Abstract
The purpose of this study is to establish a model that can quantitatively diagnose personal color. Representative color systems for personal colors have limitations in that it oversimplify personal color diagnosis types or it is difficult to distinguish objective differences between diagnosis types. To develop a brand new color system that enhances this, a PCCS color system capable of logical color was introduced and reclassified based on the four main properties of color. Twenty diagnostic types, which are more diverse than the existing color system were proposed and a quantitative method was used to evaluate the degree of harmony with a subject to find an optimized type of subject. The experimenter's individual competency and subjective intervention were minimized by devising a matrix in which a type suitable for the subject is derived when the coded evaluation result is substituted. Finally a quantitative diagnosis model of personal color consisting of three stages: property diagnosis, coding, and seasonal diagnosis was constructed. It can be seen that this will give diversity, reliability, and accuracy to the existing diagnostic methods.
본 연구의 목적은 퍼스널컬러를 정량적으로 진단할 수 있는 모델을 구축하는 것이다. 현재 사용되고 있는 대표적인 퍼스널컬러용 색채 시스템들은 퍼스널컬러 진단 유형을 지나치게 단순화하거나, 진단 유형간의 객관화된 차이를 구별하기 어렵다는 한계를 가진다. 이를 보완한 새로운 색채 시스템을 개발하기 위해 논리적 배색이 가능한 PCCS 색체계를 도입하고, 색이 가지는 주요 4속성을 토대로 재분류하였다. 기존 색채 시스템보다 다양한 20개의 진단 유형을 제안하였으며, 정량적 방법을 피험자와의 어울림 정도를 평가하여 최적화된 유형을 찾을 수 있게 하였다. 평가 결과를 기호화하여 대입하면 피험자에게 맞는 유형이 도출되는 매트릭스를 고안하여 실험자의 개별 역량과 주관의 개입을 최소화하였다. 최종적으로 속성진단, 기호화, 계절진단의 세 단계로 이루어진 퍼스널컬러의 정량적 진단 모델을 구축하였다. 이는 기존 진단 방법에 다양성, 신뢰성, 정확성을 부여할 것이라 볼 수 있다.