화면이 보여줄 수 없는 색은 어디에 있을까

• 실제 세계에는 sRGB와 Display-P3 색역 밖의 색이 있으며, 특히 강한 cyan 계열은 디지털 사진과 일반 화면으로 전달하기 어려움
• 화면은 실제 스펙트럼을 재현하지 않고 인간의 세 원뿔세포 반응을 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 관찰해야 함

화면이 놓치는 색의 범위

• 실제 세계에는 화면으로 보여줄 수 없는 색이 있으며, 상당수는 cyan 계열에 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 red가 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 구간에 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 밀도는 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 3차원임
  • 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 구조색으로 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, Display-P3 밖 색을 가진 새는 약 100종으로 집계됨
  • 사용한 데이터셋은 완전하지 않으며, 실제로는 더 많을 가능성이 있음
  • 서부 Amazon의 벌새인 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 Croesus는 Display-P3 화면보다 더 orange인 색을 가짐
  • 무지갯빛 나비의 날개 비늘은 복잡하고 다양해 단일한 “색”보다 상황별 색 범위로 보는 편이 맞음
  • papilio palinurus는 관찰 각도에 따라 green에서 blue로, 편광에 따라 yellow에서 blue로 이동함
  • morpho rhetenor는 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” 불임
  • 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 beam으로 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 package와 Bird Color Database가 사용됨