색상 시스템의 발전

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디지털에서 표현하는 색상 모델은 생각보다 단순하지 않습니다. 다양한 목적과 이유로 설계된 색상 시스템을 알아보고 목적에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있다면 확실히 다른 디자인을 할 수 있습니다. 저는 출판 일을 하고있으니 인쇄에 도움이 되는 방향으로 생각을 해봤습니다. PDF로 보는 인쇄물과 실제 출력물은 느낌이 많이 다르거든요. 뿐만아니라 표지와 내지에 사용하는 색상을 정할 때도 고민이 많습니다. 팬톤 컬러를 주로 사용하는 이유가 궁금하기도 했습니다. 무엇때문에 비싼 팬톤 색상 카드를 사고 팬톤 색상은 우리가 사용하는 색상과 무엇이 다를까요.

RGB와 CYMK

RGB는 가산 혼합, 빛이 색을 섞는 방법입니다. RGB는 일반적으로 1,670만 가지의 색상 수를 표현합니다. 사람이 볼 수 있는 거의 모든 색이므로 True Color라 합니다. R,G,B를 모두 섞으면 흰색이 나옵니다. 모니터 등 발광 장치는 RGB맵을 사용합니다. CYMK는 인쇄에 적합한 색상 시스템입니다. 감산 혼합 방식을 사용해 모든 색을 섞으면 검은색이 나옵니다. 모두가 학창 시절에 배우는 색상 표현법이라 모르는 사람이 없지만 RGB와 CYMK는 문제가 있습니다. 일단 색을 고르기가 힘듭니다. 내가 고른 색에서 채도만, 밝기만 조정하려 해도 세 개, 네 개의 값을 모두 조정해야 합니다.

HSL, HSV, HWB

원하는 색을 선택하기 어렵다는 RGB / CYMK 값의 한계를 극복하기 위해 개발한 색 공간입니다. 일반적으로 보는 컴퓨터의 색상 선택기입니다. 익숙하죠?

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비슷하지만 다른 여러 색상 공간이 있습니다. 하지만 용도는 비슷하니 묶어서 설명하는게 좋겠죠. 결국 어떤 값을 조정하여 비슷한 계열의 색을 편하게 추출할 수 있겠느냐 차이입니다. H : Hue, 색상 S : Saturation, 채도 V : Value, 색의 최댓값, 밝은 축 L : Lightness, 흰색~검은색 사이 위치 W : Whiteness, 흰 색이 얼마나 섞였는가 B : Blackness, 검정이 얼마나 섞였는가

이제 비슷한 계열의 색을 선택하기 한결 편하겠습니다. 그런데도 문제가 있습니다. 이 공간도 결국 RGB 기반의 시스템이라 RGB의 근본적인 한계에서 오는 단점을 답습합니다. 아니 RGB는 자연계의 거의 모든 색을 표현할 수 있다면서 무슨 단점이 있다는거냐, 하면 이게 보통 모니터에서 나오는 색을 본다는 것이죠. 색이 달라집니다.

먼저, 색역이 달라집니다. CYMK가 표현할 수 있는 색상의 범위가 RGB보다 작습니다. CYMK는 100만 가지 정도의 색만 재현할 수 있습니다. 이건 감산 혼합의 근본적인 한계입니다. 잉크가 빛의 특정 파장을 흡수하고 나머지를 반사하여 색을 띄는 형식은 빛을 발산하여 표현하는 색을 따라갈 수 없습니다. 게다가 형광색, 메탈릭 컬러 같은 특수 색상은 아예 표현이 안 됩니다. 그래서 모니터로 보는 색과 종이로 보는 색은 다릅니다.

색역보다 중요한 한계가 있습니다. 사람마다 느끼는 색이 다르다는 것입니다. RGB는 거의 모든 색상을 표현할 수 있지만 모니터의 밝기, 감마, 백라이트 등 다양한 요소로 매체마다 다른 색으로 보일 수 있습니다. CMYK 역시 인쇄 환경, 프린터, 잉크, 종이 등에 따라 다르게 보입니다. 색상 수치와 사람이 느끼는 색이 다릅니다. 이 오묘한 차이는 실제 디자인 업계에서 큰 골칫거리입니다. 어떻게 해야 많은 색을 표현하면서 간극도 줄이고 색의 일관성을 보장할 수 있을까요?

CIELAB

사람의 눈을 기준으로 색상을 정의하는 방법이 바로 CIELAB입니다. 1976년 국제조명위원회에서 제안한 CIELAB 색 공간의 목적은 장치 독립적인 색 표현입니다. CIELAB은 하나의 색을 세 값으로 표현합니다.

이 좌표계를 사용하면 사람 눈이 느끼는 색 차이와 거의 일치합니다. 신기하죠? 그래서 RGB와 CMYK의 중간 매개체로 많이 사용합니다. 또한 인쇄 품질 검사 용도로도 사용합니다. ΔE(델타 E)는 두 색의 차이를 수치로 표현하는 방법입니다. CIELAB 공간에서 두 색의 차이를 수학적으로 표현한 것입니다.

\[ \Delta E_{76} = \sqrt{(L_1 - L_2)^2 + (a_1 - a_2)^2 + (b_1 - b_2)^2} \]

수식은 단순합니다. LAB 공간에서 두 점 사이의 유클리드 거리입니다. 이렇게 유클리드 거리로 계산하는 ΔE를 ΔE76이라고 부릅니다. 현재는 유클리드 거리로 계산하는 ΔE76도 사람 눈에 따라 다르다고 해서 ΔE94를 개발하고, 더 확장해 ΔE2000를 개발했습니다. 눈의 민감도와 응용 분야(그래픽 아트, 섬유 산업 등) 등에 대해 보정을 가한 버전입니다. 그래서 실제 인쇄업계에서는 ΔE2000를 사용합니다. 이 값을 계산했을 때 1보다 작으면 사람이 구분할 수 없어 같은 색이라고 봅니다. 1~2는 아주 미세한 차이라 전문가만 구분할 수 있다고 합니다. 2~5는 일반인도 차이를 느끼고 5보다 커지면 확실히 다른 색입니다. 그래서 인쇄 업계에서는 모니터의 색상인 RGB 값과 인쇄물의 색읜 CYMK 값을 CIELAB으로 바꿔 ΔE값을 계산합니다. 보통 ΔE을 2 이하로 맞춘다고 합니다.

팬톤

이제 팬톤에 대해 알아보겠습니다. 팬톤(Pantone)은 1962년에 설립된 미국의 기업입니다. 팬톤이 유명한 이유는 팬톤 컬러 매칭 시스템(PMS, Pantone Matching System) 을 개발했기 때문입니다. 전 세계에서 사용하는 색상의 표준이라고 합니다. CIELAB이 수학적 좌표계라면 팬톤은 실제 산업 현장에서 쓰이는 상표화된 색 번호 시스템입니다. 실제로는 팬톤 핵상도 CIELAB 죄표로 매핑하고 있습니다. 그것에 이름이나 번호를 붙여 표준화한 것이죠.