J Korean Soc Cosmetol > Volume 29(4); 2023 > Article
마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향

Abstract

The purpose of this study is to investigate the effect of eyebrow shape on facial image evaluation of mask wearers. Questionnaire method was used as the data collection method. The stimuli used in the questionnaire were created using Adobe Photoshop CC 2018. We created two types of questionnaires by first calculating the average rate of change for each of the six types of eyebrows mentioned in eyebrow makeup, and then combining these six types of eyebrows on the face of the same model. The questionnaire was administered to adults in their 20s and 40s living in Seoul. We used the SPSS 21.0 program to analyze a total of 328 copies of the data. The results of the data analysis are as follows. First, the respondents were mainly female students in their 20s. Second, we found the following results regarding the effect of wearing a mask on the perception of other people's facial images. The results showed that facial images without masks were mainly influenced by eyes and face shape, while facial images with masks were mainly influenced by eyes, eyebrows, and hairstyle. Third, the sub-dimensions of facial image consisted of "soft", "urban", and "tired". Fourth, we found that the facial image of mask wearers varies according to the six different eyebrow shapes, which affects the overall facial evaluation. The gender and age of the perceiver also made a difference in the overall face evaluation. In other words, facial information visible while wearing a mask, specifically visual cues around the eyes (eyebrow shape), have been shown to act as positive or negative cues for overall facial image evaluation.

I. 서 론

COVID-19라는 글로벌 펜데믹 상황에서(Ju et al., 2023) 다른 나라들과 마찬가지로 우리나라도 장기간에 걸쳐 외출 시 마스크 착용을 의무화하였다. 국민들은 외출 시 혹은 타인과 대면 시 마스크 착용을 생활화하면서 마스크가 일상생활로 스며들었으며, 마스크를 착용한 상태에서 타인과 첫 대면을 하는 일이 잦아졌다. 마스크를 착용한 상태에서 타인을 지각하는 경우, 마스크로 가려지지 않은 부분이 마스크 착용자의 얼굴정보 처리 과정에서 많은 영향을 미친다. 특히 마스크를 착용한 사람에 대한 인상평가 과정에서 눈과 눈썹 형태가 상대적으로 큰 영향을 미치기 시작하였다. 따라서 눈과 눈썹 형태가 타인의 얼굴 평가에 미치는 영향을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구는 그중에서도 타인의 얼굴 평가에 눈썹 형태가 미치는 영향력을 알아보고자 하였다.
장기간에 걸쳐 마스크 착용이 일상화되면서 화장에 대한 관심과 화장 행동에도 많은 변화가 나타났다. 얼굴의 반 이상을 가리는 마스크 착용은 사람들의 미적 표현에 한계를 주고, 화장품 산업에도 큰 영향을 끼치고 있다. 아시아타임즈(2020)의 보도 자료에 의하면, “마스크 착용으로 메이크업의 중심이 ‘아이존(Eye zone)’으로 옮겨오면서 뷰티 시장의 지형에 큰 변화가 생겼으며, 이러한 변화에 화장품 브랜드들은 아이존을 강조하는 제품들을 선보이며 발 빠르게 대응하고 있다.”라고 한 것처럼, 화장의 중심이 눈과 눈썹으로 집중되고 있다. 특히 눈썹은 눈을 보호하는 생물학적 역할과 눈썹의 방향, 각도, 위치, 길이, 두께 등의 다양한 형태와 색상의 변화에 따라 얼굴의 이미지를 좌우하는 디자인적인 개념을 갖는다. 그중 눈썹의 모양과 방향에 따라 일자형 눈썹은 젊고 신선한 이미지를, 상승형 눈썹은 날카롭고 야성적인 이미지를, 각진형 눈썹은 강하고 고집 센 이미지를, 아치형 눈썹은 여성스럽고 귀여운 이미지를, 처진 눈썹은 온화하고 부드러운 이미지를 표현한다(Kim, 2015). 또한 눈썹의 움직임을 통해 자신의 감정 상태를 나타낼 수도 있고 대인관계에도 영향을 주므로 얼굴 평가에 중요한 요소로 작용하고 있다(Park & Park, 2019). 눈썹과 관련 선행연구를 살펴보면 눈썹 형태와 관련된 연구로는 Shin(2017), Park(2012), Sim(2019) 등이 있으며, 눈썹과 얼굴 이미지의 관계를 고찰한 연구로는 Gang(2003), Lee(2009), Kim(2015), Jeong(2019), Zhang & Choi(2022) 등이 있다. 이러한 선행연구를 통해 눈썹 형태로 얼굴 이미지가 결정되고 형태의 변화에 따라 다양한 이미지를 창출할 수 있다는 것을 알 수 있지만, COVID-19 이후 마스크 착용한 상태에서 사람들의 눈썹 형태에 따른 얼굴 평가와 관련된 연구는 아직 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 마스크 착용 여부에 따라 타인의 얼굴 이미지 지각 시 영향을 주는 부분에 대해 알아보고, 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향에 대해 분석하고자 한다. 이를 통해 마스크를 착용한 상태에서 보여지는 얼굴 정보, 특히 눈 주변의 시각적 단서가 전반적인 얼굴 이미지 평가에 긍정적 혹은 부정적 단서로 작용할 수 있는지를 확인하고자 한다. 본 연구는 타인에게 지각되고자 하는 자기이미지를 수립하거나 통제하는 수단으로써 눈 주변의 시각적 단서 활용방법을 제안하는데 기초자료가 될 것이다.

