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Asian J Beauty Cosmetol > Volume 16(4); 2018 > Article
대조와 유사색 배색방법을 이용한 아이 쉐도우 색상자극의 뇌파와 감성반응

요약

목적

색상 적용방법인 대조와 유사색 배색방법을 아이 쉐도우 색상에 적용하여 배색에 따른 얼굴에 미치는 영향을 체계적으로 파악하고자 한다.

방법

20대 여성 30명을 대상으로 기본형의 아무런 색을 입히지 않은 눈(Non)에 아이 쉐도우를 대조와 유사색 배색으로 각각 3 가지씩 제작하여 뇌파를 측정하였다. 측정된 뇌파는 뇌파변동계수(CVBs)와 모서리주파수(SEF50, 90)로 분석하였고, 8개의 감성 형용사 쌍의 척도 값을 평균 선호도 지수(API)로 감성평가 하였다. 뇌파와 감성평가에 대한 통계분석은 SPSS를 사용하여 반복측정 분산분석(repeated measure analysis of variance)을 실시하였고, 95% 신뢰수준에서 Tukey's test를 통해 사후검증을 하였다.

결과

아이 쉐도우의 대조 배색은 유사색 배색보다 전반적으로 집중과 각성지표인 β파와 γ파가 활성 되었으며, 특히 B/W 배색에서 가장 크게 증가하였다. 유사색 배색 자극 중 RP/B 배색에서 β파와 γ파의 활성 정도가 크게 나타났다. 대조 배색에서 hard, strong, heavy로 평가되었고, 유사색 배색에서는soft, dynamic, feminine, brilliant, bright한 공통적인 반응을 보였다. 아이 쉐도우의 대조와 유사색 배색의 API는 β파와 반비례 관계였으며 API 반응이 양(+)으로 평가될수록 β파의 활성 정도가 작았다. API 반응결과는 톤이나 색상 차이가 클 경우 negative로 평가되었고, 유사색 배색은 positive로 평가되었다.

결론

아이 쉐도우의 배색 방법에 따른 뇌파와 감성반응 결과들은 아이 쉐도우 색상에 배색방법에 따라 얼굴에 미치는 영향을 정량적인 DB로 구축을 할 수 있는 기반을 마련하였다. 이를 통해 효과적인 이미지 연출과 인터페이스 개선에 보조적 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.

Abstract

Purpose

This study aims to systematically examine the effects of color arrangement on faces using a color application method for eye shadow: the contrast and similar color arrangement.

Methods

Three kinds of eye shadows were applied on 30 participants (women in their 20s) with no eye make-up eyes (Non), depending on the contrast and similar color arrangement, method respectively. The coefficient of variation for brain waves (CVBs) and corner frequencies (SEF50, 90) were analyzed by measuring their brain waves as well as the scale values of eight pairs of emotional adjectives by introducing the average preference index (API). Statistical analysis of EEG and emotional evaluation was performed using SPSS, followed by repeated measure analysis of variance and post-test with Tukey's test at 95% confidence level.

Results

Both concentration and awareness index, β, and γ wave, of the contrast color arrangement of eye shadows were entirely more activated than the similar color arrangement with an especially, high increase for the black/white color arrangement. The activity was also stronger for the red-purple/blue color arrangement, among the similar color arrangement stimulation. The contrast color arrangement was commonly evaluated as hard, strong, and heavy, while the similar color arrangement was also commonly evaluated as soft, dynamic, feminine, brilliant, and bright. As the contrast of eye shadow and API reaction of similar color scheme were evaluated as positive (+), the degree of activity of β wave was small.

Conclusion

The results of brain waves and emotional responses, to the color arrangement of eye shadows supposedly played an assistive role in producing effective images and improved interfaces, to establish a foundation for the quantitative DB of effects of eye shadow color arrangement.

中文摘要

目的

系统地研究将颜色匹配方法即颜色对比和相似方法应用于眼影颜色,了解颜色对脸部的影响。

方法

根据对比度和类似的颜色排列方法,分别对20多岁女性30名没有眼部化妆眼(非)的参与者应用三种眼影。脑波利用脑波变动系数(CVBs)和角频率(SEF50,90)分析,感性评价通过引入平均偏好指数(API)来测量八对情绪形容词的比例值来分析。使用SPSS进行EEG和情绪评估的统计分析,然后使用Tukey's检验以95%置信水平重复测量方差分析和后测试。

结果

眼影的对比色比相似颜色的对比色更活跃,β和γ波作为浓度和唤醒指数被激活最多,特别是在B/W着色中。RP/B中β-和γ-波的活动,在对比色中,它被评价为坚硬,坚固,重。在类似的配色方案中,柔软,动感,女性化,灿烂,明亮表现出共同的反应。眼影和相似性着色API的对比度与β波成反比,并且当API反应被评估为阳性(+)时,β波的活性较小。当色调或色差大时,API反应的结果被评价为阴性,并且相似的颜色被评价为阳性。

