The purpose of this study is to classify fashion lifestyle types for color planning and to propose color planning of spring & summer by fashion lifestyle by analyzing preferred colors by fashion lifestyle type. The survey was conducted on women between the ages of 30 and 59 using a separately prepared questionnaire and color sample table and also through one-on-one interviews. The results of this study are as follows. First, the participants’ fashion lifestyles were divided into three categories: information individuality type, display type, and practicality type. Second, regarding basic colors: the basic color consistently used for a long time, it was found that there were significant differences in preferred hue and tone according to the types of fashion lifestyles. Specifically, the most preferred hue of all the fashion lifestyle types was achromatic color N and the most preferred tone was V. Third, regarding color trends: the trendy color occupying a market transiently, there were significant differences in preferred hue and preferred tone according to the types of fashion lifestyle. The most preferred hue of all the fashion lifestyle types was B. The most preferred tone of the information individuality type and the display type was V, and that of the practicality type was B. The study found that, in color planning, fashion lifestyles can function as an effective tool to subdivide consumers. Based on the empirical results of this study, I propose that color planning should be based on the type of fashion lifestyle.

꽃차의 경쟁력인 색은 심리, 커뮤니케이션 매체, 상품이미지를 구성하는 요소로 많이 사용되고 있으며 꽃차가 맛과 향에서는 커피, 녹차, 홍차 및 허브차를 따라가기 어렵지만 꽃차는 앞서 열거한 차 종류들과 비교할 수 없는 특유의 정체성인 색을 지니고 있음에도 아직도 소비자의 꽃차에 대한 의식은 맛, 향 및 기능성을 우선 찾는 것이 일반적이다. 본 연구는 먼셀 20색상환을 기본으로 한 꽃차의 색을 20색으로 꽃차식물 및 품종까지 분류해서 다른 차와의 차별성 및 정체성으로 뚜렷이 구별하여 꽃차색의 표준화를 목적으로 하고 연구방법으로 그에 해당되는 꽃차의 색 우림이 가능한 식물을 선별하여 다섯 종류로 색 분류를 하고 그들의 특성, 품종을 문헌을 통하여 조사한 결과는 다음과 같았다. 빨강(R)계열에서 빨간색(5R) 꽃 차는 맨드라미 품종 쿠루메 홍양 2호, 아미고 레드, 다홍색(10R) 꽃차는 노랑코스모스 품종 코스믹 레드, 자주색(5RP) 꽃 차는 맨드라미 품종 쿠루메 로즈, 연지색(10RP) 꽃차는 맨드라미 품종 썬데이 와인 레드가 사용되고 노랑(Y)계열의 색에서 주황색(5YR) 꽃차는 금계국 품종 썬 업, 귤색(10YR) 꽃차는 금어초 품종 스냅샷 옐로, 노란색(5Y) 꽃차는 메리골드 품종 핫팩 옐로, 국화는 품종 스카이폴 옐로, 노란연두색(10Y) 꽃차는 팬지 품종 프림로즈가 사용된다. 그린(G)계열의 색에서 연두색(5GY) 꽃차는 팬지 품종 레몬, 풀색(10GY) 꽃차는 팬지 품종 화이트블로치, 녹색(5G) 꽃차는 팬지 품종 옐로 블로치, 초록색(10G) 꽃차는 팬지 품종 오션이 사용되고 파랑(B)계열의 색에서 청록색(5BG) 꽃차는 팬지 품종 블루블로치, 바다색(10BG) 꽃차는 팬지 품종 딥블루블로치, 파란색(5B) 꽃차는 버터플라이피 품종 블루, 감청색(10B) 꽃차는 보라색 도라지가 사용되며 보라(P)계열의 색에서 남색(5PB) 꽃차는 비단향꽃무 품종 카츠 블루, 남보라색(10PB) 꽃차는 비단향 꽃무 품종 쿼테트 퍼플, 보라색(5P) 꽃차는 당아욱 딥퍼플, 붉은 보라색(10P) 꽃차는 천일홍 품종 핑퐁 퍼플이 사용된다. 꽃차는 맛이나 향보다 색이 우선하는 컬러차이므로 앞으로 꽃차의 정체성인 색에 대한 표준화, 메뉴얼화 및 상품화에 대한 후속 연구가 필요하다.