II. 이론적 배경

1. 마스크 착용으로 인한 화장행동의 변화

세계보건기구(World Health Organization)가 팬데믹으로 선언한 COVID-19로 인해 인간의 가치관과 생활방식은 크게 변화하였다(Kwon, 2022; Lee & Hong, 2021; Kim & Kwon, 2021; Chung, 2023). 그중 가장 큰 변화는 COVID-19의 전파를 감소시키기 위한 의무화된 마스크 착용이다. 2020년 6월 1일부터는 대중교통(지하철, 버스)을 이용하기 위해서는 마스크를 필수적으로 착용하게 된 이후 국내 여성의 화장 트렌드가 변화된 것으로 조사됐다. 얼굴의 반 이상 가리는 마스크 착용은 미적 표현에 한계를 주고, 이러한 파장은 화장품 산업에도 영향을 끼치고 사람들의 화장태도와 화장법에도 영향을 미치고 있다(Kim & LISHUNHUA, 2020). COVID-19 유행 후 사용량이 증가한 화장품 품목은 마스카라, 아이브로우, BB크림 순으로 나타났으며, 화장 부위도 눈썹 화장은 COVID-19 전보다 91% 증가했지만 입술 화장은 82% 감소했다. 이러한 변화는 COVID19 예방을 위한 마스크 착용으로 얼굴 전체 화장 중심에서 눈 화장 중심으로 화장의 흐름이 변화한 것으로 해석된다(Park & Kim, 2021).

2. 눈썹 형태별 유형과 얼굴 이미지의 관계

눈썹은 얼굴의 인상을 좌우할 뿐만 아니라 원하는 이미지를 효과적으로 표현할 수 있는 부위로 눈썹 앞머리, 눈썹 산(눈썹의 가장 높은 부위), 눈썹 꼬리로 구분되어 있다. 이상적인 눈썹의 위치는 모발이 난 부위부터 턱 끝까지의 길이를 3등분하였을 때 1/3 지점에 해당한다. 눈썹 앞머리는 콧방울에서 일직선으로 올라간 곳에서 시작되고, 눈썹 산은 눈썹 전체의 2/3 정도에 위치하는 것이 좋다. 눈썹꼬리는 눈썹 앞머리의 위치와 비교 하였을 때 처지지 않도록 하고, 콧방울에서 눈꼬리 부분을 지나는 45도에서 이어지는 지점으로 선정하는 것이 자연스럽다(Kang, 2007).
눈썹은 얼굴에서 감정을 전달하는 역할과 분위기나 성격을 표현하고 이미지를 구성하는 요소로써 눈썹 길이, 눈썹 앞머리의 위치, 눈썹 꼬리의 위치, 각도, 눈썹의 양, 색상 등의 변화에 따라 얼굴의 이미지를 다양하게 표현할 수 있다. 눈썹은 기본이 되는 표준형과 다양한 유형의 눈썹으로 분류된다. 눈썹을 형태별로 분류한 선행연구들을 살펴보면, Kim(2009), Lee(2009), Kang(2011), Kim(2015)의 연구에서 표준형, 일자형, 처진형, 아치형, 상승형, 각진형의 여섯 가지 유형으로 나누었고, Song et al.(2005), Gang(2005), Kim(2016) 연구에서는 수평형, 처진형, 아치형, 상승형, 각진형의 다섯 가지 유형으로 분류하였다. 이러한 결과를 통해 눈썹 형태에 관련한 대부분의 연구가 표준형, 일자형, 처진형, 각진형, 상승형, 아치형 등 여섯 가지로 유형으로 분류한 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 연구 경향을 참고하여 눈썹의 유형을 6개의 형태로 분류하여 살펴보았다(Table 1). 눈썹은 형태에 따라 표현되는 이미지가 다르며, 대표적인 이미지로는 표준형 눈썹은 여성적인 이미지를, 수평형 눈썹은 깔끔하고 젊어 보이는 이미지를, 아치형 눈썹은 여성적이며 우아하고 고전적인 이미지를, 각진형 눈썹은 세련되고 단정한 주관적인 이미지, 상승형 눈썹은 활동적이고 시원한 이미지를, 처진형 눈썹은 온순하고 부드럽지만 슬픈 이미지를 나타낸다(Bayarmaa, 2019).

III. 내용 및 방법

1. 연구문제

본 연구는 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아보기 위해 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.
연구문제 1. 조사대상의 일반적 특성을 알아본다.
연구문제 2. 마스크 착용자의 얼굴 이미지의 하위차원을 알아본다.
연구문제 3. 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 지각자의 성별로 비교한다.
연구문제 4. 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 지각자의 연령대별로 비교한다.

