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• 1. 서 론
• 2. 피부 및 화장품 컬러 특성 분석
• 2.1. 스펙트럼 컬러 분석
• 2.2. 피부 특성 분석
• 2.3. 화장품 컬러 분석
• 3. 정확한 색상 시뮬레이션을 위한 컬러 분석 및 모델링
• 3.1. 피부와 화장품의 상호 작용 분석
• 3.2. 화장품 혼합 모델링
• 4. 결 론
• Acknowledgement

1. 서 론

메이크업 및 분장 시뮬레이션 시스템은 컴퓨터에서 다양한 메이크업 및 분장 제품을 가상으로 2D 사진 및 3D 얼굴 모델에 적용해보는 시스템으로, 직접 화장품을 자신의 얼굴에 바르고 지우는 번거로움 없이 간편하게 화장품을 적용해 보고 메이크업 스타일을 적용해 볼 수 있는 시스템이다.

일반 사용자들은 자신의 얼굴에 어떠한 메이크업 스타일이 잘 어울리는지 시뮬레이션해보고, 새로운 화장품을 자신의 얼굴에 적용해 보기 위해 이러한 시스템을 이용하게 된다. 또한 메이크업 전문가들의 메이크업 방식을 따라해 보거나 반복적인 실습과 같은 교육 목적으로 이러한 시스템을 사용하기도 한다. 

이러한 메이크업 시뮬레이션 시스템에서는 화장품을 자신의 얼굴에 적용해 보았을 때 어떻게 보이는지를 시뮬레이션 하는 것이 목적이므로, 화장품의 색이 정확하게 시뮬레이션되는 것이 가장 중요한 요소 중 하나이다. 하지만 실제 메이크업 시뮬레이션 시스템에서는 화장품의 색이 정확히 표현되지 않거나, 피부색은 고려하지 않고 화장품의 색만 덧입히는 경우가 많다. 

또한, 실제 메이크업 시, 화장품을 혼합하여 메이크업 하는 경우가 많음에도 불구하고, 메이크업 시뮬레이션 시스템에서는 단순히 하나의 화장품 선택만 가능하도록 되어 있다. 

본 연구에서는 이러한 점을 보완하기 위한 작업으로, 우선 다양한 피부색 및 다양한 종류의 화장품의 스펙트럼 분포를 분석하고, 얼굴피부에 화장품이 적용되었을 때 전후 관계를 스펙트럼을 이용하여 분석함으로써, 실제 피부색에 화장품이 적용되었을 때의 색과 유사한색을 시뮬레이션 가능하도록 한다. 

또한 화장품을 혼합하였을 경우, 정확한 혼합 결과를 모델링하는 방법을 제안함으로써, 실제 화장품 혼합 결과와 유사한 결과를 시뮬레이션 하도록 한다. 

다양한 컬러 재현 분야에서 스펙트럼 추정관련 연구를 진행중이다. 피부색의 스펙트럼값을 추정하기 위해 멜라닌, 헤모글로빈 등의 피부 구성 요소들의 수치를 추정하고 이 값들을 조정함으로써 피부의 스펙트럼을 추정하는 방법과, 주요 성분 분석 방법을 이용하여 피부의 스펙트럼 데이터를 추정하는 방법을 비롯하여, 예술 작품의 스펙트럼 데이터를 추정하고 카메라나 스캐너로부터 스펙트럼 데이터를 추정하는 연구도 진행되고 있다. 

본 논문에서는 측정한 피부 스펙트럼 및 화장품 스펙트럼을 이용하여 피부와 화장품의 상호작용 모델링을 통해 피부에 화장품이 적용되었을 때의 결과 스펙트럼을 추정하고 화장품 혼합 모델링을 통해 화장품이 혼합되었을 때의 결과를 추정한다. 본 논문의 구성은 피부 특성 분석 및 화장품의 컬러 특성 분석, 그리고 피부와 화장품의 상호 작용 분석 및 화장품 혼합 모델링 및 실험 결과로 이루어져 있다. 

