# 화면이 보여줄 수 없는 색은 어디에 있을까 > Clean Markdown view of GeekNews topic #30679. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=30679](https://news.hada.io/topic?id=30679) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/30679.md](https://news.hada.io/topic/30679.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-06-21T09:44:11+09:00 - Updated: 2026-06-21T09:44:11+09:00 - Original source: [moultano.wordpress.com](https://moultano.wordpress.com/2026/06/19/where-to-find-the-colors-your-screen-cant-show-you/) - Points: 2 - Comments: 1 ## Topic Body - 실제 세계에는 **sRGB와 Display-P3 색역 밖의 색**이 있으며, 특히 강한 cyan 계열은 디지털 사진과 일반 화면으로 전달하기 어려움 - 화면은 실제 스펙트럼을 재현하지 않고 인간의 **세 원뿔세포 반응**을 흉내 내므로, CIE 색도도 일부 영역은 어떤 RGB 조합으로도 만들 수 없음 - 낙엽수 숲의 투과광, 물과 플랑크톤, 새와 나비의 구조색, 생물발광·형광, 교통 신호와 레이저가 화면 밖 색을 볼 수 있는 대표 사례임 - LED 조명과 화면은 모두 cyan 재현이 약하고, 표준 PC 모니터·인터넷·대중 사진은 대부분 **sRGB 색역** 안에 갇혀 있음 - 이런 색은 사진으로 공유하기 어렵고, 무엇을 봐야 하는지 알기 전에는 지나치기 쉬워 결국 **직접 관찰**해야 함 --- ### 화면이 놓치는 색의 범위 - 실제 세계에는 화면으로 보여줄 수 없는 색이 있으며, 상당수는 **cyan 계열**에 가까움 - 디지털 사진은 이런 색을 제대로 포착하지 못하고, 일반 화면도 표시하지 못해 전문 장비가 없으면 디지털 세계에서는 사실상 사라짐 - 인간은 빛의 파장을 직접 읽지 않고, 세 종류의 원뿔세포가 서로 다른 강도로 반응한 패턴을 색으로 인식함 - 서로 다른 스펙트럼이라도 원뿔세포 반응 패턴이 같으면 같은 색으로 보임 - 화면은 실제 물체의 스펙트럼을 재현하는 대신, 원뿔세포 반응을 조작해 색을 흉내 냄 ### CIE 색도도와 sRGB의 한계 - 1931년 CIE는 인간 색각 공간을 특성화했고, 색도도 바깥 테두리는 사람이 볼 수 있는 개별 파장을 나타냄 - 세 원색을 고르면 그 원색들이 만드는 삼각형 안의 색만 혼합으로 만들 수 있음 - CIE가 고른 원색 조합에서도 green/cyan/blue 일부 영역은 삼각형 밖에 남음 - 가장 cyan에 가까운 색을 만들려면 **음의 red**가 필요하지만, 그런 빛은 존재하지 않음 - 순수 파장을 만들기 위해 CIE는 프리즘과 좁은 슬릿을 쓰는 **단색화 장치(monochromator)** 를 사용했지만, 화면에 넣기에는 크고 비효율적인 장비임 - 컬러 TV는 단색화 장치 대신 **형광체(phosphor)** 를 사용했고, 형광체는 순수 파장으로 빛나지 않아 원색을 색도도 가장자리까지 밀어낼 수 없었음 - 그 결과 표준 PC 모니터, 인터넷, 대중 사진은 대부분 **sRGB 