1. 실험재료

본 연구에서 사용된 퍼스널 컬러 테스트 요인들은 퍼스널 컬러를 평가하기 위한 가이드 요인을 red, green, blue (RGB)로 변환하여 데이터화 하였고, 데이터 변환 작업은 Adobe Photoshop CS 6(Adobe, USA)을 이용하였다.

2. 실험대상 및 방법

32명의 여대생을 대상으로 사계절색(Kim & Zhi, 2016)을 자극물로 제시하여 각 색상에 대한 뇌파를 측정하였다. 피시험자들은 beck depression inventory (BDI) 측정을 통하여 신경학 또는 정신질환 병력이 없으며 색맹이 아니고 인지장애가 없는 대상만을 선발하였다. 본 연구는 헬싱키윤리기준과 임상시험기준을 준수했고, 숭실대학교 연구윤리위원회의 승인 하에 이루어졌으며 모든 피험자에게 충분한 설명 후 동의를 구하였다(SSU-201404-HR-016-01).

뇌파 생리신호(electroencephalogram, EEG)는 QEEG 32 system (Laxtha, Korea)을 사용하여 측정하였고 뇌파 측정부위는 국제 10-20 전극배치법의 기준에 따라 21부위(Fp1, Fpz, Fp2, F3, F4, F7, F8, Fz, T3, T4, C3, C4, Cz, P3, P4, Pz, T5, T6, O1, Oz, O2)에 부착하여 단극 유도법으로 측정했다. 준비된 시각자극물은 모니터를 통하여 제시하였다. 안구 움직임이나 안면근육 수축 등과 같은 몸의 움직임이 없음에도 불구하고 바탕뇌파의 변동이 심한 피시험자는 배제시켰고 정상적인 바탕뇌파가 측정된 피험자를 대상으로 하였다. 뇌파측정 전 피시험자가 안정 상태를 유지하도록 눈을 감은 채 10–20 s 동안 명상을 취한 후, 눈을 뜨고 색상 자극물이 있는 모니터를 30 s 동안 응시하도록 한 상태에서 뇌파를 수집하였다. 모니터와 피험자간의 거리는 50 cm정도의 거리를 두었고, 피시험자에게 시각 자극물은 해당되는 사계절 컬러 팔레트의 노출순서는 무작위로 하였다. 뇌파 측정은 2015년 9월 2일부터 10월 27일까지 시행하여 결과를 도출하였다.

3. 분석방법

각 컬러진단 가이드 요인 간의 관계를 규명하기 위하여 상관관계 분석(pearson correlation analysis)을 실시하였고, 계절별 각 요인들 간의 산점도를 그려 색상의 분포도를 도출하였다. 퍼스널 컬러의 가이드 요인은 기존에 나와 있는 진단평가 색상(Kim & Zhi, 2016)을 활용하여 R, G, B 값으로 도출하였다.

뇌파분석은 수집된 뇌파 데이터를 TeleScan TM (Ver. 2.99; Laxtha) 프로그램으로 분석하였다. 눈 굴림이나 안면 근육의 움직임에 따라 영향을 많이 받는 delta (0–4 Hz)를 제거한 후 fast fourier transform (FFT)의 알고리즘을 이용하여 나머지 주파수 대역(4–50 Hz)의 파워 스펙트럼을 분석하였다. 전체 주파수 대역의 상대 파워값(relative power values, RPVs)인 상대 세타파(relative theta power, RT; 4–8 Hz), 상대 알파파(relative alpha power, RA; 8–13 Hz), 상대 베타파(relative beta power, RB; 13–30 Hz), 상대 감마파(relative gamma power, RG; 30–50 Hz)을 분석하였고, spectral edge frequency (SEF)인 SEF50과 SEF90을 분석하였다(Kang et al., 2013). 각 가이드 요인간 상관관계분석과 뇌파반응에 대한 통계분석은 SPSS (Ver. 22.0; IBM, USA)을 사용하여 반복측정 분산분석(repeated measure ANOVA)을 실시하였고, 95% 유의 수준에서 Tukey’s test를 통해 사후검증을 하였다.

1. 퍼스널 컬러 팔레트와 피부색, 두피색, 눈동자색, 머리카락 색 간의 상관관계

퍼스널 컬러 팔레트 중 봄, 여름, 가을, 겨울의 컬러 팔레트의 R, G, B는 Table 1과 Table 2와 같이 도출하였다(Kim & Zhi, 2016).