2. 피부 및 화장품 컬러 특성 분석

2.1. 스펙트럼 컬러 분석

본 논문에서는 피부와 화장품의 정확한 컬러 정보 획득 및 화장품과 피부와의 상호 작용 모델링을 위하여 RGB 정보가 아닌 3채널 이상의 고차원 스펙트럼 정보를 이용하여 화장품 및 피부의 컬러를 분석하고 분장 후의 컬러를 모델링하였다. 스펙트럼은 물체 표면이 반사하는 에너지 값을 파장별로 나타낸 것으로, 빛이 물체에 반사되어 인간 시각에 인지되는 물체 본연의 컬러 특성을 나타낸다. 본 논문에서는 400nm부터 700nm까지 10nm 간격으로 31차원의 스펙트럼 데이터를 이용하여 피부 및 화장품 색을 분석하였다. 

스펙트럼 측정은 분광측색기인 미놀타 CM512M3A와 CM3600A를 이용하여 수행하였다. 미놀타 CM512M3A는 접촉식 멀티앵글 분광측색기로서 25/45/75의 다양한 각도에 따른 스펙트럼 값 측정이 가능한 측색기이고, 미놀타 CM3600A는 투명하거나 반투명한 시료의 투과 특성을 측정이 가능하며 액체 시료투과 특성도 측정이 가능한 분광측색기이다. 이러한 분광측색기를 이용하여 화장품 및 피부의 파장별 스펙트럼을 측정함으로써 보다 정확한 컬러 분석이 가능하다. 

측정에 사용한 분광 측색기를 Figure 1에 나타내었다. 접촉식으로 직접 측정이 가능한 화장품은 CM512M3A 측색기를 이용하여 스펙트럼을 측정하였고, 액체형이거나 접촉식으로 측정이 불가한 제품은 CM3600A 측색기를 이용하여 측정하였다. 

Figure 1. Spectrophotometer (a) Minolta CM512M3A (b) Minolta CM3600A

2.2. 피부 특성 분석

동일한 화장품을 적용하더라도 적용되는 피부색에 따라 결과 색은 다른 색으로 나타날 수 있기 때문에 피부색의 정확한 컬러 분석은 중요한 요소이다. 다양한 피부 샘플 추출을 위해 아래와 같이 나이가 다른 두 명의 피험자의 볼 영역의 피부 샘플을 비교해 보았다. Figure 2와 같이 20대 피험자의 피부와 50대 피험자의 피부는 주름의 정도, 피부색, 색소침착, 수분량 등 다양한 요소들로 인해 컬러 차이가 발생하는 것으로 판단된다. 따라서 피부 특성 파악을 위해 다양한 연령대별로 샘플을 추출하여 수행하였다. 

Figure 2. Skin according to age (a) skin of a 26-year-old (b) skin of 50-year-old

피부 특성 분석을 위한 피험자는 아래 Table 1과 같이 20대부터 50대까지 다양한 연령대로 선정하였으며, 이는 전문임상시험기관인 (주)엘리드의 협조를 통하여 이루어졌다. 피험자는 연령대별로 각각 5명씩 총 20명으로 분포되어 있으며 평균 나이는 39.4세이다. 

Table 1. Analysis of skin color for 20 persons

피험자 20명의 얼굴 피부색에 대한 Lab 값은 Table 1과 같다. 피부색 측정은 얼굴의 볼부분의 측정을 통해 이루어졌으며 20명에 대한 ab 좌표에서의 피부색 분포는 Figure 3과 같다. Figure 4는 연령대에 따른 피부 밝기 L값을 나타낸 그래프이다. 연령대가 높을수록 L 값은 더 낮게 나타나 피부 밝기가 대체적으로 더 어두워짐을 알 수 있다. 

