한국관광공사 홍보 영상 속 K-패션에 나타난 색채 형용사 이미지와 색채 배색 팔레트

Ⅰ. 서론

최근 인터넷 상 다양한 플랫폼의 발달로 콘텐츠 산업의 환경이 빠르게 변화하면서, K-컬처, K-팝, K-패션, K-웨이브, K-스타일 등 다양한 명칭이 생겨나 그 위상을 떨치고 있다. 이제 누구나 소셜 미디어, 유튜브(YouTube), OTT(Over The Top) 등을 통해 자유롭게 영상을 시청하고 공유할 수 있으며, 시공간적 제약을 벗어나 소통 가능하기 때문이다(Kim, 2022; Lim, 2021). Korea Creative Content Agency[KCCA](2022a)에 따르면, 해외 K-컬처 소비자의 전체 문화콘텐츠 소비량 중 한국 콘텐츠의 비중은 K-뷰티(31.7%)가 가장 높았고, 그 다음으로 K-드라마(31.0%), K-패션(29.0%), K-예능(28.6%), K-영화(28.6%) 순이었다(KCCA, 2022a). 이렇듯 한국 콘텐츠들 중 K-패션은 세 번째로 높은 비율을 차지하고 있으며, 디자인의 중요성이 부각되면서 한국의 문화적인 정체성과 독창성을 표현할 수 있는 중요한 도구로 인식되고 있다.

그와 관련하여 주목해볼 만한 예가 한국관광공사가 공개한 홍보 영상인 ‘필 더 리듬 오브 코리아(Feel the Rhythm of Korea)’이다. 2020년 7월 30일 한국관광공사는 ‘이매진 유어 코리아(Imagine Your Korea)’라는 유튜브 채널을 개설하여, 그 안에 ‘필 더 리듬 오브 코리아’라는 이름의 홍보 영상들을 업로드하였다. 그 영상들은 4개월 만에 유튜브와 SNS 조회수가 약 6억 뷰 이상에 달하는 등 큰 화제를 모았다(Yun, 2021). 왜 전 세계인들의 관심을 모았는지에 관해서는 다양한 이유를 찾아볼 수 있다. 그 중 KCCA(2022b)은 ‘필 더 리듬 오브 코리아’ 영상이 한류 스타를 기용하는 기존의 방식이 아닌 한국 고유의 문화와 지역의 대표 명소 지역을 중점적으로 담아냈으며, 힙합에 국악을 가미한 음악과 무용으로 다채로운 주요 관광거점 도시의 매력을 홍보하여 ‘한국의 진짜 얼굴’을 보여주었기 때문이라고 했다(KCCA, 2022b). 또한 스파이크스 아시아(Spikes Asia) 뮤직 부문 심사위원장인 에밀리 불(Emily Bull)은 “한국이 보여주고자 하는 것을 매우 상징적으로 잘 드러낸 익살스러운 춤과 흥겨운 음악이 한국의 아름다운 풍경과 어울려 좋은 결과를 만들어 냈다”고 하였다. 이에 관해 이현행 영상 감독은 “한국적인 느낌을 내기 위해 색채를 살렸으며, 의상들의 멋도 눈길을 끌게 제작하였다”는 설명을 통해 출연진들의 의상과 색채들이 갖는 독특한 멋을 강조했다(Yu, 2021). 이와 같이 K-컬처의 이미지 형성에 있어 패션과 색채는 주요 역할을 담당하고 있는데, 색채는 착용자의 기호나 성격, 문화적인 배경을 반영하여 강력한 설득력의 표현성을 지니기 때문에 중요한 요소이기 때문이다(Lee, 2006).

그에 따라 한국관광공사 홍보영상에 관한 연구가 다수 있었으나 대부분 춤과 음악에 초점을 맞춘 것이었다(Kim, Lee, & Kim, 2022; Park, 2022). 그 이외에는 한류 홍보를 위한 미디어콘텐츠 개발에 대한 연구(Roh, 2020; Roh & Yun,2019), 홍보영상에 의한 관광이미지나 선호도에 관한 연구(Kim & Kim, 2011; Liu, 2013; Wu, 2020) 등이 진행되어 왔다. 한편, K-패션의 색채와 관련해서는 현대 패션 트렌드에 나타난 한국적 색채를 분석하거나(Baek, 2010; M. Kim, 2023), K-패션의 색채를 컬렉션을 통해 분석한 예가 있었다(J. A. Lee, 2017).

즉 지금까지 K-컬처에 대해 다양한 연구가 진행되어 왔지만, 색채에 관해서는 디자이너 작품에 나타난 한국적 색채의 상징성에 초점을 둔 것이 대부분이었다. 그러나 소셜 미디어를 통해 누구나 시공간을 넘어 자유롭게 소통할 수 있게 된 상황에서 디지털 문화콘텐츠 안에 표현된 패션의 색채에 대한 보다 전문적인 연구가 필요하다고 생각한다. 따라서 본 연구는 유튜브에 업로드된 한국관광공사의 홍보용 동영상을 소재로 하여, 디지털 문화콘텐츠에 표현된 패션의 색채 이미지와 색채 배색 팔레트를 구체적으로 분석하는 것을 연구의 목적으로 했다. 그를 통해 디지털 콘텐츠를 위한 K-패션의 색채를 기획할 때 실질적인 자료로 활용되고자 함을 연구의 의의로 삼았다.

