색상을 보는 방법과 분광 광도계가 필요한 이유에 대한 과학

[김동호]

물건의 색상에 대해 친구, 가족 또는 동료와 동의하지 않은 적이 있습니까? 그렇다면 주관적인 색상이 얼마나 될 수 있는지 경험 한 것입니다.

색상 인식 뒤에는 복잡한 과학이 있으며 우리가 보는 방식에 영향을 미치는 여러 요소가 있습니다. 최소한 이러한 차이는 우호적 인 의견 차이를 유발할 수 있습니다. 그러나 정확하고 일관된 제품 색상이 회사 성공의 중요한 부분 인 경우 이러한 차이를 설명하지 않는 것은 비용이 많이 드는 실수가 될 수 있습니다.

Coloro의 색상 기술 책임자 인 John Newton과 이야기했을 때 그는 색상에 대한 이해를 높이는 데 대한이 관점을 공유했습니다.

“[만들기] 흥미롭고 흥미로운 교육… 정확한 색상 표준을 설정하고 전달하는 데있어 몇 가지 기본 원칙을 이해하고 적용하는 것만으로도 큰 차이를 만들 수 있습니다. "

우리는 동의한다. 색각 및 지각의 기본에 대해 알아 보려면 계속 읽으십시오. 우리는 색상에 관해서 우리가 종종 동의하지 않는 이유를 더 잘 이해하고 떠나기를 바랍니다.

우리가 보는 방법

우리는 뇌로 신호를 전달하는 눈의 망막에있는 광 수용체 세포 덕분에 봅니다. 고감도 막대를 사용하면 매우 낮은 조명 수준에서 볼 수 있지만 회색 음영으로도 볼 수 있습니다. 색을 보려면 대략 세 가지 파장에 반응하는 더 밝은 빛과 원뿔 세포가 눈 안에 필요합니다.

• 단파장 (S) – 청색 스펙트럼 (흡수 피크 ≈ 445 nm)
• 중파장 (M) – 녹색 스펙트럼 (흡수 피크 ≈ 535 nm)
• 장파장 (L) – 적색 스펙트럼 (흡수 피크 ≈ 565 nm)

인식되는 색상은 물체가 파장을 흡수하고 반사하는 방식에 따라 다릅니다. 인간은 약 400nm에서 700nm까지 전자기 스펙트럼의 작은 부분 만 볼 수 있지만 수백만 가지 색상을 볼 수있을만큼 충분합니다.

이것은 그것을 개발 한 연구자들의 이름을 따서 Young-Helmholtz라고도 부르는 삼색 이론 의 기초입니다  . 1960 년대에야 확인되었는데, 이는 파장과 색상을 이해하는 데있어이 정도의 세부 수준이 불과 60 년 전이라는 것을 의미합니다.

한편, 반대 과정 이론  은 색각이 서로 반대 작용을하는 세 가지 수용체 복합체에 의존한다고 가정합니다 : 밝음 / 어두움 (또는 흰색 / 검정), 빨강 / 녹색 및 파랑 / 노랑.

함께, 두 이론은 인간의 색상 인식의 복잡성을 설명하는 데 도움이됩니다.

색상 인식 : 실제 사례

오늘날 노란색 스쿨 버스를 보는 것은 흔한 광경입니다. 1939 년에“학교 버스 황색”이 표준 색상으로 채택되었을 때 우리는 지금처럼 색상 과학에 대해 많이 알지 못했습니다.

스미소니언의 기사 인 The History of How School Buses Became Yellow 에서 American Academy of Ophthalmology의 임상 대변인 Ivan Schwab은 "[색상]을 설명하는 가장 좋은 방법은 파장에있을 것"이라고 설명합니다.

스쿨 버스 노란색은 실제로 빨간색과 초록색에 대한 우리의 인식을 유발하는 파장의 중간에서 발견됩니다. 중간에 있기 때문에이 특정 색상은 양쪽에서 똑같이 원뿔 (또는 광 수용체)에 닿습니다. 그것은 우리가 주변 시야에있을 때에도 스쿨 버스를 놓치는 것을 거의 불가능하게합니다.

빛이 물체에 닿으면 스펙트럼의 일부가 흡수되고 일부는 반사됩니다. 우리의 눈 은 반사 된 빛 의 파장에 따라 색상을 인식합니다 .

우리는 또한 시간, 실내 조명 및 기타 여러 요인에 따라 색상의 모양이 다를 수 있음을 알고 있습니다. 이것은 평범한 사람에게는 그런 문제가 아니지만 사람들이 전 세계 여러 사무실에서 색상 샘플을 평가하게한다고 상상해보십시오. 조명을 포함한 다양한 요인에 따라 색상의 다양한 변화를인지 할 수 있습니다.

그렇기 때문에 색상 제어를위한 디지털 도구를 구현하는 것이 매우 중요합니다 . 분광 광도계에서 소프트웨어, 서비스에 이르기까지 이러한 도구는 색상 평가가 무엇이든 객관적으로 유지되도록합니다. 색상 측정 장비를 작동하고 유지 관리하기위한 모범 사례 를 따르는 것도 중요합니다 .

주변 환경이 색상 인식에 미치는 영향

우리 대부분은 조명 환경이 변하더라도 (노란 스쿨 버스와 같은) 익숙한 물체의 색상을 인식 할 수 있습니다. 눈과 뇌의 이러한 적응을  색상 불변성이라고 합니다. 그러나 미묘한 색상 변화에는 적용되지 않거나 빛의 강도 또는 품질로 인한 색상 변화를 방해하지 않습니다.