색역** 안에 머무름 - Apple은 더 넓은 Display-P3 계열 색역을 채택해 개선했음 - 현재 대부분의 스마트폰 화면, 모든 Mac, 대부분의 스마트폰 사진은 더 넓은 삼각형을 지원함 - 다만 소스부터 눈까지 전체 체인이 색공간을 보존해야 실제로 전체 범위를 활용할 수 있음 - matplotlib은 sRGB만 지원하므로, 글의 그래프에서도 sRGB 밖 색은 실제 색으로 표현되지 않음 ### 조명도 cyan을 빼앗음 - 화면뿐 아니라 조명도 cyan을 충분히 재현하지 못함 - 일반적인 백색 LED는 blue LED와 yellow 형광체로 만들어지며, **cyan은 둘 사이의 빈 구간**에 놓임 - 높은 CRI 전구는 여러 형광체를 추가해 개선하지만, cyan은 여전히 가장 적게 방출되는 빛임 - 화면에서 벗어나는 것만으로는 부족하고, 실제 cyan을 보려면 바깥 환경을 찾아야 함 ### 자연 필터: 숲과 물 - ## 잎을 통과한 빛 - 식물 잎의 반사색은 보통 sRGB 삼각형 안에 있음 - 식물은 green이지만, 화면 색역을 벗어날 정도로 green인 경우는 드묾 - 마법은 빛이 잎에서 반사될 때가 아니라 **잎을 통과할 때** 생김 - 잎의 투과 곡선은 반사 곡선보다 더 선택적임 - 햇빛을 받은 잎은 위에서 보면 평범하지만, 아래에서 보면 빛나는 것처럼 보임 - 빛이 잎을 한 번 통과하면 blue가 거의 사라지고 red의 절반이 줄어듦 - 이후 다른 잎을 통과하고 반사되면서 효과가 지수적으로 쌓임 - 반복 상호작용은 빛을 보통 약 550nm 부근의 스펙트럼 피크로 정화함 - 한 번 잎을 통과한 빛을 받은 green 잎도 이미 sRGB 밖으로 나가며, “green보다 더 green”한 색이 됨 - 한여름 정오의 단풍나무 숲에서는 green의 강도가 묘사하기 어려울 정도로 강함 - ## 물과 플랑크톤 - 물은 red를 강하게 흡수하고, green을 천천히 흡수하며, blue는 거의 흡수하지 않음 - 해안의 얕은 물에서 모래를 보면 수심에 따라 색공간의 곡선을 따라 이동함 - 햇빛은 물을 통과해 내려가고, 모래에 반사된 뒤 다시 물을 지나 눈에 도달함 - 흰색 또는 노란 모래는 먼저 표현 불가능한 cyan으로, 그다음 표현 불가능한 blue로 이동함 - 매우 깊고 어두운 물에서는 sRGB blue 원색에 가까워짐 - 자연의 물에는 미세 생물이 많고, 그중 상당수는 광합성을 하므로 green 성분을 가짐 - 실제 물은 순수한 물과 숲의 혼합물처럼 작동함 - **식물성 플랑크톤 밀도**는 수심에 따라 스펙트럼이 이동하는 경로를 결정함 - 수면 위에서 볼 때는 물과 입자에 의한 산란이 모래 색보다 우세해짐 - 물속 깊이 들어가면 산란층을 지나 물과 플랑크톤이 빛을 반복적으로 필터링하고, 화면으로 담기 어려운 blue와 green 강도를 볼 수 있음 - BBC의 Blue Planet 같은 영상도 이를 그대로 보여줄 수 없음 - 수중 사진가들은 전체 장면이 센서 한계에 잘리지 않도록 blue를 막는 필터를 쓰기도 함 ### 새, 나비, 구조색 - ## 새의 색각과 깃털 - 새를 기준으로 보면, 화면이 보여줄 수 있는 새 색의 작은 부분만 설명하는 편이 더 빠름 - 화면은 인간의 포유류 눈에 맞춰 설계됐고, 포유류는 전반적으로 색각이 제한적임 - 영장류만 red와 green을 구분하는 능력을 다시 진화시킴 - 사슴은 tiger orange와 grass green을 구분하지 못하며, 이는 호랑이가 orange인 이유와 