이를 위한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, ‘필 더 리듬 오브 코리아’ 영상 속 의상과 액세서리에 나타난 색채 배색들의 형용사 이미지 종류와 그 빈도수는 어떠한가. 둘째, 색채 배색들에 나타난 색상과 톤은 어떤 특징을 지니는가. 셋째, 분류된 형용사 이미지별 색채 배색 팔레트는 무엇인가. 위의 연구 문제를 해결하기 위해 문헌 연구와 데이터를 수집 후 양적 분석을 진행했다. 첫째 문헌 연구로, 선행연구와 단행본 등을 참고로 하여 K-패션의 개념을 알아보았다. 또한 배색에 사용된 색상과 색조를 분석하기 위한 도구로 NCS 즉 내츄럴 컬러 시스템의 개념 및 구성 요소에 관해 살펴보았으며, 배색 이미지를 평가하기 위한 도구로 색채 이미지 스케일의 개념의 개념에 대해 알아보았다. 둘째 양적 연구로, 영상 수집 및 색채 배색들의 형용사 이미지를 추출하고 색상과 뉘앙스 영역을 분석했는데, 이는 3장에서 구체적으로 설명하였다.

Ⅱ. 이론적 배경

1. K-패션의 개념

K-컬처는 2010년대에 다양한 문화콘텐츠를 아우르는 추상적인 용어로 사용되기 시작했다(Lee, 2023). 그 후 단어의 쓰임이 미비하다가 2020년 문화체육관광부가 한류의 공식적인 영어 명칭으로 권장하면서 광범위하게 사용되기 시작했다(Chae, 2020; Oh, 2022). 한류가 1997년 이후 동아시아 여러 나라에서 한국의 일부 문화, 예술 분야가 보급되는 현상을 가리켰다면(Chae, 2020), K-컬처는 한류의 발전 과정 중 파생된 단어로, 한국적인 것과 한국을 표상하는 모든 것을 의미한다(J. A. Lee, 2017).

K-컬처의 큰 흐름 내에서 패션분야에 특화되어 파생된 K-패션은 2000년 12월 28일 한국경제신문에서 처음 등장하였다(H.-S. Kim, 2017; Lee, 2000). K-패션은 한국을 지칭하는 고유명사 Korea의 알파벳 첫 글자인 ‘K’와 ‘Fashion’을 조합한 합성어이다(Geum & Ahn, 2016; H. Kim, 2017; J. A. Lee, 2017). 그 특징에 대해 전(前) 미국패션디자이너협회 이사인 펀 맬리스(Fern Mallis)는 진취적이고 현대적이며, 트렌드를 수용하고 에너지가 충만한 한국의 패션이라고 했다(Bu, 2015). 그리고 Kim, Kim, & Moon(2017)은 한국적 패션디자인과 달리 K-패션은 정부의 적극적인 지원 아래 세계화를 위한 노력이 진행되었다는 점에서 차이가 있다고 했다.

선행연구에 나타난 K-패션의 개념은 크게 세가지로 구분해 볼 수 있다. 첫째, K-패션이란 ‘한국의 패션’, ‘한국의 스타일’, ‘한국인이 디자인하고 만든 패션’이라는 의미로, 한국을 주체로 한 패션 산업이나 브랜드를 일컫는 용어로 정의할 수 있다(Geum & Ahn, 2016; J. A. Lee, 2017). 둘째, K-패션은 전통적인 요소와 현재 트렌드가 결부한 디자인으로 한국 고유의 가치가 담긴 현대 의복 양식이라는 정의를 가진다(Gwak, 2022; Kim, Cha, & Lee, 2017). 즉 전통의 모티브를 재해석하거나 융합시킨 디자인을 특징으로 하는 패션을 가리킨다. 셋째, K-패션은 현재 젊은 세대의 화려하고 힙(hip)한 스타일과 한국 특유의 감성이 깃든 차별화된 패션이라는 정의를 가진다(K. J. Kim, 2023). 이와 관련하여 한국섬유신문은 MZ 세대의 새로운 패션으로 한국만의 유니크한 옷이라고 정의한 바 있다(Lee, 2021). 이상의 연구 결과를 통해 보면, 지금까지 한국적 패션 디자인이 전통 복식의 미에 초점을 둔 작품이라는 것에 중점을 두었던데 반해, K-패션은 한국적인 전통을 현대 패션에 융합시키는데 있어 대중성과 실용성을 목표로 트렌드를 중시한 것이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에 있어 K-패션은 전통적인 요소와 현재 트렌드가 결합된 한국의 독특한 감성을 지니는 패션이 라고 정의하기로 한다. 위의 내용을 종합하면 다음 <Table 1>과 같다.

<Table 1>

K-Fashion’s Characteristic & Definition

2. 색채 이미지 스케일

색채 이미지 스케일은 색에 관한 감정, 연상과 상징 등을 체계적으로 분석하고 조사하여 특정한 언어로 객관화시켜서 구성한 이미지 공간으로서(Park & Kim, 2007) 형용사 의미 분별법을 이용해서 개발된 것이다(Yum et al., 2022). 개인, 국가, 문화, 양식, 환경 등에 따라서 다르게 나타나는데, 한국인을 대상으로 한국에서 개발한 것을 IRI(Image Research Institute) 색채 이미지 스케일이라고 한다(Lee, 1997). 이는 IRI 색채 연구소에서 통상 산업부의 지원으로 1995년부터 1996년까지 한국인의 색채 감성을 시각적으로 척도화하기 위해 개발되었다(D. C. R. Lee, 2017). 그에 비해 일본인을 대상으로 일본에서 개발한 것은 NCD(Nippon Color and Design) 색채 이미지 스케일이라고 한다(Nippon color & design research institute INC., n.d.). 고바야시 시게노부(Kobayashi Shigenobu)가 1983년, 1986년 두 차례에 걸쳐 발표한 것으로, 색채 성향을 분석하고 방향을 제시하기 위한 목적으로 개발되었다(Moon, 2011). 이상의 한국식과 일본식 색채 이미지 스케일들은 구조의 면에서 차이가 있는데, 세로축은 양쪽 모두가 ‘Soft-Hard’ 이미지를 기준으로 하는데 반해, 가로축은 한국의 경우 ‘Dynamic-Static’ 이미지를, 일본의 경우는 ‘Warm-Cool’ 이미지를 기준으로 한다.

