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과학 그림을 위한 ColorBrewer 팔레트와 HEX 코드

Set2, Dark2, Paired, Blues, RdBu, RdYlBu의 ColorBrewer HEX 코드와 데이터에 맞는 순차형, 발산형, 정성형 팔레트 선택법을 정리했습니다.

SciFig Team
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Scientific Illustration Experts

ColorBrewer는 검증된 순차형, 발산형, 정성형 팔레트를 제공합니다.

ColorBrewer는 펜실베이니아 주립대학교의 Cynthia Brewer와 Mark Harrower가 만든 지도 제작 도구로 시작했습니다. 지금도 과학 시각화에서 널리 쓰이는 이유는 한 가지 일을 명확히 해내기 때문입니다. 팔레트를 표현하는 데이터의 유형에 따라 나누고, 색각 이상과 흑백 인쇄에서도 구분되는 조합을 알려 줍니다.

순차형, 발산형, 정성형으로 표시된 ColorBrewer 색상 견본 세 줄과 각 색상 아래의 HEX 코드(SciFig로 제작한 ColorBrewer 색상표)
순차형, 발산형, 정성형으로 표시된 ColorBrewer 색상 견본 세 줄과 각 색상 아래의 HEX 코드(SciFig로 제작한 ColorBrewer 색상표)

먼저 팔레트 유형을 고르세요

과학 그림에서 잘못된 색 선택은 대부분 취향보다 유형의 문제입니다. 개별 색상을 비교하기 전에 팔레트 계열을 데이터 유형에 맞추세요.

데이터 유형팔레트 계열예시적합한 용도
순서가 없는 범주정성형Set2, Dark2, Paired종, 처리군, 실험 조건
순서형 또는 연속형 데이터순차형Blues, Greens, YlOrRd농도, 개수, 밀도
중간값을 기준으로 갈라지는 값발산형RdBu, RdYlBu, BrBG로그 배수 변화, 이상값, 상관관계

순차형 데이터에 발산형 팔레트를 쓰면 실제로는 없는 중간값이 생깁니다. 범주형 데이터에 순차형 팔레트를 쓰면 존재하지 않는 순위를 암시합니다. 두 경우 모두 독자가 축 레이블을 읽기도 전에 잘못된 인상을 줍니다.

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기존 과학 그림을 8K 저널 게재 수준의 품질로 업스케일하고 인페인팅하며 색상과 라벨을 변경하세요.

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정성형 팔레트

Set2(8개 범주) — 부드럽고 채도가 낮으며 색각 이상에서도 비교적 잘 구분됩니다. 그룹 막대그래프와 상자그림의 기본 선택으로 적합합니다.
#66C2A5 #FC8D62 #8DA0CB #E78AC3 #A6D854 #FFD92F #E5C494 #B3B3B3
Dark2(8개 범주) — 채도가 높고 구분이 더 뚜렷합니다. 데이터 계열이 가는 선이나 작은 마커로 표시될 때 더 적합합니다.
#1B9E77 #D95F02 #7570B3 #E7298A #66A61E #E6AB02 #A6761D #666666
Paired(12개 범주) — 색상이 밝고 어두운 쌍으로 구성됩니다. 각 유전자형 안에 대조군과 처리군이 있는 것처럼 범주가 자연스럽게 중첩될 때 유용합니다.
#A6CEE3 #1F78B4 #B2DF8A #33A02C #FB9A99 #E31A1C #FDBF6F #FF7F00 #CAB2D6 #6A3D9A #FFFF99 #B15928

Paired에서는 색상 쌍 자체에만 의미가 있습니다. 서로 관련 없는 12개 범주에 사용하면 독자가 데이터에 없는 관계를 밝고 어두운 색상 쌍에서 추론할 수 있으므로 피하세요.

순차형과 발산형 팔레트

Blues(5개 범주) — 단일 색조의 순차형 팔레트입니다.
#EFF3FF #BDD7E7 #6BAED6 #3182BD #08519C
RdBu(5개 범주) — 밝은 중성색을 중심으로 한 발산형 팔레트입니다.
#CA0020 #F4A582 #F7F7F7 #92C5DE #0571B0
RdYlBu(5개 범주) — 노란색을 중심으로 하며 양끝의 대비가 더 큰 발산형 팔레트입니다.
#D7191C #FDAE61 #FFFFBF #ABD9E9 #2C7BB6

발산형 색상표에서는 중성색을 의미 있는 중간값에 고정해야 합니다. 로그 배수 변화가 -1에서 +4까지인데 소프트웨어가 데이터 범위의 중앙에 색상 스케일을 맞추도록 두면 중성색은 +1.5에 놓입니다. 그러면 대부분의 유전자가 하향 조절된 것처럼 보이게 됩니다.

같은 발산형 히트맵을 데이터 범위 중앙에 맞춘 경우와 0에 올바르게 맞춘 경우로 나란히 보여 주어 서로 반대되는 시각적 인상을 비교한 그림(SciFig로 제작)
같은 발산형 히트맵을 데이터 범위 중앙에 맞춘 경우와 0에 올바르게 맞춘 경우로 나란히 보여 주어 서로 반대되는 시각적 인상을 비교한 그림(SciFig로 제작)
데이터 유형에 맞춰 순차형, 발산형, 정성형 ColorBrewer 팔레트를 각각 적용한 예시 도표 세 개(SciFig로 제작)
데이터 유형에 맞춰 순차형, 발산형, 정성형 ColorBrewer 팔레트를 각각 적용한 예시 도표 세 개(SciFig로 제작)

색각 이상을 고려한 팔레트 조합

모든 ColorBrewer 팔레트가 색각 이상에 안전한 것은 아니며, 정성형 계열이 가장 취약합니다. 실무에서는 다음 원칙을 적용하세요.

  • 단일 색조 순차형 팔레트(Blues, Greens, Purples)는 주로 명도만 달라지므로 구조적으로 구분이 안정적입니다.
  • Set2와 Dark2는 3~4개 범주까지 잘 구분되지만 그 이상에서는 성능이 떨어집니다.
  • Paired는 의미를 전달하는 밝고 어두운 색상 쌍이 색각 이상에서 비슷해지므로 신뢰하기 어렵습니다.
정성형 범주가 네 개보다 많고 접근성이 중요하다면 ColorBrewer의 정성형 팔레트보다 Okabe-Ito 팔레트가 더 나은 출발점입니다. 과학 그림 색상 팔레트 가이드에서 이 선택의 기준을 자세히 설명합니다.

ColorBrewer는 범주 수를 의도적으로 제한합니다. 어떤 팔레트가 최대 8개 또는 9개 범주만 제공한다면 기술적 제약이 아니라 설계상의 결론입니다. 그보다 범주가 많아지면 독자가 색상과 범례를 안정적으로 연결하기 어렵습니다. 이 제한을 그림 구조를 다시 설계해야 한다는 신호로 받아들이세요.

Set2와 직접 레이블을 사용한 그룹 막대그래프와 12개 항목 범례를 사용한 같은 그래프를 나란히 비교해 범례가 더 읽기 어려운 이유를 보여 주는 그림(SciFig로 제작)
Set2와 직접 레이블을 사용한 그룹 막대그래프와 12개 항목 범례를 사용한 같은 그래프를 나란히 비교해 범례가 더 읽기 어려운 이유를 보여 주는 그림(SciFig로 제작)

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