이 방법론이 설명하는 범위
먼저 결론부터: ColorNote 무료 웹 테스트는 얼굴 인식을 하지 않으며 사진 전체를 생성형 AI에 보내지 않습니다. 현재 브라우저가 이미지 픽셀을 로컬에서 읽고 사용자가 세 영역을 지정하면, 서비스가 세 색상 값에 규칙 기반 계산을 적용합니다.
무료 웹 테스트
colornote.top/color-test-ko.html에서 로그인 없이 이용하는 공개 사계절 테스트입니다. 2026년 8월 25일에 페이지 스크립트, 요청 구조와 서버 라우트를 확인했습니다.
ColorNote 앱의 전체 분석
앱에는 별도의 촬영 안내, 계정, 기록과 사진 보관 선택이 있습니다. 해당 처리는 개인정보 처리방침과 앱 분석 전 안내를 따릅니다.
사진에서 세 RGB 샘플까지 브라우저가 하는 일
사진을 직접 선택하면 FileReader가 브라우저 안에서 Data URL로 읽습니다.
긴 변을 최대 1,500픽셀로 줄인 뒤 화면 밖 Canvas에 그립니다.
볼 피부, 자연 모발과 홍채의 색이 있는 부분에서 대표 위치를 누릅니다.
각 위치의 3×3 픽셀을 읽어 RGB 평균을 계산해 한 픽셀의 잡음을 줄입니다.
사진 파일이나 Data URL이 아니라 RGB 객체 세 개를 시즌 분석 엔드포인트로 보냅니다.
- skin
- { r: 0–255, g: 0–255, b: 0–255 }
- hair
- { r: 0–255, g: 0–255, b: 0–255 }
- eye
- { r: 0–255, g: 0–255, b: 0–255 }
필드 이름은 skin, hair, eye로 고정됩니다. 서버는 각 채널이 0부터 255 사이의 정수인지 확인합니다. 분석 본문에는 파일, 이미지 URL, EXIF, 이름, 이메일 또는 계정 식별자 필드가 없습니다.
서버가 기본 사계절 방향을 정하는 방법
공개 웹 엔드포인트는 ColorNote의 결정 규칙 알고리즘을 재사용하며 대규모 언어 모델을 호출하지 않습니다. 세 샘플에서 웜·쿨, 밝고 깊은 정도, 맑고 부드러운 정도와 색 대비를 계산하지만 웹에는 기본 시즌만 공개합니다.
각 영역에서 정규화한 빨강–파랑 관계를 비교합니다. 현재 가중치는 피부 50%, 홍채 30%, 머리카락 20%입니다. 정규화는 단순 노출 변화가 원시 채널 차이에 미치는 영향을 줄이기 위한 것입니다.
피부만 보지 않고 피부, 홍채와 머리카락의 평균 밝기를 함께 사용합니다. 알고리즘은 맑고 부드러운 정도와 세 영역 사이의 가장 큰 밝기 대비도 계산합니다.
엔드포인트는 기본 시즌, 현지화된 이름, 짧은 설명, 아이콘과 고정 기본 팔레트를 반환합니다. 내부 서브 시즌과 근거 필드는 웹 응답에서 의도적으로 제외합니다.
| 웜·쿨 방향 | 밝고 깊은 방향 | 기본 웹 결과 |
|---|---|---|
| 웜 | 밝음 | 봄 |
| 쿨 | 밝음 | 여름 |
| 웜 | 깊음 | 가을 |
| 쿨 | 깊음 | 겨울 |
이 기준값은 현재 ColorNote 제품 규칙일 뿐 의료 표준이나 퍼스널 컬러 업계의 보편 표준이 아닙니다. 규칙이 실질적으로 바뀌면 구현을 다시 검토하고 수정일을 갱신해야 합니다.
사진, 요청과 결과의 처리 방식
파일과 Data URL은 현재 페이지의 미리보기와 Canvas 샘플링에만 사용됩니다. 분석 요청에는 사진 필드가 없습니다.
공개 분석 라우트는 계정 인증이나 데이터베이스 세션을 사용하지 않습니다. 사진을 저장하지 않고 다시 열어 볼 개인 분석 기록도 만들지 않습니다.
서비스는 악용 방지를 위해 요청 IP를 메모리의 짧은 시간 창에서 사용합니다. 분석 라우트 자체는 이 제한 버킷을 애플리케이션 데이터베이스에 쓰지 않습니다.
