J Korean Soc Cosmetol > Volume 30(3); 2024 > Article
20대 여대생의 퍼스널 컬러 인식이 메이크업 행동에 미치는 영향

Abstract

In the modern era, as the era of external image communication, interest in appearance has become an essential factor in success. As such, many people are investing a lot of time and money in appearance management to create an ideal image. In particular, personal color occupies a large proportion as a field of image management. The purpose of this study was to find out the personal color recognition and the perception of makeup behavior according to personal color in female college students in their 20s. As a result of the study, the overall personal color recognition and makeup behavior of the pre-survey group were high. Direct recognition, preference recognition, and external advice by sub-factors of personal color recognition of the pre-survey group were found to have a statistically significant positive (+) correlation with aesthetics, fashionability, interest, co-movement, courtesy by sub-factors of makeup behavior. As a result of the pre-post analysis of the subject’s personal color recognition, it was found that the post-mortem of personal color recognition was higher than before, showing a statistically significant difference. This study was intended to empirically investigate whether it affects personal color perception and makeup behavior, self-esteem, and interpersonal relationships among female college students in their 20s, and present it as basic data necessary to enhance the changed social atmosphere and lead beauty trends. The limitation of this study is that it is difficult to generalize the results only to 155 female college students at K University, so subsequent studies should expand the region, research subject, and major.

I. 서 론

외모는 사회적 상호작용에서 주목을 받으며 이에 따라 외모에 대한 사회적 기준은 각기 다른 외모관리 행동을 유발한다. 첫인상을 결정하는 중요한 요소로 작용하는 외모는 아름다움이 개인의 만족감을 높이고 적극적인 사회생활을 지원하며 자신감을 부여하는 중요한 역할을 한다. 이러한 외모의 중요성은 사회적 관계뿐만 아니라 개인의 심리적 안녕감에도 큰 영향을 미치고 있다. 이상적인 이미지 형성에 있어서 외모관리의 중요한 측면 중 하나는 개인에게 어울리는 컬러를 선택하는 것이다. 특히 퍼스널 컬러 시스템은 개인의 인체 고유색을 기반으로 한 컬러 진단을 통해 외모 관리에 적용되며 외적 변화를 통해 호감을 얻는 이미지를 형성한다. 아름다움이 사회적으로 강조되는 시대에 있어서 퍼스널 컬러는 자연스러운 아름다움을 표현하고자 하는 욕구의 주요 수단으로 여겨지며 각 개인의 이미지 관리에 상당한 비중을 차지하고 있다. 이는 과거와 달리 유행을 따르는 것보다는 개인에게 맞는 컬러를 통한 이미지 관리의 변화를 나타내는 것이다. 이러한 관심은 의복, 메이크업, 헤어, 네일아트 등 외모 관련 분야 전반에 영향을 미치며 자신의 개성과 아름다움을 강조하고자 하는 경향이 뚜렷해지고 있다(Shin & Kim, 2023).
특히 메이크업은 개인의 미적 표현 방법 중 가장 직접적인 방법으로 자기 만족감을 높이고 타인에게 개인의 신체적 이미지를 전달한다. 과거의 메이크업은 베이스 메이크업의 색채에 초점을 맞추었으나 현재는 메이크업 전반에 걸쳐 컬러를 다양하게 활용하여 컬러의 질감과 채도를 조합하여 강점을 부각시키고 약점을 최소화하는 방식으로 메이크업을 하는 추세이다. 이처럼 메이크업은 개성 있는 이미지를 나타내는 주요 수단 중 하나로 개인의 장점을 부각시키고 단점을 보완하여 아름다움을 부여한다.
사람들은 자신에게 어울리고 아름다워 보이는 색상을 선호한다. 컬러 선택은 개인의 얼굴 형태, 피부색, 스타일에 맞는 컬러 타입을 파악하는 외적인 측면과 함께 개인의 심리, 상황, 건강 상태, 라이프스타일, 주변 색채 환경 등 내적인 요소를 고려한 후 가장 선호하는 색상을 선택하게 된다. 이러한 이유로 컬러는 마케팅 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 퍼스널 컬러는 화장품 산업뿐만 아니라 컬러 마케팅의 중요한 부분으로 자리매김하고 있다. 기업들은 제품과 브랜드의 이미지를 표현하여 소비자의 미적 욕구를 충족시키고자 컬러를 마케팅하는 추세이다.
미용산업의 규모가 커짐에 따라 퍼스널 컬러의 중요성은 증가하고 있으며 이는 학문적으로도 큰 관심을 받고 있다. 퍼스널 컬러 진단 색채의 스트레스 반응에 관한 연구(Byun, 2022), 우리나라 20대 여성의 퍼스널 컬러 분석(Jin, 2010), 퍼스널 컬러 진단을 위한 한국 남성의 신체색 분석(Choi, 2012), 퍼스널 컬러 자가진단 측정도구(PCSDI) 개발 연구(Kim, 2019), 한국인 손 피부색 정량분석에 따른 네일 컬러 가이드북 개발 연구(Hong, 2014) 등이 연구되었다. 그러나 이와 관련된 연구들은 대체로 신체색, 모발색 등의 컬러 선호도나 퍼스널 컬러 진단 시스템에 초점을 맞추고 있으며 퍼스널 컬러 인식에 다른 메이크업 행동 차이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구의 목적은 20대 여대생을 대상으로 퍼스널 컬러의 인식과 그에 따른 메이크업 행동에 미치는 영향을 탐구하고 이를 통해 뷰티 전문가들에게 퍼스널 컬러의 중요성과 전문성을 강조하여 역량 향상에 기여할 수 있기를 기대한다.

