퍼스널컬러 진단은 "그냥 그렇게 나왔다"로 끝나기 쉽습니다. CHROMA는 채점 가중치부터 규준 생성, 백분위·T점수 산출식, 신뢰도 검증 절차, 그리고 이 방식이 못 하는 일까지 검증 가능한 형태로 공개합니다.
퍼스널컬러 실무는 "봄·여름·가을·겨울"이라는 이름표보다, 그 이름표를 만드는 색의 3속성 + 대비를 봅니다. CHROMA는 이를 그대로 4개의 연속 축으로 측정합니다.
12톤은 이 4축 좌표를 사후에 12개 기준점과 비교해 붙이는 이름일 뿐입니다. 즉 판정의 본체는 이름표가 아니라 당신의 좌표입니다.
28개 문항의 각 보기에는 4축 가중치가 부여돼 있습니다. 예를 들어 "골드가 더 잘 받아요"는 w:+2, "실버가 더 잘 받아요"는 w:−2, "둘 다 비슷해요"는 w:0입니다. 가중치가 전부 0인 보기(‘모르겠어요’ 계열)는 계산에서 제외되며, 리포트에도 회색으로 표기됩니다.
AXIS_MAX는 문항별 최대 가중치의 합으로 코드에서 자동 계산됩니다. 따라서 문항을 추가·수정해도 좌표 스케일이 자동으로 맞춰지며, 임의로 손댄 상수가 없습니다.
12개 톤은 각각 4축 프로토타입 좌표를 가집니다. 판정은 당신의 좌표와 12개 프로토타입 사이의 가중 유클리드 거리를 계산해 가장 가까운 톤을 고르는 방식입니다.
온도축에 1.7배 가중을 두는 이유는, 퍼스널컬러에서 웜/쿨 오판이 나머지 축 오판보다 체감 실패가 훨씬 크기 때문입니다. 대비축은 자기보고 편차가 커서 0.8배로 낮췄습니다. 12개 프로토타입은 가중 노름이 모두 1이 되도록 등노름 정규화했습니다 — 특정 톤이 좌표 크기 때문에 유리해지는 편향을 없애기 위함입니다.
"당신의 웜 정도가 상위 몇 %"를 말하려면 비교 대상 모집단이 필요합니다. 실제 응답자 데이터를 수집하기 전까지, CHROMA는 가상 모집단 200만 명을 시뮬레이션해 규준을 만듭니다.
u = Σ(보기 가중치 × θ) + 정규노이즈(σ=1.05)를 계산해 최대 효용 보기를 선택합니다. 노이즈가 있으므로 같은 θ라도 매번 다르게 답합니다(실제 자기보고의 흔들림 재현).20260706으로 고정해 누구나 같은 규준을 재현할 수 있습니다(node tools/gen-norm.js).산출물은 축별 백분위 lookup 101점, 밀도곡선 60구간(리포트의 종형곡선), 평균·표준편차, 12톤 발생률입니다.
T점수는 평균 50, 표준편차 10인 표준 척도입니다. T=60이면 상위 약 16%, T=70이면 상위 약 2%입니다. ±값은 측정오차로, "이 점수는 이 범위 안 어딘가"라는 뜻입니다. 리포트가 단일 숫자만 보여주지 않고 신뢰구간을 함께 표기하는 이유입니다.
축별 반분신뢰도(문항을 홀/짝으로 나눠 두 반쪽 점수의 상관을 구하고 Spearman-Brown 공식으로 보정)와, 시뮬레이션에서만 가능한 타당도 지표(생성에 쓰인 잠재특성 θ를 채점 결과가 얼마나 회복하는가)를 함께 공개합니다.
| 축 | 반분신뢰도 (SB보정) | 타당도 (θ 회복 상관) | SEM (T척도) | 95% 신뢰구간 |
|---|---|---|---|---|
| 온도 Temperature | .777 | .877 | 4.73 | ±9.3 |
| 명도 Value | .759 | .835 | 4.91 | ±9.6 |
| 채도 Chroma | .748 | .859 | 5.02 | ±9.8 |
| 대비 Contrast | .741 | .828 | 5.09 | ±10.0 |
네 축 모두 신뢰도 .74 이상, 타당도 .83 이상입니다. 심리검사 실무에서 .70 이상은 집단 비교·참고 목적에 사용 가능한 수준으로 봅니다. 다만 개인의 중대한 의사결정에 쓰기엔 .90 이상이 권장되며, CHROMA는 그 수준이 아닙니다 — 아래 한계 항목을 함께 읽어주세요.