Table 1.

Palette of four seasonal colors

Table 2.

RGB color numbers of four seasonal color palette

봄 타입의 피부색은 옐로우 베이스에 소프트한 톤으로 R, G, B는 (251, 211, 168), (255, 202, 149), (253, 197, 161), (252, 204, 130), 여름 타입은 블루 베이스에 소프트한 톤으로 R, G, B는 (253, 231, 174), (255, 219, 192), (254, 217, 170), (254, 210, 122), 가을 타입은 옐로우 베이스에 어두운 톤으로 R, G, B (255, 221, 150), (247, 206, 152), (249, 201, 128), (212 169, 101), 겨울 타입은 블루 베이스에 어두운 톤으로 R, G, B (255, 220, 147), (242, 206, 148), (247, 207, 121), (216, 173, 102)로 이루어져 있다(Table 3).

Table 3.

Skin tone of four seasons

봄 타입 두피색의 R, G, B는 (252, 230, 191), (254, 212, 134), 여름 타입은 (255, 200, 199), (255, 228, 154), 가을 타입은 (251, 222, 155), (255, 207, 137), 겨울 타입의 R, G, B는 (253, 221, 160), (247, 205, 112)로 도출되었다(Table 4). 사계절 타입 두피의 R, G, B 색상은 비슷하게 도출되었다.

Table 4.

Scalp tone of four seasons

봄 타입 눈동자색은 부드러운 갈색으로 R, G, B는 (179, 134, 48), (157, 92, 18), 여름 타입은 회색 톤이 가미된 갈색으로 R, G, B는 (111, 86, 40), (145, 112, 28), 가을 타입은 (157, 114, 12), (134, 96, 3), 겨울 타입은 검은색 눈동자로 R, G, B는 (157, 111, 10), (136, 101, 10)를 나타냈다(Table 5).

Table 5.

The pupil color of four seasons

봄 타입의 머리카락 색은 얇으면서 갈색으로 R, G, B는 (183, 132, 52), (132, 61, 6), 여름 타입은 회색 톤이 가미된 갈색으로 R, G, B는 (97, 77, 30), (148, 111, 15)로 차가우면서 부드러워 보이는 느낌을 준다. 가을 타입의 R, G, B는 (172, 122, 41), (139, 108, 0), 겨울 타입은 푸른빛이 도는 갈색머리나 흑색으로 R, G, B는 (164, 120, 32), (147, 106, 0)이다(Table 6).

Table 6.

The hair color of four seasons

봄 타입의 색은 넓게 분포된 방사형으로 red의 함량이 높게 도출되었다. 여름 타입은 진단 가이드의 색상 함유량의 비율이 blue가 높았다. 그러나 가을 타입은 blue의 함유량이 작았고, red의 비율이 높았다. 겨울은 봄과 마찬가지로 넓게 분포한 방사형으로 red, green, blue의 함유한 색상비율이 비슷하였다(Figure 1).

Figure 1.

Personal color test guides for human correlation.

The correlation between the seasonal color palette and the personal color judgment guide is expressed in RGB to derive an interrelationship. (A) Correlation between personal color diagnosis guide and spring color palette. (B) Correlation between personal color diagnosis guide and summer color palette. (C) Correlation between personal color diagnosis guide and autumn color palette. (D) Correlation between personal color diagnosis guide and winter color palette.

주요 변수들 간의 관련성을 분석하기 위하여 상관관계 분석(pearson correlation analysis)을 실시하였다. 피어슨 상관계수(pearsonʼs correlation coefficient: r)는 일반적으로 널리 사용되는 척도로서, 변수들 간에 관련성이 있는가를 파악하고, 서로 관련성이 있다면 어느 정도의 관련성이 있는지를 알고자 할 때 사용하는 분석기법이다. 상관관계계수 r은 -1≤r≤1의 값을 가지며, 주로 상관계수의 절대값이 0.2 이하이면 상관관계가 없거나 무시해도 좋은 수준이며, 0.4 정도이면 약한 상관관계, 0.6 이상이면 높은 상관관계로 볼 수 있다.