II. 이론적 배경

1. 퍼스널 컬러의 개념

그리스어 ‘프로소본(Prosopon)’과 라틴어 ‘페르소나(Persona)’에서 비롯된 퍼스널 컬러는 개인의 의상 선택과 메이크업에서부터 시작하여 개인의 독특한 특성과 외모를 부각시키며 표현하는 핵심적인 요소로 간주한다. 퍼스널 컬러의 개념은 개인이 타고난 신체의 색깔인 피부 색, 머리카락 색, 눈동자 색과 우리의 성격, 외모를 고려하여 각자에게 어울리는 이미지를 찾아내는 것을 의미한다. 개인이 선택하는 색상뿐만 아니라 그 색상의 밝기와 진하기도 우리를 다르게 표현하고 다른 이미지를 전달한다. 예를 들어, 파란색이라 해도 하늘의 파란색과 바다의 파란색은 서로 다른 감정과 느낌을 전달하기도 하며, ‘따뜻함’과 ‘차가움’은 우리가 해당 이미지를 해석하는 데 영향을 미친다. 퍼스널 컬러 개념은 우리의 외모를 아름답게 꾸미는 것에 그치지 않는다. 개인의 성격과 사회적으로 어떻게 인식 받을지를 결정하는 중요한 역할을 한다. 이를 통해 자신의 독특한 특성을 효과적으로 드러내고 사회적으로 긍정적인 반응을 얻을 수 있다. 즉, 퍼스널 컬러는 우리가 선택하는 색상과 이미지를 통해 우리의 자아를 더욱 효과적으로 표현하며 사회적으로도 긍정적인 영향을 끼치는 중요한 요소로 작용하고 있다.

2. 메이크업 행동

메이크업 행동은 개인의 외모와 심리, 사회적 측면에 다양한 영향을 미치는 복합적인 행위이다. 물리적 측면에서 메이크업은 외모를 꾸미고 아름답게 만드는 것을 넘어서 결점을 보완하고 강조하는 기능을 수행한다. 화장품과 기술을 활용하여 얼굴의 형태나 피부 상태를 개선하고 외모의 아름다움을 강조하는 것은 메이크업의 기본 기능 중 하나이다. 사회적 측면에서 메이크업은 예의와 신분, 대인 관계에서의 비언어적 의사소통 도구로 작용한다. 어떤 사람이 메이크업을 어떻게 하느냐에 따라 그들의 사회적 지위나 성격 등을 표현하고자 하는 의도가 반영될 수 있다. 또한 특정한 상황이나 활동에 따라 다른 메이크업 스타일을 선택함으로써 사회적으로 적절한 이미지를 전달하는 역할도 한다. 심리적 측면에서는 메이크업이 개인의 내적 성향이나 가치를 드러내는 방법 중 하나이다. 특히 캐릭터 메이크업이나 분장을 통해 성격과 가치를 표현하거나 자아 표현의 수단으로 활용된다. 이는 자기 개성을 타인에게 표현하고 자아 인식을 강화하는데 도움을 줄 수 있다. 메이크업은 개인의 자아 이미지 형성에 큰 영향을 미친다. 즉, 메이크업은 외모를 아름답게 꾸미는 것을 넘어서 내적 안정과 긍정적인 자아 인식을 형성하는 데 도움을 준다. 이로써 사회적 상호작용에서 긍정적인 인식을 얻을 수 있으며 자신감을 증진시켜 일상생활에서 보다 자신 있게 행동할 수 있는 기회를 제공한다.

III. 내용 및 방법

1. 연구 대상 및 자료수집

본 연구는 K시에 소재한 4년제 대학에 재학 중인 여대생으로 선정하였다. 본 연구 참여에 동의한 총 155명을 대상으로 2022년 9월 10일부터 9월 30일까지 퍼스널 컬러 인식, 메이크업 행동에 관한 설문조사를 진행하였다. 설문 대상자를 여대생으로 설정한 이유는 비교적 남성보다 여성들이 패션, 뷰티에 관심이 많아 다른 집단에 비하여 퍼스널 컬러에 흥미가 클 것으로 사료되었기 때문이다.

2. 연구방법

본 연구는 퍼스널 컬러인식에 따른 메이크업 행동에 미치는 영향 검증을 위해 설문지를 활용하였다. 조사 대상자에게 활용된 설문 문항은 총 33문항으로 일반적 특성에 관한 문항은 3문항으로 선행연구를 참고로 본 연구에 융화되도록 재구성하였다. 퍼스널 컬러 인식에 관한 문항은 직접인식 4문항, 선호인식 4문항, 외부조언 3문항으로 Kim et al.(2023), Choi(2013), Hong(2012)의 연구를 참고로 구성하였다. 메이크업 행동에 관한 문항은 Kim(2020), Kim & Kim(2019)의 연구를 참고로 심미성 4문항, 유행성 4문항, 흥미성 4문항, 동조성 4문항, 예의성 2문항, 총 18문항으로 구성하였다.

