논문 그림의 배색을 감으로 정할 필요는 없다. 범주형·연속형·발산형 세 가지 팔레트에 Okabe-Ito, viridis, cividis, ColorBrewer를 내장했고, 각 팔레트마다 적록색맹 시뮬레이션을 함께 보여줘 투고 전에 가독성을 확인할 수 있다.
범주형(정성) 팔레트는 투여군·대조군, 세포주, 종, 실험 조건처럼 데이터의 각 범주에 서로 다른 색상을 배정해 크기나 순서가 아니라 「어느 집단인지」를 한눈에 구분시키는 데 목적이 있다. 좋은 범주형 팔레트는 적록색맹이 있어도 구분되고, 흑백으로 인쇄해도 뭉개지지 않아야 한다. 이 생성기에 내장된 Okabe-Ito(색각 보편 디자인을 위해 만들어진 팔레트)와 ColorBrewer Set2는 모두 검증된 색각 친화적 배색이다.
연속형 팔레트는 발현량, p값, 농도, 경과 시간처럼 순서가 있는 단일 값을 옅은 색에서 짙은 색으로 이어지는 그러데이션으로 표현한다. 히트맵, 밀도 그래프처럼 색이 크기만을 나타내는 그림에 적합하다. viridis와 cividis는 지각적으로 균일한 팔레트로, 데이터가 같은 간격만큼 변하면 색의 변화도 같은 정도로 보여 그러데이션이 급격히 변하는 지점을 독자가 잘못 읽지 않게 한다. ColorBrewer Blues 같은 단색조 연속형 팔레트도 더 단순한 색 단계로 같은 역할을 한다.
발산형 팔레트는 배수 변화의 0, 대조군 기준선, 무상관처럼 의미 있는 중심값을 가진 데이터에 쓰며, 중심에서 양쪽으로 갈라진다. log2 배수 변화 히트맵, 상관행렬, 효과크기 그래프는 모두 발산형 팔레트가 적합해, 축의 숫자를 다시 확인하지 않고도 색상만으로 「기준선보다 위인지 아래인지」를 구분할 수 있다. ColorBrewer RdBu는 빨강과 파랑을 양 끝에 두고 중간에 중립색을 배치한 발산형 팔레트로, 흑백 인쇄에서도 빨강-초록 조합보다 구분하기 쉽다.
아래 카드는 모두 이 생성기가 기본 설정으로 직접 만들어낸 SVG이며, 목업이 아니다.
투여군, 세포주, 종 라벨에 쓸 수 있는 색각 친화적 8색 팔레트로, 적록색맹에서도 구분되고 흑백 인쇄에서도 분리된다.
짙은 보라에서 노랑으로 이어지는 지각적으로 균일한 그러데이션을 2~12색으로 다시 샘플링해, 색이 크기를 나타내는 히트맵과 밀도 그래프에 적용한다.
빨강에서 파랑으로, 중간에 중립색을 둔 팔레트로, 배수 변화 히트맵과 상관행렬에서 값이 기준선보다 위인지 아래인지 한눈에 보여준다.
같은 팔레트를 정상 색각과 적록색맹 변환 두 가지로 나란히 보여줘, 투고 전에 배색 충돌을 미리 발견할 수 있다.
범주형·연속형·발산형을 페이지 이동 없이 전환할 수 있다. 데이터의 성격을 먼저 판단하고, 그에 맞는 색상 팔레트를 골라 적용하면 된다.
남성 약 12명 중 1명꼴로 어떤 형태로든 적록색맹을 가진 것으로 알려져 있다. 이 도구는 선택한 팔레트에 실제 적록색맹 변환을 적용해 정상 색각 버전과 나란히 보여주므로, 심사자가 지적하기 전에 스스로 확인할 수 있다.
슬라이더로 색상 수를 2에서 12까지 조절하면, 각 팔레트의 기준 색상에서 다시 샘플링된다. 범주형은 고정된 색상을 순환하고, 연속형·발산형은 기준점 사이를 보간하므로 그러데이션을 손으로 고를 필요가 없다.
범례용 라벨이 붙은 SVG나 PNG를 내려받거나, 색상 견본을 클릭해 HEX 코드를 복사한 뒤 matplotlib, ggplot2, Prism에 바로 붙여넣을 수 있다. 별도의 색상 선택기를 열 필요가 없다.
구형 그래프 소프트웨어의 기본값인 무지개(jet) 컬러맵은 지금도 투고 논문 그림에서 흔히 보이지만, 잘 알려진 두 가지 문제를 안고 있다.
투고용 그림을 준비하는 연구자들이 자주 묻는 질문.
팔레트 유형을 고르고, 적록색맹 시뮬레이션으로 확인한 뒤, HEX 코드를 그대로 복사해 그리기 스크립트에 붙여넣는다 — 배색 결정은 몇 분이면 끝나고, 심사평을 받고 다시 손댈 일도 줄어든다.