结论

根据眼影着色方法的脑电图和情绪反应的结果为根据着色方法构建关于眼影颜色对脸部的影响的定量DB提供了基础。因此,它可以起到有效图像渲染和界面改进的辅助作用。

Introduction

사람들은 타인에게 좋은 이미지로 좋은 인상을 보이기 위하여 다양한 연령층이 메이크업을 활용하고 있다. 메이크업은 얼굴의 형태를 삼차원적으로 변화시키는 것이 아니라, 이차원적인 요소인 색을 변화시켜 입체적인 얼굴로 보이도록 하는 중요한 역할을 한다(Han, 2015). 메이크업은 피부 톤(skin tone), 아이 쉐도우(eye-shadow), 립(lip), 치크(cheek)의 컬러를 이용하여 얼굴의 여러 요소들이 잘 어울리도록 연출한다. 메이크업의 여러 수단 중 한가지라도 조화롭지 못하면 어색하거나 원하는 이미지로 만들어지기는 어렵다. 이러한 메이크업 수단들은 컬러의 변화에 따라 다양한 감성을 유발하며(Kim & Ryu, 2011), 얼굴의 인상을 만드는데 중심이 되어 인상형성에 중요한 역할을 한다고 한다(Ryu, 2015). 뿐만 아니라 관상을 좋게 보이기 위하여 메이크업을 다양한 컬러와 형태변형을 주어 이미지를 인위적으로 만든다(Kim, 2016a). 개인이 갖고 있는 퍼스널 컬러에 따라 메이크업 색상을 다르게 적용해야 효과적이라고 했으며, 다양한 메이크업 색채효과는 조화로운 컬러의 조합을 통하여 원래 갖고 있는 이미지 보다 더 좋게 보이도록 한다(Han, 2015). 그리고 메이크업의 색상과 형태의 변형을 통하여 인상을 좋게 보이게 하며(Heo, 2005; Jang & Shon, 2006; Kim, 2016b), 메이크업을 통하여 동안 이미지를 연출할 수 있다고 한다(Yu & Hwang, 2018). 그러나 많은 선행연구들이 메이크업 컬러에 따른 다양한 효과를 제시하였지만, 구체적인 컬러의 사용방법이나 활용법, 배색 방법 등을 명시하진 않았다. 다수의 선행 연구들은 메이크업을 통한 이미지 변화를 정성적 분석(설문조사)으로 이루어져 정량적으로 데이터 베이스화(DB)하기에는 부족하였다. 선행 연구 중 스모키 메이크업의 테크닉과 면적 변화에 따른 감성반응에 대한 결과를 형용사 이미지 맵(map)에 포지셔닝하여 체계적으로 아이 쉐도우의 색상과 면적의 변화에 의한 감성반응기준을 제시하였으나(Kim & Ryu, 2011), 이 연구 역시 설문을 통하여 정량적 자료로 구축되어 과학적 지표로 나타내기에는 한계가 있었다. 최근 다양한 어플리케이션이 개발됨에 따라 메이크업을 활용하여 원활한 맵핑과 증강현실의 적용 및 인터페이스의 특징을 분석하고, 메이크업 도구의 다양성과 특징을 파악하고 얼굴인식을 통하여 메이크업 앱 기초자료로 활용되는 연구결과(Park & No, 2017)가 있다. 그러나 다양한 얼굴의 특징을 파악하여 적용하기에는 기초 데이터의 한계가 있어 생김새의 특징을 분석하거나 이미지에 맞는 메이크업으로 적용하기에는 부족했다. 또한 이러한 앱의 기능은 얼굴의 특징을 파악하여 얼굴을 수정해주지만, 아직 기본적인 메이크업의 특징 데이터의 부족으로 앱 활용법에 있어서 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 체계적인 아이 쉐도우 색상을 대조와 유사색 배색방법을 적용하여 얼굴에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 아이 쉐도우의 배색방법에 따른 생리적인 반응은 뇌파기계를 이용하여 측정하였고, 감성적 반응은 이미지 형용사 맵에 사용된 언어를 이용하였다. 뇌파측정은 바탕 뇌파의 상대 뇌파 파워차이의 비율인 뇌파변동계수(coefficient of variation for the brainwave, CVB)로 도출하였다. 그리고 감성반응은 감성형용사의 8쌍의 평균 선호도 지수(average preference index, API)의 개념을 도입하였고, 각 형용사 쌍을 10점 척도(-5-5)로 평가하여 감성반응을 도출하였다. 아이 쉐도우 배색방법에 의한 메이크업 효과는 생리감성적인 분석을 통하여 정량적 데이터로 구축하여 향후 메이크업 앱 등의 뷰티 미래산업분야에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공하고자 한다.

Methods

1. 실험재료 및 분석

1) 실험재료

본 연구에서는 기본형 눈에 아이 쉐도우 색상을 대조와 유사색 배색으로 각각 3가지 이미지로 제작하였다. 기본형의 no make-up의 눈의 형태 자극물(Non)과 대조 배색의 3가지 이미지는 아이 쉐도우 색상을 black/white (B/W), black/light-blue (B/LB), yellow-red/dark-green (YR/DG)로 일러스트 하였고, 유사색 배색 3가지 이미지는 red-purple/blue (RP/B), yellow/yellow-green (Y/YG), yellow/yellow-red (Y/YR)의 색연필을 이용하였다(Table 1, Table 2). 대조 배색의 아이 쉐도우 색상 B/W는 RGB (255, 255, 255), RGB (166, 166, 166), RGB (0, 0, 0), B/LB은 RGB (255, 255, 255), RGB (102, 225, 255), RGB (0, 0, 0), YR/DG은 RGB (255, 255, 255), RGB (255, 192, 0), RGB (0, 51, 0)으로 만들었다(Table 1). 유사색 배색의 아이 쉐도우 색상 RP/B는 RGB (255, 255, 255), RGB (102, 0, 255), RGB (0, 0, 255), Y/YG은 RGB (255, 255, 255), RGB (255, 217, 102), RGB (146, 208, 80), Y/YR은 RGB (255, 255, 255), RGB (255, 217, 102), RGB (255, 153, 0)으로 제작하였다(Table 2).