연결됨 - 새는 햇빛 스펙트럼에 잘 맞는 눈을 가지고 있음 - 원뿔세포의 피크 감도가 스펙트럼에 고르게 배치됨 - 자외선을 보는 독립 원뿔세포도 있어 [완전 포화 색공간이 3차원](https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1919377117)임 - 인간용 화면은 새의 시각을 근사할 수도 없으며, 새에게는 흑백에 한 색이 더해진 정도로 보일 수 있음 - 새는 yellow, orange, red를 만들 때 carotenoid를 사용함 - carotenoid는 토마토나 당근 같은 채소 색을 만드는 물질임 - 동물은 이를 직접 합성하지 못하므로, 새는 먹이에서 얻어 깃털로 옮김 - blue와 green은 전혀 다른 방식인 **구조색**으로 만듦 - ## 구조색의 물리 - 가시광선 파장은 약 0.5~0.75µm이며, 거미줄 굵기의 약 1/10, 플라스틱 랩 두께의 약 1/20 수준임 - 자연의 구조가 이 크기와 비슷한 패턴을 가지면 빛과 화학적으로만이 아니라 물리적으로 상호작용함 - 비누방울이나 기름막의 무지개가 이런 원리임 - 깃털은 rachis, barbs, barbules, barbicels로 이어지는 여러 단계의 가는 구조를 가짐 - Bluejay처럼 평면적이고 전방위적인 색을 가진 새는 barbs 안에 파장의 절반 폭 정도인 거품을 채워 색을 만듦 - Hummingbird나 peacock처럼 무지갯빛을 띠는 새는 barbules에 dark brown melanin 층을 파장 절반 간격으로 쌓음 - 맞는 크기의 빛은 brown 층 사이를 피하고, 크거나 작은 빛은 흡수됨 - 무지갯빛 구조색은 가장 포화도가 높은 구조색인 경우가 많음 - 같은 간격의 틈을 항상 만나야 선택적 반사가 가능함 - 각도에 따라 빛이 맞아 강화되거나 어긋나 흡수되므로 무지갯빛이 나타남 - ## 공작과 나비 - 공작은 barbules의 melanin 층 형태만으로 여러 색을 만듦 - 가슴과 목의 blue, 꼬리 eye spot 주변의 cyan은 색역 밖에 있음 - 공작 깃털에서 같은 색 영역만 골라 가루로 만들어도 결과는 dark brown임 - sRGB 색역 밖 색을 가진 새는 약 [500종](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1N-Tz9Z6pDg4PBEIoSeik95H_4kKHmsLCKpowAQdwgLg/edit?usp=drivesdk), Display-P3 밖 색을 가진 새는 약 [100종](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1LjDMPAquyxpMIFnXhfhJT4GniI5VClpwI14d3SvBndE/edit?usp=drivesdk)으로 집계됨 - 사용한 데이터셋은 완전하지 않으며, 실제로는 더 많을 가능성이 있음 - 서부 Amazon의 벌새인 [golden-tailed sapphire](https://en.wikipedia.org/wiki/Golden-tailed_sapphire) 수컷은 거의 전체 스펙트럼을 한 마리에 담고 있음 - 나비는 새에게 자신이 먹기 어렵거나 독성이 있음을 보이기 위해 무지갯빛을 여러 차례 독립적으로 진화시킴 - Birdwing butterfly 중 [Ornithoptera Croesus](https://en.wikipedia.org/wiki/Ornithoptera_croesus)는 Display-P3 화면보다 더 orange인 