산업의 발달로 인하여 플라스틱의 수요가 증가되고 있다. 산업현장과 가정에서 사용 후 배출되는 폐플라스틱은 많은 환경 문제를 야기 시키고 있으며, 이를 해결하기 위하여 적극적인 폐플라스틱 재활용 방안이 제안되고 있다. 폐플라스틱의 효율적으로 재활용하기 위해서는 재질별 선별이 이루어져야 하며, 재질별 선별을 위한 기술 개발은 지속적으로 이루어져 왔다. 최근에는 폐플라스틱의 재질별 선별에 근적외선분광법(NIR 선별기)가 가장 널리 사용되고 있으며, 우수한 재질 분류 성능을 보인다. 그러나 검정색 폐플라스틱의 경우 근적외선의 빛을 흡수하여 재질인식을 하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 근적외선분광법의 단점을 보완하기 위하여 분광기의 일종인 레이저유도플라즈마 분광기를 이용하여 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여, 플라스틱 고유의 스펙트럼을 획득한다. 분광기를 통해 얻어진 스펙트럼은 주성분분석법(Principal Component Analysis; PCA)을 이용하여 데이터 전처리(Preprocessing) 과정을 거친 후 입력 데이터를 얻는다. 데이터 전처리 과정을 통해 획득된 입력 데이터를 이용하여 플라스틱의 재질 인식을 위한 패턴 분류기로 퍼지집합 기반 신경회로망(Fuzzy-set based neural networks)을 이용한다. 퍼지 집합 기반 신경회로망은 퍼지 집합과 신경회로망의 장점을 결합한 퍼지 신경회로망의 일종으로 입력변수의 차원이 높은 경우에 좋은 성능을 보이는 신경회로망이다.

현재 인류는 천연자원의 지속적인 사용량 증가로 인하여 대상 자원의 매장량 한계와 더불어 자원의 가격 상승을 초래하는 문제를 직면하고 있다. 이에 맞춰 순환자원 가치의 중요성이 대두되고 있으며, 순환자원을 이용한 재활용 제품의 용도를 개발하여 다원화하고 활용 할 수 있는 방안을 적극적으로 개발하고 있으며 확대 되고 있다. 현재 국내 지자체의 재활용 선별장은 생활계에서 배출되는 폐플라스틱을 PP, PS, PE, PET 등으로 근적외선 분광법(NIR)을 이용해 자동 선별하여 물질 재활용에 기여하고 있으나, 검은색 플라스틱 제품군의 경우 해당 기법으로는 자동선별의 한계점을 직면하고 있다. 검은색 플라스틱 제품군은 소비자들이 선호하는 색상 중 하나로 생산량과 수요량이 증가하는 반면, 자동선별이 불가능하여 인력에 의한 수선별로 작업환경과 작업자 안전의 문제점을 야기함과 동시에 선별율도 저조하다. 일부 재활용 선별장에서는 잔재물과 함께 소각 및 매립 처리함으로써 2차 환경오염 문제와 경제적 문제를 가지고 있다. 따라서, 생활계 검정색 플라스틱의 재질별 자동선별의 효율성을 향상시키기 위하여 분광학 기법을 통하여 데이터를 획득하고 지능형 알고리즘의 도움으로 검정색 플라스틱의 재질별 자동선별을 실현하고자 한다. 본 연구에서 사용한 ATR-FTIR(Attenuated Total Reflectance-Fourier Transform Infrared)분광법은 진동전이(Vibrational transition)에 의한 물질의 고유한 흡수 스펙트럼이 뚜렷이 나타나고, 대상 물질의 전처리가 거의 없이 빠른 시간 안에 고유한 정량 분석이 가능하다. 또한 비파괴 분석방법으로 여러 분야에 활용되고 있는 것이 장점이다. 여기에 검은색 플라스틱을 인공지능 알고리즘을 통하여 재질별 자동 선별하도록 시스템화하여 산업적･경제적인 효율의 향상을 기대 할 수 있다.