본 연구는 색채조화의 원리연구라기보다 우리 나라에서 채택한 표색 계를 이용한 실용적 색채배색 안을 제시하고 저 한다. 연구대상의 표색 계로는 먼셀 표색 계와 오스트발드 표색 계 그리고 미국의 ISCC-NBS 색명 법에 대하여 알아보았고, 색채조화 론에서는 오스트발드 색채조화 론과 쟈드 색채조화론 등을 통하여 색채조화의 일반적 원리를 정리하였다. 표색 계를 이용한 색채배색 방법으로는 우리 나라에서 색채교육용과 공업규격으로 채택하고 있는 먼셀 표색 계의 10색상환과 ISCC-NBS 색명 법을 사용하여 만든 색조 분류법을 이용하여 색채배색의 사례들을 제시하였다. 이 배색방법은 색채교육을 통하여 보다 쉽게 효율적으로 균형 잡힌 색채배색을 행하기 위한 것이다.
색채의 조화란 조형의 기본 요소인 선, 형태, 색채가 잘 어울리는 것이다. 본 논문에서는 색채 조화론 중에서 요하네스 이텐의 색채 조화론을 구현을 통하여 제시하고자 한다. 노랑, 빨강, 파랑의 1차색을 기준으로 그 사이에 혼합색인 2차색을 배치하고, 다시 1차색과 2차색 사이에 3차색을 배치하여 12색상환을 만들었다. 이 12 색상환을 인식하도록 한다. 또한 에지 추출은 Canny 연산자를 이용하여 추출하도록 하고, 레이블링 및 클러스터링을 통해 색을 표현하였다.
색채계획 의사결정 지원 시스템은 감성에 맞는 색상들을 추천해 주거나 조화론 및 배색사전을 기계화하여 조화색을 추천하는 반자동 보조 시스템을 일컫는다. 본 논문은 조화색 추천 과정에 관한 것이며, 조화색 추천의 보편적 지식개입을 위하여 Ostwald 색채 조화론을 채택하였다. 채택된 조화이론의 적용 공간인 Ostwald의 색체계는 MPEG-7 HMMD 색공간과 일치한다는 가정아래, Ostwald의 동일 색상면과 호환이 가능한 가상의 HMMD 공간을 제작하였다. 두 색공간이 호환하기위한 선행 요구조건을 만족하기 위하여 가정을 세우고 가정에 맞는 가상의 색공간을 제안하였다. 또한 Ostwald의 동일 색상 평면이 갖는 양자화 문제를 극복하기 위하여 연속적인 동일 색상 평면을 구성하여 이용자에게 선택의 폭을 넓히고자 하였다. 제안한 가상의 HMMD 공간에서 Ostwald의 색채 조화론을 규칙기반화한 다양한 조화색을 추천할 수 있다.
문 스펜서는 색채조화 문제를 각각 색채 조화의 범위, 면적 효과, 배색의 미도로 나누었다. 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 영상과 비디오에서 일정 부분을 미도 계산에 활용하였다. 감각 기관이 외계로부터 자극을 받아 감각 지각을 생기게 하는 감수성을 말하는 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 비디오 영상에서 두 가지 색을 식별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
비디오에서 색채가 즐거움을 주는 조화를 이루는지 알 방법이 없었다. 이러한 색채 조화를 식별함으로서 색채의 조화가 질서감, 명료성, 동류성, 대비성, 그리고 친근감 등을 준다. 따라서 색채 조화를 식별하는 것이 매우 중요하다. 색채 조화는 먼셀, 오스발트, 비렌, 문 스펜서, 이텐, 슈브뢸, 그리고 저드 등이 조화론을 내세워 색채가 조화를 이루는지 판별했다. 이러한 방법들 중 하나인 이텐의 색상환을 이용하여 2색, 3색, 4색, 5색, 그리고 6색의 색채 조화를 식별해보도록 한다. 식별에는 에지 추출, 레이블링 및 클러스터링, 그리고 색채 추출 및 조화 등이 이용된다. 이렇게 색채 조화를 식별함으로써 감성 데이터베이스 구축 및 감성 인식을 위한 기반을 마련한다.