3. 자료 분석 및 방법

자료의 통계처리는 SPSS ver. 25.0 통계패키지 프로그램을 사용하여 분석하였다. 첫째, 조사대상자의 일반적 특성 조사를 위해 빈도분석을 실행하였다. 둘째, 조사 대상자의 측정도구 타당성 분석을 위해 탐색적 요인분석을 실행하였고 Cronbach’s α 계수를 사용하여 신뢰도 분석을 하였다. 셋째, 조사 대상자의 퍼스널 컬러 인식과 메이크업 행동의 일반적 특성에 따른 차이 분석을 위해 일원변량분석(One way ANOVA)을 실행하였으며 사후검정으로 Duncan test를 실행하였다. 넷째, 조사 대상자의 퍼스널 컬러 인식과 메이크업 행동의 상관관계를 알아보기 위해 피어슨 상관관계 분석을 실행하였다. 다섯째, 조사 대상자의 퍼스널 컬러 인식이 메이크업 행동에 미치는 영향을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실행하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 조사대상자의 일반적 특성

사전 조사 집단의 일반적 특성에 대해 알아보기 위해 빈도분석을 실행한 결과는 Table 1과 같다. 분석한 결과 학년은 1학년 32명(20.6%), 2학년 34명(21.9%), 3학년 69명(44.5%), 4학년 20명(12.9%)으로 나타났고, 전공계열은 예체능 계열과 미용 계열이 각 37명(23.9%), 인문 사회계열, 자연과학 계열, 보건 계열이 각 27명(17.4%) 순으로 나타났다. 또한 외모 관리 시 가장 중요한 점은 메이크업 73명(47.1%), 의상 31명(20.0%), 헤어 25명(16.1%), 색채 15명(9.7%), 네일아트 11명(7.1%) 순으로 나타났다.

2. 측정도구의 타당성 및 신뢰도 검증

1) 퍼스널 컬러 인식에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

퍼스널 컬러 인식에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과 Table 2와 같다. 먼저 KMO 값이 0.833, Bartlett 구형성 검정 결과 χ2=1042.755(df=55, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수 선정이 양호한 것으로 나타났다. 요인분석 결과 고유값이 1 이상 요인만을 선택하며 총 3개의 요인이 추출되었다. 3개 요인의 누적 분산 설명력은 75.529%로 나타났고, 각 하위요인별 ‘직접인식’이 28.898%, ‘선호인식’이 25.203%, ‘외부조언’이 21.428%로 나타났다. 3개 요인의 요인 적재치는 0.40 이상으로 구성개념의 타당성이 검증되었고, 신뢰도는 0.60 이상으로 문제되지 않는 것으로 나타났다.

2) 메이크업 행동에 대한 신뢰도 검증

메이크업 행동에 대해 타당성 및 신뢰도 검증을 실시한 결과는 Table 3과 같다. 먼저 KMO 값이 0.872, Bartlett 구형성 검정 결과 χ2=1895.704(df=171, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수 선정이 양호한 것으로 나타났다. 요인분석 결과 고유값이 1 이상인 요인만을 선택하여 총 5개의 요인이 추출되었다. ‘유행성’이 16.804%, ‘동조성’이 16.383%, ‘흥미성’이 16.094%, ‘심미성’이 15.964%, ‘예의성’이 10.937%로 나타났다. 5개 요인의 요인 적재치는 0.40 이상으로 타당성이 검증되었으며 신뢰도 또한 0.60 이상으로 문제되지 않는 것으로 나타났다.

3. 퍼스널 컬러 인식

1) 전반적인 퍼스널 컬러 인식

전반적인 퍼스널 컬러 인식에 대해 알아보기 위해 기술통계분석을 실시한 결과는 Table 4와 같다. 분석결과 ‘선호인식’(M=3.94)이 가장 높게 나타났고, ‘외부조언’(M=3.68), ‘직접인식’(M=3.27) 순으로 나타났으며 전반적인 퍼스널 컬러 인식은 높은 수준인 평균 3.62점으로 나타났다. 이는 Choi(2014)의 퍼스널 컬러가 메이크업 활용에 미치는 영향 연구 결과 조사대상자의 64%이상이 본인에게 어울리는 퍼스널 컬러를 아는 것이 유용하다고 답변하여 본 연구 결과와 유사점이 있다. 또한 20대 초반 여성이 다른 연령에 비해 본인의 퍼스널 컬러에 대한 인식이 잘되고 있는 집단이라는 Ahn & Im(2022)의 연구와 관련이 있다.