본 연구에 포함된 변수들(계절 이미지색 팔레트와 각 요인의 색상)의 상관관계는 높게 측정되었다. 봄 색상의 팔레트와 피부색은 r=0.871, 두피색은 r=0.911, 눈동자색은 r=0.865, 머리카락색은 r=0.797로 도출되었다. 여름 색상의 팔레트와 피부색은 r=0.875, 두피색은 r=0.901, 눈동자색은 r=0.831, 머리카락색은 r=0.877로 도출되었다. 가을 색상의 팔레트와 피부색은 r=0.895, 두피색은 r=0.904, 눈동자색은 r=0.811, 머리카락색은 r=0.817로 도출되었다. 겨울 색상의 팔레트와 피부색은 r=0.885, 두피색은 r=0.924, 눈동자색은 r=0.801, 머리카락색은 r=0.810로 도출되었다. 각 요인들 중 두피색이 가장 상관관계가 높았으며, 피부색>머리카락색>눈동자색 순이었다.

메이크업 색상의 지각은 생리적 현상으로 감각을 통하여 하나의 감정으로 심리적 동화를 이룬다. 더불어 색상은 가지고 있는 이미지 스타일과도 연계가 높다고 한다(Ko & Rhee, 2008; Song & Kim, 2012). 뿐만 아니라 자신이 갖고 있는 고유의 색상과 비슷한 계열의 색상을 연계할 경우 동반 상승되는 이미지를 갖게 되며(Jeong & Kang, 2006), 자신과 맞는 색상을 사용할 경우 긍정적인 반응을 갖게 된다.

퍼스널 컬러를 사람에게 적용할 경우 이미지 형성과 더불어 자아존중감(self-esteem) 발달에 효과적이라고 한다(Asarnow & Ben-Meir, 1988). 또한, 아동의 정서발달에도 퍼스널 컬러가 효과적이며 공격성 완화에 도움 주는 것으로 나타났다(Joung & Park, 2014). 퍼스널 컬러의 유용성은 정서뿐만 아니라 이미지 개선에도 효과적이었다. 형용사 이미지 평가 어휘는 유클리드 거리모형을 통하여 메이크업 컬러가 이미지에 효과적인 영향(Lee et al., 2013)을 미치는 것을 증명할 수 있었다. 이러한 결과를 통하여 얼굴의 이미지 변화를 좌우하는 요인 중의 하나가 색채라는 것을 지지한다. 대부분 선행연구에서 진단 요인(두피색, 피부색, 눈동자색, 머리카락 색)을 이용하여 개인의 퍼스널 컬러를 진단하였다. 본 연구결과에서 요인 간 상관관계가 높게 나온 결과를 통하여 퍼스널 컬러진단에 요인들을 통한 진단방법이 효과적이라는 것을 뒷받침 할 수 있었다.

2. 퍼스널 컬러 팔레트 자극의 뇌파반응

퍼스널 팔레트의 봄 색상을 본 상대 세타파의 반응은 0.16±0.03, 상대 알파파는 0.16±0.02, 상대 베타파는 0.45±0.01, 상대 감마파는 0.22±0.04로 도출되었고, 여름 팔레트를 본 결과는 상대 세타파는 0.06±0.02, 상대 알파파는 0.14±0.02, 상대 베타파는 0.48±0.02, 상대 감마파는 0.32±0.03로 도출되었다. 가을의 상대 세타파는 0.06±0.02, 상대 알파파는 0.15±0.03, 상대 베타파는 0.47±0.02, 상대 감마파는 0.32±0.03로 도출되었고, 겨울의 상대 세타파는 0.15±0.01, 상대 알파파는 0.14±0.03, 상대 베타파는 0.37±0.08, 상대 감마파는 0.35±0.10로 도출되었다. 컬러 팔레트를 측정한 상대뇌파는 통계적으로 유의하였다[RT, F (4, 609)=79.198, p<.000; RA, F (4, 609)=40.318, p<.000; RB, F (4, 609)=40.512, p<.000; RG, F (4, 609)=59.205, p<.000].

상대 세타파는 봄 색상이 가장 높게 도출되었고 상대 알파파는 봄, 가을, 상대 베타파는 여름, 상대 감마파는 겨울 색상이 높게 도출되었다(Figure 2A). 봄에 해당하는 색상을 보았을 경우 안정 정도를 보이는 상대 알파파가 활성 되었고, 더불어 명상, 회상 및 정서적 활동을 할 때 많이 나타나는 상대 세타파가 가장 활성 되었다. 딥 톤(deep tone)이 많은 겨울 색상들의 자극물을 제시한 경우 긴장 상태를 나타내는 상대 감마파가 가장 활성되었다. 여름 색상을 보았을 때 상대 세타파가 가장 낮게 반응한 반면 상대 베타파가 활성되었다. 가을 색상을 보았을 경우 알파파의 증가현상을 보였다.