Figure 3. Color distribution of skin color for 20 persons

Figure 4. Brightness of skin according to age

2.3. 화장품 컬러 분석

화장품의 분류별로 색상의 범위는 굉장히 넓고 다양하다. 정확한 메이크업 시뮬레이션을 위해 정확한 컬러 표현은 상당히 중요하며, 이를 위해 여러 가지 색상의 화장품에 대하여 컬러 분석 및 모델링이 필요하다. 

화장품 컬러 분석 및 모델링을 위해 공연 무대 메이크업을 위한 화장품 및 일반 뷰티 메이크업을 위한 화장품의 두 가지 카테고리에 대하여 화장품을 선택하여 분석하였고, 이는 (주)한국분장의 전문 분장사들로부터 현업에서 주로 사용하는 색상 및 화장품을 포함하여 다양한 색상 및 다양한 브랜드가 포함되도록 조언을 받아 선택하였다. 

화장품의 분류는 파운데이션, 컨실러, 파우더, 아이브로우, 아이섀도우, 아이라이너, 립스틱, 립글로즈, 립라이너, 볼터치, 하이라이트, 쉐이딩, 라이닝컬러의 13종으로 분류하여 분석하였다. 그 중 파운데이션, 볼터치, 립스틱에 대한 컬러 분석 결과를 아래에 나타내었다.

Figure 5에 파운데이션 18종에 대한 스펙트럼을 그래프로 나타내었다. 400nm부터 700nm까지 파장별 스펙트럼 측정 결과이다. 1개의 파운데이션을 제외한 17개의 스펙트럼 모두 대체적으로 비슷한 형태를 나타내고 있지만 파운데이션 색상 및 종류에 따라 화장품의 밝기 값이 조금씩 다르기 때문에 스펙트럼 또한 조금씩 다른 형태로 나타나고 있음을 알 수있다. 이 중 그래프 가장 위쪽에 위치하여 나머지 스펙트럼과는 다른 형태의 스펙트럼을 가지고 있는 화장품은 무대 분장 메이크업에 사용되는 KRYOLAN 스틱 파운데이션 70호로, 이 제품은 흰색을 띄고 있어 피부색과 유사한 색상을 가지는 다른 파운데이션 색상과는 다르게 모든 스펙트럼 영역에서 높은 값을 가지고 있다. 

Figure 5. Measured spectrum of 18 different cosmetic foundations

파운데이션의 경우, 무대 메이크업용 색상은 10가지, 일반 방송 메이크업용 색상은 8가지이고, 18가지 파운데이션 색상의 Lab 분포는 Table 2와 Figure 6에 나타내었다. 선택된 파운데이션 18종의 색상은 일반 메이크업뿐만 아니라 무대용 분장 메이크업에도 사용되는 파운데이션이 모두 포함되어 있는 것으로, 흰색에 가까운 파운데이션 색부터 초콜릿색에 가까운 진한 색의 파운데이션까지 고르게 분포되어 있음을 알 수 있다. 

Table 2. Analysis of color for 18 different cosmetic foundations

Figure 6. Color distribution for 18 different cosmetic foundations

립스틱에 대해서도 다양한 색상 및 브랜드제품에 대해 스펙트럼을 측정하였다. 총 13종류의 립스틱에 대하여 분석하였으며, 파장별 스펙트럼 측정 결과를 Figure 7에 나타내었다. 

Figure 7. Measured spectrum of 13 different lipsticks

립스틱 13종에 대한 스펙트럼의 경우, 립스틱은 대체적으로 붉은 빛을 가지고 있으므로 대부분의 제품들이 높은 파장 영역대에서 스펙트럼 값이 높게 나타나고 있다. 립스틱은 무대 메이크업과 일반 메이크업 공용으로 사용되는 13개의 색상에 대해 측정하였으며, 핑크, 오렌지, 레드, 베이지, 살구 등 다양한 색상을 포함하고 있었다. Figure 8과 Table 3에 립스틱 13종에 대한 Lab 분포 결과를 나타내었다. Figure 8과 같이 립스틱은 파운데이션보다 좀더 넓은 범위에 분포하고 있음을 알 수 있다. 