색채 이미지 스케일에는 단색 이미지 스케일, 배색 이미지 스케일, 형용사 이미지 스케일이 있다. 그 중 배색 이미지 스케일은 이미지의 미묘한 차이를 표현할 수 있으며, 비슷한 느낌의 배색을 함께 묶어 그 적당한 위치를 세로축과 가로축을 기준으로 정한 것이다(Kim & Lee, 2006; Park & Kim, 2007). <Fig. 1>과 같이 비슷한 느낌의 색을 한데 묶어 열두 개의 그룹을 만든 후, 각 그룹마다 특정의 형용사를 부여함으로써 배색이 가진 차이를 명확히 알 수 있도록 제시한 것이다(Park & Kim, 2007). 구체적으로는 ‘Soft-Dynamic’에는 귀여운, 경쾌한, 화려한, ‘Soft-Static’에는 온아한, 은은한, 우아한, ‘Hard-Dynamic’에는 다이나믹한, 모던한, ‘Hard-Static’에는 점잖은, 고상한 등 총 12개의 형용사들이 분포되어 있다. 이 형용사들은 위로 갈수록 고명도 색채들로 구성된 부드러운 이미지, 아래로 갈수록 저명도 색채들로 구성된 딱딱한 이미지, 오른쪽으로 갈수록 저채도 색채들로 구성된 정적인 이미지, 왼쪽으로 갈수록 고채도 색채들로 구성된 동적인 이미지를 가진다(Jang & Rhie, 2010).

<Fig. 1>

Coloration Combination Image Scale(Yum et al., 2022, p. 55)

형용사 이미지 스케일은 색채와 색채 이미지를 일반적으로 표현하는 언어로 연결한 것이다(Park & Kim, 2007). <Fig. 2>를 보면 두 축을 기준으로 ‘귀여운’, ‘경쾌한’ 등과 같이 12개의 넓은 개념의 형용사 그룹이 각각 분포되어 있으며, 각 범위안에 ‘즐거운’, ‘아기자기한’, ‘싱싱한’, ‘재미있는’ 등과 같은 세부 형용사들이 포함되어 있다.

<Fig. 2>

Adjective Image Scale(Yum et al., 2022, p. 55)

3. NCS 개념 및 구성 요소

NCS(Natural Color System)란 독일의 생리학자 헤링(Ewald Hering)이 저술한 ｢색에 관한 인간 감정의 자연적 시스템｣에 기초하여 1979년 스웨덴색채연구소에서 하드(Anders Hard), 시비크(Larks Sivik), 톤쿼스트(Gunnar Tonnquist)와 같은 색채 연구가들이 오랫동안 연구하여 완성한 표색계이다(Natural Color System, n.d.). NCS는 인간의 시각을 통해 색을 체계적으로 분류하고 표현하는 시스템으로( Hwang, 2020; Jeong, 2008; Natural Color System, n.d.), 3차원의 색공간으로 나타나게 된다. NCS 색공간은 인간이 구별할 수 있는 빨강(R), 노랑(Y), 초록(G), 파랑(B)의 4가지 유채색과 하양(W), 검정(S, Svart, 스웨덴어의 Black)의 2가지 무채색을 합하여 모두 6가지 색을 기본으로 한다(Color Korea, n.d.; Jung, 2018; Natural Color System, n.d.). 이 색공간은 색상(hue), 검정색도(blackness), 하양색도(whiteness), 유채색도(chromaticness)로 정의하며, 이를 통해 색을 체계적으로 분류하고 설명한다(Hard, Sivik, & Tonnquist, 1996; Jung, 2018).

NCS는 ‘NCS 색상환’, ‘NCS 색삼각형’, ‘NCS 색채 표기법’으로 구성된다.

NCS 색상환(NCS Color Circle)은 NCS 색공간을 수평으로 자른 단면이다(Hard et al, 1996; Jung, 2018). NCS 색상환은 <Fig. 3>과 같이 4개의 기본 유채색인 노랑(Y)과 파랑(B), 빨강(R)과 초록(G)의 보색들을 각각 반대편에 직교 배치하였으며, Y-R, R-B, B-G, G-Y의 기본 척도를 하고 있다(Jeong, 2008). 4개의 원색 사이를 심리적 근접도에 따라 분류하고 10등분하여 전체 40개의 색상으로 색상환을 구성하고 있다(Color Korea, n.d.; Natural Color System, n.d.).

<Fig. 3>

NCS Color Circle(Park & Lee, 2012, p. 20)

NCS 색삼각형(NCS Color Triangle)은 NCS 색공간을 수직으로 자른 단면이다(Hard et al, 1996; Jung, 2018). NCS 색삼각형은 <Fig. 4>와 같이 정삼각형의 형태를 나타내며, 그 정점에 순서대로 W, S, C가 위치하는데, W(White)는 하양, S(Black)는 검정 그리고 C(Chromatic Color)는 유채색을 의미한다(Color Korea, n.d.). W-S, W-C, S-C의 기본척도를 가진다. 그리고 NCS 색삼각형 내 중심축인 W-C에는 10단계의 검정색도 즉, 무채색이 있고, 아래쪽 빗변인 S-C에는 10단계의 유채색도 즉, 선명도가 있다(Park & Lee, 2012). NCS에서 색조(Tone)로 설명될 수 있는 뉘앙스(Nuance)는 색채 연구가 시비크가 색삼각형을 10개의 영역으로 구분하여 명칭을 부여한 것이다. 이를 NCS 캐릭터리스틱 뉘앙스 에어리어(NCS Characteristic Nuance Area)이라고 부르는데(Lee, 2004), <Fig. 5>에 나타난 바와 같이 NCS 뉘앙스 영역 1area는 Toned light gray로 무채색에 가까운 엷은 톤, 2area는 Light clear로 밝으면서 연한톤을 나타낸다. 3area는 Brilliant(chromatic clear)로 유채색도가 높으면서 밝은 톤을 나타내며, 4area는 Deep chromatic(chromatic deep)으로 유채색도가 높으면서 짙은 톤을 띤다. 5area는 Dark deep으로 어두우면서 짙은 톤, 6area는 Toned dark gray로 채도와 명도가 모두 낮은 무채색에 가까운 어두운 톤이다. 7area은 Clear, 8area은 Deep, 9area는 Toned gray이며, 0area는 Grayish chromatic으로 톤의 특성이 나타나지 않는다(Baek, 2010; Lee, 2004).