리포트의 "유형 희소성"은 아래 시뮬레이션 발생률을 근거로 합니다.
| 톤 | 발생률 | 톤 | 발생률 |
|---|---|---|---|
| 봄 웜 라이트 | 12.86% | 가을 웜 딥 | 12.07% |
| 겨울 쿨 딥 | 11.75% | 가을 웜 뮤트 | 11.59% |
| 가을 웜 트루 | 8.64% | 여름 쿨 라이트 | 8.22% |
| 봄 웜 브라이트 | 6.87% | 여름 쿨 뮤트 | 6.79% |
| 봄 웜 트루 | 6.40% | 겨울 쿨 브라이트 | 5.86% |
| 여름 쿨 트루 | 4.95% | 겨울 쿨 트루 | 4.00% |
이 값은 가상 모집단 기준이며 실제 한국인 인구 분포와 정확히 일치한다고 주장하지 않습니다. 유형 간 상대적 희소성을 가늠하는 참고치로 봐주세요.
코드를 고칠 때마다 node tests/verify.js를 실행하며, 전 항목 ALL PASS가 아니면 배포하지 않습니다. 검증 항목은 다음을 포함합니다.
undefined 누출 0건설문은 기억에 의존합니다. 사진 보정은 얼굴 사진에서 피부(양볼)·눈동자·머리카락의 실제 색을 읽어 온도·명도를 실측해 판정을 다듬는 선택 단계입니다. 채도·대비는 "이 색이 나에게 어울리나"의 문제라 픽셀로 판단하지 않고 설문 값을 유지합니다.
사진 보정은 조명·화장·화면 색에 민감해 참고 보정으로 설계했습니다. 정확도의 기준은 여전히 자연광·민낯 촬영입니다.
1. 자기보고의 한계. CHROMA는 당신이 스스로 관찰해 답한 내용을 계산합니다. 전문가가 얼굴에 천을 대보는 드레이핑을 대체하지 않습니다. 특히 "흑발이 어울리는지" 같은 문항은 기억과 주관에 크게 의존합니다.
2. 조명·화면 편차. 형광등은 푸르게, 백열등은 노랗게 왜곡합니다. 모니터·휴대폰 색 프로파일도 제각각입니다. 같은 사람이 다른 환경에서 답하면 결과가 달라질 수 있습니다.
3. 규준은 시뮬레이션입니다. 실제 응답자 표본이 아니라 모형에서 생성한 가상 모집단입니다. 모형 가정(혼합분포 비율·노이즈 크기)이 바뀌면 백분위도 바뀝니다. 가정은 위 04항에 전부 공개했습니다.
4. 경계형은 경계형입니다. 1·2순위 점수 격차가 작으면 리포트가 혼합형으로 표기합니다. 이때 단일 톤으로 확정하지 마시고 두 팔레트의 교집합부터 쓰시는 편이 안전합니다.
5. 의료·진단 목적이 아닙니다. 본 서비스는 스타일링 참고용이며 피부과적 판단이나 건강 정보와 무관합니다.
· Munsell, A. H. (1905). A Color Notation. Boston: Geo. H. Ellis Co. — 색을 색상·명도·채도 3속성으로 기술하는 체계. CHROMA 4축 중 3축의 이론적 토대.
· Itten, J. (1961). The Art of Color. New York: Reinhold. — 개인별로 어울리는 색 조화가 다르다는 관점의 고전. 계절 유형론의 원류로 인용됩니다.
· Jackson, C. (1980). Color Me Beautiful. Washington: Acropolis Books. — 4계절 퍼스널컬러 대중화의 기점. 12톤 체계는 이를 명도·채도로 세분화한 확장입니다.
· Spearman, C. (1910). Correlation calculated from faulty data. British Journal of Psychology, 3(3), 271–295. — 반분신뢰도 보정 공식(Spearman-Brown)의 원전.
· Brown, W. (1910). Some experimental results in the correlation of mental abilities. British Journal of Psychology, 3(3), 296–322. — 위 공식의 공동 원전.
· Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric Theory (3rd ed.). New York: McGraw-Hill. — 신뢰도 해석 기준(.70 참고 목적 / .90 개인 의사결정)과 SEM·신뢰구간 산출의 표준 참조.
· Metropolis, N., & Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association, 44(247), 335–341. — 규준 생성에 사용한 몬테카를로 시뮬레이션의 원전.
CIE 색차·표준광원 개념은 조명별 가이드 작성 시 배경 지식으로 참조했으나, 본 진단은 분광 측정을 수행하지 않으므로 CIE 좌표를 직접 산출하지는 않습니다.