2) 실험대상 및 뇌파 측정방법

서울과 경기도 소재의 20대 여성(23.69±1.59세) 30명을 대상으로 실험을 진행하였다. 피험자들은 beck depression inventory (BDI) 측정을 통하여 신경학 또는 정신질환 병력이 없으며, 색맹이 아니고 인지 장애가 없는 대상만을 선발하였고, 뇌파측정방법과 분석 후 데이터 활용법 및 설문조사 등은 피험자에게 충분한 설명 후 동의를 구했다. 본 연구는 헬싱키윤리기준과 임상시험기준을 준수했으며, 보건복지부 지정 공용기관인 생명윤리위원회의 승인을 받았다(승인번호: P01-201807-11-002).
눈 일러스트를 한 실제 자극물을 모니터(24MP47HQ; LG, Korea)를 통해 제시하였다. 모니터와 피험자의 거리는 60-70 cm정도에서 사물을 식별하기에 눈이 피로하지 않는 범위 내에서 자극물을 보여주며 20 s동안 뇌파를 측정하였다(Figure 1). 뇌파 생리신호(electroencephalogram, EEG)는 QEEG 32 system (Laxtha, Korea)을 사용하여 측정하였고 뇌파 캡(electro-cap-medium 21ch, ECI, USA)를 이용하여 머리에 씌어 측정하였다. 뇌파 캡은 국제 10-20 전극 배치법의 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 센서가 부착되어 있으며, 전극의 센서속에 electro-gel을 투여하여 두피에 흐르는 작은 전류를 이용하여 뇌파 값을 측정하였다. 양쪽 귓 볼 아래 기준전극(reference electrode: A1, A2)을 부착하여 단극유도법으로 측정했다. 안구 움직임이나 안면근육 수축 등과 같은 몸의 움직임이 없도록 하였다. 그럼에도 불구하고 바탕 뇌파의 변동이 심하거나 좌우 비대칭인 피험자는 배제시켰다. 정상적인 바탕 뇌파로 측정된 피험자를 대상으로 피험자가 안정 상태를 유지하도록 눈을 감은 체 3-5 min 동안 명상을 취하게 하였다. 피험자가 편안한 상태에서 눈을 뜨고 색상 자극물이 있는 모니터를 20 s 동안 응시하도록 하여 뇌파를 수집하였다. 시각 반응에 관한 뇌파 측정방법은 한번만 제시하여 뇌에 잔상이 남아 있지 않도록 측정하였고 자극물을 보고 있는 동안 눈의 깜빡임의 데이터는 처리과정에서 제거하였다. 피험자에게 자극물의 순서는 무작위로 하였고, 뇌파 측정 후 바로 감성반응을 체크하였다(Kim, 2017).

3) 감성평가

아이 쉐도우 색상의 대조와 유사색 배색방법으로 제작된 이미지의 감성용어는 어의차이척도 10 point scale (-5 to 5)로 사용하여 설문 문항을 구성하였으며, 감성반응은 형용사 이미지 스케일에 나오는 단어를 이용하여 구성하였다. 감성형용사는 hard-soft, dynamic-static, mannish-feminine, strong-weak, gloomy-brilliant, dark-bright, heavy-light, active-silent로 8쌍을 구성하였다. 감성형용사는 Kim (2017)의 선행연구와 image research institute (IRI)의 이미지 형용사 스케일에서 사용한 단어를 추출하였다. 8개의 감성 형용사 쌍의 척도 값의 평균 선호도 지수(API) 개념을 도입하여 감성평가를 분석하였다. API는 8개 항목의 감성 형용사 쌍에 대한 감성척도의 평균값이다(Chang et al., 2017; Kim et al., 2018).

4) 분석방법

No make-up의 기본형의 눈과 아이 쉐도우 배색방법에 따른 뇌파분석은 수집된 뇌파 데이터를 프로그램으로 분석하여 정량적 데이터를 획득하였다. 0-50 Hz의 주파수 영역 중 눈 굴림이나 안면 근육의 움직임에 따라 영향을 많이 받는 delta파 (0-4 Hz)를 제거한 후 fast fourier transform (FFT)의 알고리즘을 이용하여 나머지 주파수 대역(4-50 Hz)의 파워 스펙트럼을 분석하였다. 전체 주파수에서 가수면 상태와 초능력 발휘 시 활성 되는 상대 세타파(relative theta power, θ파; 4-8 Hz), 이완 시 증가되는 상대 알파파(relative alpha power, α파; 8-13 Hz), 각성 시 출현하는 상대 베타파(relative beta power, β파; 13-30 Hz), 집중 시 출현하는 상대 감마파(relative gamma power, γ파; 30-50 Hz)를 측정하였으며, 각 자극에 대한 모서리 주파수(spectral edge frequency (SEF) 50, 90)의 변화는 배경뇌파의 평균값 대비 각 자극에 대한 모서리 주파수 값의 편차로 평가하였다. 아무런 자극이 없는 명상상태의 바탕 뇌파 대비 no make-up과 여섯 가지 배색방법에 따른 바탕 뇌파의 상대 뇌파 파워 차이의 비율인 뇌파변동계수(CVB)로 분석하였다(Chang et al., 2017; Jung et al., 2015; Kang et al., 2013; Kim, 2017; Kim et al., 2018). 뇌파 반응에 대한 통계 분석과 감성반응은 Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) ver. 22.0 (IBM, USA)을 사용하여 반복측정 분산분석(repeated measure analysis of variance)을 실시하였고, 95% 신뢰수준에서 Tukey's test를 통해 사후검증을 하였다.