<Fig. 4>

NCS Color Triangle(Park & Lee, 2012, p. 21)

<Fig. 5>

NCS Characteristic Nuance Area(Lee, 2023, p. 26)

NCS 색채 표기법(Color Notation)은 ‘검정색도, 유채색도–색상’의 순서로 표기한다(Color Korea, n.d.). 이 표기 순서는 1995년 개정된 NCS 제 2판을 의미하는 ‘Second Edition’의 ‘S’가 맨 앞에 위치하며, 뒤이어 검정색도를 의미하는 숫자 2개와 유채색도를 의미하는 숫자 2개, 마지막은 색상을 표현하는 알파벳과 숫자의 조합으로 표기된다(Lee, 2004).

Ⅲ. 분석 및 고찰

1. 자료 수집 및 분석 방법

본 연구의 자료 수집 및 분석 방법은 다음과 같다. 먼저 자료 수집은 ‘필 더 리듬 오브 코리아’ 영상을 소개한 유튜브 채널인 ‘이매진 유어 코리아’를 대상으로 하였다. 홍보 영상이 처음 개설되어 가장 관심이 컸던 시기였던 2020년과 2021년을 연구 범위로 하여 그 때 업로드된 것들 중 조회수가 2천만회 이상을 기록한 총 18개 영상을 수집하였다. 그 후 등장인물이 입은 의상의 색채가 명확한 것을 추려내는 과정을 통해 서울1ㆍ2, 부산, 전주1ㆍ2, 안동, 목포, 강릉, 경주&안동, 인천, 부산&통영, 대구 총 12개 도시의 12개 홍보 영상을 최종 수집하였다. 패션의 분석 방법을 설명하면 다음과 같다. 먼저 ‘Dynamic-Static’의 축을 특징으로 하는 IRI 색채 이미지 스케일을 분석의 틀로 사용하였는데, 본 연구가 디지털 문화콘텐츠 안에 표현된 K-패션을 내용으로 하기 때문에 한국인의 색채 감성을 토대로 개발된 것이 적절하다고 판단하였기 때문이다. 영상 캡처 기준은 인물 전신이 나온 풀 샷(Full shot)을 기본으로 하되, 풀 샷이 나타나지 않는 경우는 무릎부터 얼굴까지의 미디엄 샷(Medium shot), 허리부터 얼굴까지의 웨이스트 샷(Waist shot) 순으로 캡처를 진행했다. 이상의 과정을 통해 총 66벌의 의상이 수집되었는데, 이 때 한 벌이란 한 명이 입은 의상과 액세서리 모두를 의미한다.

다음으로 자료 분석 방법과 절차를 순서대로 살펴보면 아래와 같다.

첫째, 의상이 단색인 경우 가장 많은 부분을 차지하는 주조색, 그 외 배합의 역할을 하는 보조색과 강조색을 모두 추출해서 분석하였다. 무늬가 있는 경우에는 그 안에 사용된 색채들을 모두 추출하여 각각 분석하였다. 액세서리는 모자, 신발 외에도 한복 장신구인 갓, 족두리, 배씨 댕기, 복주머니, 노리개, 탈 등을 모두 포함하였다.

둘째, 색채 분석은 Adobe Color CC 프로그램을 사용하였다. 이 프로그램은 Adobe사에서 제공하는 RGB색 공간을 기반으로 한 색채 분석 도구로서, 이미지를 삽입한 후 ‘색상 무드’ 선택하기 틀을 통해 주요하게 쓰인 색상을 파악할 수 있어서 여러 분야에서 사용되고 있다. 구체적인 진행 절차는 <Fig. 6>, <Fig. 7>과 같다. 먼저 Adobe Color CC 프로그램에 66벌의 의상과 액세서리의 이미지를 <Fig. 8>과 같이 예시로 하여 삽입한 후 5도 배색으로 분석했다. 이 때, 색채의 보조색과 강조색이 명확하지 않아서 자동으로 배치되지 않는 경우에는 추출된 색의 배치 순서를 수동으로 바꾸면서 분석했다. 한 벌에 5개의 색채가 사용되지 않은 경우는 색상 퍽(puck)을 수동으로 이동하여 명도 변화로 5도 배색을 추출하였다. 한 벌에 5개 이상의 색채가 사용된 경우는 면적에 따른 분석을 했다. 한 벌의 배색에 사용된 색 가운데 가장 출현 빈도가 높거나 넓은 면적을 차지하는 색채, 다음으로 출현빈도가 높은 색채, 차지하는 면적은 적지만 포인트가 되는 색채로 그 순서를 정했다. 그 후 <Fig. 9>와 같이 추출된 배색을 시각적으로 평가하여 유사한 배색 영역을 지니는 배색 이미지 스케일에 위치시키고, <Fig. 10>과 같이 형용사 이미지 스케일에 대입하여 형용사를 최종 추출했다.

셋째, 형용사를 최종 추출한 후 NCS에 근거하여 배색별 색상 분포와 톤 분포가 어떻게 나타나고 있는가를 알아보았다. 이를 위해 <Fig. 11>과 같이 Adobe Color CC 프로그램에서 나타난 디지털 색상 표기법인 HEX 값에서 <Fig. 12>와 같이 NCS 색채 값으로 변환하였다. 그 후 형용사별로 <Fig. 13>의 NCS 색상환과 <Fig. 14>의 NCS 색삼각형에 각각 대입시켜 색상과 톤의 특성을 파악하였다.