2. 조사대상 및 자료수집

본 연구는 마스크 착용 유무에 따른 개인의 얼굴 이미지 평가에서 눈썹 형태가 미치는 영향을 알아보기 위한 것이므로, 조사대상을 서울에 거주하는 20대에서 40대 사이의 성인으로 설정하였다. 우리나라는 선거권이 주어지는 만19세 이상을 성인으로 본다. 국민건강보험공단 및 보건복지부에서 제공하는 생애주기에서는 만 19세 이상에서 64세 사이가 성인기에 해당되고, 65세 이상이 노년기에 해당된다. 그러나 Kwak(2016)은 영양학적 측면에서 성장 및 발육이 완전히 끝나는 20세부터 64세까지를 성인기로 보고, 이중에서도 급격한 신체기능 감소가 진행되는 50대 이후를 노년기로 보았다. 노화로 인한 급격한 신체기능 감소에는 얼굴형태의 변화도 포함된다. 얼굴형태 변화가 급격히 진행되는 50대 이후의 성인의 경우, 자신의 신체 변화를 기준으로 타인의 신체변화도 인지하게 될 것이므로 본 연구에서는 20대에서 40대의 성인을 조사대상으로설정하였다.
자료의 수집방법으로 설문지법을 사용하였다. 이때, 설문지에 사용한 자극물은 객관적인 얼굴 평가를 위하여 Adobe Photoshop CC 2018을 이용하여 모델의 얼굴형태, 헤어스타일, 메이크업, 의상 등 얼굴 평가에 영향을 줄 수 있는 모든 요인을 통제시키고 배경은 흰색으로 처리하여 배경의 영향을 제거하였다. 눈썹 메이크업의 분류에서 언급한 각진형, 상승형, 아치형, 일자형, 처진형, 표준형 눈썹 형태별로 평균변화율을 구하고 동일한 모델의 얼굴에 표현하여 총 6개의 자극물을 제작하였다. Kim(2015)에 의하면 곡선을 함유한 눈썹 경우 기울기를 정확하게 측정하기 어려우므로 선행연구들과 마찬가지로 평균변화율로 측정하는 것이 적합하다고 보았다. 본 연구도 평균변화율을 적용하여 눈썹 형태를 분류하였다.
조사도구용 설문지는 여섯 가지 자극물을 3개씩 묶어서 A형과 B형의 두 가지 형태로 구성하였고(Table 1), 설문내용은 크게 세 부분으로 구성하였다. 첫째, 조사대상의 일반적 특성은 인구통계학적 특성을 알아보기 위한 세 문항과 마스크 착용 여부별 타인의 얼굴 이미지를 지각할 때 영향을 미친다고 생각하는 얼굴 요소를 알아보기 위한 두 문항 등 다섯 문항으로 구성하였다. 둘째, 눈썹 형태별 얼굴 이미지를 측정하기 위한 23문항은 리커트 7점 척도(‘1:전혀 그렇지 않다’ ~ ‘7:매우 그렇다’)로 구성하였다. 셋째, 전반적인 얼굴 평가를 측정하기 위한 두 문항은 등간척도(‘1:전혀 그렇지 않다’ ~ ‘7:매우 그렇다’)로 구성하였다.
설문조사는 사전조사와 본조사로 구분하여 진행하였다. 사전조사는 2022년 6월 13일에서 2022년 6월 28일까지 15일간 전국에 거주하는 20대에서 40대 사이의 성인 50명을 대상으로 진행하였다. 사전조사 결과를 토대로 설문문항을 보완한 후 본 조사는 7월 18일에서 2022년 8월 17일까지 한 달간 전국에 거주하는 20대에서 40대 사이의 성인 350명을 대상으로 진행하였다. 사전조사와 본조사 모두 온라인 설문조사 플랫폼인 구글폼을 이용하여 설문조사를 진행하였다. 피험자는 A형과 B형의 설문지 중 하나만 선택하여 응답하게 하였다. <Table 1>에서와 같이 수집한 자료들 가운데 총 328부의 자료를 분석하였으며, 불성실하게 응답된 22개의 자료는 최종 분석에서 제외하였다.

3. 자료의 분석방법

본 연구에서는 수집한 자료를 분석하기 위해 SPSS 21.0이 사용되었다. 연구문제를 검정하기 위해 적용한 분석방법은 다음과 같다. 첫째, 조사대상의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 둘째, 마스크 착용자의 얼굴 이미지를 측정하기 위해 구성된 척도의 타당성을 알아보기 위해 주성분분석법(Principle Components)과 베리맥스(Varimax) 회전방법을 적용한 요인분석을 실시하였고 신뢰성을 알아보기 위해 신뢰도분석을 실시하였다. 셋째, 신뢰도계수(Cronbach's Alpha)를 기준으로 얼굴 평가를 구성하는 두 문항을 단일문항으로 변환하기 위해 신뢰도분석을 실시하였다. 넷째, 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 얼굴 평가에 미치는 영향을 지각자의 성별로 비교하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 다섯째, 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 얼굴 평가에 미치는 영향을 지각자의 연령대별로 비교하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석에서 독립변수의 투입방법으로 단계적 방법을 적용하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상의 일반적 특성

조사대상의 일반적 특성은 크게 인구통계학적 특성과 마스크 착용 여부에 따라 타인의 얼굴 이미지 지각 시 영향을 미친다고 생각하는 부분으로 구분하여 살펴보았다.