Results and Discussion

1. 아이 쉐도우 색상의 대조와 유사 배색방법에 따른 뇌파변동계수와 모서리 주파수

표준의 눈인 no makeup (Non), black과 white의 배색(B/W), black, white와 light blue의 배색(B/LB), yellow-red, white와 dark green (YR/DG)의 배색을 이용한 자극물을 제시하여 획득한 뇌파 결과는 바탕 뇌파의 상대 뇌파파워 차이의 비율인 뇌파변동계수(CVB)와 모서리 주파수를 추출하였다(Figure 2).
졸리거나 가수면 상태에서 많이 관찰되는 θ파는 Non에서 33.4±33.3%로 가장 크게 활성되었으며 YR/DG>B/W>B/LB의 배색 순으로 도출되었다(Figure 2A). 편안하고 이완 상태에서 활성 되는 α파는 바탕뇌파 대비 모두 감소하였고, 다른 자극물에 비하여 Non자극에서 -48.9±5.5%로 가장 감소폭이 작았다. YR/DG>B/LB>B/W 순으로 α파가 도출되어 아이 쉐도우 자극물에 대한 α파는 다른 주파수(θ, β, γ파) 영역보다 작게 도출되었다. 외부자극에 주의를 기울이고 활발한 사고와 각성 시 출현하는 β파는 B/LB의 자극에서 29.0±12.8%로 가장 활성 되었으며, B/W>YR/DG>Non순이었다. 복잡한 문제해결, 집중 시 출현하는 γ파는 B/W배색에서 99.4±41.7%로 가장 많이 상승하였고 B/LB>YR/DG>Non 자극순으로 활성 되었다. 명도 차이가 가장 큰 B/W의 배색에서 γ파가 가장 활성 된 결과는 선행연구에서 톤의 변화에 따른 뇌파반응 결과가 컸으며 특히 가독성과 집중력 향상 시 β파와 γ파의 활성이 두드러진 결과(Kim, 2017)와 동일하였다. 시각 피질 영역(O1, O2, OZ)에서 P100의 peak latency의 반응이 가장 빠르게 도출되었다(Yeh et al., 2013). 명도차이가 큰 B/W의 조합이 가독성을 높이므로 본 연구결과에서 B/W 컬러의 조합에서 γ파의 활성됨을 지지한다. 유사 배색인 경우 β파와 γ파의 활성반응이 대조 배색 자극보다 비활성 되었다(Figure 2, 3). 그러나 유사색 배색 중 RP/B와 Y/YR의 배색은 붉은 색의 함량이 높아서인지 γ파의 활성비율이 높게 출현하였다. 선행연구에서 red, green, yellow, blue의 자극에서 red의 파워 스펙트럼 밀도가 높게 나타났다(Rakshit & Lahiri, 2016). 그리고 blue, green과 red의 자극 시 red의 색광자극에서 β파의 활성이 높게 나타났다(Yoto et al., 2007). 이 결과 역시 본 연구의 유사색 배색에서 γ파가 활성됨을 지지하였다. Green, blue, red의 색광을 자극했을 시 red색광자극에서 스트레스와 β파의 활성반응이 높았으며, green과 blue의 색광자극 시 α파가 활성되어 이완됨을 증명하였다(Hong et al., 2009). 이와 같이 red의 색상자극 시 자극적이고 각성되었고, green과 blue의 자극 시 이완되고 편안함이 유도되었다. 본 연구의 아이 쉐도우 자극물이 단색이 아니나 red의 색상 함유량이 높을 경우 β파와 γ파의 활성이 높게 나타난 결과와 비슷한 경향으로 나타났다. 이는 붉은 색의 함유량이 높은 RP/B의 색상자극이 뇌에 각성되어 자극이 강하게 영향을 미치는 것으로 유추할 수 있었다. △SEF50과 △SEF90은 B/W의 배색에서 5.1±1.4 Hz, 7.4±2.5 Hz로 가장 많이 활성 되었고, 두 지표 모두 B/LB>YR/DG>Non 순으로 반응하였다(Figure 2B). 아이 쉐도우 컬러의 대조 배색에 따른 뇌파 지표(θ, α, β, γ파, SEF50, SEF90)결과는 통계적으로 유의하였다(p<0.000).
채도를 높이고 명도를 낮추어 측정한 뇌파 결과는 β, γ파가 상승하였다(Zhang & Tang, 2011). 이는 톤의 대비가 심한 B/W, B/LB, YR/DG배색에서 γ파가 91.8-99.3%까지 활성 한 결과와 같았다. 선행연구에 의하면 채도 red, green, blue와 yellow color의 LED를 비추었을 때 red의 시각유발전위 반응 중 P300의 진폭이 가장 빠르고 정확하게 도출되었다고 한다(Tello et al., 2015). P300은 기억과 지각 시 가장 먼저 반응하는 뇌파지표로 다른 컬러에 비하여 red가 가장 먼저 나타났다. 이는 본 연구에서 B/W의 배색이 β파, γ파, SEF50과 SEF90이 높게 활성된 결과는 눈에 강하게 작용하는 배색이 각성됨을 유추할 수 있다. 12가지 색자극을 이용하여 EEG 반응을 도출한 결과 알파파가 86.07%, 베타파는 88.69%로 최대 정확도가 실행되었다(Aclo et al., 2016). 색채학에서 명도나 채도의 대비가 클수록 주목성이 강하며, 시각적으로 자극이 크다(Moon, 2011). 본 연구 결과에서 대조 배색인 B/LB와 B/W에서 β파가 활성정도가 높았다. 이 결과는 명도 차이가 큰 대조 배색에서 집중과 각성이 잘되는 것으로 파악되었다.
Non자극물과 yellow, yellow-green과 white의 배색(Y/YG), red-purple, blue와 white의 배색(RP/B), yellow, yellow-red와 white의 배색(Y/YR)을 이용한 자극물을 제시하여 얻은 뇌파 측정 결과는 바탕 뇌파의 상대 뇌파파워 차이의 비율인 뇌파변동계수(CVB)와 모서리주파수를 추출하였다(Figure 3). θ파는 Y/YR에서 46.3±24.7%로 가장 활성 되었으며, Y/YG>RP/B>Non의 배색 순으로 도출되었다(Figure 2A). 편안하고 이완 상태일 경우 활성되는 α파는 바탕 뇌파 대비 모두 감소하였으나 RP/B자극에서 -46.5±4.7%로 가장 감소폭이 작았으며, Non>Y/YR>Y/YG 순으로 도출되었다. 빨강, 주황, 노랑의 색광 자극에서 인지적, 감성적 측면에서 긴장을 주는 각성의 효과가 나타난 반면 노랑, 초록, 파랑, 보라는 시각적인 부분에서 이완의 뇌파지표가 두드러졌다(Lee & Lee, 2012). 본 연구에서 유사색 배색의 Y/YG과 Y/YR의 배색의 아이 쉐도우가 β파의 비활성 결과를 지지한다. 색상은 다르지만 노랑, 초록계통의 아이 쉐도우 컬러와 유사한 색상의 자극으로 판단되어 각성지표인 γ파의 비활성 현상의 결과를 뒷받침하였다. 외부자극에 주의를 기울이고 활발한 사고 시 출현하는 β파는 RP/B의 자극에서 32.7±12.1%로 가장 활성 되었으며 Non>Y/YG>Y/YR순이었다. 복잡한 문제해결, 집중의미의 γ파는 RP/B배색자극에서 97.7±41.8%로 가장 상승하였고 Y/YG>Y/YR>Non 자극순으로 활성되었다(Figure 3A). 이와 같이 red의 색상 함유량이 높은 RP/B의 배색에서 β파와 γ파가 활성되었다. △SEF50과 △SEF90은 RP/B의 자극에서 5.9±1.8 Hz, 8.8±2.2 Hz로 도출되었다(Figure 3B). 아이 쉐도우 컬러의 유사색 배색에 따른 뇌파 지표(θ, α, β, γ파, SEF50, SEF90)결과는 통계적으로 유의하였다(p<0.000).
명도와 채도의 변화에 따른 뇌의 활성과 비활성에 영향에 크게 미친다는 보고(Kim, 2016a), 역시 본 연구에서 유사색 배색보다 대조 배색에서 γ파가 활성 된 결과를 지지하였다. ΔSEF50과 ΔSEF90은 유사색 배색인 PR/B배색만이 5.9 Hz, 8.8 Hz로 가장 높게 도출되었다. 반면 대조 배색인 B/W, B/LB, YR/DG은 모두 모서리주파수 (ΔSEF50, ΔSEF90)가 4.9-5.1 Hz와 7.0-7.4 Hz로 바탕뇌파보다 높게 반응되었다. 이 결과는 색상 배색 방법에 따라 차이는 있으나 명도와 채도차이가 클수록 집중과 각성이 높은 것으로 추정된다.