2) 일반적 특성에 따른 퍼스널 컬러 인식 차이

일반적 특성에 따라 퍼스널 컬러 인식에 따른 차이를 분석한 결과는 Table 5와 같다. 분석결과 전공계열에 따라서는 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 직접인식, 외부조언에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 미용 계열의 경우 인문 사회계열, 자연과학 계열, 예체능 계열, 보건 계열에 비해 상대적으로 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 직접인식, 외부조언 인식이 높은 것으로 나타났다. 이는 인문 사회계열, 자연과학 계열, 예체능 계열, 보건 계열보다 미용 계열이 전공 특성상 퍼스널 컬러 활용 연계도가 높게 나타난 것이라 할 수 있겠다.
외모 관리 시 가장 중요한 점에 따라서는 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 외부조언에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 메이크업을 가장 중요하게 생각하는 경우 상대적으로 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 외부조언 인식이 높은 것으로 나타났다. 이는 성인 여성을 대상으로 한 Im et al.(2017)의 연구에서도 외모관리방법에서의 큰 비중을 차지하는 것은 메이크업 행동으로 나타나 본 연구와 부분적으로 관련이 있다. 또한 외부조언, 직접적 인식, 선호인식이 높을수록 메이크업 행동을 통한 사회성취 추구도 높아진다고 나타난 Ahn & Im(2022)의 연구와도 부분적으로 일치한다. 이 외에 학년에 따라서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다(p>.05). 이는 20대 여성 특성상 대부분 외모에 관심이 많은 계층이기 때문에 유의미한 차이가 나타나지 않은 것으로 사료된다.

4. 메이크업 행동

1) 전반적인 메이크업 행동

전반적인 메이크업 행동에 대한 기술통계분석 결과는 Table 6과 같다. 분석결과 전체적으로 볼 때 ‘심미성’(M=3.75)이 가장 높게 나타났고, ‘흥미성’(M=3.65), ‘예의성’(M=3.56), ‘동조성’(M=3.03), ‘유행성’(M=2.65) 순으로 나타났으며 전반적인 메이크업 행동은 평균 3.32점으로 나타났다. Kang & Kim(2020)의 연구 결과 외모에 관심이 많은 20대 여성들의 메이크업 행동 빈도가 높았으며 외모에 관한 관심이 잦은 메이크업 행동으로 나타나 본 연구와 관련이 있다. 또한 메이크업 행동은 자신이 원하는 모습으로 외모를 가꾸고 변화시키는 모습을 통해 스스로 만족감을 찾아 외모 관리 행동에 영향을 미친다는 Kim(2019)의 연구와 일치한다.

2) 일반적 특성에 따른 메이크업 행동 차이

일반적 특성에 따라 메이크업 행동 차이를 분석한 결과는 Table 7과 같다. 분석결과 학년에 따라서는 메이크업 행동의 하위요인별 예의성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 2학년에 비해 3학년의 경우 상대적으로 예의성이 높은 것으로 나타났다. 이는 졸업을 앞둔 고학년일수록 취업 준비 행동에 높은 영향을 미치는 것으로 나타난 Bang, Park(2014)의 연구와 같은 맥락으로 보여진다. 또한 학년이 높아질수록 뷰티에 관련된 정보를 접하는 경험이 많아지기 때문에 미에 대한 관심도가 높아진다는 Kim & Kim(2019)의 연구 결과와 부분적으로 관련이 있다.
전공계열에 따라서는(p<.05), 미용 계열의 경우 상대적으로 전반적인 메이크업 행동과 하위요인별 심미성, 흥미성이 높은 것으로 나타났고 자연과학 계열의 경우 상대적으로 유행성이 높은 것으로, 인문 사회계열이나 미용 계열의 경우 상대적으로 예의성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다.
외모 관리 시 가장 중요한 점에 따라서는 메이크업 행동의 하위요인별 유행성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05). 메이크업을 중요하게 생각하는 경우 헤어를 중요하게 생각하는 경우에 비해 상대적으로 유행성이 높은 것으로 나타났다. Im et al.(2017)은 외적 이미지 관리 방법에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 메이크업, 헤어, 의상, 피부 순으로 나타나 본 연구와 관련이 있다.

5. 상관관계 분석

퍼스널 컬러 인식과 메이크업 행동의 상관관계를 위한 상관관계 분석 결과는 Table 8과 같다. 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 직접인식(r=.396, p<.001), 선호인식(r=.424, p<.001), 외부조언(r=.366, p<.001)은 메이크업 행동의 하위요인별 심미성과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. Kim(2019)의 연구에 따르면 외모 관리에 쏟는 노력은 자신을 새롭게 지각하고 발전시키게 하는 계기가 되며 동시에 타인에게도 자신을 인식시킬 수 있는 정보원이 된다고 나타나 본 연구와 관련이 있다.
퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 직접인식(r=.200, p<.05), 선호인식(r=.257, p<.01), 외부조언(r=.301, p<.001)는 메이크업 행동의 하위요인별 유행성과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 퍼스널 컬러 인식에서 외모 조언이 높으면 유행 추구의 메이크업 행동이 높아지고 퍼스널 컬러 인식의 하위요인 중 선호인식이 높으면 사회성취 추구의 메이크업 행동이 높아진다고 나타난 Hong(2012)의 연구와 일치한다.
퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 직접인식(r=.431, p<.001), 선호인식(r=.430, p<.001), 외부조언(r=.462, p<.001)는 메이크업 행동의 하위요인별 흥미성과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 또한 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 직접인식(r=.367, p<.001), 선호인식(r=.208, p<.01), 외부조언(r=.326, p<.001)는 메이크업 행동의 하위요인별 동조성과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 직접인식(r=.242, p<.01), 선호인식(r=.216, p<.01), 외부조언(r=.306, p<.001)는 메이크업 행동의 하위요인별 예의성과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. Kim(2019)의 연구 결과 외모 관리는 자기 자신을 표현하는 중요한 요소이며 취업이나 직장생활에 있어 경쟁력이 있다고 나타나 본 연구와 부분적으로 일치한다.