1) 인구통계학적 특성

조사대상의 일반적 특성 중에서도 인구통계학적 특성은 <Table 2>와 같다. 응답자의 75.6%가 여성이고 24.4%가 남성으로 나타났다. 연령대의 경우 20대가 71.3%, 30대가 14.0%, 30대가 14.6%로 나타났다. 응답자의 66.8%는 학생이고 22.2%는 직장인이고 5.8%는 자영업이나 프리랜서인 것으로 나타났다.
2) 마스크 착용 여부별 타인의 얼굴 이미지 지각 시 영향을 미친다고 생각하는 부분
마스크를 착용한 사람과 착용하지 않은 사람의 인상을 평가할 때, 얼굴요소 가운데 가장 큰 큰 영향을 미친다고 생각하는 부분을 모두 알아본 결과는 <Table 3>과 같다.
첫째, 성별을 기준으로 살펴보면 남성의 경우 마스크를 착용하지 않은 사람의 인상을 평가할 때, 얼굴요소 가운데 눈(전체 응답자의 88.8%), 얼굴형(전체 응답자의 42.5%), 눈썹(전체 응답자의 41.3%), 코(전체 응답자의 35.0%), 입술(전체 응답자의 27.5%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 26.3%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 마스크를 착용한 경우에는 눈(전체 응답자의 86.3%), 눈썹(전체 응답자의 57.5%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 21.3%), 얼굴형(전체 응답자의 20.0%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 여성의 경우 마스크를 착용하지 않은 사람의 인상을 평가할 때, 얼굴요소 가운데 눈(전체 응답자의 88.7%), 얼굴형(전체 응답자의 49.2%), 코(전체 응답자의 45.2%), 눈썹(전체 응답자의 39.9%), 입술(전체 응답자의 33.9%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 22.6%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 마스크를 착용한 경우에는 눈(전체 응답자의 90.3%), 눈썹(전체 응답자의 62.1%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 23.8%) 등이 영향을 미친다고 하였다.
둘째, 연령대를 기준으로 살펴보면 20대의 경우 마스크를 착용하지 않은 사람의 인상을 평가할 때, 얼굴요소 가운데 눈(전체 응답자의 87.2%), 얼굴형(전체 응답자의 48.3%), 코(전체 응답자의 45.3%), 눈썹(전체 응답자의 39.7%), 입술(전체 응답자의 35.0%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 23.5%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 마스크를 착용한 경우에는 눈(전체 응답자의 86.3%), 눈썹(전체 응답자의 61.5%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 23.5%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 30대의 경우 마스크를 착용하지 않은 사람의 인상을 평가할 때, 얼굴요소 가운데 눈(전체 응답자의 93.5%), 눈썹(전체 응답자의 45.7%), 얼굴형(전체 응답자의 41.3%), 코(전체 응답자의 28.3%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 마스크를 착용한 경우에는 눈(전체 응답자의 95.7%), 눈썹(전체 응답자의 58.7%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 40대의 경우 마스크를 착용하지 않은 사람의 인상을 평가할 때, 얼굴요소 가운데 눈(전체 응답자의 91.7%), 얼굴형(전체 응답자의 50.0%), 코(전체 응답자의 43.8%), 눈썹(전체 응답자의 37.5%), 입술(전체 응답자의 31.3%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 31.3%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 마스크를 착용한 경우에는 눈(전체 응답자의 97.9%), 눈썹(전체 응답자의 60.4%), 머리숱 및 머릿결(전체 응답자의 25.0%) 등이 영향을 미친다고 하였다. 이를 통해 마스크를 착용한 상태의 얼굴 이미지는 주로 눈과 눈썹 및 머리상태(헤어스타일)의 영향을 받는다는 것을 추측할 수 있다. Gang(2003)Lee(2018)의 선행연구에서도 마스크를 착용하지 않은 경우 눈과 눈썹 화장이 얼굴 이미지에 많은 영향을 미친다고 나타나 본 연구를 지지한다.

2. 마스크 착용자의 얼굴 이미지의 하위차원

얼굴 이미지의 하위차원을 알아보기 위해 요인분석과 신뢰도분석을 실시한 결과는 다음의 <Table 4>와 같다. 측정된 자료의 KMO 값은 0.931, χ2 값은 12700.136(df=171), 공통성은 0.470 이상으로 나타나 요인분석의 가정이 충족되었으므로 요인분석을 진행하였다. 그 결과 세 가지 차원으로 분류되었으며 재생상관행렬에서의 잔차(26.0%)를 통해 요인수의 적절성을 확인하였다. 총 설명력은 67.0%이고, 전체 신뢰도계수는 0.898이다.
세 요인의 이름은 다음과 같다. 요인1(40.8%)은 ‘강한(R), 날카로운(R), 고집이 센(R), 온화한, 청순한, 성격이 급한(R), 수수한, 귀여운, 어려 보이는, 여성적인, 소극적인, 평범한, 점잖은’ 등의 문항으로 구성되었으므로 ‘부드러운’, 요인2(15.6%)는 ‘도시적인, 세련된, 품위 있는, 시원한’ 등의 문항으로 구성되었으므로 ‘도회적인’, 요인3(10.7%)은 ‘어두운, 칙칙한’ 두 문항으로 구성되었으므로 ‘피곤해 보이는’으로 명명하였다.

3. 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 성별에 따라 비교

마스크 착용자의 눈썹 형태를 여섯 가지로 분류하고, 마스크 착용자의 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 조사대상의 성별에 따라 비교하기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 다음의 <Table 5>와 같다. 이때 전반적인 얼굴 평가를 측정하기 위한 두 변수(인상이 좋아 보인다, 조화로워 보이는 얼굴이다)를 단일변수로 변환하여 사용하는 것이 가능한지 알아보았다. 그 결과 신뢰도계수가 0.856으로 나타났으므로 이후의 분석에서는 두 변수를 단일변수로 변환하여 사용하였다.
첫째, 남성 지각자들을 대상으로 마스크 착용자의 눈썹 형태에 따라 착용자의 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아본 결과, 두 변인 간에는 유의한 관계가 존재하였다. 특히, 전반적인 얼굴 평가에 영향을 미치는 주요 얼굴 이미지 요인은 정의 관계를 보였다. 각진형 눈썹과 일자형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(각각 R2=0.619, R2=0.599), ‘부드러운’과 ‘도회적인’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 상승형 눈썹과 아치형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(각각 R2=0.592, R2=0.765), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 처진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’의 영향을 받으며(R2=0.402), ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 표준형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.726), 특히 ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다.
둘째, 여성 지각자들을 대상으로 마스크 착용자의 눈썹 형태에 따라 착용자의 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아본 결과, 두 변인 간에는 유의한 관계가 존재하였다. 특히, 전반적인 얼굴 평가에 영향을 미치는 주요 얼굴 이미지 요인은 정의 관계를 보였다. 각진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘도회적인’과 ‘부드러운’의 영향을 받으며(R2=0.461), ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 상승형 눈썹과 아치형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(각각 R2=0.452, R2=0.680), 특히 ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 일자형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.581), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 처진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.545), 특히 ‘도회적인’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 표준형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.559), 특히 ‘부드러운’과 ‘도회적인’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다.
이처럼 눈썹 형태별 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 영향을 미치며, 지각자의 성별에 따라서도 얼굴 평가가 달라지므로, 이미지 변화가 필요한 상황에 놓일 경우 자신을 포함한 피험자의 눈썹 형태에 변화를 주는 것만으로도 원하는 이미지로 변화시키는 것이 가능할 것으로 생각된다. Lee(2018)의 연구에서도 여성들의 눈썹 형태에 따라 본 연구와 유사한 얼굴 이미지 및 얼굴 평가에 대한 인식의 차이를 보이고 있어 본 연구를 지지한다. Baek(2013)의 연구에서도 눈썹의 형태에 따라 세련성, 친근성, 동안성, 활동성 등의 얼굴 이미지 특성이 나타난다고 보았다.