2. 대조와 유사색 배색에 따른 감성평가

아이 쉐도우 색상의 대조 배색에 따른 감성평가반응을 Figure 4에 도시하였다. 대조 배색에 따른 평균 선호도지수(API)는 Non이 0.59±0.74으로 가장 높게 평가되었으며, B/LB (-0.27±0.73)>YR/DG (-0.35±0.95)>B/W (-1.11±1.61) 순으로 평가되었다(Figure 4A). Non은 strong (-0.19±2.71), heavy (-0.25±2.64)하다는 감성 이외에 모두 양(+)의 반응으로 soft (0.50±2.76), static (0.81±2.56), feminine (1.94±2.67), brilliant (0.3±2.28), bright (0.06±2.69), silent (1.25±2.74)로 평가되었다. B/W배색은 대부분 음(-)의 감성으로 평가가 많이 되었다. Hard (-2.88±2.28), mannish (-0.13±2.96), strong (-2.50±2.00), gloomy (-1.75±2.05), dark (-1.88±2.66), heavy (-2.00±2.25)였고, static (1.63±3.22)와 silent (0.63±2.66)만이 양(+)으로 평가되었다. B/LB배색도 역시 다수의 감성이 음(-)으로 평가되었다. Hard (-0.82±2.86), strong (-0.69±2.09), gloomy (-0.44±2.19), dark (-0.63±2.36), heavy (-1.13±2.00)였고 static (0.62±2.31), feminine (0.94±2.18)와 silent (0.00±2.61)만이 양(+)으로 평가되었다. YR/DG의 배색에서도 역시 배색은 음(-)의 감성으로 평가가 많이 되었다. Hard (-0.88±2.87), dynamic (-1.00±3.12), strong (-1.94±1.65), heavy (-0.56±2.53), active (-0.19±3.13)으로 음(-)으로 평가되었고 feminine (0.13±2.90), brilliant (0.63±2.71), bright (1.00±2.58)만이 양(+)으로 평가되었다(Figure 4B). 대부분 대조 배색의 감성 평가는 음의 감성평가의 비율이 높았다. 제시된 대조 배색에서 hard, strong, heavy로 공통적인 반응이었다.
아이 쉐도우의 유사색 배색에 따른 형태의 감성평가반응을 Figure 5에 나타내었다. 유사색 배색에 따른 API는 Y/YR배색이 0.72±1.33으로 가장 높게 평가되었으며, Non (0.59±0.75)>RP/B (0.45±1.66)>Y/YG (0.02±1.04) 순으로 평가되었다. 모든 유사색 배색의 감성은 양(+)의 경향을 띄었다(Figure 5A). RP/B 배색은 soft (0.31±3.56), feminine (1.44±2.34), brilliant (1.75±2.08), bright (2.31±1.89), light (1.75±1.84)으로 평가되었으며 dynamic (-2.19±2.04), strong (-0.31±2.44), active (-1.50±2.19)하다고 음(-)으로 평가되었다. Y/YG배색은 양과 음으로 고르게 분포되었으나 감성 선호도의 차이는 작았다. Soft (0.44±2.22), feminine (1.25±2.70), brilliant (0.44±2.31), bright (0.81±2.34), light (0.50±2.16)으로 양(+)으로 평가되었으며, dynamic (-1.00±2.97), strong (-1.88±1.36), active (-0.43±2.28)으로 음(-)으로 평가되었다. Y/YR배색은 대부분 양으로 평가되었다. Soft (0.93±2.41), feminine (2.06±2.04), weak (0.13±1.96), brilliant (1.38±1.75), bright (1.56±1.71), light (1.13±1.63)으로 양(+)으로 평가되었으며dynamic (-0.75±2.32), active (-0.63±2.50)으로 음(-)으로 평가되었다(Figure 5B). 대부분 유사색 배색의 감성 평가는 양의 감성평가의 비율이 높았다. 유사색 배색에서 soft, dynamic, feminine, brilliant, bright, light, active가 공통적인 반응이었다.
선행연구에서 남성들이 사귀고 싶어하는 여성 메이크업 이미지는 pale, bright, vivid톤의 순서였다. 아이 쉐도우 톤이 deep, dark톤의 red와 YR (주황)색상으로 분포되었으며, 어둡고 무거운 톤의 메이크업 톤은 성적으로 호감가는 이미지라고 하였다(Kim, 2011). 이 결과는 유사색상의 아이 쉐도우 감성반응 평균선호도지수(API)가 모두 양(+)으로 도출한 결과를 지지하였다. 그리고 감성형용사는 유사색 배색 3가지가 모두 feminine, bright, light, soft하다고 도출되어 본 연구에서 아이 쉐도우의 유사색 배색은 남성에게 호감이 가며, 여성스럽고 밝고 부드러운 이미지로 연출할 수 있을 것으로 추측된다. 반대로 어두운 톤의 아이 쉐도우는 강한 이미지로 연상된다고 하였다(Kim, 2011). 이 결과는 본 연구에서 아이 쉐도우를 대조 배색으로 연출하였을 경우 strong, dark, heavy한 감성 이미지와 일치하였다.
대조되는 아이 쉐도우 배색보다 톤과 컬러의 차이가 적은 유사색 배색이 전체적으로 API가 높게 도출되었다. 대조 배색의 API는 Non을 제외한 B/LB (-0.27)가 가장 높게 도출된 반면, 유사색 배색은 Y/YR의 아이 쉐도우 컬러 배색일 때 가장 높게 반응하였다. 뿐만 아니라 대조 배색의 API는 음(-)의 값으로 도출된 반면, 유사색 배색 컬러 모두 양(+)의 값으로 도출되어 대조되는 아이 쉐도우 배색보다 높게 반응하였다. 이 결과는 아이 쉐도우의 톤과 색상이 강하게 차이나는 것보다 유사 배색으로 이루어진 아이 쉐도우 배색을 선호한다고 추측할 수 있다. 이러한 결과는 최근 유행하는 메이크업 스타일이 자연스런 스타일을 추구(Kim, 2011; Hong & Kim, 2015; Cho & Yang, 2017)하는 것과 일치하였다. 강한 색조 메이크업 연출보다 톤과 채도 차이가 심하지 않은 색조를 이용하여 연출하는 메이크업 트렌드가 반영된 것으로 추측된다.
톤이 어둡고, 어두운 부위를 넓게 아이 쉐도우를 묘사할 경우 활동적이며 딱딱하고 거칠고 강한 이미지라는 보고(Kim & Ryu, 2011)는 대조 배색의 아이 쉐도우 특히 B/W 배색의 heavy, dark, strong 하다는 감성반응을 지지 하였다. 대조 배색의 아이 쉐도우는 명도의 차이가 큰 이미지이므로 자극적인 반응이 대부분 지지하였다. 검정과 가장 잘 어울리는 색은 흰색이며, 두 색의 배색은 경쾌한 느낌을 주며 명도차이를 이용한 배색은 강한 이미지를 준다고 한다(Lee & Lee, 2008). 본 연구에서도 대조 배색의 감성평가가 negative한 API반응 결과를 지지한다. 각각의 아이 쉐도우 대조와 유사색 배색 변화에 의한 감성반응은 통계적으로 유의하게 도출되었다(p<0.000).