끝으로 색채 명칭은 각각의 선행 연구들 간에 용어 혼용이 있었기 때문에 본 연구에서는 국가기술표준원(Korea Agency for Technology and Standards[KATS])의 색채표준정보에 따라 색채 명칭을 표기하였다(KATS, n.d.). 또한 주요 색상의 특성을 분석하기 위해 본 연구에서는 먼저 빨강(R), 파랑(B), 초록(G), 노랑(Y)의 기본색을 기준으로 RB 영역, BG 영역, GY 영역, YR 영역 이렇게 4개의 영역으로 분류했으며, 계열은 각 영역의 중간이 되는 ‘50’을 기준으로 하였다. 구체적으로는 R 계열은 Y60R에서부터 R50B까지의 범위, B 계열은 R60B에서부터 B50G까지의 범위, G 계열은 B60G에서부터 G50Y까지의 범위, Y 계열은 G60에서부터 Y50R까지의 범위로 하였다.

2. 분석 결과

앞서 설명한 분류 기준에 의해 Soft-Dynamic, Soft-Hard, Hard-Dynamic, Hard-Static의 네 구역으로 나누고, 각 구역에 해당되는 5도 배색을 형용사 이미지별로 분류한 결과는 다음과 같다.

각 구역에 해당하는 5도 배색은 <Table 2>와 <Fig. 15>에 보이는 바와 같이 Hard-Dynamic 구역에 53개(80.4%) 배색들이 가장 많이 집중되었다. 다음으로 형용사 이미지들을 빈도순으로 나열하면, ‘화려한’ 24개(36.4%), ‘다이나믹한’ 19개(28.8%), ‘모던한’ 10개(15.2%), ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 9개(13.6%), ‘경쾌한’ 2개(3.0%), ‘내츄럴한, 은은한’ 2개(3.0%)로 나타났다<Table 3>. 형용사 이미지별로 주요 색상과 뉘앙스 영역, 색채 배색 팔레트의 특성을 알아보면 다음과 같다.

<Table 2>

Analyze the Frequency of the Four Zones

<Fig. 15>

Color Schemes Distribution of K-Fashion in Feel the Rhythm of Korea(Drawn by author)

<Table 3>

Analyze the Frequency of Adjectives

1) ‘화려한’ 형용사 이미지

‘화려한’ 형용사 이미지를 <Fig. 2>에서 보면 ‘Soft-Hard’의 세로축을 기준으로 할 때 Soft와 Hard의 중간 부분에 위치하며, ‘Dynamic-Static’의 가로축을 기준으로 하면 Dynamic에 치우쳐 있다. 그리고 ‘한국적인’, ‘장식적인’, ‘매력적인’, ‘환상적인’ 등의 세부 형용사들을 내포한다. 본 연구 결과, ‘화려한’ 형용사 이미지에는 총 66개 중 24개의 색채 배색이 해당되어 가장 많은 빈도수를 보였는데, 그 특징을 색상, 뉘앙스 영역, 색채 배색의 순으로 설명하면 다음과 같다.

첫째, 색상의 경우 본 형용사 이미지에 해당하는 총 120개 색상의 빈도를 계열별로 알아보면 R 계열 45개(37.5%), B 계열 40개(33.4%), G 계열 19개(15.8%), Y 계열 16개(13.3%)의 순이었다. 다음으로 영역별 빈도를 알아보면 R 계열 중에서는 YR 영역 9개, R 15개, RB 영역 21개로 나타났다. B 계열은 RB 영역 22개, B 7개, BG 영역 11개로 나타났다. G 계열은 BG 영역 12개, G 3개, GY 영역 4개로 나타났다. Y 계열은 GY 영역 5개, Y 2개, YR 영역 9개로 나타났다. 즉 ‘화려한’ 형용사 이미지는 <Table 4>의 <Fig. 16>과 같이 R 계열과 B 계열이 약 70.0% 이상을 차지했으며, RB 영역과 BG 영역, YR 영역의 순으로 나타났다. 구체적인 내용은 <Table 5>와 같다.

<Table 4>

Hue and Nuance Distribution of Gorgeous Image

<Table 5>

Hue of Gorgeous Image

둘째, 뉘앙스 영역은 <Fig. 17>과 같이, 총 120개 색상 중 Deep chromatic 49개(40.8%), Toned dark gray 17개(14.2%), Deep 13개(10.8%)로 가장 집중되는 경향을 보였다. 그 외에도 Toned light gray와 Dark deep이 각각 11개(9.2%), 10개(8.4%), Brilliant 7개(5.9%), Grayish chromatic 7개(5.9%), Light clear 3개(2.5%), Clear 2개(1.5%), Toned gray 1개(0.8%)로 나타났다. 즉 ‘화려한’ 형용사 이미지는 유채색도가 높으면서 짙은 톤과 채도와 명도가 모두 낮아 무채색에 가까운 어두운 톤이 중심을 이루고 있었으며, 그 외에도 무채색에 가까운 엷은 톤이 다수 나타난 것을 알 수 있었다.

색채 배색은 검정, 밝은 회색과 같은 무채색과 RB 영역의 다양한 색상들로 구성된 배색이 많이 나타났다<Table 6>. <Fig. 18>, <Fig. 19>, <Fig. 20>은 검정의 바탕에 RB 영역의 색상을 다양하게 배색하였는데, 특히 무늬나 모자, 선글라스의 액세서리에 보조색이나 강조색으로 사용한 예이다. <Fig. 21>은 밝은 회색의 바탕에 RB 영역의 색상들로 무늬를 강조한 예이다.