색을 가짐 - 무지갯빛 나비의 날개 비늘은 [복잡하고 다양](https://www.uvm.edu/~dahammon/Structural_Colors/Structural_Colors/The_Blue_Morpho_Butterfly.html)해 단일한 “색”보다 상황별 색 범위로 보는 편이 맞음 - [papilio palinurus](https://en.wikipedia.org/wiki/Papilio_palinurus)는 관찰 각도에 따라 green에서 blue로, 편광에 따라 yellow에서 blue로 이동함 - [morpho rhetenor](https://en.wikipedia.org/wiki/Morpho_rhetenor)는 사진과 실제 인상이 크게 다르며, 실제로는 더 blue이면서 더 green처럼 보임 ### 발광과 형광 - 빛이 남지 않는 깊은 바다의 생물은 스스로 빛을 만들어야 함 - 깊은 바다에서도 물의 흡수 성질은 같으므로, 멀리 가려면 빛은 blue 또는 green이어야 함 - cyan으로 빛나는 생물은 심해에 많고, 조건이 맞으면 표층의 dinoflagellate bloom이 파도 속에서 cyan 빛을 냄 - Puerto Rico Vieques 섬의 따뜻한 hypersaline lagoon처럼 조건이 항상 맞는 곳에서는 밤에 카약 패들을 물에 넣기만 해도 cyan 빛의 흔적이 남음 - New Zealand 동굴에서는 물 위로 뻗은 암석 천장에 cyan 별처럼 glow worm이 빛남 - 이 빛은 해양 생물발광과 비슷해 보이지만, 독립적인 화학과 진화사를 가짐 - glow worm은 최대 2피트까지 늘어지는 점액 줄로 먹이를 유인함 - 건조 지역에서 밤에 black light flashlight를 비추면 scorpion이 cyan에 가까운 teal로 강하게 형광을 냄 - 거의 모든 scorpion 종이 UV 아래에서 강하게 형광함 - 이유는 확실하지 않음 - 주요 가설은 scorpion이 꼬리의 photoreceptor로 자기 몸의 노출 여부를 확인한다는 것임 ### 사람이 만든 색: 교통 신호와 레이저 - 일상에서 가장 가까운 화면 밖 색은 **교통 신호의 “green” 불**임 - 실제로는 green이 아니라 강한 turquoise에 가까움 - green traffic light는 빨간불일 때만 오래 바라보는 습관 때문에 눈에 잘 띄지 않음 - green traffic light의 색은 red-green colorblind인 사람도 red와 구분할 수 있도록 하는 스펙트럼 요구와 관련됨 - NIST 교통 신호 표준은 display gamut과 약간 겹치지만, 현대 교통 신호는 LED로 만들어짐 - 형광체가 추가되지 않은 LED는 거의 순수한 스펙트럼 색을 냄 - LED는 전체 색공간을 재현하는 가장 싸고 실용적인 방법에 가까움 - Laser는 더 순수한 빛을 만들 수 있음 - Laser는 특정 재료를 에너지화해 한 photon이 원자 근처를 지나며 같은 photon을 복제하게 만드는 방식으로 작동함 - 반복 복제를 거치면 한 파장이 이기고, 반대편에 도달한 photon들은 모두 같은 파장이 됨 - 자연에서 520nm 부근의 blue-green 최상단 색을 충분히 순수하게 내는 사례는 찾지 못함 - bioluminescent fungus는 그 부근에서 peak를 갖지만, 다른 파장 혼합 때문에 색도도 위쪽에 도달하지 못함 - 520nm 부근은 색공간 경계의 꼭대기에 있어, 스펙트럼이 양쪽으로 