Table 3. Analysis of color for 13 different lipsticks

Figure 8. Color distribution for 13 different lipsticks

립스틱과 더불어 많이 사용되는 색조 화장품으로 볼터치 제품에 대하여 스펙트럼 측정을 실시하였다. 볼터치는 다양한 색상과 브랜드를 포함하는 12종의 제품에 대하여 실험하였다. 

Figure 9에 볼터치 12종에 대한 스펙트럼 측정 결과를 나타내었다. 볼터치 제품들도 붉은 색을 가지므로 높은 파장대에서 높은 스펙트럼 값을 가지고 있지만, 오렌지, 살구, 핑크, 연보라 등 다양한 색상을 포함하고 있으므로 색에 따라 스펙트럼 형태가 모두 다르게 나타나고 있다. 

Figure 9. Measured spectrum of 12 different cosmetic blushers

볼터치 12종은 무대 메이크업용 6종과 일반 메이크업용 6종으로 이루어져 있으며 볼터치 12종의 Lab 분포는 Table 4와 Figure 10에 나타내었다.

Table 4. Analysis of color for 12 different cosmetic blushers

Figure 10. Color distribution for 12 cosmetic blushers

볼터치도 립스틱과 같이 ab 영역에서 파운데이션보다 넓은 영역에 걸쳐 다양한 색상으로 분포하고 있음을 알 수 있다. 

3. 정확한 색상 시뮬레이션을 위한 컬러 분석 및 모델링

3.1. 피부와 화장품의 상호 작용 분석

화장품의 색은 사람의 피부 위에 적용되었을 때 본래의 색과는 다르게 나타날 수 있으며, 적용되는 피부의 색에 따라서도 달라진다. 따라서 본 논문에서는 다양한 종류의 화장품을 사람의 피부색에 가상으로 적용하였을 때 나타나는 색을 실제와 동일하게 시뮬레이션하기 위하여 실제 사람의 피부색에 화장품을 적용한 결과를 분석하였다. 

실험자 10명에 대하여 피부색의 스펙트럼을 측정한 후, 파운데이션과 볼터치와 립스틱을 적용한 후 스펙트럼 측정을 실시하였다. 

실험자 10명에 대한 피부색 스펙트럼 결과를 Figure 11에 나타내었다. 스펙트럼은 대체적으로 비슷한 형태를 나타내고 있지만, 사람마다 다양한 피부색 및 피부 밝기를 가지고 있기 때문에 스펙트럼 높낮이가 다르게 나타나 두터운 폭을 형성하며 스펙트럼이 분포함을 알 수 있다. 

Figure 11. Measured spectrum of skin color for 10 persons

이러한 다양한 피부색에 파운데이션 화장품을 적용한 후 스펙트럼 측정을 실시하였다. Figure 12는 실험자 피부에 적용할 KRYOLAN TV PAINT STICK 파운데이션 5W의 색상 및 스펙트럼 정보이다. 이 제품은 무대 공연분장 남자 배우 피부에 주로 사용하는 파운데이션 제품으로 약간 어두운 황토색의 제품이다. 

Figure 12. Spectrum and color of KRYOLAN TV PAINT STICK foundation 5W

실험자 10명에 대하여 KRYOLAN 파운데이션 5W를 바른 후 측정한 스펙트럼 결과를 Figure 13에 나타내었다. Figure 13에서 파란색 점선이 원래 피부의 스펙트럼 정보이며, 빨간색 실선이 파운데이션을 적용한 후의 스펙트럼 측정값이다. Figure에서 알 수 있듯이 피부색에 KRYOLAN 5W 파운데이션을 적용하였을 때 낮은 영역의 파장대에서 피부색 값이 많이 보정되어 Figure 12의 파운데이션 스펙트럼 정보와 유사하게 변화하는 것을 알 수 있다. 

