 중간 채도와 중간 명도 영역의 색조가 주로 사용됨을 알 수 있다. 계절별 유행색채의 차이는 색상에서, 복종별 차이는 색조에서 더 나타났다. 또한 패션색채에서는 특정한 이미지를 전달하는 색상과 색조가 구별되어 나타났으므로 색상과 색조, 이미지를 고려하여 패션색채를 사용하도록 체계화하는 것이 타당하다고 하겠다.

3) 54개의 이미지 형용사와 75개의 이미지 자극물을 사용한 설문조사에 의해 패션색채 이미지 분류체계를 분석한 요인분석 결과, 패션색채 이미지의 유형은 '밝은', '낭만적인', '여성적인', '강렬한', '현대적인'의 5개로 추출되었다. 다차원척도법에 의해 '활기찬-평온한', '밝은-어두운'을 두 개의 축으로하는 공간상에 54개의 이미지 형용사가 5개의 유형안에 분포되는 패션색채 이미지 공간을 도출하였다.

4) 이상의 결과를 토대로 하여 패션색채 웝 데이터베이스 시스템을 개발하였다. 시스템은 크게 User Interface, 색채디자인 콤포넌트(이미지, 색상, 색조), 데이터베이스(COS 데이터베이스, 이미지 데이터베이스)등으로 구성된다. 이미지의 검색은 패션색채 이미지 공간을 사용하여 54개 형용사에 대한 이미지 및 색채 정보를 찾아볼 수 있도록 하였다. 색상은 40색상으로, 색조는 유채색 12색조 및 무채색 3단계로 구분하여 이미지 및 색채 정보를 찾아볼 수 있다. 사용자는 각 색채에 대한 데이터베이스로 COS 기호, 먼셀색상, 색조, 유행색 정보, 활용색 정보, 예측색 정보, 인테리어색 정보를 얻을 수 있다. 데이터베이스의 실용적인 활용을 위해서 배색팔레트의 기능을 첨가하였으며 지속적인 정보구축 및 사용자의 데이터 공유를 통해 시스템 확장이 가능하도록 구성하였다.

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