무료 논문 색상 팔레트

세 조건을 함께 만족해야 합니다. 데이터 계열을 구분할 수 있을 만큼 색이 지각적으로 떨어져 있어야 하고, 인쇄를 고려해 회색조로 바꿔도 구분돼야 하며, 색각 이상이 있는 독자도 알아볼 수 있어야 합니다. SciFig에 내장된 논문 색상 팔레트 가운데 Okabe–Ito, Wong, Paul Tol의 bright·muted 같은 색각 배려 팔레트는 흔한 색각 이상이 있는 독자도 각 색을 구분할 수 있도록 설계되었습니다.

색각 이상을 고려한 배색이 필요하다면, 구분해야 할 범주 수 이상의 색을 가진 팔레트를 고르세요. SciFig는 Okabe–Ito, Wong, Paul Tol의 bright·muted 같은 널리 쓰이는 색각 배려 팔레트를 제공하며, 이 팔레트들은 흔한 적록 색각 이상이 있는 독자도 각 색을 구분할 수 있도록 설계되었습니다. 색마다 16진 색상 코드도 받을 수 있습니다.

Nature의 그림 작성 지침은 접근성 있는 배색을 쓰고 색각 이상 독자가 구분하지 못하는 색 조합을 피하도록 요구하며, 예로 Wong 팔레트를 듭니다. SciFig는 색각 배려 팔레트인 Wong과 Okabe–Ito, 그리고 Nature 계열 학술지의 그림에서 착안한 Nature 스타일 배색(#E64B35, #4DBBD5, #00A087, #3C5488, #F39B7F, #8491B4, #91D1C2, #DC0000, #7E6148, #B09C85)을 제공합니다. 색각 이상을 고려해야 하는 그림에는 Wong이나 Okabe–Ito를 고르세요.

색각 이상 가운데 가장 흔한 것은 유전성 적록 색각 이상으로, 북유럽계 인구에서 남성의 약 8 %, 여성의 0.5 %에서 나타납니다. 색각 이상을 고려한 배색은 제2색각·제1색각 독자가 구분하지 못하는 빨강-초록 조합을 피합니다. 논문 그림의 색상 팔레트를 이렇게 고른다는 것은 되도록 많은 독자에게 데이터를 읽히게 한다는 뜻입니다.

범주형 데이터라면 4~8색이 가장 효과적입니다. 8개 범주를 넘어서면 아무리 잘 고른 배색이라도 독자가 계열을 안정적으로 구분하지 못합니다. SciFig의 색각 배려 팔레트는 한 세트에 7~9색입니다. 범주가 더 많다면 모양이나 무늬 같은 다른 시각 표시를 함께 쓰세요.

SciFig는 색마다 16진 색상 코드를 제공합니다. SciFig의 그림 편집기는 물론 Origin, MATLAB, R의 ggplot2, 파이썬 matplotlib, Illustrator 등 16진 값을 받는 어떤 프로그램에도 그대로 붙여 넣을 수 있습니다. 색은 팔레트 고유의 순서대로 나열되므로 첫 번째 색부터 데이터 계열에 차례로 지정할 수 있습니다. 데이터 그래프가 아니라 모식도—대사 경로, 기전, 실험 장치—를 만든다면 독자가 가장 먼저 봐야 할 요소에 가장 눈에 띄는 색을 주고, 나머지는 배경 구조에 쓰세요. 입력란 아래 도구에서 내장 팔레트를 미리 보고 선택한 16진수 색상 값이나 Python, R, CSS 코드를 복사할 수 있습니다. 설정은 JSON으로 저장하고 미리보기는 SVG 또는 PNG로 내보낼 수 있습니다.