Figure 13. Measured spectrum before and after applying cosmetic foundation for 10 persons

그리고 두 번째 실험으로 색조 제품인 파운데이션을 바른 후 클라인뜨락 아이섀도 83호를 바른 후 스펙트럼을 측정하였다. Figure 14는 클라인뜨락 아이섀도 83호의 색상 및 스펙트럼 측정 정보이다. 

Figure 14. Spectrum and color of Clinetteurak eye shadow 83

이 제품은 분홍색 아이섀도 제품으로 중간파장대의 스펙트럼 값은 낮고, 높은 파장대의 스펙트럼 값은 높게 나타남을 확인 할 수 있다. 아이섀도 83호를 바른 피부를 측정한 결과를 Figure 15에 나타내었다. 

Figure 15. Measured spectrum before and after applying eye-shadow for 10 persons

아이섀도를 적용한 결과, Figure에서 알 수 있듯이 450nm부터 550nm의 파장이 낮은 영역에서의 스펙트럼 값은 낮아지고 높은 파장영역에서는 값이 조금 더 높아지며, 이는 Figure 14의 아이섀도 스펙트럼 정보가 반영된 것임을 알 수 있다. 

이와 같은 화장품을 적용하기 전과 적용한 후의 스펙트럼의 분석 결과를 이용하여, 피부 스펙트럼을 고려한 피부색과 화장품의 상호작용을 아래와 같이 모델링하였다. 

S_r(x₁,x₂, …,x_n) = S_s(x₁,x₂, …,x_n) +  (S_c(x₁,x₂, …,x_n)－S_s(x₁,x₂, …,x_n)) × R_s

여기서 x₁,x₂, …,x_n은 400nm부터 700nm까지의 10nm 간격의 파장 값이고, S_r(x₁,x₂, …,x_n)은 피부에 화장품을 적용한 후의 결과 스펙트럼 값이며, S_s(x₁,x₂, …,x_n)은 피부 스펙트럼 값이며, S_c(x₁,x₂, …,x_n) 은 화장품의 스펙트럼 값이다. 그리고 피부에 화장품을 적용하는 양을 R_s로 나타내었다.

제안한 모델링 방법을 이용하여 피부에 화장품을 적용한 결과를 추정한 스펙트럼 값과 실제 피부에 화장품을 적용한 후 측색한 스펙트럼 값을 10회에 걸쳐 실험하여 비교하였고, 그 결과를 Table 5에 나타내었다. 

Table 5. Experiment result of applying interaction model between skin and cosmetics

피부와 화장품의 상호 작용 모델링 실험 결과 평균 오차 ΔEab는 3.2로 나타났고, 파운데이션과 같은 베이스 화장품보다는 립스틱, 볼터치와 같은 색조 화장품의 경우, 더 많은 컬러 변화로 인해 색 오차가 조금 더 높게 나타났다. 이 결과를 통해 피부 스펙트럼과 화장품의 스펙트럼을 이용하여 피부에 화장품을 적용한 결과를 모델링 할 수 있음을 알 수 있었다. 

3.2. 화장품 혼합 모델링

화장품을 얼굴에 바를 때에는 하나의 색을 바른 후 다른 색을 덧바르기도 하고, 여러 가지 색을 혼합하여 얼굴에 적용하기도 한다. 따라서 본 논문에서는 화장품 혼합 시 정확한 색을 시뮬레이션 하기 위해, 혼합되는 두 가지 화장품 색의 상호작용을 모델링하였다.

두 가지 다른 화장품의 혼합할 경우 두 가지 화장품의 스펙트럼 값을 이용하여 혼합 모델링 스펙트럼을 다음과 같이 모델링하였다. 

