퍼스널컬러를 활용한 헤어컬러 차트 개발에 관한 연구

Abstract

컬러는 사람의 감성을 그대로 표현되는 언어보다 강한 메시지(Message)로 의미 있는 전달 방법으로 중요한 역할을 하고 있다. 개인의 이미지는 어떻게 보여주는가에 따라서 전달되는 메시지가 다르게 나타나며, 컬러란 이러한 메시지를 가장 효과적인 방법으로 전달하기 위한 ‘이미지 연출 도구’로 사용되고 있다. 헤어 컬러링을 통한 자기 개성 표현에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 이러한 영향으로 최근 뷰티 업계에서는 다양한 사람들의 신체 색에 어울리는 퍼스널컬러에 대한 관심도 높아지고 있다. 선행연구를 통하여 모발 색과 염색, 디지털 색체계, 퍼스널컬러에 대한 연구를 고찰하였다. 본 연구는 선행연구를 토대로 하여 헤어샵에서 가장 많이 사용되는 것으로 나타난 염모제 제조사 로레알, 웰라, 밀본 3社를 선정하여 8개의 반사 빛이 가장 강한 기준 색으로 실험군으로 3회 추출하여 그 결과 색을 비교 분석하였다. 분석 도구는 어도비 일러스트레이터(Adobe Illustrator) 2020 버전을 활용하였으며, 스포이드 툴 을 사용하여 CMYK(시안, 마젠타, 옐로우, 블랙) 값을 3회 임의로 추출하여 평균값을 측정하였다. 그 결과 색으로 웜톤과 쿨톤을 객관화 할 수 있는 수치를 알 수 있다.

PCCS톤을 활용하여 24개의 색상의 CMYK 평균값을 활용하여 웜톤과 쿹톤의 분포도를 알아본 결과는 다음과 같다. 웰라와 밀본은 쿨톤 분포도가 높게 나타났고, 로레알은 웜톤 분포도가 더 높게 나타났다. 같은 반사 빛의 3회 추출한 평균값의 결과로는 적 빛은 로레알 6.66에 가깝게 나타났으며, 주황빛은 웰라 8/44에 더 가깝게 나타났다. 금빛은 로레알 9.3에 가깝게 나타났고, 매트는 로레알 8.07에 가깝게 나타났다. 잿빛은 밀본 9-10에 더 가깝게 나타났고, 보랏빛은 웰라 8/6에 가깝게 나타났으며, 갈색은 로레알 5에 가깝고, 라이트 컬러는 밀본 13NB에 가깝게 나타났다. PCCS 색상환을 이용하여 1차 반사 빛이 도출된 오렌지, 옐로우, 그린을 이용해서 색상환을 토대로 2차 색을 개발하여 각 색상 마다 섞을 수 있는 8단계로 재 분류 하였다. 관능평가(Sensory EⅤaluation)를 실시하여 주황, 노랑, 그린에서 파생될 수 있는 색을 색상환에서 고안하여 염색에서 쓸 수 있는 2차 반사 빛으로 차트를 개발하였다. 본 연구의 4계절 헤어컬러 차트를 통해서 제조사 염색 차트 비교 분석과 함께 헤어컬러 제안하는 과정에서 유용하게 사용하여 현업에서 헤어 디자이너의 역량을 높이는데 기여하길 바란다.

|Color plays an important role as a way to deliver a message stronger than language which directly expresses human emotions. Such message varies depending on how a personal image is represented. In fact, color has been used as a tool to produce images for the effective delivery of such message. Recently, people have shown more interest in the expression of their personality through hair coloring. Under these circumstances, beauty industry has paid attention to personal colors which go with a person’s body color. This study examined hair color & dying, a digital color system and personal colors through analysis of previous studies. Three hair dye brands which have been most commonly used in hair salons - L'Oréal, WELLA and Milbon – were chosen. Then, a total of eight (8) colors with the strongest reflection were extracted 3 times as an experimental group, and the results were comparatively analyzed, using Adobe Illustrator 2020. In addition, the CMYK values (Cyan, Magenta, Yellow and Black) were randomly extracted, using a dropper, and the mean value was measured. Based on the results, the values with which warm and cool tones can be objectified can be known. Using PCCS tones, the CMYK mean of 24 different colors was obtained and utilized. Then, the distribution of warm and cool tones was analyzed, and the results found the followings: the distribution of cool tones was high in WELLA and Milbon while warm tone distribution was higher in L'Oréal. In terms of the mean of the same reflection light which was extracted 3 times, red light was close to 6.66 (L'Oréal) while orange light was nearly 8/44 (WELLA). Gold light was close to 9.3 (L'Oréal), and matte was nearly 8.07 (L'Oréal). Gray light was close to 9-10 (Milbon) while violet light was nearly 8/6 (WELLA). Brown color was close to 5 (L'Oréal) while light color was nearly 13NB (Milbon). Based on the PCCS color wheel, orange, yellow and green colors in which primary reflection light was derived were utilized. After developing secondary colors based on the color wheel, they were reclassified into 8 different steps. After sensory evaluation, a color chart was developed with reflection lights which can be used in hair dyeing by planning the colors which can be derived from orange, yellow and green colors through the color wheel. In this study, hair-dye charts were comparatively analyzed through the 4-season hair color chart. It is anticipated that they would be used in suggesting hair colors and help hair stylists build their competency.