Paul Tol 색상표는 색각 이상이 있는 독자도 구분하기 쉽도록 과학 그래프에 맞춰 설계된 팔레트입니다.
이 색상표는 네덜란드 우주연구소 SRON이 발행한 기술 문서에서 시작되었습니다. 각 팔레트가 서로 다른 목적에 맞춰졌다는 점이 특징입니다. 색상을 최대한 뚜렷하게 구분하거나, 대비를 극대화하거나, 채도를 높이거나, 많은 범주를 한 번에 표현할 수 있습니다. 따라서 그림에서 색상이 맡아야 할 역할을 알면 적절한 팔레트를 고르기 쉽습니다.
색각 이상을 고려한 네 가지 팔레트
Bright(7색)
범용으로 쓰기 좋은 기본 팔레트입니다. 색상이 충분히 구분되면서도 완전히 포화된 색처럼 강한 인상을 주지 않습니다.
| 색상 이름 | HEX |
|---|---|
| 파랑 | #4477AA |
| 빨강 | #EE6677 |
| 초록 | #228833 |
| 노랑 | #CCBB44 |
| 시안 | #66CCEE |
| 보라 | #AA3377 |
| 회색 | #BBBBBB |
High Contrast(5색)
흑백 인쇄에서도 구분되어야 하는 그림과 색 구분이 특히 어려운 독자를 위한 그림에 적합합니다. 검정과 흰색을 양쪽 끝으로 사용합니다.
| 색상 이름 | HEX |
|---|---|
| 검정 | #000000 |
| 파랑 | #004488 |
| 빨강 | #BB5566 |
| 노랑 | #DDAA33 |
| 흰색 | #FFFFFF |
Vibrant(7색)
Bright보다 채도가 높습니다. 가는 선, 작은 마커, 멀리서 보는 발표 슬라이드에 더 잘 맞습니다.
| 색상 이름 | HEX |
|---|---|
| 주황 | #EE7733 |
| 파랑 | #0077BB |
| 시안 | #33BBEE |
| 마젠타 | #EE3377 |
| 빨강 | #CC3311 |
| 청록 | #009988 |
| 회색 | #BBBBBB |
Muted(10색)
이 글에서 소개하는 색각 이상을 고려한 팔레트 중 가장 많은 색을 제공합니다. 채도가 낮아 정보가 많은 그림도 차분하게 보입니다. 옅은 회색은 누락되거나 제외된 데이터를 나타내도록 남겨 둡니다.
| 색상 이름 | HEX |
|---|---|
| 장밋빛 | #CC6677 |
| 남색 | #332288 |
| 모래색 | #DDCC77 |
| 초록 | #117733 |
| 시안 | #88CCEE |
| 와인색 | #882255 |
| 청록 | #44AA99 |
| 올리브 | #999933 |
| 보라 | #AA4499 |
| 옅은 회색 | #DDDDDD |
용도에 맞는 팔레트 선택법
| 그림의 특징 | 권장 팔레트 | 이유 |
|---|---|---|
| 3~7개 계열을 가진 일반 그래프 | Bright | 지나치게 강하지 않으면서 색상이 고르게 구분됨 |
| 흑백으로 인쇄할 그림 | High Contrast | 명도 차이를 중심으로 설계되었고 검정과 흰색을 포함함 |
| 선이 가늘거나 화면에 투사할 그림 | Vibrant | 거리와 낮은 투사 품질에서도 채도가 유지됨 |
| 8~10개 범주가 밀집한 그림 | Muted | 안전하게 쓸 수 있는 색이 가장 많고 낮은 채도가 복잡함을 줄임 |
#DDDDDD는 누락, 제외 또는 해당 없음 데이터를 위해 남겨 둡니다. 이를 일반 범주 색으로 사용하면 유용한 신호가 사라집니다. Bright와 Vibrant의 회색 #BBBBBB도 나머지를 묶는 “기타” 범주에 비슷한 역할로 사용할 수 있습니다.
바로 복사해 쓰는 코드
Python
TOL_BRIGHT = ["#4477AA", "#EE6677", "#228833", "#CCBB44",
"#66CCEE", "#AA3377", "#BBBBBB"]
import matplotlib as mpl
mpl.rcParams["axes.prop_cycle"] = mpl.cycler(color=TOL_BRIGHT)tol-colors 패키지에서 모든 팔레트를 불러올 수 있습니다.R
tol_bright <- c("#4477AA", "#EE6677", "#228833", "#CCBB44",
"#66CCEE", "#AA3377", "#BBBBBB")
scale_colour_manual(values = tol_bright)khroma 패키지는 scale_colour_tol()과 관련 보조 함수를 제공합니다.
Tol과 Okabe-Ito 중 무엇을 고를까?
둘 다 색각 이상을 고려한 정성적 팔레트이며 대부분의 그림에는 어느 쪽을 사용해도 좋습니다. 실제 선택에 도움이 되는 차이는 다음과 같습니다.
- Okabe-Ito는 Nature Methods를 통해 알려지면서 생명과학 분야에서 더 널리 인정받는 표준이 되었습니다. 심사자가 어떤 접근성 팔레트를 사용했는지 물어도 이름만으로 설명되는 경우가 많습니다.
- Tol은 작업에 따라 여러 팔레트 중에서 선택할 수 있습니다. Okabe-Ito가 8개 범주까지 지원하는 데 비해 Muted는 10개 범주를 다룰 수 있습니다.
팁
어떤 팔레트를 선택하든 한 논문의 모든 그림에서 일관되게 사용하세요. 독자는 논문을 읽는 동안 색과 그룹의 대응 관계를 익힙니다. 그림이 바뀔 때 같은 색을 다른 그룹에 다시 배정하면, 팔레트를 바꿔 얻는 이점보다 이해에 더 큰 부담을 줍니다.
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