3. 평균 선호도지수(API)과 베타파와의 상관관계

아이 쉐도우 색상의 대조와 유사색 배색에 의한 API와 β파와의 상관관계를 Figure 6에 나타내었다. 선행연구(Aclo et al., 2016)에서 색자극에 따른 EEG 반응측정결과 β파의 정확도가 높아 본 연구에서 β파와 API의 상관관계를 분석하였다. 두 배색(대조, 유사색 배색)에 공통적으로 들어가는 Non의 API가 0.59로 β파는 22.9%이었다. 대조 배색인 B/LB배색의 API가 -0.27일 때 β파가 가장 높았다. B/W의 API가 -1,1일 때 β파는 27.0%, YR/DG의 API가 -0.35일 때 β파가 24.6%였다(Figure 6A). 유사색 배색의 API와 β파의 상관관계를 Figure 6B에 나타내었다. 유사색 배색인Y/YG의 API가 0.02일 때 β파는 32.7%였고, RP/B의 API가 0.45일 때 β파는 22.9%였다. Y/YR배색의 API가 0.73으로 가장 높을 때 β파가 21.7%였으며, Y/YG배색의 API가 0.02일때 β파는 32.7%로 도출되었다. 이는 API가 높을 때 β파가 낮은 반응이었다(Figure 6B). 두 배색의 API와 β파와의 상관관계는 대조 배색에 비하여 유사색 배색 API와 β파가 높은 상관관계를 띄었다(대조 배색, r2=0.51; 유사색 배색, r2=0.91). 두 배색의API와 β파는 서로 반비례관계가 성립되며 상관관계가 높게 도출되었다.
1%의 저농도 라벤더 오일을 이용한 테라피의 API 반응이 클수록 각성지표가 감소하는 경향을 보였다(Kim et al., 2018). 아이쉐도우 색상에 따른 감성반응은 negative한 감성은 hard, dynamic, mannish, strong, gloomy, dark, heavy, active하고, positive한 감성은 soft, static, feminine, weak, brilliant, bright, light, silent이다. API가 이완 시 양(+)으로 평가되었고, 각성 시 음(-)의 경향을 띄는 결과는 대조와 유사색 배색에서의 감성평가 결과를 지지하였다. 0.1% 이하의 저농도 리날롤옥사이드는 차분하고 부드럽고 우호적으로 평가되고, 저농도에서의 β파, γ파를 감소시켜 진정과 이완효과가 있다고 보고하였다(Chang et al., 2017). 고농도의 향보다는 저농도 향에서 API의 반응이 양(+)으로 평가되었다. 본 연구 결과에서도 역시 강한 배색인 대조보다 유사색 배색의 자극에서 API의 반응이 양(+)으로 평가되었으며, API의 값이 양(+)으로 평가될수록 β파의 CVB는 비활성화 된 결과를 지지하였다.
남성들이 교제하고 싶은 여성 메이크업은 pale 톤, bright 톤, vivid 톤의 순의 P (보라)와 RP (자주)색상으로 도출되었고, eye와 lip 모두 '맑은', '귀여운', '온화한' 이미지를 선호하였다(Kim, 2011). 선행된 보고에서도 색상과 톤 차이가 적은 상태의 컬러 배색에서 심리적인 만족도가 높았다. 이와 같이 부드러운 이미지의 톤에서 선호현상이 높은 결과는 본 연구결과의 유사색 배색의 API가 positive한 감성결과를 지지하였다. 대조와 유사색의 API는 β파와 반비례 관계였다.