4. 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 연령대에 따라 비교

마스크 착용자의 눈썹 형태를 여섯 가지로 분류하고, 마스크 착용자의 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 조사대상의 연령대로 따라 비교하기 위해 다중회귀분석을 실시한 결과는 다음의 <Table 6>과 같다.
첫째, 20대 지각자들을 대상으로 마스크 착용자의 눈썹 형태에 따라 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아본 결과, 두 변인 간에는 유의한 관계가 존재하였다. 특히, 전반적인 얼굴 평가에 영향을 미치는 주요 얼굴 이미지 요인은 정의 관계를 보였다. 각진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘도회적인’과 ‘부드러운’의 영향을 받으며(R2=0.516), ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 상승형 눈썹과 일자형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(각각 R2=0.381, R2=0.563), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 아치형 눈썹과 표준형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(각각 R2=0.665, R2=0.547), 특히 ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 처진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.489), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다.
둘째, 30대 지각자들을 대상으로 마스크 착용자의 눈썹 형태에 따라 착용자의 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아본 결과, 두 변인 간에는 유의한 관계가 존재하였다. 각진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(R2=0.329), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 상승형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘도회적인’과 ‘부드러운’의 영향을 받으며(R2=0.655), ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 아치형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(R2=0.657), ‘부드러운’과 ‘도회적인’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 일자형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘피곤해 보이는’의 영향을 받으며(R2=0.474), ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 정의 관계와 ‘피곤해 보이는’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가는 낮아지는 부의 관계가 나타났다. 처진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘피곤해 보이는’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(R2=0.676), 특히 ‘피곤해 보이는’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가는 낮아지는 것으로 나타났다. 표준형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘피곤해 보이는’의 영향을 받으며(R2=0.676), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다.
셋째, 40대 지각자들을 대상으로 마스크 착용자의 눈썹 형태에 따라 착용자의 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아본 결과, 두 변인 간에는 유의한 관계가 존재하였다. 각진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘도회적인’의 영향을 받으며(R2=0.519), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 상승형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘도회적인’과 ‘부드러운’의 영향을 받으며(R2=0.559), ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 아치형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.651), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 일자형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 ‘부드러운’과 ‘피곤해 보이는’의 영향을 받으며(R2=0.773), 특히 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다. 처진형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.788), ‘부드러운’과 ‘도회적인’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 정의 관계와 ‘피곤해 보이는’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가는 낮아지는 부의 관계를 보였다. 표준형 눈썹을 가진 마스크 착용자의 전반적인 얼굴 평가는 세 가지 얼굴 이미지 요인들의 영향을 받으며(R2=0.674), 특히 ‘도회적인’과 ‘부드러운’ 이미지가 높아질수록 긍정적 얼굴 평가도 높아지는 것으로 나타났다.
이상의 분석결과를 통해 마스크를 착용한 사람의 눈썹 형태가 얼굴 이미지 평가에 영향을 미치며, 그 중에서도 부드러운 이미지와 도회적인 이미지는 긍정적인 얼굴 이미지 형성에 영향을 미치고 피곤해 보이는 이미지는 부정적인 얼굴 이미지 형성에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 즉, 마스크를 착용한 상태에서 보여지는 눈 주변의 시각적 단서는 전반적인 얼굴 이미지 평가에 긍정적 단서나 부정적 단서로 작용한다는 것을 알 수 있다.

