여러 가지 색상의 염료 및 안료를 조합하여 새로운 견본색상과 일치하는 염액을 개발한다.
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정부는 섬유패션산업 경쟁력 강화 전략을 통해 2030년까지 산업용·친환경 섬유 분야 세계시장 점유율을 10%까지 끌어올리고, 디자인·색상 기획 과정에 인공지능을 적용해 개발 기간을 80% 이상 단축하는 시스템을 2026년까지 구축하겠다고 밝혔다.[1] 염색·가공 공정의 친환경·저탄소 전환에도 예산이 투입되고 있어, 색상개발원은 기존의 육안 조색 경험에 더해 디지털 색채 데이터와 친환경 염료에 대한 이해를 함께 갖춰야 경쟁력을 유지할 수 있을 것으로 보인다.[2]
보통
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색상개발원은 대체로 염색 공장이나 섬유 시험실에서 근무하며, 납기가 임박하면 견본색상과 일치할 때까지 비커테스트를 반복하느라 야근이 발생하기도 한다. 다만 KATRI시험연구원 같은 공인시험기관에서는 염색견뢰도 시험 절차가 표준화돼 있어 비교적 규칙적인 근무가 가능하다.[3] 다이텍연구원 같은 염색가공 지원기관의 파일럿 플랜트에서는 시제품 생산 일정에 맞춰 교육·실습이 진행되므로 근무 시간이 프로젝트 일정에 따라 달라지기도 한다.[4]
색상개발원은 디자인팀·생산팀과 협업해 견본색상에 대한 합의를 이끌어내는 역할을 하며, 유행 색상과 소비자 선호를 다루는 컬러리스트·컬러컨설턴트 등 인접 직군과도 교류가 잦다.[5] 최근에는 CMF(색채·소재·마감) 온라인 아카이브처럼 여러 기업의 색채 정보를 공유하는 플랫폼도 늘어, 업계 전반의 색채 트렌드를 학습할 기회도 넓어지고 있다.[6]
과거 염색 공장에서는 육안으로 견본색과 비교하며 염료 배합 비율을 조정하는 비커테스트가 색상개발의 전부였지만, 1990년대 국내 연구진이 감마 보정식의 오차를 개선한 색상 시뮬레이션 프로그램을 개발하면서 미지의 염료·농도로 염색된 직물의 색을 컴퓨터로 예측하는 기술이 등장했다.[7] 2010년대에는 한국생산기술연구원이 4년간 진행한 국책과제를 통해 692종의 염료 샘플과 422건의 불량분석 데이터베이스를 구축해, 염색 공장이 색상 배합 실패를 미리 예측할 수 있는 기반을 마련했다.[8]
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