우리는 또한 기본 색상을 정의하는 파장에 대해 서로 동의 할 수 있습니다. 그러나 이것은 눈보다 뇌와 더 관련이있을 수 있습니다.

예를 들어,   로체스터 대학의 2005 년 연구 에서 개인은 망막에있는 원뿔의 수가 광범위하게 다양하더라도 동일한 방식으로 색상을 인식하는 경향이있었습니다. 자원 봉사자들이 디스크를 "순황색"빛이라고 설명하는 빛으로 조정하도록 요청 받았을 때 모든 사람들이 거의 동일한 파장을 선택했습니다.

그러나 개인 또는 여러 사람이 색상을 제품 또는 재료 샘플과 일치 시키려고하면 상황이 훨씬 더 복잡해집니다. 시청자 간의 신체적 또는 환경 적 요인과 개인적 차이는 우리의 색상 인식을 바꿀 수 있습니다. 이러한 요소는 다음과 같습니다.

물리적 인	개인적인
· 광원· 배경 · 고도 · 소음	· 나이· 약물 · 메모리 · 기분

당신의 직업이 계속해서 올바른 색을 얻는 것에 의존한다면, 인간의 시력에만 의존하는 것은 효과가 없을 것입니다. 색상을 보는 방식 을 결정 하는 통제 할 수없는 요인이 있기 때문 입니다.

뿐만 아니라, 전국에 있든 전 세계에 있든 서로 다른 사무실에있는 사람들과 작업 할 때 이러한 요소가 색상 차이의 위험을 크게 증가시킵니다.

문제를 더욱 복잡하게 만들기 위해 불가능한 색상, 키메라 색상 등의 현상이 존재하며 정확한 색상 판독에 크게 의존하는 비즈니스에 혼란을 줄 수 있습니다.

기기를 사용하여 샘플과 제품의 색상을 정확하게 감지하는 것은 필수적이며 기기 간 일치 는 더욱 그렇습니다. ThoughtCo는 이러한 요인의 영향을 잘 설명합니다 .

우리 삶에서 색의 중요성

색상은 일상 생활에서 중요한 역할을합니다. 노란색 스쿨 버스처럼. 우리 주변에서도 그것을 보는 것이 왜 중요한가? 물론 안전을 위해.

단어없이 중요한 메시지를 표현하기 위해 많은 색상이 사용됩니다. 빨간색 정지 신호와 녹색 신호등은 보편적입니다. 이러한 색상 과 기타 규제 된 색상 은 우리 삶에서 중요한 역할을합니다.

우리는 또한 색상을 자부심과 연관시킵니다. 국가 국기의 색상이나 우리가 좋아하는 스포츠 팀 을 지원 하기 위해 입는 색상에 대해 생각해보세요 .

그러나 학교 버스와 정지 표지판 및 분광 광도계가 있기 전까지 수천 년 동안 색상이 존재했습니다. 색채와 염료의 역사 는 매우 매력적이며 기원전 2000 년 이후로 거슬러 올라갑니다. 그때도 영향력이 강한 것은 의심의 여지가 없습니다.

색상 인식의 수학

환경 및 개인적 요인이 색상 인식에 영향을 미치기 때문에 색상을 표준 샘플과 시각적으로 비교할 때 정확한 일치를 보장 할 수 없습니다. 이로 인해 생산 지연, 자재 낭비 및 품질 관리 실패와 같은 실제 비즈니스 문제가 발생할 수 있습니다.

그 결과, 기업은 색 지정 수학 식에 의존하고 , 그리고 비 주관적인 측정 장치를 정확한 정합을 보장하기 위해.

CIE 색상 모델 또는 CIE XYZ 색상 공간은 1931 년에 만들어졌습니다. 기본적으로 빨간색, 녹색 및 파란색 값을 축으로 사용하여 3D 공간에 색상을 그리는 매핑 시스템입니다.

다른 많은 색 공간이 정의되었습니다. CIE 변형에는 1976 년에 정의 된 CIELAB가 포함됩니다. 여기서 L은 휘도, A는 빨간색 / 녹색 축, B는 파란색 / 노란색 축을 나타냅니다. 또 다른 모델 인 CIE L * C * h는 밝기, 채도 및 색조를 고려합니다.

측정은  색상에 대한 디지털 설명을 제공 하는 색도계 또는 분광 광도계 에 따라 다릅니다  . 예를 들어, 색상 샘플과 일치하는 데 필요한 세 가지 기본 색상 각각의 백분율을 삼 자극 값이라고합니다. Tristimulus 색도계는 품질 관리 애플리케이션에 사용됩니다.

색 인식 차이를 극복하기위한 첫 번째 단계

피할 수없는 인간 인식의 차이에도 불구하고 색상을 제어하는 ​​것은 인식과 교육에서 시작됩니다. 우리의 눈은 지금까지만 우리를 잡을 수 있다는 것은 사실입니다. 고맙게도 제품의 색상이 항상 정확한지 확인하는 데 사용할 수있는 다양한 도구가 있습니다.

Datacolor는 플라스틱, 섬유, 코팅 및 소매 용 페인트를 비롯한 다양한 산업에 적합한 완벽한  분광 광도계 , 소프트웨어 및 기타 솔루션을 제공합니다. 또한 기존 분광 광도계로는 측정 할 수없는 물질을 측정 하기위한 기기를 특별히 설계했습니다 .

팀 에 문의하여 올바른 색상 제어 솔루션이 색상 인식의 한계를 극복하고 품질을 높이며 비용을 줄이는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 논의하십시오.

출처: The Science of How We See Color—And Why We Need Spectrophotometers