V. 결 론

본 연구의 목적은 마스크 착용자의 눈썹 형태별 얼굴 이미지가 얼굴 평가에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 눈썹 메이크업의 분류에서 언급한 표준형, 일자형, 처진형, 아치형, 각진형, 상승형 눈썹 형태별로 평균변화율을 구하고 Adobe Photoshop CC 2018을 이용하여 동일한 모델의 얼굴에 표현한 총 6개의 자극물을 통해 얻은 설문 응답을 연구 분석에 활용하였다. 설문조사는 20대에서 40대 사이의 성인을 대상으로 진행되었으며, 328부가 최종 분석자료로 사용되었다. 자료를 분석하기 위해 SPSS 21.0을 사용하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 조사대상은 주로 여성, 20대, 학생의 비중이 높게 나타났다. 또한, 마스크 착용 여부에 따라 타인의 얼굴 이미지 지각 시 영향을 미친다고 생각하는 부분에 차이를 보였다. 마스크를 착용하지 않은 상태의 얼굴 이미지는 주로 눈과 얼굴형의 영향을 받고, 마스크를 착용한 상태의 얼굴 이미지는 주로 눈과 눈썹 및 머리상태(헤어스타일)의 영향을 받는다는 것으로 나타났다. 둘째, 얼굴 이미지의 하위차원은 ‘부드러운’, ‘도회적인’, ‘피곤해 보이는’으로 구성되었다. 셋째, 마스크 착용자의 눈썹 형태에 따라 얼굴 이미지가 전반적인 얼굴 평가에 미치는 영향은 조사대상의 성별과 연령에 따라 유의한 차이를 보였다. 특히, ‘부드러운’과 ‘도회적인’ 이미지는 전반적인 얼굴 평가에 긍정적인 영향을 미치고 ‘피곤해 보이는’ 이미지는 전반적인 얼굴 평가에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 눈썹의 형태를 변화시키는 것만으로도 얼굴 이미지에 변화를 줄 수 있고 이미지 변화가 필요할 때 효과적으로 적용이 가능하다는 점을 시사한다.
이상의 연구결과를 토대로 한 제언은 다음과 같다. 마스크를 착용자의 얼굴을 평가할 때 마스크를 착용하지 않은 경우보다 상대적으로 마스크 외에 노출되는 눈과 눈썹에 많이 의존하게된다. 에이레즈(Erez Freud) 캐나다 요크대학 심리학 교수에 의하면 실제로 얼굴을 가린 상황에서 의사소통 시 많은 사람들이 의도적으로 톤과 음조, 과장된 표현, 마스크로 가려지지 않은 눈과 눈썹의 근육 등에 변화를 준다고 하였다(Freud et al., 2022). 이에 따라 얼굴의 이미지와 인상을 결정짓는 눈썹을 형태별뿐만 아니라 눈썹 색상과 얼굴 형태에 따른 특징적인 눈썹 연구가 지속적으로 이루어진다면 개인이 가진 다양한 매력과 감정을 표현하여 심리적 만족감을 높이고, 자신의 이미지를 개선하여 사회생활 상호작용과 대인관계 형성에 좋은 이미지를 만들 수 있을 것으로 판단된다. 정부의 실내 마스크 착용 의무 조정으로 2023년 1월 30일부터 실내에서도 마스크 착용이 ‘권고’로 전환되어 실내 마스크 의무화가 해제되었지만 COVID19 바이러스뿐 아니라 다른 감염병에 대한 두려움과 황사와 미세먼지 등 환경문제, 마스크 착용 습관과 같은 이유로 마스크 착용이 이어질 것으로 전망하며 이러한 이유로 눈썹 화장에 대한 관심과 관련 제품의 수요증가가 지속적으로 이어질 것으로 판단된다. 이에 다양한 이미지와 개성을 표출하고 단점을 보완할 수 있는 눈썹 화장법의 개발과 교육을 통해 이미지 컨설팅에 필요한 기초 자료로 도움이 도움이 되고, 뷰티·화장품 관련 산업의 기획과 마케팅 전략 수립에 활용되기를 기대한다. 또한 디지털전환 기술의 진화 속도가 매우 빠르게 진행됨에 따라 다양한 계층의 뷰티 수요자 요구에 맞는 친화적인 맞춤형, 최적화된 눈썹 화장법에 대한 연구(Choi & Lee, 2023)에도 보다 적극적인 관심을 가져야 할 것이다.