조금만 퍼져도 색이 중심으로 내려감 - 가장 인공적인 색이자 고급 기술과 맞닿은 시각적 신호는 **green laser beam**으로 이어짐 ### 직접 보는 경험과 한계 - 이런 색을 실제로 보면 바로 알아차리는지에 대해, 경험상 “알기 전에는 못 보고, 알고 나면 못 본 것이 믿기지 않는” 패턴이 반복됨 - 무엇을 봐야 하는지 알면 감각에 더 주의를 기울이고, 그 감각이 의식에서 더 커짐 - 세상을 보는 방식은 화면뿐 아니라 생각, 주의, 중요하다고 여기는 것에 의해 중개됨 - 색 표준 설계자가 어떤 감각을 재현하고 무엇을 남길지 결정한 것처럼, 사람도 주의를 어디에 둘지 계속 선택함 - 화면 밖 색은 사진으로 찍어도 전달되지 않으며, 다른 사람도 결국 직접 봐야 함 ### 방법론과 데이터 - 모든 물체 색은 측정된 reflectance data를 사용해 **D65 standard illuminant** 아래에서 렌더링함 - 저장소에 데이터가 있으면 직접 사용했고, 논문 그림에만 있는 데이터는 Gemini 3.1 Pro로 10nm 간격 추출 후 원본과 큰 오류가 없는지 확인함 - 사례는 먼저 가설을 세운 뒤 이를 뒷받침할 spectral data를 찾는 방식으로 수집함 - 찾지 못한 예가 많을 수 있음 - 꽃과 synthetic pigment는 탐색하지 않았음 - 잎과 물의 물리 시뮬레이션은 정확한 물리 조건보다 색 강도를 과장하지 않는 자연스러운 수준을 목표로 함 - 실제로는 그래프보다 더 깊거나 얕은 물, 더 맑거나 더 비옥한 물이 필요할 수 있음 - 조사에는 [colour python package](https://www.colour-science.org/)와 [Bird Color Database](https://github.com/BirdColorBase/home)가 사용됨 ## Comments ### Comment 60049 - Author: neo - Created: 2026-06-21T09:44:12+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48606140) - RGB에 **시안**을 추가해서 RGcB로 만들면 해결되지 않을까? 노랑과 마젠타까지 넣어서 RyGcBm으로 만드는 방법도 가능해 보임 - 포화된 청록 계열 일부가 **3원색**만으로는 재현되지 않는 건 맞지만, 글에서 쓰는 **CIE 1931 색도도**는 그 중요성을 과장해 보이게 함 실제로 사람 눈은 그 영역의 많은 색을 구분하지 못함 여전히 기본값으로 너무 자주 쓰이는 sRGB 색공간의 가장 큰 결함은 주변에서 흔히 보는 꽃, 과일, 옷 같은 포화된 주황/빨강/보라 색을 많이 재현하지 못한다는 것임 도표에서는 빠진 주황-빨강-보라 모서리가 빠진 청록 모서리보다 작아 보이지만, 실제로 사람은 주황/빨강/보라 영역에서 훨씬 더 많은 색 차이를 지각하므로 균일 색공간에서는 관계가 반대로 보일 것임 **Display P3**는 sRGB보다 주황/빨강/보라 재현이 훨씬 좋고 이제 저가 모니터에도 많이 들어가지만, Display P3를 재현할 수 있는 모니터도 기본 설정이 sRGB인 경우가 많음 그런 모니터는 항상 Display P3로 재설정하는 편이 좋음 **Rec. 2020** 색공간의 더 큰 부분을 재현할 수 있는 모니터는 당연히 Display P3만 되는 모니터보다 좋지만 보통 더 비싸고, Rec. 2020 전체는 단색 원색을 쓰기 때문에 레이저 프로젝터로만 재현 가능함 - 비상업용 **3중 레이저 프로젝터**는 아는 한 대부분 단일 칩 DLP라서 무지개 아티팩트가 있고 블랙 레벨도 좋지 않음 스크린 선택을 조심하지 않으면 레이저 스페클[^1]도 생기기 쉬움 JVC(LCoS), Sony(LCoS), Epson(LCD) 레이저 프로젝터는 모두 단일 파란 LED 레이저와 형광체 휠로 백색광을 만들고, 프리즘과 필터로 RGB를 나누기 때문에 DCI P3의 87~98% 정도만 도달함 대신 블랙이 더 좋고 무지개 아티팩트가 없지만, 색 재현은 덜 완전함 결국 프로젝터 세계에서는 여전히 타협이 필요하고, [https://www.christiedigital.com/products/projectors/all-proj...]()에 40만 달러를 쓸 수 있지 않은 한 그렇다는 얘기임 [^1]: [https://www.valerion.com/blog/triple-laser-speckle]() - [1]의 그림 3이 제대로 이해했다면 **지각적으로 균일**해야 함 sRGB에는 없지만 BT.2020에는 있는 청록 영역도 빨강-노랑 영역에 맞먹을 만큼 큰 덩어리로 보임 [1] [https://www.researchgate.net/publication/345252499_Evaluatin...]() - **연색성 지수**(CRI)의 Ra 지표는 R9, 즉 진한 빨강에 가중치를 두지 않아서 많은 조명이 비용 절감을 위해 그 색을 제대로 렌더링하려 하지 않음 - 모니터에 연결된 컴퓨터나 장치가 그런 색을 표시하려면 뭔가 특별히 알아야 하는지 궁금함 아니면 그냥 보통의 RGB 색상 레벨인데, 색공간이 덜 좋은 모니터에서는 덜 정확한 색으로 밀려 보였을 뿐인지 헷갈림 - 내가 이해하기로 JPEG는 파란색 범위의 디테일을 많이 잘라내는데, 사람이 그 범위를 덜 잘 보기 때문임 여기서 말하는 현상과 같은 이유인지 궁금함 - 몇 년 전 **아크릴화**를 시작했는데, 사진과 영상에서 정말 많은 것이 사라진다는 점이 놀라웠음 특히 울트라마린 블루와 프러시안 블루에서 가장 크게 느꼈음 색만의 문제는 아니고, 그림 표면에서 빛이 어떻게 반사되는지, 내가 어디에 서 있는지, 질감과 붓질도 영향을 줌 방에 몇 점 걸어둔 그림을 가끔 한동안 바라보면, 직접 그린 그림인데도 전에 놓쳤던 새로운 관점이 드러날 때가 있음 이 글을 보니 밖으로 나가 숲속에 몸을 담그고 **초록의 색감**을 받아들이고 싶어짐 - 아크릴 얘기 덕분에 새 기술이 언젠가 인쇄 품질을 개선해서 뉴스 매체나 미술 전시의 프린트에서도 더 나은 색을 가능하게 할지 궁금해짐 **인쇄 매체의 미래**에 대해 아는 사람이 있는지 궁금함 - 글에서 빠졌다고 느낀 부분은 세 종류 **원추세포**의 반응 곡선이 서로 겹친다는 점임 원추세포 종류를 개별적으로 자극할 수 있다면 완전히 새로운 색을 볼 수 있지 않을까? 어떤 사람들은 눈에 레이어를 쏘기도 하지만, 이 웹사이트도 시도해볼 수 있음: [https://dynomight.net/colors/]() 예전에 HN에 올라왔는데 검색으로는 못 찾겠음 - 작년에 한 연구 그룹이 실제로 그걸 해냈고, 자세한 내용은 [https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu1052]()에 있음 - 선형대수의 마법 덕분에 일반 디스플레이로도 원추세포를 독립적으로 자극할 수 있음 **silent substitution**을 검색해보면 됨 - [https://en.wikipedia.org/wiki/Tetrachromacy]() - B&O