<Table 6>

Gorgeous Color Scheme

2) ‘다이나믹한’ 형용사 이미지

‘다이나믹한’ 형용사 이미지를 <Fig. 2>에서 보면 ‘Soft-Hard’의 세로축을 기준으로 할 때 Hard에 가깝게 위치하고 있으며, ‘Dynamic-Static’의 가로축을 기준으로 하면 가장 Dynamic에 치우쳐있다. 그리고 ‘개성적인’, ‘혁신적인’, ‘강인한’, ‘강한’ 등의 세부 형용사들을 내포한다. 본 연구 결과, ‘다이나믹한’ 형용사 이미지에는 총 66개 중 19개의 색채 배색이 해당되어 두 번째로 많은 빈도수를 보였는데, 그 특징을 색상, 뉘앙스 영역, 색채 배색의 순으로 설명하면 다음과 같다.

첫째, 색상의 경우 본 형용사 이미지에 해당하는 총 95개 색상의 빈도를 계열별로 알아보면 R 계열 44개(46.3%), B 계열 32개(33.7%), G 계열 10개(10.5%), Y 계열 9개(9.5%)의 순이었다. 다음으로 영역별 빈도를 알아보면 R 계열 중에서는 YR 영역 6개, R 19개, RB 영역 19개로 나타났다. B 계열은 RB 영역 15개, B 9개, BG 영역 8개로 나타났다. G 계열은 BG 영역 7개, G 2개, GY 영역 3개로 나타났다. Y 계열은 GY 영역 1개, Y 1개, YR 영역 8개로 나타났다. 즉 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지는 <Table 7>의 <Fig. 22>와 같이 R 계열이 높은 빈도수를 차지했으며, 영역별에 있어 서도 R 계열 중 RB 영역이 가장 많이 나타났다. 구체적인 내용은 <Table 8>과 같다.

<Table 7>

Hue and Nuance Distribution of Dynamic Image

<Table 8>

Hue of Dynamic Image

둘째, 뉘앙스 영역은 <Fig. 23>과 같이, 총 95개 색상 중 Deep chromatic 42개(44.2%), Toned dark gray 13개(13.7%), Brilliant 11개(11.6%)로 가장 집중되는 경향을 보였다. 그 외에도 Deep과 Dark deep이 각각 10개(10.5%), 8개(8.4%), Toned gray 4개(4.2%), Toned light gray 4개(4.2%), Clear 3개(3.2%)로 나타났다. 즉 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지는 유채색도가 높으면서 짙은 톤과 채도와 명도가 모두 낮아 무채색에 가까운 어두운 톤이 중심을 이루고 있었다. 그 외에도 특히 유채색도가 높으면서 밝은 톤이 다수 나타났는데 이를 통해 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지를 표현한 것을 알 수 있었다.

색채 배색은 ‘화려한’ 형용사 이미지와 마찬가지로 검정, 밝은 회색과 같은 무채색과 RB 영역의 다양한 색상들로 구성된 배색이 많이 나타났다<Table 9>. <Fig. 24>, <Fig. 25>는 검정의 바탕에 RB 영역의 색동 무늬를 강조한 예이며, <Fig. 26>, <Fig. 27>은 RB 영역과 BG 영역의 색상들로 구성된 색동 무늬의 예이다.

<Table 9>

Dynamic Color Scheme

3) ‘모던한’ 형용사 이미지

‘모던한’ 형용사 이미지는 <Fig. 2>에서 보면 Soft-Hard’의 세로축을 기준으로 할 때 Soft와 Hard에 걸쳐 가장 길게 위치하며, ‘Dynamic-Static’의 가로축을 기준으로 Dynamic과 Static에 걸쳐서 위치하고 있다. 그리고 ‘도시적인’, ‘인공적인’, ‘진보한’, ‘깊은’ 등의 세부 형용사들을 내포한다. 본 연구 결과, ‘모던한’ 형용사 이미지에는 총 66개 중 10개의 색채 배색이 해당되어 세 번째로 많은 빈도수를 보였는데, 그 특징을 색상, 뉘앙스 영역, 색채 배색의 순으로 설명하면 다음과 같다.

첫째, 색상의 경우 본 형용사 이미지에 해당하는 총 50개의 색상의 빈도를 계열별로 알아보면 B 계열 38개(76.0%), R 계열 12개(24.0%)의 순이었다. 다음으로 영역별 빈도를 알아보면 B 계열중에서는 RB 영역 16개, B 15개, BG 영역 7개로 나타났다. R 계열은 YR 영역 3개, R 6개, RB 영역 3개로 나타났다. 즉 ‘모던한’ 형용사 이미지는 <Table 10>의 <Fig. 28>과 같이 B 계열이 가장 많이 나타났으며, Y 계열과 G 계열은 나타나지 않았다. 또한 B 계열 중 RB 영역 색상들이 중심을 이루고 있었다. 구체적인 내용은 <Table 11>과 같다.

<Table 10>

Hue and Nuance Distribution of Modern Image

<Table 11>

Hue of Modern Image

둘째, 뉘앙스 영역은 <Fig. 29>와 같이, 총 50개 색상 중 Toned dark gray 21개(42.0%), Dark deep 10개(20.0%)에 집중되는 경향을 보였다. 그 외에도 Deep 6개(12.0%), Toned gray 4개(8.0%), Toned light gray 3개(6.0%), Clear 3개(6.0%), Deep chromatic 2개(4.0%), Grayish chromatic 1개(2.0%)로 나타났다. 즉 ‘모던한’ 형용사 이미지는 명도와 채도가 모두 낮아 무채색에 가까운 어두운 톤과 짙은 톤이 중심을 이루고 있었다.

색채 배색은 무채색과 B 계열의 색상들을 다양한 명도로 변화시킨 배색이 많았는데<Table 12>, <Fig. 30>, <Fig. 31>, <Fig. 32>, <Fig. 33>의 예와 같다.