Table 1.
Results of Distribution and Collection of Questionnaires
Stimulus composition by questionnaire type Distribution and collect according to gender
Man
Women
Total
Collection (N) Collection (N) Distribution (N) Collection (N)
Type A JKSC-2023-29-4-829i1.jpg 42 129 210 171 (81.4%)
Angular eyebrows Raised eyebrows Arched eyebrows
Type B JKSC-2023-29-4-829i2.jpg 38 119 210 157 (74.8%)
Straight eyebrows Drooping eyebrows Standard eyebrow
Total 80 248 420 328 (78.1%)
Table 2.
Demographic Characteristics of the Survey (N=328, %)
Classification Frequency (N) Percent (%)
Gender Man 240 24.4
Women 744 75.6
Age 20s 702 71.3
30s 138 14.0
40s 144 14.6
Occupation Office worker 96 9.8
Technical post 9 0.9
Specialized job 78 7.9
Service and sales 24 2.4
Student 657 66.8
Management and administration 12 1.2
Self-employment 24 2.4
Freelancer 33 3.4
Unemployed 21 2.1
Others 30 3.0
Total 984 100.0
Table 3.
Factors for Evaluating Other People's Faces by Mask Wearing Status (Multiple Responses) (N=328, %)
Factors for evaluating other people's faces Man
Women
20s
30s
40s
Response
Case percent (%) Response
Case percent (%) Response
Case percent (%) Response
Case percent (%) Response
Case percent (%)
(N) (%) (N) (%) (N) (%) (N) (%) (N) (%)
Not wearing a mask Eye 71 29.1 88.8 220 29.2 88.7 204 28.2 87.2 43 35.5 93.5 44 28.8 91.7
Eyebrow 33 13.5 41.3 99 13.1 39.9 93 12.9 39.7 21 17.4 45.7 18 11.8 37.5
Nose 28 11.5 35.0 112 14.9 45.2 106 14.7 45.3 13 10.7 28.3 21 13.7 43.8
Lips 22 9.0 27.5 84 11.2 33.9 82 11.3 35.0 9 7.4 19.6 15 9.8 31.3
Brow 10 4.1 12.5 22 2.9 8.9 23 3.2 9.8 4 3.3 8.7 5 3.3 10.4
Shape of face 34 13.9 42.5 122 16.2 49.2 113 15.6 48.3 19 15.7 41.3 24 15.7 50.0
cheek 8 3.3 10.0 14 1.9 5.6 20 2.8 8.5 1 0.8 2.2 1 0.7 2.1
Chin 12 4.9 15.0 20 2.7 8.1 20 2.8 8.5 3 2.5 6.5 9 5.9 18.8
Ear 5 2.0 6.3 4 0.5 1.6 7 1.0 3.0 1 0.8 2.2 1 0.7 2.1
Amount of hair Hair texture (Hairstyle) 21 8.6 26.3 56 7.4 22.6 55 7.6 23.5 7 5.8 15.2 15 9.8 31.3
Total 244 100.0 305.0 753 100.0 303.6 723 100.0 309.0 121 100.0 263.0 153 100.0 318.8
Wearing a mask Eye 69 39.2 86.3 224 40.0 90.3 202 37.5 86.3 44 46.3 95.7 47 46.1 97.9
Eyebrows 46 26.1 57.5 154 27.5 62.1 144 26.7 61.5 27 28.4 58.7 29 28.4 60.4
Nose 8 4.5 10.0 28 5.0 11.3 29 5.4 12.4 5 5.3 10.9 2 2.0 4.2
Lips 2 1.1 2.5 18 3.2 7.3 17 3.2 7.3 3 3.2 6.5 0 0.0 0.0
Brow 13 7.4 16.3 24 4.3 9.7 26 4.8 11.1 4 4.2 8.7 7 6.9 14.6
Shape of face 16 9.1 20.0 30 5.4 12.1 39 7.2 16.7 3 3.2 6.5 4 3.9 8.3
Cheek 2 1.1 2.5 10 1.8 4.0 12 2.2 5.1 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0
Chin 1 0.6 1.3 7 1.3 2.8 7 1.3 3.0 0 0.0 0.0 1 1.0 2.1
Ear 2 1.1 2.5 6 1.1 2.4 8 1.5 3.4 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0
Amount of hair Hair texture (Hairstyle) 17 9.7 21.3 59 10.5 23.8 55 10.2 23.5 9 9.5 19.6 12 11.8 25.0
Total 176 100.0 220.0 560 100.0 225.8 539 100.0 230.3 95 100.0 206.5 102 100.0 212.5
Table 4.
Dimension of Face Image
Face image measurement question Factor 1
Factor 2
Factor 3
Communality
Soft Modern Tired-looking
Strong (R) 0.860 -0.171 -0.205 0.811
Sharp (R) 0.846 -0.131 -0.242 0.791
Stubborn (R) 0.839 -0.115 -0.201 0.757
Mild 0.839 0.178 -0.060 0.738
Innocent 0.802 0.319 0.012 0.745
Quick-tempered (R) 0.788 -0.127 -0.269 0.709
Modest 0.763 0.212 0.161 0.653
Cute 0.749 0.211 0.016 0.606
Young-looking 0.737 0.305 -0.032 0.638
Feminine 0.718 0.375 -0.090 0.664
Passive 0.676 -0.033 0.407 0.624
Ordinary 0.593 0.372 0.006 0.491
Decent 0.566 0.319 0.296 0.510
Urban 0.050 0.798 -0.058 0.643
Sophisticated 0.270 0.790 -0.077 0.703
Elegant 0.336 0.716 0.020 0.626
Generous -0.281 0.621 -0.076 0.470
Dark -0.120 -0.049 0.878 0.788
Dull -0.109 -0.142 0.860 0.772
Eigen value 7.750 2.955 2.032
Variance description (%) 40.792 15.554 10.697
Cumulative variance description (%) 40.792 56.346 67.043
Reliability (Cronbach's α) 0.942 0.755 0.841
Table 5.
The Effect of Face Image Perception by Eyebrow Shape on the Overall Face Evaluation of Mask Wearers : by gender comparison
Sortation (Gender, Eyebrow Form) Dependent variable Independent variable β β2 t Sig. R2 Modified R2 F Sig.
Man Angular eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.854 24.560 0.000*** 0.638 0.619 34.299 0.000***
Factor 1 0.785 0.569 5.851 0.000***
Factor 2 0.495 0.491 5.054 0.000***
Raised eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.185 24.066 0.000*** 0.612 0.592 30.756 0.000***
Factor 1 0.980 0.679 6.713 0.000***
Factor 2 0.326 0.292 2.882 0.006**
Arched eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.056 29.467 0.000*** 0.777 0.765 67.839 0.000***
Factor 1 1.056 0.701 8.523 0.000***
Factor 2 0.396 0.326 3.966 0.000***
Straight eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.196 27.127 0.000*** 0.620 0.599 28.586 0.000***
Factor 1 0.736 0.612 5.828 0.000***
Factor 2 0.395 0.426 4.058 0.000***
Drooping eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.055 16.587 0.000*** 0.418 0.402 25.894 0.000***
Factor 1 0.823 0.647 5.089 0.000***
Standard eyebrow Overall face evaluation (Constant num.) 3.207 36.050 0.000*** 0.748 0.726 33.659 0.000***
Factor 2 0.710 0.729 8.156 0.000***
Factor 1 0.745 0.493 5.545 0.000***
Factor 3 -0.283 -0.315 -3.429 0.002**
Women Angular eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.918 29.725 0.000*** 0.470 0.461 55.762 0.000***
Factor 2 0.511 0.510 7.832 0.000***
Factor 1 0.662 0.418 6.422 0.000***
Raised eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.907 24.620 0.000*** 0.465 0.452 36.159 0.000***
Factor 2 0.437 0.424 6.237 0.000***
Factor 1 0.694 0.461 6.424 0.000***
Factor 3 -0.210 -0.207 -2.990 0.003**
Arched eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.097 57.393 0.000*** 0.687 0.680 91.515 0.000***
Factor 2 0.687 0.632 12.445 0.000***
Factor 1 0.683 0.557 11.073 0.000***
Factor 3 -0.251 -0.256 -5.025 0.000***
Straight eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.266 41.025 0.000*** 0.592 0.581 55.513 0.000***
Factor 1 0.756 0.696 11.420 0.000***
Factor 2 0.269 0.241 4.042 0.000***
Factor 3 -0.147 -0.161 -2.639 0.009**
Drooping eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.254 20.007 0.000*** 0.557 0.545 48.161 0.000***
Factor 2 0.615 0.550 8.821 0.000***
Factor 1 -0.375 -0.377 -5.999 0.000***
Factor 3 0.538 0.290 4.609 0.000***
Standard eyebrow Overall face evaluation (Constant num.) 3.166 43.289 0.000*** 0.570 0.559 50.904 0.000***
Factor 1 0.779 0.576 9.072 0.000***
Factor 2 0.537 0.515 8.411 0.000***
Factor 3 -0.178 -0.188 -2.955 0.004**