6. 퍼스널 컬러 인식이 메이크업 행동에 미치는 영향

1) 퍼스널 컬러 인식이 심미성에 미치는 영향

퍼스널 컬러 인식이 심미성에 미치는 영향을 검증하기 위한 다중회귀분석의 결과는 Table 9와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 25.9%, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=17.550, p<.001). 독립변수별로는 선호인식(β=.282, p<.01), 외부조언(β=.185, p<.05), 직접인식(β=.180, p<.05)이 심미성에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 선호인식, 외부조언, 직접인식이 높을수록 메이크업 행동 중 심미성이 높아지는 것으로 볼 수 있다. Im et al.(2017)은 퍼스널 컬러에 대한 인지도가 높으면 메이크업 유·무에 정(+)의 영향을 미친다고 나타나 본 연구와 부분적으로 관련이 있다. 즉, 퍼스널 컬러에 대한 인식 상승은 메이크업 행동에 영향을 미치며 그에 따른 메이크업 행동과의 연계성이 있어 상승효과를 보여주고 있다.

2) 퍼스널 컬러 인식이 유행성에 미치는 영향

퍼스널 컬러 인식이 유행성에 미치는 영향을 검증하기 위한 다중회귀분석 결과는 Table 10과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 11.9%, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=6.774, p<.001). 독립변수별로는 외부조언(β=.241, p<.01), 선호인식(β=.175, p<.05)이 유행성에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 외부조언, 선호인식이 높을수록 메이크업 행동 중 유행성이 높아지는 것으로 볼 수 있다. Kim & Kim(2015)의 연구에 따르면 20대 여성의 경우 유행, 타인의 의견에 많은 영향을 받으며 연령대가 낮을수록 자신의 필요보다 주변인에 의해 화장을 시작하는 경우가 많은 것으로 나타나 본 연구와 관련이 있으며 20대는 현재 유행하는 외모와 차이가 있는 것에 고민을 하거나 불만족하는 것으로 나타난 Go & Park(2015)의 연구와 같은 맥락이다.

3) 퍼스널 컬러 인식이 흥미성에 미치는 영향

퍼스널 컬러 인식이 흥미성에 미치는 영향을 검증하기 위한 다중회귀분석 결과는 Table 11와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 32.0%, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=23.711, p<.001). 독립변수별로는 외부조언(β=.292, p<.001), 선호인식(β=.255, p<.01), 직접인식(β=.175, p<.05)이 흥미성에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 외부조언, 선호인식, 직접인식이 높을수록 메이크업 행동 중 흥미성이 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이는 주변 사람들의 평가와 조언을 통해 퍼스널 컬러 인식을 발전시키는데 영향을 주는 외부조언과 개인의 취향과 선호를 반영하여 개인의 스타일과 자아 표현을 강화시키는 영향을 주는 선호인식, 개인이 퍼스널 컬러를 직접 경험하고 발견하는 과정을 통해 자기 개발과 성장을 이룰 수 있는 직접인식이 높을수록 퍼스널 컬러를 적용한 메이크업 행동의 흥미를 촉진시키는 데 도움을 주는 것이라 할 수 있다.

4) 퍼스널 컬러 인식이 동조성에 미치는 영향

퍼스널 컬러 인식이 동조성에 미치는 영향을 검증하기 위한 다중회귀분석 결과는 Table 12과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 16.4%, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=9.849, p<.001). 독립변수별로는 직접인식(β=.263, p<.01), 외부조언(β=.189, p<.05)이 동조성에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 직접인식, 외부 조언이 높을수록 메이크업 행동 중 동조성이 높아지는 것으로 볼 수 있다. Kim et al.(2019)은 메이크업 행동 중 동조성을 가장 중시한다고 나타나 본 연구와 부분적으로 관련이 있다. 이는 친구들과 비슷한 화장을 하고 비슷한 컬러를 사용하여 자신이 속한 집단에서의 소속감과 동질감을 느끼고자 하는 것으로 볼 수 있다.

5) 퍼스널 컬러 인식이 예의성에 미치는 영향

퍼스널 컬러 인식이 예의성에 미치는 영향을 검증한 다중회귀분석 결과는 Table 13과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 11.3%, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=6.412, p<.001). 독립변수별로는 외부조언(β=.232, p<.05)이 예의성에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 퍼스널 컬러 인식의 하위요인별 외부조언이 높을수록 메이크업 행동 중 예의성이 높아지는 것으로 볼 수 있다. Go & Park(2015)의 연구에 의하면 20대의 경우 사회생활에서 외모 관리가 중요하다고 인지하여 외모 관리의 중요성이 높게 나타나 본 연구와 관련이 있다. 또한 자신이 선호하거나 잘 어울리는 색으로 메이크업을 할 경우 대인관계에서 호감도를 높이고 신뢰감을 얻으며 사회적 경쟁력을 높일 수 있다는 Ahn & Im(2022)의 연구와도 부분적으로 일치한다.