<Table 12>

Modern Color Scheme

4) ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지

<Fig. 2>에서 보면 ‘점잖은’, ‘고상한’, ‘우아한’ 형용사 이미지는 ‘Soft-Hard’의 세로축을 기준으로 할 때 중간 부분에서 Hard 쪽으로 위치하며, ‘Dynamic-Static’의 가로축을 기준으로 보면 중간 부분에서 Static 쪽으로 치우쳐 있다는 공통점이 있다. 그러나 세부적인 위치는 각각 약간이 차이가 있으며, 그에 따라 내포하는 이미지 역시 ‘우아한’ 형용사 이미지는 ‘멋진’, ‘동양적인’, ‘클래식한’ 등의 형용사들을, ‘점잖은’ 형용사 이미지는 ‘보수적인’, ‘지적인’, ‘견실한’ 등의 형용사들을, ‘고상한’ 형용사 이미지는 ‘수수한’, ‘중후한’ 등의 형용사들을 각각 포함한다. 그러나 본 연구의 결과 총 66개 중 이 형용사 이미지들에 해당하는 9개의 배색들 간에 뚜렷한 차이를 발견할 수 없었다. 따라서 본 연구에서는 이 세 형용사 이미지들을 하나로 묶어서 그 특징을 색상, 뉘앙스 영역, 색채 배색의 순으로 설명하면 다음과 같다.

첫째, 색상의 경우 본 형용사 이미지에 해당하는 총 45개 색상의 빈도를 계열별로 알아보면 R 계열 18개(40.0%), B 계열 16개(35.6%), Y 계열 9개(20.0%), G 계열 2개(4.4%)의 순이었다. 다음으로 영역별 빈도를 알아보면 R 계열 중에서는 YR 영역 8개, R 5개, RB 영역 5개로 나타났다. B 계열은 RB 영역 8개, B 1개, BG 영역 7개로 나타났다. Y 계열은 GY 영역 2개, Y 0개, YR 영역 8개로 나타났다. G 계열은 BG 영역 2개, G 0개, GY 영역 0개로 나타났다. 즉 ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지는 <Table 13>의 <Fig. 34>와 같이 R 계열과 B 계열이 약 75.0% 이상을 차지했으며, YR 영역의 색상들이 중심을 이루고 있음을 알 수 있었다. 구체적인 내용은 <Table 14>와 같다.

<Table 13>

Hue and Nuance Distribution of Gentle, Noble, Elegant Image

<Table 14>

Hue of Gentle, Noble, Elegant Image

둘째, 뉘앙스 영역은 <Fig. 35>와 같이 총 45개 색상 중 Toned dark gray 21개(46.8%), Dark deep 13개(28.9%)로 가장 집중되는 경향을 보였다. 그 외에도 Toned gray 6개(13.3%), Toned light gray 2개(4.4%), Deep 1개(2.2%), Deep chromatic 1개(2.2%), Clear 1개(2.2)%로 나타났다. 즉 ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 이미지는 명도와 채도가 모두 낮아 무채색에 가까운 어두운 톤과 짙은 톤이 중심을 이루고 있음을 알 수 있었다.

색채 배색은 앞선 형용사 이미지들과는 달리 모든 배색이 다양한 명도의 회색과YR 영역의 색상들로 구성된 것이 특징이었는데<Table 15>, <Fig. 36>, <Fig. 37>과 같이 대부분 회색의 한복에 족두리를 강조한 예이며, <Fig. 38>, <Fig. 39>과 같이 얼굴에 쓴 탈에 YR 영역의 색상으로 강조한 예이다.

<Table 15>

Gentle, Noble, Elegant Color Scheme

지금까지 살펴본 결과 K-패션의 색채는 크게 ‘화려한’ 형용사 이미지와 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지, 그리고 ‘모던한’ 형용사 이미지와 ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지의 두 그룹으로 나누어 볼 수 있었다. 이 두 그룹을 구체적으로 분석하면 다음과 같다.

먼저 첫 번째 그룹인 ‘화려한’ 형용사 이미지와 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지는 색상에서 공통적인 특징을 보였는데, 무채색을 기조색으로 하고 RB 영역과 BG 영역의 색상들을 다양하게 사용했다는 점에서 공통점을 보였다. 이는 한국 디자이너 컬렉션에 나타난 색채 연구에서 이상봉 디자이너는 ‘B’ 계열, 이영희 디자이너는 ‘R’ 계열의 색상이 집중적으로 등장한다고 분석한 Baek(2010)의 연구와 비슷한 결과이다. 또한 J. A. Lee(2017)는 K-패션의 색채가 한국의 전통 색상인 검정, 하양, 빨강, 파랑, 노랑의 오방색을 중심으로 나타난다고 했는데, 본 연구에서도 비슷한 결과를 보였다. 이에 비해, 뉘앙스의 면에서는 두 형용사 이미지 모두 Deep chromatic과 Toned dark gray와 같이 유채색도가 높으면서 짙은 톤, 채도와 명도가 모두 낮아 무채색에 가까운 어두운 톤이 나타난 점은 동일했으나, ‘다이나믹한’ 형용사 이미지에서 Brilliant, 즉 유채색도가 높으면서 밝은 톤이 높은 빈도수를 보인 점이 특징으로 나타났다. 다시 말해 첫 번째 그룹은 색상에서 공통점을 보인 반면, 뉘앙스에서 차이를 보인 것이 주목할 만한 점이었다.

다음으로 두 번째 그룹인 ‘모던한’ 형용사 이미지와 ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지는 뉘앙스에서 공통적인 특징을 보였는데, Toned dark gray, Dark deep, Toned gray와 같이 무채색에 가까운 어두운 톤과 어두우면서 짙은 톤 등이 각각 74.0%와 89.0%를 차지할 정도를 주류를 이루었다. 이에 비해 색상의 면에서는 무채색을 기조색으로 했다는 점은 동일했으나 ‘모던한’ 형용사 이미지는 B 계열 중 RB 영역 색상들이 다수 나타났던 반면, ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지에서는 YR 영역의 색상들을 강조색으로 사용한 점이 특징으로 나타났다. 다시 말해 두 번째 그룹은 뉘앙스에서 공통점을 보인 반면, 색상에서 차이를 보인 것이 주목할 만한 점이었다.