MX8000 TV의 **형광체 화면**은 시안의 강도 면에서 지금까지 본 어떤 화면과도 달랐음 2020년에 본 것이지만 TV 자체는 1980년대 제품이고, Philips 브라운관을 쓴 모델임 그 화면에서 Donkey Kong을 하면 다른 화면과 완전히 달랐고, Morpho 나비 같았음 그런데 글에서는 형광체 화면의 색 범위가 제한적이라고 되어 있음 화면 사이의 삼각형은 튜닝에 따라 다를 수 있지만, 아마 모두 범위에는 한계가 있을 것 같음 그 경험이 TV를 좋아해서 생긴 “브랜드 경험”이었는지, 아니면 실제로 최근 몇 년의 HDR/DV 평면 화면보다 색이 더 강렬한지 아직 실험해보지 못함 이 글은 너무 잘 쓰여서 그 비교를 실제로 해보고 싶은 에너지를 줌 예시도 풍부하고 글솜씨도 훌륭해서, 그동안 수많은 화면을 보며 놓쳤던 색을 찾아보고 싶게 만듦 특히 화면이 놓치는 것을 생생히 묘사한 뒤 해변 같은 이미지를 보여주는 방식이 좋았음 그 이미지를 보면 실제 장소의 기억과 상상에 비해 완전히 밋밋하게 느껴져서, 화면이 얼마나 제한적인지 손에 잡히게 됨 - 현실에서 우리가 놓치는 것을 사진으로 **진실하게 묘사**하는 건 가능하지 않을 수도 있음 휴대폰의 기본 자동 JPEG 처리로 사진을 올리면 분명 밋밋해 보일 수 있음 반대로 원시 센서 데이터를 능숙하게 해석해서 가능한 표시 영역을 최대한 활용하면 인상이 달라질 수 있음 사진에서 현실을 객관적으로 올바르게 표현하는 방법은 없고, 지각까지 고려하면 중립 회색이라는 개념조차 실제로 존재하지 않음 카메라의 기본 해석은 어색한 예외 상황을 최대한 피하기 위한 기준선이자 안전한 선택임 밝은 분홍 노을을 찍었는데 휴대폰이 옅은 노랑이나 주황으로 렌더링하는 일을 다들 겪어봤을 것임 하지만 같은 장면에 사람의 주의를 들이면, 실제로 본 만큼 분홍색이 되지는 못해도 충분히 튀어서 보는 사람이 비슷한 반응을 하게 만들 수 있음 사진가의 일은 원시 데이터를 특정한 방식으로 다뤄, 자신에게 인상 깊었던 부분이 관객에게도 돋보이게 만드는 것임 색을 서로의 관계 속에서도, 제한된 표시 공간의 절대 범위 속에서도 배치해야 함 사람 눈은 엄청나게 적응적이라서 관련 임계값을 낮추고 중립 회색에 대한 감각도 조정함 결국 주어진 표시 매체와 사진 스타일에 적응하고, 눈에 들어오는 색 범위가 실제 장면의 극히 작은 일부뿐이어도 사진 속에서 진짜 풍성한 석호를 지각하게 됨 - 원래 1953년 **NTSC 표준**은 sRGB보다 훨씬 넓은 색역의 형광체를 지정했고, 필름 프로젝터의 색역에 가깝게 고른 것이었음 초기 NTSC의 시안은 DCI-P3의 시안보다도 더 포화되어 있음 일반적인 CRT는 sRGB 색역의 기반이 된 SMPTE C가 지정한 더 싸고 밝은 형광체를 쓰고, 대신 회로로 채도를 끌어올려 보상함 그 화면은 색 보정 회로 대신 더 좋은 형광체를 썼을 가능성이 큼 - 글이 정말 좋았음 이미 아는 주제였는데도 아주 흥미롭고 잘 쓰였고, 새로운 디테일도 몇 가지 얻었음 다만 **Jurassic Park**를 변호하자면, 적어도 책에서는 T-Rex 시각의 특이함이 유전공학의 세부 설정으로 설명됨 기반 DNA가 어떤 양서류였고 그 양서류에 그런 문제가 있었다는 식인데, 과학적으로 아주 그럴듯하진 않아도 영화만큼 어리석지는 않음 결국 이것들이 진짜 공룡이 아니라 인간이 만든 괴물이라는 점을 강조하는 데에도 도움이 됨 - 초반에 Dr. Grant가 아이를 Velociraptor 