V. 결 론

외모는 타인에게 전달하는 첫인상을 결정짓는 중요한 요소이다. 아름다운 외모는 개인의 만족감을 높이고 적극적인 사회생활을 지원하며 자신감을 부여하기도 한다. 이러한 외모의 중요성은 사회적 관계에서도 큰 영향을 미치며 외모에 대한 사회적 기준은 개인의 심리적 안녕감에까지 영향을 미친다. 특히 메이크업은 자신의 외모를 간편하고 효과적인 방법으로 자신의 개성을 표현하고 심리적인 결함을 보완하여 아름답게 연출함으로써 심리적인 문제를 해결하는 데에도 도움을 준다. 이상적인 외모 형성에 있어서 메이크업의 중요한 측면 중 하나는 개인에게 어울리는 컬러를 선택하는 것이다. 특히 퍼스널 컬러는 개인의 신체 고유색을 기반으로 한 컬러 진단을 통해 외모 관리에 적용되며 외적 변화를 통해 호감을 얻는 이미지를 형성한다. 이에 본 연구는 사회 분위기의 적합한 루키즘 시대의 경쟁력을 확보하기 위해 퍼스널 컬러가 메이크업 행동에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다.
연구 결과 첫째, 조사집단의 전반적인 퍼스널 컬러 인식은 전공계열에 따라서는 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 직접인식, 외부조언에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 미용 계열의 경우 인문 사회계열, 자연과학 계열, 예체능 계열, 보건 계열과 비교해 상대적으로 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 직접인식, 외부조언 인식이 높은 것으로 나타났다. 외모 관리 시 가장 중요한 점에 따라서는 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 외부조언에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 메이크업을 가장 중요하게 생각하는 경우 상대적으로 전반적인 퍼스널 컬러 인식과 하위요인별 외부조언 인식이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 조사집단의 전반적인 메이크업 행동은 학년에 따라서는 메이크업 행동의 하위요인별 예의성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 2학년에 비해 3학년의 경우 상대적으로 예의성이 높은 것으로 나타났다. 전공계열에 따라서는 전반적인 메이크업 행동과 하위요인별 심미성, 유행성, 흥미성, 예의성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05), 미용 계열의 경우 상대적으로 전반적인 메이크업 행동과 하위요인별 심미성, 흥미성이 높은 것으로 나타났고, 자연과학 계열의 경우 상대적으로 유행성이 높은 것으로, 인문 사회계열이나 미용 계열의 경우 상대적으로 예의성이 높은 것으로 나타나 차이를 보였다. 외모 관리 시 가장 중요한 점에 따라서는 메이크업 행동의 하위요인별 유행성에 대해 통계적으로 유의미한 차이가 나타났으며(p<.05). 메이크업을 중요하게 생각하는 경우 헤어를 중요하게 생각하는 경우에 비해 상대적으로 유행성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구는 20대 여대생을 대상으로 퍼스널 컬러 인식이 메이크업 행동에 미치는 영향을 실증적으로 조사하였다. 연구 결과 퍼스널 컬러 인식은 메이크업 행동 하나의 요인에 영향을 받는 것이 아니라 복합적인 요인에 영향을 받기 때문에 퍼스널 컬러는 단순히 외적 이미지 변화를 위한 도구로써 사용되었던 것과는 달리 내적 이미지 변화에도 영향을 미치는 것을 보여주었다. 본 연구를 통해 앞으로 퍼스널 컬러 관련 연구가 교육 현장에서 다양하고 복잡한 문제를 해결할 수 있는 창의적 사고를 갖춘 인재 양성을 위해 체계적이고 전문적인 퍼스널 컬러 교육의 필요성을 강조하고자 한다. 본 연구는 특정 대학의 여대생 155명을 대상으로 조사되어 일반화하기에는 한계가 있다. 향후에는 지역, 연구 대상, 전공 등을 고려한 보다 광범위하고 지속적인 연구가 필요할 것으로 사료된다.

Table 1.
General Characteristics of the Pre-Survey Group
Division Frequency (N) Percent (%)
Grade 1 Grade 32 20.6
2 Grade 34 21.9
3 Grade 69 44.5
4 Grade 20 12.9
Major Humanities and social Sciences 27 17.4
Humanities and social Sciences natural science 27 17.4
Arts and physical Education 37 23.9
Health 27 17.4
Beauty 37 23.9
When taking care of your appearance The most important point Hair 25 16.1
Makeup 73 47.1
Nailart 11 7.1
Costume 31 20.0
Color 15 9.7
Entire 155 100.0
Table 2.
Verification of Validity and Reliability of Personal Color Recognition
Question Ingredient
Direct recognition Preference recognition External advice
4. I know the color that matches my skin tone. .855 .209 .160
1. I know the color that suits me. .841 .148 .267
2. I know the color that matches my hair color. .835 .191 .216
3. I know the colors that go well with my image. .832 .220 .141
6. I want to use a personal color that matches my hair color. .110 .916 .114
7. I want to use a personal color that matches my skin tone. .117 .861 .106
4. I know the color that matches my skin tone. .214 .760 .089
8. The color that matches my preference matches. .298 .634 .162
10. I have had my personal color diagnosed by a professional. .289 .060 .869
11. I want to know my personal color through expert diagnosis. .067 .175 .845
9. I have knowledge or information about personal color. .323 .167 .816
Eigenvalues 3.179 2.772 2.357
Variance explanation (%) 28.898 25.203 21.428
Cumulative variance explanation (%) 28.898 54.100 75.529
Reliability (Cronbach's α) .908 .842 .852