S_n(x₁,x₂, …,x_n) = (a × S₁(x₁,x₂, …,x_n) + (b × S₂(x₁,x₂, …,x_n)) / (a+b) 

여기서 x₁,x₂, …,x_n은 400nm부터 700nm까지의 10nm 간격의 파장 값이고, S₁(x₁,x₂, …,x_n)과 S₂(x₁,x₂, …,x_n)은 두 개의 다른 화장품의 파장별 스펙트럼 값이며, S_n(x₁,x₂, …,x_n)은 두 화장품을 혼합하였을 때 결과 색을 추정한 파장별 스펙트럼 값이다. 그리고 각 화장품의 혼합 비율을 a와 b로 나타내었다. 

두 가지 다른 색의 화장품들에 대해 혼합 모델링을 적용한 실험 결과를 아래에 나타내었다. 

두 개의 파운데이션을 혼합하였을 때의 모델링 결과는 다음과 같다. Figure 16(a)는 KRYOLAN TV PAINT STICK 03 파운데이션 색상이고 Figure 16(b)는 KRYOLAN TV PAINT STICK 6W 파운데이션 색상이다. 두 가지 제품 모두 무대 공연 분장 시 주로 사용되는 제품으로, 얼굴에 홍조를 띄게 만드는 분홍빛 파운데이션과 어두운 얼굴색을 표현할 때 사용되는 갈색빛 파운데이션으로서, 전혀 다른 hue를 가지는 두 개의 파운데이션을 혼합하여 실험하였다. 

Figure 16. Experimental Result (a) color of KRYOLAN TV PAINT STICK 03 (b) color of KRYOLAN TV PAINT STICK 6W (c) measured result of mixturing two cosmetics (d) simulation result of applying mixture model

Figure 16(c)는 KRYOLAN 03 파운데이션과 KRYOLAN 6W 파운데이션을 혼합한 후 스펙트럼 측정 결과를 나타낸 것이고 Figure 16(d)는 혼합한 결과를 모델링하여 추정한 결과이다. 측색 스펙트럼 결과와 추정 스펙트럼 결과를 LAB로 변환하여 구한 색오차 ΔEab는 5.72로 나타났다.

Figure 17에 스펙트럼 데이터 실험 결과를 그래프로 나타내었다. 파운데이션 두 개의 스펙트럼 측정 데이터를 각각 실선(파란색)과 중간 점선(빨간색)으로 표시하였고, 실제 두 색을 혼합한 후 측색한 스펙트럼 결과를 점선(보라색)으로 표시하였으며, 화장품 혼합 모델링을 이용하여 추정한 결과 스펙트럼을 긴 점선(연두색)으로 나타내었다. 

Figure 17. Measured spectrum of mixtured color of two different cosmetics and estimated spectrum using mixture model

서로 다른 두 개의 화장품 스펙트럼이 많이 떨어져 위치하고 있는 반면, 실제 혼합 후 측색한 스펙트럼 결과는 혼합 모델링을 이용한 추정 결과 스펙트럼과 같이 두 화장품의 스펙트럼의 중앙에 위치하며 형태도 추정 스펙트럼과 유사하게 분포하고 있다. 이로써 화장품의 스펙트럼을 이용하여 두 색의 혼합 결과를 추정할 수 있음을 알 수 있다. 

Figure 18과 Figure 19는 두 가지 립스틱에 혼합 모델링을 적용해 본 결과이다. Figure 18(a)와 (b)에 두 가지 다른 색의 립스틱 색상을 나타내었다. Figure 18(a) 화장품은 토니모리 밀키피치 립스틱으로 살구색의 립스틱이고 Figure 18(b) 화장품은 NYX LSS634 립스틱으로 진분홍색의 립스틱이다. 두 가지 립스틱을 혼합한 후 스펙트럼 측정한 결과를 Figure 18(c)에 나타내었고 수식 (1)을 적용하여 혼합결과를 모델링한 추정 결과를 Figure 18(d)에 나타내었다. 화장품 혼합 후 측색한 스펙트럼 값과 모델링 추정 스펙트럼 값을 LAB로 변환한 후 구한 오차는 ΔEab=4.60으로 나타났다. 두 색을 육안으로 비교해 보았을 때 큰 차이를 느끼지 못하는 정도이다.   