** p<0.01,

*** p<0.001

Table 6.
The Effect of Face Image Perception by Eyebrow Shape on the Overall Face Evaluation of Mask Wearers : by age group
Sortation (Gender, Eyebrow Form) Dependent variable Independent variable β β2 t Sig. R2 Modified R2 F Sig.
20s Angular eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.858 32.315 0.000*** 0.524 0.516 63.320 0.000***
Factor 2 0.543 0.565 8.766 0.000***
Factor 1 0.631 0.426 6.617 0.000***
Raised eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.785 25.398 0.000*** 0.392 0.381 37.069 0.000***
Factor 1 0.654 0.471 6.315 0.000***
Factor 2 0.319 0.320 4.282 0.000***
Arched eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.102 51.843 0.000 0.674 0.665 78.394 0.000***
Factor 2 0.663 0.612 11.219 0.000
Factor 1 0.751 0.585 10.777 0.000
Factor 3 -0.149 -0.152 -2.753 0.007**
Straight eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.241 40.305 0.000*** 0.571 0.563 75.172 0.000***
Factor 1 0.801 0.690 11.174 0.000***
Factor 2 0.273 0.275 4.450 0.000***
Drooping eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.091 21.091 0.000*** 0.503 0.489 37.711 0.000***
Factor 2 0.574 0.577 8.517 0.000***
Factor 1 0.597 0.349 5.099 0.000***
Factor 3 -0.289 -0.297 -4.412 0.000***
Standard eyebrow Overall face evaluation (Constant num.) 3.103 44.820 0.000*** 0.558 0.547 47.226 0.000***
Factor 2 0.597 0.601 9.508 0.000***
Factor 1 0.721 0.535 7.975 0.000***
Factor 3 -0.150 -0.179 -2.661 0.009**
30s Angular eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.151 13.161 0.000*** 0.383 0.329 7.127 0.000***
Factor 1 0.785 0.501 3.057 0.006
Factor 2 0.438 0.356 2.173 0.040
Raised eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.144 14.426 0.000*** 0.683 0.655 24.737 0.000***
Factor 2 0.658 0.506 3.934 0.001**
Factor 1 0.827 0.478 3.715 0.001**
Arched eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.243 25.291 0.000 0.685 0.657 24.991 0.000***
Factor 1 0.860 0.628 5.295 0.000
Factor 2 0.536 0.447 3.768 0.001**
Straight eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.640 19.736 0.000*** 0.529 0.474 9.547 0.002**
Factor 1 0.471 0.585 3.508 0.003**
Factor 3 -0.423 -0.470 -2.819 0.012*
Drooping eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 4.133 23.879 0.000*** 0.710 0.676 20.822 0.000***
Factor 3 -0.694 -0.702 -5.292 0.000***
Factor 2 0.420 0.359 2.709 0.015*
Standard eyebrow Overall face evaluation (Constant num.) 3.327 22.094 0.000*** 0.763 0.735 27.365 0.000***
Factor 1 1.308 0.841 7.102 0.000***
Factor 3 -0.376 -0.310 -2.616 0.018*
40s Angular eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.951 14.030 0.000*** 0.556 0.519 15.003 0.000***
Factor 1 1.006 0.621 4.446 0.000***
Factor 2 0.305 0.296 2.117 0.045
Raised eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.138 12.691 0.000 0.593 0.559 17.493 0.000***
Factor 2 0.579 0.503 3.740 0.001**
Factor 1 0.811 0.471 3.503 0.002**
Arched eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.136 21.238 0.000 0.691 0.651 17.144 0.000***
Factor 1 0.707 0.521 3.840 0.001**
Factor 2 0.439 0.367 2.711 0.012*
Factor 3 -0.342 -0.243 -2.090 0.048*
Straight eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 3.154 29.004 0.000*** 0.796 0.773 35.067 0.000***
Factor 1 0.896 0.828 7.774 0.000***
Factor 3 -0.405 -0.312 -2.927 0.009**
Drooping eyebrows Overall face evaluation (Constant num.) 2.297 7.632 0.000*** 0.820 0.788 25.747 0.000***
Factor 1 1.520 0.679 5.781 0.000***
Factor 2 0.779 0.626 5.285 0.000***
Factor 3 -0.392 -0.406 -3.762 0.002**
Standard eyebrow Overall face evaluation (Constant num.) 3.277 18.720 0.000*** 0.723 0.674 14.792 0.000***
Factor 2 0.625 0.613 4.781 0.000***
Factor 1 0.798 0.562 4.339 0.000***
Factor 3 -0.413 -0.309 -2.385 0.029***

* p<0.05,

** p<0.01,

*** p<0.001

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