KMO=.833, Bartlett's test χ²=1042.755 (df=55, p=.000)

Table 3.
Verification of Validity and Reliability of Makeup Behavior
Question Ingredient
Pandemic Conformity Interest Aesthetics Courtesy
17. I think that following trends is a waste of time and money (r). .859 .119 -.057 .037 .054
26. I tend to buy new trendy cosmetics before my friends. .857 .223 .287 .048 .014
13. Following new styles of makeup is important to me. .857 .187 .180 .179 .040
20. When I buy cosmetics, I always keep trends in mind. .774 .138 .230 .126 -.013
25. When I meet a friend who wears makeup, I always put on makeup and go out. .105 .896 .176 .114 .065
27. I buy cosmetics after talking about popular things with my friends. .054 .839 .307 .127 .102
18. I feel closer to my friends when I wear makeup similar to them. .258 .825 .026 .082 .119
22. I wear the makeup I like even if my friends don’t like it (r). .238 .791 .036 .095 .042
28. I look at other people’s makeup with interest. .143 .213 .838 .178 .078
29. I find it interesting to change my makeup or hairstyle. .054 .072 .836 .246 .124
14. Even if I don’t do it, I want to know what new cosmetics are out there. .20 .102 .768 .309 .021
24. I like talking about makeup with my friends. .310 .186 .694 .341 .035
16. When doing makeup, I pay particular attention to color harmony. .067 .148 .248 .853 .161
23. I try to choose cosmetics that highlight my strengths. .035 .051 .134 .841 .133
19. I have copied or applied makeup by looking at magazines or YouTube. .102 .108 .310 .772 .142
12. I try to get people to say that my face looks good with my makeup on. .211 .133 .282 .741 .092
21. I feel embarrassed when I see people wearing overly flashy makeup. .073 .082 -.036 .119 .870
15. Even if it’s overly flashy makeup, you can try it if it suits you. .118 .006 .156 .133 .831
30. When choosing cosmetics, I choose natural and calm colors rather than colors that are too bright. -.108 .160 .077 .141 .707
Eigenvalues 3.193 3.113 3.058 3.033 2.078
Variance explanation (%) 16.804 16.383 16.094 15.964 10.937
Cumulative variance explanation (%) 16.804 33.187 49.281 65.245 76.182
Reliability (Cronbach's α) .900 .898 .889 .885 .761

KMO=.872, Bartlett's test χ²=1895.704 (df=171, p=.000)

Table 4.
Overall Personal Color Perception
Division Average (M) Standard Deviation (SD)
Personal Color Perception Direct recognition 3.27 .959
Preference recognition 3.94 .709
External advice 3.68 1.024
Entire 3.62 .699
Table 5.
Differences in Personal Color Perception According to General Characteristics
Division Personal Color Perception
Entire
Direct recognition
Preference recognition
External advice

M SD M SD M SD M SD
Grade 1 Grade 3.08 .989 3.88 .788 3.58 1.064 3.51 .721
2 Grade 3.43 .943 4.01 .623 3.55 1.088 3.67 .657
3 Grade 3.28 .973 3.94 .740 3.89 .858 3.69 .697
4 Grade 3.26 .905 3.89 .636 3.30 1.261 3.50 .755
F-value (p) .725 (.538) .223 (.880) 2.255 (.084) .746 (.527)
Major Humanities and social Sciences 3.23a 1.014 3.98 .866 3.62ab 1.236 3.61a .830
Natural Science Department 3.12a .996 3.93 .749 3.80ab .993 3.60a .748
Arts and physical Education 3.13a .946 3.82 .634 3.45a 1.058 3.47a .638
Health 2.78a .921 3.90 .791 3.36a 1.058 3.34a .648
Beauty 3.89b .591 4.05 .565 4.09b .651 4.00b .498
F-value (p) 6.987*** (.000) .500 (.736) 2.871* (.025) 4.666** (.001)
When taking care of your appearance The most important point Hair 3.05 .910 3.74 .846 3.32ab 1.061 3.37ab .686
Makeup 3.45 .964 4.01 .737 3.89b .921 3.77b .686
Nailart 2.80 .757 3.84 .516 3.06a .905 3.25a .488
Costume 3.14 1.034 3.97 .615 3.70ab 1.184 3.59ab .757
Color 3.37 .860 3.92 .632 3.62ab .933 3.64ab .641
F-value (p) 1.837 (.125) .723 (.578) 2.714* (.032) 2.522* (.043)
Entire 3.27 .959 3.94 .709 3.68 1.024 3.62 .699

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Duncan : a<b

Table 6.
Overall Makeup Behavior
Division Average (M) Standard Deviation (SD)
Makeup Action Aesthetics 3.75 .892
Pandemic 2.65 .998
Interest 3.65 .967
Conformity 3.03 1.037
Courtesy 3.56 .909
Entire 3.32 .665
Table 7.
Differences in Makeup Behavior According to General Characteristics
Division Makeup Action
Entire
Aesthetics
Pandemic
Interest
Conformity
Courtesy