Conclusion

20대 여성 30명을 대상으로 대조와 유사색 배색방법을 이용한 아이 쉐도우 색상자극의 영향을 뇌파측정과 감성평가를 통하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 아이 쉐도우 색상의 대조 배색은 유사색 배색보다 전반적으로 집중과 각성지표인 베타파와 감마파가 활성 되었으며, 특히 B/W 배색자극에서 가장 큰 증가 현상을 보였다. 유사색 배색의 RP/B를 제외한 나머지 배색에서의 뇌파반응은 베타파와 감마파의 활성정도가 적었다. 대조와 유사색의 API는 β파와 반비례 관계였으며 특히 유사색 배색의 API와 β파와의 상관관계가 높았다. 대조 배색에서 hard, strong, heavy로 공통적으로 평가하였으며, 유사색 배색에서는soft, dynamic, feminine, brilliant, bright, light, active 한 반응이었다. 아이 쉐도우의 대조와 유사색 배색의 API 반응이 양(+)으로 평가될수록 β파의 활성정도가 작았다. API반응결과는 톤이나 색상의 차이가 클 경우 negative로 평가되었고 유사색 배색은 positive로 평가 되였다. 이러한 결과를 통하여 메이크업의 효과를 positive한 이미지로 연출하고자 할 경우 유사색 배색을 이용하고 negative한 이미지를 유도하기 위해서는 대조 배색으로 아이 쉐도우 컬러를 활용하면 효과적일 것으로 판단된다. 따라서 아이 쉐도우의 배색방법에 따른 뇌파 측정결과를 통하여 생리적•감성반응을 정량화 할 수 있는 기초데이터를 구축할 수 있었다. 아이 쉐도우의 배색 방법에 의한 뇌파와 감성반응 결과들은 정량적인 DB구축을 할 수 있는 기반을 마련하였다. 이 결과를 통하여 효과적인 얼굴 이미지 연출에 도움을 주며 메이크업 앱 등에 적용할 수 있는 기반이 되어 향후 뷰티 산업의 기초 자료로 활용할 수 있을 것이라 사료된다.

Acknowledgements

본 연구는 2018년도 장안대학교의 연구비 지원으로 수행된 것으로 이에 감사드립니다.

Figure 1.

Measurement of brain waves.

The distance between a monitor and a subject ranged from 60 to 70 centimeters. Brain waves values were obtained from sensors attached to 21 parts by asking subjects to wear brain wave caps.
ajbc-16-4-509f1.tif
Figure 2.

Brain wave responses according to the application of the contrast color arrangement of eye shadows.

The relationship between the CVBs and the spectral edge frequency according to the application of black/white, black/light-blue, and yellow-red/dark green arrangements to eyes without makeup. (A) CVBs of θ, α, β and γ depending on contrast color arrangement, (B) ΔSEF50 and ΔSEF90, depending on contrast color arrangement. θ wave, relative theta power; α wave, relative alpha power; β wave, relative beta power; γ wave, relative gamma power; SEF, spectral edge frequency; Non, no make-up; B/W, black/white; B/LB, black/light-blue; YR/DG, yellow-red/dark green; CVB, coefficient of variation for the brain wave; ***p<0.000.
ajbc-16-4-509f2.tif
Figure 3.

Brain wave responses according to application of similar color arrangement of eye shadows.

The relationship between the CVBs and the spectral edge frequency, according to the application of red-purple/blue, yellow/yellow-green, and yellow/yellow-red arrangement to eyes without makeup. (A) CVBs of θ, α, β and γ depending on contrast color arrangement, (B) ΔSEF50 and ΔSEF90, depending on contrast color arrangement. θ wave, relative theta power; α wave, relative alpha power; β wave, relative beta power; γ wave, relative gamma power; SEF, spectral edge frequency; Non, no makeup; RP/B, red-purple/blue; Y/YG, yellow/yellow-green; Y/YR, yellow/yellow-red; CVB, coefficient of variation for the brain wave; ***p<0.000.
ajbc-16-4-509f3.tif
Figure 4.

Emotional responses of participants according to the contrast color arrangement of eye shadows.

The emotional responses of participants without eye makeup to the stimulant created by applying eye shadows with the contrast color arrangement. Questionnaire items used a 10-point scale, the scale of emotional adjectives. (A) API of contrast color arragement, (B) Emotional preference for contrast color arrangement. API, average preference index; Non, no make-up; B/W, black/white; B/LB, black/light-blue; YR/DG, yellow-red/dark green; ***p<0.000.
ajbc-16-4-509f4.tif
Figure 5.

Emotional responses of participants to the similar color arrangement eye.

The emotional responses of participants with no eye makeup to the stimulants created by applying eye shadows with the similar color arrangement. Questionnaire items used a 10-point scale, the scale of emotional adjectives. (A) API of similar color arrangement, (B) Emotional preference for similar color arrangement. Non, no make-up; RP/B, red-purple/blue; Y/YG, yellow/yellow-green; Y/YR, yellow/yellow-red; ***p<0.000.
ajbc-16-4-509f5.tif
Figure 6.

Correlation between β wave and API of contrast and similar color arrangement.

The correlation between the contrast of eye shadow and the variation of an API of a similar color scheme shows a correlation with a beta wave. (A) Contrast color arrangement, (B) Similar color arrangement. CVB, coefficient of variation for the brain wave; API, average preference index; β, beta.
ajbc-16-4-509f6.tif
Table 1.
Eye shadow stimulants according to contrast color arrangement
Color relationships contrast
Non ajbc-16-4-509i1.tif
B/W
ajbc-16-4-509i2.tif
ajbc-16-4-509i3.tif RGB (255, 255, 255),
RGB (166, 166, 166),
RGB (0, 0, 0)
B/LB
ajbc-16-4-509i4.tif
ajbc-16-4-509i5.tif RGB (255, 255, 255),
RGB (102, 225, 255),
RGB (0, 0, 0)
YR/DG
ajbc-16-4-509i6.tif
ajbc-16-4-509i7.tif RGB (255, 255, 255),
RGB (255, 192, 0),
RGB (0, 51, 0)

Non, no make-up; B/W, black/white; B/LB, black/light-blue; YR/DG, yellow-red/dark green.