끝으로 본 연구의 결과에서 주목해볼 수 있는 K-패션의 특징은 무채색이 네 가지 형용사 이미지 모두에서 공통적으로 등장했으며, 무채색에 가까운 어두운 Toned dark gray가 높은 빈도수를 보였다는 점이었다. 주로 색채 배색에서 가장 넓은 면적을 차지하는 의상에 무채색을 기조색으로 사용한 경우가 많았는데, 특히 ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지에서는 무채색 한복을 중심 아이템으로 하고, 족두리와 탈에 YR 영역의 색상을 강조색으로 사용하였다. 그 외 이미지에서는 다양한 디자인의 의상을 무채색으로 하고 RB 영역과 BG 영역을 중심으로 한 다양한 유채색들을 액세서리나 무늬 등에 보조색이나 강조색으로 사용헀는데, 특히 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지에서는 색동 무늬가 다수 해당되었다.

Ⅳ. 결론

한국관광공사의 홍보용 유튜브 동영상 속 의상 및 액세서리의 색채 형용사 이미지와 색채 배색 팔레트를 분석한 결과는 다음과 같다.

첫째, ‘필 더 리듬 오브 코리아’ 영상 속 의상 및 액세서리에 나타난 색채 배색들을 Soft-Dynamic, Soft-Hard, Hard-Dynamic, Hard-Static의 네 구역으로 나누고, 각 구역에 해당되는 5도 배색을 형용사 이미지별로 분류한 결과, 대부분의 색채 배색들은 ‘Hard’와 ‘Dynamic’의 구역에 집중되어 있었다.

둘째, 빈도순으로 많이 나타난 형용사 이미지들을 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저 ‘화려한’ 형용사 이미지는 가장 높은 빈도순을 보였으며, 색상은 R 계열과 B 계열이 다수 차지했으며, RB 영역과 BG 영역이 중심을 이루었다. 뉘앙스 영역은 채도가 높으며 깊고 진한 Deep chromatic, Toned dark gray, Deep, Toned light gray로 집중되는 경향을 보였다. ‘다이나믹한’ 형용사 이미지의 색상은 R 계열이 높은 빈도수를 차지했으며, 영역별에 있어서도 R 계열 중 RB 영역이 가장 많이 나타났다. 뉘앙스 영역은 Deep chromatic, Toned dark gray, Brilliant, Deep이었다. ‘화려한’ 형용사 이미지와 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지를 비교해볼 때, 두 형용사 이미지 모두 RB 영역과 BG 영역의 색상들이 나타난 것은 공통점이었으며, 뉘앙스 영역에서 차이를 보였다. ‘모던한’ 형용사 이미지의 색상은 B 계열이 가장 많이 나타났으며, B 계열 중 RB 영역 색상들이 중심을 이루고 있었다. 또한 무채색과 B 계열의 색상들을 다양한 명도로 변화시킨 배색이 많았다. 뉘앙스 영역은 채도와 명도가 모두 낮은 Toned dark gray, Dark deep, Deep으로 나타났다. 이에 비해 ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지는 YR 영역의 색상들이 색채 배색에 사용되었으며, 뉘앙스 영역은 어둡고 탁한 Toned dark gray, Dark deep, Toned gray로 나타났다.

셋째, 색채 배색 팔레트를 분석한 결과, ‘화려한’ 형용사 이미지와 ‘다이나믹한’ 형용사 이미지 모두 검정, 밝은 회색과 같은 무채색과 RB 영역, BG 영역의 다양한 색상들로 강조하였다. ‘화려한’ 형용사 이미지에서는 RB 영역과 BG 영역의 색상을 의상의 무늬와 액세서리에 주로 사용한 반면, ‘다이나믹한’ 형용사 이미지에서는 RB 영역과 BG 영역의 색상을 의상 전체에 사용하거나 색동 무늬로 표현한 것에 차이점이 있었다. 또한 ‘모던한’ 형용사 이미지에서는 B 계열의 색상들을 다양한 명도로 변화시킨 배색으로 사용된 반면, ‘점잖은, 고상한, 우아한’ 형용사 이미지에는 다양한 명도의 회색과 YR 영역의 색상을 탈이나 족두리와 같은 소품과 액세서리로 표현한 것이 차이점으로 나타났다.

이상의 연구를 종합한 결과 ‘필 더 리듬 오브 코리아’ 홍보 영상 속 K-패션에 나타난 다양한 색채 이미지는 무채색을 의복의 기조색으로하고 RB 영역과 BG 영역의 색상들을 보조색이나 강조색으로 사용했음을 알 수 있었다. 그 이유는 K-컬처와 K-패션이 글로벌한 위상을 지님에 따라 대중성과 실용성을 중시하는 패션 트렌드를 반영하기 위해 의상은 무채색 중심의 색상을 사용하고, 색동, 액세서리, 족두리, 탈을 비롯한 액세서리에 RB 영역과 BG 영역의 색상들을 사용해 다양한 이미지를 표현할 필요성이 있었을 것이라 추측해 볼 수 있다.

본 연구는 ‘필 더 리듬 오브 코리아’의 유튜브 홍보 영상 중 일부분에만 초점을 두었기 때문에 K-패션의 색채 이미지로 일반화시키기에는 무리가 있다. 또한 의상과 액세서리의 색채 이미지에만 초점을 두고, 기타 장소, 음악, 무용 등의 콘텐츠와 관련짓지 못한 점이 한계점으로 남는다. 그러나 글로벌한 규모로 화제를 모았던 홍보 영상 속 의상의 색채 이미지를 구체적인 색채 배색 팔레트로 제안한 본 연구의 결과는 추후 다양한 영역에서 실질적으로 사용될 수 있을 것이라 기대한다.

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