Figure 2.

Effects of four seasonal colors on relative power values and spectral edge frequency.

After stimulation of seasonal colors, we measured relative power values and spectral edge frequency which is pertinent to 50% and 90% within 4–50 Hz band. (A) Relative power values of four seasonal color stimuli (RT, relative theta power; RA, relative alpha power; RB, relative beta power; RG, relative gamma power). (B) Spectral edge frequency (SEF50, SEF90) of four seasonal color stimuli.

봄 이미지 색상은 부드러운 느낌의 pale tone과 bright tone이 주를 이루어, 이러한 색상자극은 편안한 상태의 뇌파반응을 나타냈다. 선행연구에서도 톤 차이가 없는 자극물을 보았을 경우 편안함을 느끼는 상대 알파파의 활성이 보고되었다(Yeh et al., 2013). 이러한 결과는 색 자체 이미지도 뇌에 영향을 미치지만, 채도와 명도가 다른 계절색의 경우 색이 갖고 있는 선명도(채도)와 무게(명도)에 의하여 지각과 심리변화에 많은 영향을 미친다는 것을 유추 할 수 있다. 본 연구의 결과에서는 선행연구와 마찬가지로 명도와 채도에 의한 뇌의 활성도가 다르다는 것을 확인할 수 있었으며(Kim et al., 2010; Aydogan & Aydogan, 2016), 퍼스널 컬러 팔레트의 명도와 채도에 의한 심리적 변화는 뇌의 활성, 비활성에 많은 영향을 준다는 것을 도출 할 수 있었다.

집중력을 나타내는 지표인 SEF50과 SEF90은 겨울 색상이 24.72±0.46 Hz, 40.92±0.68 Hz로 높게 도출되었다[SEF50, F (4, 609)=13.046, p<.000; SEF90, F (4, 609)=31.031, p<.000] (Figure 2B). 채도가 높고 명도가 낮은 겨울 색상이 집중력과 자극적인 스트레스가 높게 나타났다.

색상은 인간의 감성에 큰 영향을 미치며 강력한 메시지를 전달한다(Kim et al., 2010). 색상에 나타나는 온도감의 영향으로 계절 구분이 이루어지며 명도와 채도에 의해서 더욱 뚜렷이 구분되는 것을 알 수 있다. Mehta & Zhu (2009)에 의하면 red는 기억력을 높이는데 효과적이라고 하였고, blue는 창의력과 사람의 감성을 자극하여 작업환경의 증진효과를 줄 수 있다고 하였다. 또 다른 연구에서 purple과 gray scale wheels를 자극물로 하여 지각 테스트를 실시한 결과, 채도가 없는 gray scale wheels보다 purple wheels을 본 반응이 더 빠르게 나타났다(Simmons et al., 2007). 본 연구에서도 기존 연구와 비슷한 결과를 나타내어, 채도가 높은 겨울 색상에서 각성과 집중력이 높다는 것을 유추 할 수 있었다.

퍼스널 컬러진단은 전문가들이 얼굴에 드레핑 천을 대어 가장 어울리는 색상을 선택하고, 전문가의 의견에 따라 두피색, 피부색, 눈동자 색, 머리카락색을 판단하여 결론을 내렸다. 그러나 전문가의 주관적 견해를 통하여 사계절 타입을 결정한다는 것은 약간의 위험부담이 있었으며 진단 가이드에 대한 신뢰도 역시 정성적 분석으로 이루어졌다.

최근 사람들은 퍼스널 컬러에 대한 이해도도 높았으며, 진단된 퍼스널 컬러가 자신에게 적합하다고 대부분이 판단하였다(Lee et al., 2011; Yoo & Choi, 2013). 선행연구에서 음색, 피부색, 눈동자 색의 상관관계를 분석하여 공통된 퍼스널 컬러를 갖고 있는 유형들끼리의 특징을 찾았으며(Moon & Park, 2013; Moon & Park, 2014), 개개인의 외형에서부터 성향에 이르기까지 퍼스널 컬러를 접목하는 현상이 두드러짐을 증명하였다.