미국 로스앨러모스 국립 연구소(Los Alamos National Laboratory)가 주도한 최근 연구에서는 약 100년 전 물리학자 에르빈 슈뢰딩거(Erwin Schrödinger)가 제안한 결함 있는 색상 인식 이론을 해결하여 인간이 색상을 인식하는 방식의 기하학적 특성에 대한 완전한 수학적 설명을 제공했다고 주장합니다. 연구팀은 인간의 눈이 경험하는 색조, 채도, 명도를 기하학적 방법으로 기술해 이러한 지각적 차원이 문화나 학습 경험의 결과가 아니라 색체계 자체의 기본 특성임을 입증했습니다.
로스앨러모스 국립연구소(Los Alamos National Laboratory) 과학자 록사나 부잭(Roxana Bujack)이 주도한 이 작업은 시각화 과학 분야의 주요 컨퍼런스에서 보고되었으며 컴퓨터 그래픽 포럼(Computer Graphics Forum) 저널에 게재되어 완전한 컬러 모델에 대한 슈뢰딩거의 비전에서 누락된 핵심 링크를 채웠습니다. 이 연구는 새로운 수학적 틀 하에서 색상, 채도, 명도가 색상 간의 기하학적 관계에 의해 완전히 정의될 수 있음을 보여줌으로써 오랫동안 보류되어 온 이론 시스템을 개념적으로 종결시켰습니다.
인간의 색각은 빨간색, 녹색, 파란색 띠에 민감한 망막의 세 가지 유형의 원추 세포에 의존합니다. 이들은 함께 다양한 색상을 구성하고 구별하는 데 사용되는 3차원 '색상 공간'을 형성합니다. 이미 19세기 초 수학자 리만(Riemann)은 인간이 인지하는 공간이 "직선"이 아니라 곡률을 가질 수 있다고 제안했습니다. 1920년대 슈뢰딩거는 리만 기하학의 틀 아래 색상, 채도, 명도에 대한 수학적 정의를 제시하여 이후의 색채 과학의 토대를 마련했습니다.
그러나 과학적 시각화 알고리즘을 개발하는 과정에서 Los Alamos 팀은 슈뢰딩거의 이론이 수학적 구조에 명백한 약점을 갖고 있어 특정 정확한 적용을 지원하기 어렵다는 사실을 발견했습니다. 이 발견은 전통적인 모델에 대한 체계적 고찰을 촉발시켰고, 마침내 이론이 측정된 데이터와 더욱 일치하도록 수정되고 확장된 기하학적 프레임워크를 제안했습니다.
이번 연구에서 극복해야 할 핵심 문제는 소위 '중립축'으로, 검정색에서 흰색으로 이어지는 회색축이다. 슈뢰딩거의 정의는 이 축 근처의 색상 위치에 크게 의존했지만 그는 이 축에 대한 엄격한 수학적 특성을 부여하지 않았으므로 전체 모델에 완전한 형식적 기반이 부족했습니다. Los Alamos 팀의 획기적인 점은 최초로 색상 측정 자체의 기하학적 특성만을 토대로 중립축을 수학적으로 엄격하게 정의했으며, 이 과정에서 전통적인 리만 프레임워크의 한계를 돌파했다는 것입니다.
연구진은 이전에 다수의 색 실험 결과를 CIERGB 등 표준 색 공간에 삽입해 '동일한 색조'를 지닌 색으로 형성된 등색면이 특정 꼭지점을 향해 직선으로 움직이지 않는다는 것을 사람들이 주관적으로 느낀다는 사실을 발견했다. 이는 고전 모델의 색 공간의 기하학적 구조에 대한 가정이 너무 이상적이며 인간의 실제 지각 차이를 표현하기 위해서는 더 복잡한 비직선 구조가 필요하다는 것을 보여줍니다.
이론적 결함을 패치하는 과정에서 팀은 오랫동안 지속된 두 가지 문제도 수정했습니다. 그 중 하나는 빛의 강도 변화가 사람들의 주관적인 색상 인식을 변화시키는 Bezold-Brugge 효과와 관련이 있습니다. 연구진은 직선을 기반으로 한 원래의 기하학적 설명을 버리고 대신 지각 색 공간의 '최단 경로'(측지선)를 사용하여 색상 간의 거리를 설명함으로써 밝기 변화에 따라 발생하는 색상 변화를 보다 정확하게 반영했습니다.
동일한 "최단 경로" 아이디어가 비리만 색 공간에도 도입되어 소위 "지각 반환 감소" 현상을 설명합니다. 즉, 색 차이가 점점 더 커지면 차이에 대한 인간의 눈의 민감도는 더 이상 선형적으로 증가하지 않으며 채도가 높아지는 경향이 있습니다. 새로운 모델은 통합된 프레임워크 하에서 정량적 설명을 제공할 수 있으므로 이론이 정신물리학적 실험 결과와 더욱 일치하게 됩니다.
Bujak은 색상, 채도, 밝기와 같은 전통적인 색상 특성이 문화적 배경이나 학습 경험에 의존하는 색상에 부착된 라벨이 아니라 색상 측정 자체의 기하학적 구조에 인코딩된 고유한 속성이라고 결론지었습니다. 그녀의 생각에 새 모델은 "색상 거리"를 기하학적으로 정의합니다. 이는 관찰자가 두 색상을 주관적으로 느끼는 정도를 말합니다. 이는 슈뢰딩거의 독창적인 아이디어에 거의 100년 동안 누락되었던 수학적 초석을 제공합니다.
올해 Eurographics Visualization Conference에서 발표된 이 연구는 Los Alamos National Laboratory의 장기 컬러 비전 프로젝트의 첫 번째 단계 중 하나입니다. 이 프로젝트는 이르면 2022년 초 PNAS(Proceedings of the National Academy of Sciences)에 중요한 논문을 게재했습니다. 이를 바탕으로 이 작업은 비리만 색 공간 모델링을 더욱 발전시키고 향후 더욱 정교한 비주얼 컴퓨팅 연구의 기반을 마련합니다.
보다 정확한 색상 인식 모델은 다양한 분야에서 폭넓은 응용 가능성을 가질 것으로 믿어집니다. 사진 및 비디오 기술부터 과학적 이미징 및 데이터 시각화에 이르기까지 색상 모델의 정확성은 정보 표현의 명확성과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 연구팀은 인간 눈의 '색거리'를 정확하게 시뮬레이션하면 과학자와 엔지니어가 복잡한 데이터에 직면했을 때 보다 신뢰할 수 있는 시각적 디자인과 판단을 내리는 데 도움이 되어 고성능 시뮬레이션부터 국가 안보 과학까지 많은 핵심 분야에 서비스를 제공할 수 있다고 지적했습니다.
Bujak과 공동 작업자인 Emily N. Stark, Terece L. Turton, Jonah M. Miller 및 David H. Rogers가 "The Geometry of Color in the Light of a Non-Riemannian Space"라는 논문을 완성했으며 2025년 5월에 공식적으로 출판될 예정입니다. 이 프로젝트는 Los Alamos 국립 연구소 주도 연구 개발 프로그램과 국립 핵 안보국의 고급 시뮬레이션 및 컴퓨팅 프로그램으로부터 자금을 지원 받았습니다.