M SD M SD M SD M SD M SD M SD
Grade 1 Grade 3.63 .996 2.54 1.000 3.59 .882 2.99 1.007 3.43ab 1.013 3.23 .684
2 Grade 3.59 1.114 2.85 1.079 3.61 1.127 3.17 1.116 3.25a 1.122 3.30 .750
3 Grade 3.90 .734 2.66 1.022 3.76 .948 3.09 1.027 3.80b .724 3.42 .630
4 Grade 3.70 .768 2.41 .731 3.40 .875 2.69 .980 3.47ab .737 3.12 .569
F-value (p) 1.221 (.304) .980 (.404) .820 (.484) 1.013 (.389) 3.350* (.021) 1.424 (.238)
Major Humanities and social Sciences 3.48a 1.137 2.59ab 1.056 3.22a 1.073 2.84 1.227 3.91b .825 3.17a .905
Natural Science Department 3.72ab .916 3.14c 1.194 3.72a .962 3.12 1.032 3.15a 1.023 3.38ab .619
Arts and physical Education 3.66ab .857 2.53ab .964 3.59a .947 2.99 1.000 3.52ab .833 3.24a .630
Health 3.66ab .872 2.21a .765 3.30a .891 2.96 .873 3.44ab .857 3.10a .526
Beauty 4.13b .603 2.76bc .850 4.22b .674 3.21 1.062 3.73b .895 3.60b .531
F-value (p) 2.560* (.041) 3.393* (.011) 6.315*** (.000) .586 (.673) 3.002* (.020) 3.125* (.017)
When taking care of your appearance The most important point Hair 3.70 .913 2.32a .964 3.22 1.10 2.99 1.100 3.53 1.050 3.13 .726
Makeup 3.85 .938 2.88b 1.083 3.91 .939 3.20 1.026 3.51 .943 3.47 .646
Nailart 3.57 .909 2.34ab .635 3.43 .852 2.68 .717 3.45 .860 3.08 .457
Costume 3.62 .816 2.50ab .832 3.52 .736 2.88 1.099 3.63 .840 3.21 .650
Color 3.77 .815 2.58ab .985 3.52 1.104 2.88 1.039 3.78 .709 3.28 .714
F-value (p) 2.172 (.075) 3.084* (.018) 1.041 (.388) .355 (.840) 2.040 (.092) 2.040 (.092)
Entire 3.75 .892 2.65 .998 3.65 .967 3.03 1.037 3.56 .909 3.32 .665

* p<.05,

*** p<.001

Duncan : a<b<c

Table 8.
Correlation Analysis
Division Personal Color Perception
Makeup Action
Direct recognition Preference recognition External advice Aesthetics Pandemic Interest Conformity Courtesy
Direct recognition 1
Preference recognition .448*** 1
External advice .487*** .331*** 1
Aesthetics .396*** .424*** .366*** 1
Pandemic .200* .257** .301*** .298*** 1
Interest .431*** .430*** .462*** .598*** .424*** 1
Conformity .367*** .208** .326*** .314*** .403*** .380*** 1
Courtesy .242** .216** .306*** .334*** .111 .213** .224** 1

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 9.
The Impact of Personal Color Perception on Aesthetics
Independent variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p
B S.E β
(A constant) 1.215 .372 3.268 .001
Direct recognition .167 .080 .180 2.101* .037
Preference recognition .355 .100 .282 3.556** .001
External advice .162 .071 .185 2.287* .024
Statistic R²=.259, Adj. R²=.244, F=17.550***, p=.000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 10.
How Personal Color Perception Affects Trends
Independent variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p
B S.E β
(A constant) .795 .454 1.753 .082
Direct recognition .004 .097 .004 .045 .964
Preference recognition .247 .122 .175 2.032* .044
External advice .235 .086 .241 2.728** .007
Statistic R²=.119, Adj. R²=.101, F=6.774***, p=.000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 11.
The Impact of Personal Color Perception on Interest
Independent variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p
B S.E β
(A constant) .687 .386 1.782 .077
Direct recognition .176 .083 .175 2.130* .035
Preference recognition .348 .103 .255 3.365** .001
External advice .276 .073 .292 3.768*** .000
Statistic R²=.320, Adj. R²=.307, F=23.711***, p=.000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 12.
Effects of Snull Color Perception on Conformity
Independent variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p
B S.E β
(A constant) 1.244 .459 2.709 .008
Direct recognition .285 .098 .263 2.894** .004
Preference recognition .040 .123 .027 .325 .745
External advice .191 .087 .189 2.192* .030
Statistic R²=.164, Adj. R²=.147, F=9.849***, p=.000

* p<.05,

** p<.01,

*** p<.001

Table 13.
The Impact of Personal Color Perception on Politeness
Independent variable Unstandardized Coefficient
Standardized Coefficient
t p
B S.E β
(A constant) 2.032 .414 4.904 .000
Direct recognition .079 .089 .083 .888 .376
Preference recognition .131 .111 .102 1.179 .240
External advice .206 .079 .232 2.612* .010
Statistic R²=.113, Adj. R²=.095, F=6.412***, p=.000

* p<.05,

*** p<.001

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