과학 색상 팔레트: 과학 연구에 미치는 영향 이해

과학계 종사자들은 특히 복잡한 주제를 다룰 때 청중에게 시각적으로 만족스럽고 호소력 있는 자료를 만드는 것이 어려울 수 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 그렇기 때문에 연구나 데이터의 시각적 미학을 고려해야 눈에 띄고 가능한 한 최상의 방식으로 표현할 수 있습니다.

연구 논문이나 포스터를 미학적으로 더 매력적으로 만들려고 할 때 색상 팔레트를 설정하는 것은 매우 중요합니다. 예를 들어, 히트 맵에 파란색과 빨간색을 사용하면 청중이 더위와 추위를 떠올리게 하거나, 다른 색을 사용하면 데이터에서 중요한 것을 강조할 수 있습니다.

왜 과학 색상 팔레트?

가장 핵심적인 커뮤니케이션 방식 중 하나는 시각입니다. 모든 과학자의 가장 큰 관심사는 숫자와 그 정보를 가능한 한 정확하고 명확하게 만드는 것이므로, 데이터를 시각적으로 의미로 변환할 수 있는 색상은 이를 달성하는 데 가장 강력한 요소 중 하나입니다.

색상 팔레트는 선거에서 투표에 대한 첫인상, 기후 변화 매핑, 강우량이 농업 비옥도에 미치는 영향 등 다양한 영역에서 유용하게 사용될 수 있습니다.

그러나 색상을 잘못 사용하면 효과가 떨어질 수 있습니다. 따라서 색상 팔레트를 선택할 때 특정 데이터를 다른 데이터보다 강조하거나, 색각 장애가 있는 사람의 요구를 무시하거나, 흑백으로 표시할 때 의미를 제거하여 데이터를 조작하지 않도록 각별히 주의해야 합니다.

연구 논문에서 색상을 어떻게 사용하나요?

이 섹션에서는 다음과 같은 모범 사례를 배우는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 단계를 안내합니다. 과학 색상 팔레트.

색상의 기본

가장 먼저 이해해야 할 것은 색은 지각이며, 인간은 색을 빛의 파동으로 본다는 것입니다. 우리의 눈은 정보를 감지하고, 눈에서 뇌로 데이터가 전송되며, 이는 특정 색조로 나타납니다. 물체는 다양한 파장 조합으로 빛을 반사합니다. 우리의 뇌는 이러한 파장 조합을 감지하여 색상으로 알려진 현상으로 변환합니다.

색에는 원색(빨강, 노랑, 파랑), 보조색(원색이 혼합될 때 생성되는 색상: 녹색, 주황, 보라), 삼원색(원색과 보조색으로 만든 색상: 청록색 또는 적보라색)의 세 가지 종류가 있습니다. 이를 컬러환이라고 합니다.

최고 과학 색상 팔레트 조합

색상환에서 서로 반대되는 색조를 가진 색상 조합은 데이터 이해에 도움이 될 수 있으므로 가장 좋은 선택 중 하나입니다. 그러나 반대되는 조합만 사용해야 한다는 제한을 두지 말고, 같은 색조의 다른 음영이라도 극명한 대비만 있으면 어떤 색상 조합이든 사용할 수 있다는 점에 유의해야 합니다.
다음과 같은 도구 머티리얼 팔레트 또는 Adobe 색상환를 참조하면 어떤 색상으로 시작할지 결정하는 데 도움이 됩니다.

피해야 할 사항

색상이 너무 다양합니다: 일반적인 오류는 이미지에 너무 많은 뚜렷한 색상을 사용하는 것입니다. 대부분의 경우 사실감을 얻기 위해 이렇게 합니다. 나무에 녹색과 갈색을 사용하는 것이 대표적인 예입니다. 하지만 모든 작품에 이 방법을 사용하면 이미지가 지나치게 어수선해집니다.

너무 포화 상태입니다: 채도가 높은 색일수록 강도가 강하고 주의를 끌기 때문에 전체 형태보다는 하이라이트나 집중된 영역에 채도를 사용하는 것이 가장 좋으므로 주의해서 사용해야 합니다. 채도가 높은 색상을 너무 많이 사용하면 제트 또는 무지개 색상 맵이 될 수 있습니다.

색상 컨텍스트가 없습니다: 올바른 색상을 선택하려면 색상이 활용될 컨텍스트를 고려하세요. 컨텍스트는 제한된 팔레트, 채도 및 제어된 값의 작동을 담당합니다. 효과적으로 작업하려면 이미지의 모든 요소가 주변 구성 요소에 따라 달라집니다. 예를 들어 빨간색은 녹색 음영 옆에 있으면 더 붉게 보이므로 사용할 빨간색 음영을 결정할 때 신중하게 생각해야 합니다.

접근성을 간과하고 있습니다: 디자인 접근성에 대한 논쟁이 뜨거워지고 있습니다. 그러나 많은 디자이너는 색맹 사용자나 도수 안경을 사용하는 사용자를 위한 디자인이 비사용자를 위한 디자인만큼이나 중요하다는 사실을 여전히 간과하고 있습니다.

색상 접근성

"색맹"으로 통칭되는 다양한 색 기반 시각 결함이 있습니다. 색각 결핍(CVD)은 남성의 약 8%, 여성의 0.5%에게 영향을 미칩니다. 따라서 주변에는 색각 이상 환자를 아는 사람이 있을 것이고, 색각 이상 환자는 여러분의 과학 연구에 관심을 가질 가능성이 높습니다.

그림이 CVD 친화적인지 확인하는 간단한 방법 중 하나는 그림을 회색조로 전환하여 컬러일 때처럼 효율적으로 플롯을 이해할 수 있는지 확인하는 것입니다.

다음과 같은 훌륭한 도구를 사용할 수도 있습니다. 비주얼리제이션 팔레트 를 사용하여 다양한 형태의 색맹이 있는 사람이 색상에 액세스할 수 있는지 확인합니다.

몇 분 만에 과학적으로 정확한 인포그래픽 제작

색상을 조합하여 과학 공부에 시각적 가치를 더하는 훌륭한 인포그래픽을 만드는 데 Mind The Graph 도구가 어떻게 도움이 되는지 확인해 보세요.