페이지는 제품 퍼널을 집계하기 위해 로그인 계정과 연결되지 않은 조회, 시작, 결과 표시와 App Store 클릭 이벤트를 별도로 전송합니다.
결과 표시 이벤트에는 기본 시즌, 화면 언어와 유입 출처 라벨이 들어갑니다. 사진이나 세 RGB 샘플은 포함하지 않으며 웹 테스트는 로그인 인증 토큰도 붙이지 않습니다. 이는 다시 열어 볼 수 있는 개인 컬러 보고서가 아닙니다. 더 넓은 데이터 규칙은 ColorNote 개인정보 처리방침을 확인하세요.
알려진 한계: 알고리즘은 사진 픽셀을 봅니다
- 조명은 픽셀을 바꿉니다. 따뜻한 전구, 차가운 자연광, 컬러 벽의 반사와 화면 보조광은 같은 사람의 샘플 값도 바꿀 수 있습니다.
- 화이트 밸런스와 카메라 처리는 색을 바꿉니다. 기기, 촬영 모드, 노출, 사진 스타일, 필터와 편집에 따라 색조, 색온도 또는 채도가 달라질 수 있습니다.
- 직접 누르는 위치에 오차가 생깁니다. 볼의 하이라이트나 홍조, 그림자, 염색모 반사, 컬러 렌즈와 홍채–동공 경계가 값에 영향을 줍니다.
- 세 국소 평균은 전체 인상을 대표할 수 없습니다. 실제 천을 연속으로 대보는 과정, 통제된 조명, 전체 피부색 분포나 전문가의 연속 관찰이 없습니다.
- 사계절 라벨은 단순화한 방향입니다. 경계에 가까운 사람은 조건이 바뀌면 인접 시즌으로 이동할 수 있습니다. 정체성이 아니라 비교를 시작하는 지점으로 사용하세요.
비교 가능한 입력을 얻으려면 부드러운 자연광에서 창을 바라보고 필터와 뷰티 효과를 끈 뒤 같은 기기를 비슷한 시간대에 사용하세요. 이후 같은 조명에서 실제 옷이나 드레이프로 방향을 확인하세요. 이 테스트는 통제된 조명 아래의 전문 상담을 대신할 수 없으며 의료, 피부 건강 또는 신원 판단에 사용해서는 안 됩니다.
누구나 동작을 직접 확인하는 방법
- 브라우저 Network 패널 열기테스트 전에 기록을 지우고
/api/quiz/analyze로 보내는 POST 요청을 필터링합니다. - 사진을 고르고 세 영역을 모두 선택하기분석 요청 Payload에 skin, hair, eye RGB 객체만 있는지 확인합니다.
- 분석 요청과 측정 요청 구분하기
/api/metrics/events는 별도의 제품 이용 이벤트입니다. 사진이나 세 RGB 샘플이 들어가서는 안 됩니다. - 입력 민감도 비교하기같은 조건에서 가까운 픽셀을 다시 선택한 뒤 다른 조명 사진을 사용해 보세요. 샘플링과 조명의 한계를 직접 볼 수 있습니다.
이 페이지를 직접 뒷받침하는 공식·1차 출처
외부 출처는 브라우저 API와 카메라 색 처리를 설명합니다. ColorNote의 구체적인 데이터 흐름은 제품 구현과 자사 공개 정책을 기준으로 했습니다.
- W3C File API뒷받침하는 내용: File, FileList와 FileReader가 사용자가 선택한 로컬 파일을 읽는 방법 및
readAsDataURL(). - WHATWG HTML Standard — Canvas pixel manipulation뒷받침하는 내용: Canvas 2D의
getImageData()가 비트맵 픽셀을 읽고 색 공간을 변환하는 방식. - Apple Developer — ambientColorTemperature뒷받침하는 내용: 카메라 화이트 밸런스 보정에 기반한 주변 색온도와 따뜻한 노랑·주황 및 차가운 파랑 색조.
- Apple 지원 — iPhone 카메라에서 사진 스타일 사용하기뒷받침하는 내용: 사진 스타일이 특정 색을 조정하고 색조, 색상과 강도를 바꿀 수 있다는 설명.
- ColorNote 컬러 분석 사진 가이드뒷받침하는 내용: 자연광, 화이트 밸런스, 필터, 샘플 위치와 웹·앱 흐름의 차이에 관한 ColorNote의 1차 설명.
출처 및 구현 최종 확인: .