이야기로 겁줄 때 **T-Rex 시각**이 움직임 기반이라고 말하지 않았나? Chrichton이 지어낸 건지, 당시 고생물학자들의 실제 이론이었는지 궁금함 - 좋은 글이었고, 다음에 **초록 신호등**을 보면 더 자세히 보게 될 것 같음 가장 강렬했던 경험은 430nm 파란 레이저로 작업할 때였음 그 색을 설명하는 가장 좋은 표현은 파란색이 나를 향해 “파랑”이라고 소리치는 느낌이었음 그 뒤로 화면의 #0000FF를 볼 때마다 항상 실망하게 됨 - 다음 세대 VR 안경은 화면 대신 **컬러 레이저**를 눈에 쏘는 방식이어야 할 것 같음 - “이쯤에서 적록색맹인 우리 형제들을 생각해볼 만하다. [...] 우리가 아름다운 초록 신호등 색을 갖게 된 것은 그들 덕분이다. 그들의 눈에서 초록 신호가 빨강과 구분되게 만드는 스펙트럼 요구사항이 우리 눈에서는 그 색을 아름답게 만든다.” - 주제와는 조금 벗어나지만 다른 글들도 잘 만들어져 있음 이 글이 재미있었음: [https://moultano.wordpress.com/2025/02/24/you-should-make-cr...]() - 설명이 정말 훌륭했음 다만 글이 답하려 하지 않는 질문이 하나 있음 내가 새로 이해한 바로는, 눈의 원추세포가 같은 방식으로 반응하게 만드는 어떤 스펙트럼이든 같은 색으로 보인다는 얘기임 그런 예시를 실제로 알고 있는지 궁금함 색맹은 명백한 예시처럼 보이지만, 서로 다른 스펙트럼임을 보여줄 수 있으면서도 대부분의 사람이 같은 색으로 보는 흔한 상황이 있는지가 더 궁금함 - 이 현상은 **조건등색**(metamerism)이라고 부름 두 안료가 한 광원 아래에서는 같은 색이지만 다른 광원 아래에서는 다른 색이 되는 실용적 문제가 생길 수 있음 예를 들어 인공 치아는 햇빛, LED 조명, 고전적인 전구 아래에서 모두 실제 치아와 같은 색이어야 함 - 꽃, 인쇄된 꽃 사진, 화면에 표시된 꽃 사진은 모두 서로 다른 스펙트럼을 갖지만 같은 색처럼 보임 스펙트럼 분석기가 나오는 이 영상의 첫 몇 분을 보면 됨: [https://youtu.be/-DyrBDsKA5s?si=mRJPT2ecy6NqpB4N]() - 이미지 재현 관련 예시가 많이 나오고 있고 그것들도 타당하고 흥미롭지만, 자연에서 나타나는 경우는 **보라색**임 스펙트럼상 파랑 너머의 바이올렛과, 빨강과 파랑이 섞인 퍼플 안료가 그런 경우임 - 가장 흔한 예시는 정확히 **화면** 아닌가? 화면이 노란색을 표시할 때 실제로는 빨강과 초록 피크의 스펙트럼인데, 단일 주파수의 노란색 스펙트럼처럼 빨강과 초록 원추세포를 자극함 - 결정적인 답은 **컴퓨터 화면**일 것 같음 한쪽에는 자연광을 받은 사과가 있고, 눈에는 가시광과 비가시광의 전체 범위를 덮는 미묘하게 섞인 주파수의 풍부한 질감이 들어옴 다른 한쪽에는 430, 540, 570nm 같은 순수 주파수만 거칠게 내는 사과 사진이 있음 둘을 구분할 수 있겠느냐는 것임 - “오늘 집에 가는 길에 교통 신호의 ‘초록’ 불을 보라. 그것은 초록이 아니다.” 이와 별개로, **색 이름**은 문화적으로 정해짐 일본어에서는 초록 신호등을 青 “ao”, 즉 파랑이라고 부름 러시아어에는 파란색의 서로 다른 음영을 가리키는 다른 단어들이 있음 - 좋은 포인트임 여러 문화권에서 파랑/초록 구분이 이상하게 나타나는 사례는 이 글에 있음: [https://en.wikipedia.org/wiki/Blue%E2%80%93green_distinction...]()