연구 논문 시각화 작업에서 자주 쓰이는 color code 리스트

안녕하세요!

저는 대학원생으로써 연구의 데이터를 생산하고, 이를 논문화 하는 과정에서 시각화 작업을 많이 합니다.

 

연구 논문에서 시각화는 데이터를 효과적으로 전달하는 중요한 도구이죠.

특히 연구 결과를 시각적으로 표현할 때, 적절한 색상 선택은 데이터를 명확하게 전달하고, 시각적 관심을 끌며, 데이터의 패턴을 강조하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

하지만 모든 색상이 동일하게 효과적인 것은 아니고, 색상 선택을 잘못하면 독자의 데이터 해석에 대한 이해를 방해하거나 혼동을 유발할 수 있습니다.

따라서 시각적으로 매력적이고, 의미를 잘 전달하며, 독자에게 혼란을 주지 않는 색상 팔레트를 사용하는 것이 필수적이라고 할 수 있답니다.

 

이번 포스팅에서는 연구 논문에서 자주 사용되는 색상 팔레트와 그 색상에 따른 RGB 값 및 헥스 (Hex Code) 코드를 소개하고, 각각의 색상이 데이터 시각화에서 어떻게 활용될 수 있는지 설명하겠습니다.

 

 

1. 기본으로 많이 쓰이는 색상:

• 파란색 (Blue): RGB 값 (0.12156863, 0.46666667, 0.70588235), Hex 코드 #1f77b4. 이 색상은 주로 신뢰성과 안정성을 나타내며, 데이터 시각화에서 많이 사용됩니다.
• 주황색 (Orange): RGB 값 (1.0, 0.49803922, 0.05490196), Hex 코드 #ff7f0e. 이 색상은 주목성과 활력을 상징하며, 강렬한 대비를 제공하여 시각적으로 눈에 띕니다.

2. Viridis Palette (Matplotlib에서 자주 사용됨):

• 노란색 (Yellowish): Hex 코드 #FDE725. 밝고 경쾌한 색상으로, 데이터의 강조나 긍정적인 값을 나타낼 때 사용됩니다.
• 청록색 (Cyan): Hex 코드 #55C667. 시원하고 안정적인 느낌을 주며, 데이터의 중심 값을 표현할 때 유용합니다.
• 어두운 파란색 (Dark Blue): Hex 코드 #440154. 깊이 있는 색상으로, 데이터의 하위 범위나 중요성을 강조할 때 사용됩니다.

Viridis Palette

3. Colorblind-Friendly Palette (색맹 친화적인 팔레트):

• 주황색 (Orange): Hex 코드 #E69F00. 강렬한 색상으로 시각적 대비를 높입니다.
• 하늘색 (Sky Blue): Hex 코드 #56B4E9. 청량하고 시원한 색상으로, 데이터의 긍정적인 트렌드를 나타냅니다.
• 푸른색 녹색 (Bluish Green): Hex 코드 #009E73. 자연과 안정감을 주는 색상으로, 중간 범위의 데이터를 표시할 때 적합합니다.
• 노란색 (Yellow): Hex 코드 #F0E442. 밝고 눈에 띄는 색상으로, 데이터를 강조하거나 중요한 정보를 표시할 때 사용됩니다.
• 파란색 (Blue): Hex 코드 #0072B2. 안정적이고 신뢰감을 주는 색상으로, 데이터 시각화에서 널리 사용됩니다.
• 버밀리온 (Vermillion): Hex 코드 #D55E00. 강렬한 붉은 색조로, 주목을 끌거나 중요한 데이터를 강조할 때 적합합니다.
• 붉은 자주색 (Reddish Purple): Hex 코드 #CC79A7. 부드럽고 세련된 색상으로, 데이터의 범주를 구분할 때 유용합니다.

Colorblind-Friendly Palette

 

 

논문에서 효과적인 데이터 시각화는 연구 결과를 쉽게 이해할 수 있게 만드는 중요한 요소입니다.

적절한 색상 선택은 단순히 시각적인 미학을 넘어서, 데이터를 명확하고 효율적으로 전달하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

특히 색각 이상자도 고려한 팔레트를 사용함으로써 연구 결과가 더 많은 사람들에게 이해가 될 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

 

이번 포스팅은 저를 포함하여, 논문 작성 하시는 많은 연구자들에게 도움이 될 것이라고 생각해서 작성해 보았습니다. 

논문 작성 시 이와 같은 색상 팔레트를 적절히 활용하여, 연구 결과를 더욱 명확하고 효과적으로 전달하시길 바라겠습니다.

 

오늘 포스팅도 읽어 주셔서 감사합니다!