문과 스펜서의 색채 조화론은 먼셀의 색채 조화론을 바탕으로 한 이론이다. 이 조화론은 크게 조화와 부조화, 조화의 면적 효과, 그리고 조화화 부조화의 미도 계산의 3개로 성립된다. 여기서 미도는 조화의 정도를 정량적인 수식으로 구하고자 하는 방법이다. 미국의 학자 버크호프가 문 스펜서의 미는 복잡성 속의 질서성을 가진 것이라는 명제를 분석하였다. 본 논문에서는 배색의 좋고 나쁨은 질서의 요소와 복잡함의 요소로 나누었다. 미도는 질서의 요소를 복잡함의 요소로 나눈 것이다. 이를 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
본 연구의 목적은 문-스펜서 색채조화영역별로 피부색과 복장색의 배색이미지를 분석하여 피부색을 기준으로 한 복장색의 의복이미지를 파악하는 것이다. 연구결과 첫째, 피부색과 복장색의 배색은 3가지 차원의 인상으로 구성되었다(평가, 활동, 조화). 둘째, 문-스펜서의 색채조화론을 적용하여 시각적 평가의 차이를 분석한 결과 조화영역들은 비슷하게 지각됨을 알 수 있었다. 부조화영역간에는 평가차원과 활동차원이 달리 지각됨을 알 수 있다. 셋째, 샛체조화론의 적용으로 분류되는 조화영역별 배색이미지를 분석한 결과, 동일색상들의 배색은 대체로 미도가 높은 편이었다. 제2부조화색상들의 배색은 미도가 낮았다. 유사색상중 빨강색 계열의 배색은 미도가 높았으며 노랑색 계역의 배색은 미도가 낮았다. 제2부조화색 계열, 청녹색 계열의 배색은 미도가 높은 편이며 남색 계열, 보라색 계열의 배색은 대체로 미도가 높았다. 무채색 계열의 배색은 세련된, 아름다운, 사고싶은, 보기좋은, 마음에 드는, 조화된, 멋있는 피부색과 어울리는, 매력있는, 인물이 돋보이는 이미지를 가지고 있다.
문 스펜서는 색채조화 문제를 각각 색채조화의 범위, 면적효과, 배색의 미도로 나누었다. 그리하여 기존의 색채 조화론의 부족한 점을 제거하여 보다 과학적이고 정량적인 조화이론을 전개했다. 본 논문에서는 비디오 영상의 미도 계산에 활용하여, 감성으로 취급되는 색채조화 및 부조화의 문제를 수치적으로 계산하였다. 그리하여 비디오 영상에서 색을 판별하여 미도가 좋은 배색인지 아닌지를 나타내었다.
본 논문에서는 사용자의 감성적 요구에 적합한 이미지를 탐색한 후 문-스펜서(P. Moon&D. E. Spencer)의 색채 조화론에 기초하여 조화의 정도가 가장 높은 이미지들을 순위별로 제시하는 이미지 검색법을 제안하였다. 이미지 검색은 키워드로 주어진 감성어휘와 관련된 색채성분이 가장 많이 포함된 이미지 화상을 검색하여 미도(Aesthetic Measure)를 계산한 후 순위별로 제시하는 방법으로 이루어진다. 문-스펜서의 색채 조화론을 적용한 이미지 검색법의 타당성을 검증하기 위하여 200개의 샘플 이미지를 대상으로 시스템이 제시한 미도순위와 사용자 만족도 평가에 의한 순위를 비교하였다. 분석결과 15개의 감성어휘별로 시스템이 출력한 이미지들의 미도 순위에 대한 실험 참가자들의 평균 만족도는 7점 척도 중 5.0으로 나타났다. 또한 시스템이 산출한 이미지들의 미도 순위와 설문 참가자가 평가한 만족도 순위 사이와의 일치 여부를 알아보기 위해 상관분석을 실시한 결과 감성어휘 'Clear'를 제외한 14개의 어휘 모두에서 상관계수 0.5 이상의 양호한 정적상관을 보였다. 이와 같은 연구결과로부터 문-스펜서의 색채 조화론을 바탕으로 제안한 감성검색법이 이미지 데이터베이스와 같은 시각자극의 검색에 있어서도 사용자의 감성을 적절히 반영할 수 있는 가능성을 확인하였다.
본 연구는 색, 색감, 색의 조화론 등 예술과 감성으로만 다루어지던 전문 분야의 내용을 과학적인 방법으로 해석하고, 계산해 낼 수 있는 연구들에 대한 관련 연구들의 동향을 분석하고, 정량적인 색의 조화 및 매치의 판단 방법을 제안한다. 이때, 과학적인 방법이란, 수치와 컴퓨터과학을 사용하여 색의 조화 이론을 체계화하여 빠르게 처리하는 근원적인 방법으로 정의한다. 또한, 색의 정량화를 위하여 기존의 대표적인 색채계들의 특징 및 성격을 분석하며 이를 통해 색채계에 기반하여 색을 수치화 한다. 색의 조화 및 매치에 대한 정량적 판단은 컴퓨터를 사용하는 일반 사용자들의 색과 색감을 향상시킬 뿐만 아니라, 시각, 영상, 산업 디자인에의 효과적 적용, 색을 통한 정신적 분석 및 치유, 색감 향상 교육, 유사색및 유사디자인 검색, 개인 맞춤형 색채 마케팅 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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