Figure 18. Experimental Result (a) color of Tonymoly Milky-Peach lipstck (b) color of NYX LSS634 lipstick (c) measured result of mixturing two cosmetics (d) simulation result of applying mixture model

Figure 19. Measured spectrum of mixtured color of two different cosmetics and estimated spectrum using mixture model

Figure 19에 스펙트럼 데이터를 그래프로 나타내었다. 두 개의 화장품의 스펙트럼 측정값을 각각 실선(파란색)과 중간점선(빨간색)으로 표시하였고, 실제 두 색을 혼합한 후 측색한 스펙트럼 결과를 점선(보라색)으로, 화장품 혼합 모델링을 이용하여 추정한 결과 스펙트럼을 긴점선(연두색)으로 표시하였다. 실제 측정 스펙트럼 값과 추정 스펙트럼 값이 파장이 긴 영역에서 약간의 차이를 보이기는 하지만, 실제 스펙트럼 측정 결과가 혼합 모델링의 추정 결과 스펙트럼과 유사한 위치와 형태를 가지고 있음을 알 수 있다. 이로써 화장품의 스펙트럼 정보를 이용하여 두 색을 혼합하였을 때의 색을 추정 가능함을 알 수 있다. 

2가지 다른 색의 화장품을 혼합하여 이와 같이 화장품 혼합 모델링을 적용한 추정값과 실제 혼합 후 측색 값을 비교하는 실험을 1세트의 실험이라고 하였을 때, 총 10세트의 화장품 혼합 실험을 수행하였고 그 결과를 Table 6에 나타내었다. 평균 오차 ΔEab는 5.7로 나타났고, 화장품의 스펙트럼 데이터를 이용한 혼합 모델링을 이용하여 서로 다른 화장품의 혼합 결과를 추정할 수 있고 그 결과가 실제 두 색을 혼합한 결과와 유사한 색으로 나타남을 알 수 있었다. 

Table 6. Experiment result of applying mixture model between cosmetics

4. 결 론

본 논문에서는 메이크업 시뮬레이션 시스템에서 사용자 피부를 고려한 정확한 화장품 시뮬레이션 컬러를 표현하기 위해, 피부색 및 다양한 화장품 종류에 대한 스펙트럼 측정 및 컬러 분석이 이루어졌다. 

또한 피부색을 고려한 화장품 적용 모델링 및 화장품 혼합 모델링을 통하여 사용자의 피부색을 고려하여 실제 화장품을 적용한 컬러와 유사한 결과를 모델링하는 방법과, 화장품을 혼합하여 적용하는 경우 결과 컬러를 모델링하는 방법을 제안하였다. 

실제 측색 결과와 시뮬레이션 결과의 오차는 화장품의 적용량 및 적용 횟수 등에 따라 변화하는 모델링 함수의 변형을 통해 더욱 정확한 모델링 결과를 추정함으로써 개선시킬 수 있을 것으로 보인다. 

본 연구를 바탕으로 하여 가상 메이크업 시뮬레이션 시스템에서 사용자의 피부색 데이터 및 화장품 데이터를 이용하여 피부에 화장품을 적용한 결과 및 여러 가지 화장품을 혼합한 결과 컬러를 모델링함으로써, 사용자의 피부색에 따라 화장품 적용 결과가 다르게 표현되는 실제와 유사한 가상의 메이크업 결과를 시뮬레이션할 수 있다. 

Acknowledgement

본 연구는 문화체육관광부 및 한국콘텐츠진흥원의 2011년도 콘텐츠산업기술지원사업의 연구결과로 수행되었음