Table 2.
Eye shadow stimulants according to similar color arrangement
Color relationships contrast
RP/B
ajbc-16-4-509i8.tif
ajbc-16-4-509i9.tif RGB (255, 255, 255)
RGB (102, 0, 255)
RGB (0, 0, 255)
Y/YG
ajbc-16-4-509i10.tif
ajbc-16-4-509i11.tif RGB (255, 255, 255)
RGB (255, 217, 102)
RGB (146, 208, 80)
Y/YR
ajbc-16-4-509i12.tif
ajbc-16-4-509i13.tif RGB (255, 255, 255)
RGB (255, 217, 102)
RGB (255, 153, 0)

RP/B, red-purple/blue; Y/YG, yellow/yellow-green; Y/YR, yellow/yellow-red.

References

Aclo D, Barraquio BM, Navea RF, Palomares X. EEG-based color classification system using artificial neural networks. LPU-Laguna Journal of Engineering and Computer Studies 3: 21-29. 2016.

Chang YJ, Kim MK, Ryu HW. Effects of inhalation of oxides (caryophyllene oxide, eucalyptol, and linalool oxide), the major ingredient of essential oils, on human emotions and EEG responses. Journal of Odor and Indoor Environment 16: 410-422. 2017.
crossref
Cho MH, Yang JH. Image perception according to face shapes and makeup color variation. Asian Journal of Beauty and Cosmetology 15: 122-131. 2017.
crossref pdf
Han HJ. Effects of makeup on facial images of illustrations. Journal of Korea Society of Color Studies 29: 49-58. 2015.

Heo SD. The effect of image make-up on the formation of physiognomy: centering around seven kinds of faces. The Journal the Korean Society of Make-up Design 1: 79-92. 2005.

Hong GJ, Kim SM, Lee BC, Yi DH, An SK. The effect of color therapy on stress and electroencephalogram variation. Asian Journal of Beauty and Cosmetology 7: 51-59. 2009.

Hong SK, Kim MK. Female college students' interests in make-up according to recognition types of them. Journal of Digital Convergence 13: 525-533. 2015.
crossref
Jang YJ, Shon YM. A study on image makeup for improving facial look. Journal of Fashion Design 6: 101-121. 2006.

Jung SM, Kim MK, Ryu HW. Influence of the concentration of jasmine oil on brain activity and emotions. Journal of Odor and Indoor Environment 14: 270-278. 2015.
crossref
Kang SY, Kim MK, Ryu HW. Influence of the concentration of lavender oil on brain activity. Asian Journal of Beauty and Cosmetology 11: 1099-1107. 2013.

Kim EY, Kim MK, Kim ST, Ryu HW. Comparison of relaxation and calming effect of a foot bath and a lavender foot bath, through EEG and emotional responses analysis. Journal of Odor and Indoor Environment 17: 122-131. 2018.
crossref
Kim MK. Correlation between the factors of personal color diagnosis guide and brain wave analysis. Asian Journal of Beauty and Cosmetology 14: 407-416. 2016a.
crossref pdf
Kim MK. Brain recognition and sensibility response according to the shape of eyes and eyeshadow tone. Asian Journal of Beauty and Cosmetology 15: 421-434. 2017.
crossref pdf
Kim MK, Ryu HW. Analysis of emotional images according to eyes shapes and smoky makeup tone. Science of Emotion & Sensibility 14: 321-330. 2011.

Kim YH. The effect of makeup recognition on Kwan-sang makeup recognition and assessment after Kwan-sang makeup. The Journal of the Korean Society of Make-up Design 12: 21-32. 2016b.

Kim YS. A study on make-up image and color preferred by men of 20s~30s. Journal of Korea Society of Color Studies 25: 55-66. 2011.
crossref
Lee AY, Lee SH. The effect of color on human physiological and emotional responses: focusing on brain wave analysis according to color stimulation type. Korean Journal of Counseling 13: 779-798. 2012.
crossref
Lee YS, Lee JM. The analytic of smoky make-up which appeared in Korean films: 2000 years~2007 years the cental rate for a rewly-released film. The Journal of the Korean Society of Make-up Design 4: 41-50. 2008.

Moon EB. Color design textbook. AhnGraphics Publisher. Paju. pp368-375. 2011.

Park JW, No SK. A study of the characteristic of make-up application. Journal of the Korean Society of Design Culture 23: 469-480. 2017.

Rakshit A, Lahiri R. Discriminating different color from EEG signals using Interval-Type 2 fuzzy space classifier (a neuro-marking study on the effect of color to cognitive state). 2016 IEEE 1st International Conference on Power Electronics, Intelligent Control and Energy Systems (ICPEICES). Delhi: 1-6. 2016.

Ryu S. The influence of make-up on impressions. The Journal of the Korean Society of Make-up Design 11: 25-32. 2015.

Zhang H, Tang Z. To judge what color the subject watched by color effect on brain activity. International Journal of Computer Science and Network Security 11: 80-83. 2011.

Tello RJMG, Muller SMT, Ferreira A, Bastos TF. Comparison of the influence of stimuli color on steady-state visual evoked potentials. Research on Biomedical Engineering 31: 218-231. 2015.
crossref pdf
Yeh YY, Lee DS, Ko YH. Color combination and exposure time on legibility and EEG response of icon presented on visual display terminal. Displays 34: 33-38. 2013.
crossref
Yoto A, Katsuura T, Iwanaga K, Shimomura Y. Effects of object color stimuli on human brain activities in perception and attention referred to EEG alpha band response. Journal of Physiological Anthropology 26: 373-379. 2007.
crossref pmid
Yu HJ, Hwang SJ. A study on the changes of meaning of young face image in cosmetics advertisement: focused on cosmetic type and makeup design element. Journal of the Korean Society of Beauty and Art 19: 7-23. 2018.
crossref
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