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title: "높이에 따른 지구 복사 에너지에 의한 온도 변화 검증 실험"
url: https://agwo2.dev/verify-temperature-variation-with-height
author: "채은우 (Eunwoo Chae)"
date: 2025-02-20
tags: ["지구과학", "수행평가", "드론"]
summary: "드론과 라즈베리파이를 이용하여 높이에 따른 온도 변화를 측정해보자"
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# 높이에 따른 지구 복사 에너지에 의한 온도 변화 검증 실험

## 들어가는말

이번 포스팅은 2024년 진행했던 지구과학 실험 수행평가에 대한 기록인데, 나름 애정이 깊었던 프로젝트이기도 했고, 당시에는 절망적이었지만 지금 생각해보면 재미있는 일도 많았던 프로젝트였던 것 같아서 여러분과 함께 그 내용을 공유해보고자 쓰고 있다. 해당 수행평가는 생각보다 길게 진행한 프로젝트이지만 사실은 중간에 시험기간도 있고, 평소에는 거의 못하다가 마지막에 몰아서 진행된 경향이 있다.

## 연구내용

### 실험주제

> 지표면에서 500m까지 높이에 따른 지구 복사 에너지에 의한 온도 변화 검증 실험

우리는 중학교 과학에서부터 지구과학 시간에는 지표면에서 고도가 높아질수록 지구 복사에너지에 의한 영향이 줄어들어 온도가 감소한다고 배우곤 하는데, 태양에 의한 복사에너지는 고도가 높아질수록 커지는데 왜 온도가 감소한다는 것인지, 사실은 생각해보면 태양으로부터 떨어진 거리가 굉장히 멀기에 당연한 일이지만 그래도 정말로 그 이론이 맞을까? 라는 매우 도발적인 궁금증이 생겼었다. 때문에 마침 지구과학 시간에 실험을 주제로 수행평가를 진행했기에 이참에 실제로 대기의 온도가 고도가 높아짐에 따라 감소하는 것을 증명함으로서 지표에서 대략 500m 지점까지는 지구 복사 에너지로 인한 영향이 태양 복사 에너지보다 크다는 것을 직관적으로 받아들이고자 했다.

### 가설

> 높이가 증가할수록 도달하는 지구 복사 에너지양이 줄어들 것이다.

우리가 세운 가설을 위와 같고, 우리의 가설을 검증해 보이기 위해 실험을 설계하였다.

### 이론적 배경

#### **지구 복사 에너지와 온도 분포**

지표면은 태양 복사 에너지를 흡수한 후, 스테판-볼츠만 법칙에 따라  $E = \sigma T^4$ 의 법칙에 의거하여 적외선 복사 에너지를 방출한다. 이 복사 에너지는 대기 중의 온실 효과 기체들(예: 이산화탄소, 수증기 등)에 의해 일부 흡수되고 재방출되며, 이 과정이 지표 근처의 온도를 상대적으로 높게 유지하는 역할을 한다. 그러나 대기 상층으로 갈수록 지구의 표면이 차지하는 시야각이 줄어들고, 대기의 밀도도 감소함에 따라 지표면으로부터 직접적으로 영향을 받는 복사 에너지의 양은 줄어든다.

#### **대류와 단열 과정 – 포텐셜 온도**

공기 덩어리가 상승하거나 하강할 때, 주변과의 열 교환 없이 압력 변화에 의해서 온도가 변하는 현상을 단열 과정이라고 한다. 이때, 공기가 기준 기압까지 단열적으로 이동할 경우의 온도를 포텐셜 온도(θ)라고 정의하며, 그 식은

$$
\theta = T\left(\frac{P_0}{P}\right)^{\frac{R}{c_p}}
$$

와 같이 표현된다.

여기서 T는 실제 온도, P는 해당 고도의 기압, $P_0$는 기준 기압(일반적으로 1000 hPa), R은 기체 상수, $c_p$는 정압 비열이다. 포텐셜 온도를 이용하면 공기가 단열 과정을 거칠 때 온도의 변화를 예측할 수 있으며, 이는 고도에 따른 온도 분포를 이론적으로 추정하는 데 유용하다.

#### **Barometric Formula**

고도가 증가하면 대기압은 지수 함수적으로 감소하는데, 이를 나타내는 식이 바로 Barometric Formula이다. 예를 들어, 일정 온도 하에서

$$
P = P_0 e^{(-\frac{Mgz}{RT})}
$$

와 같이 기압 P가 고도 z에 따라 감소하는 양상을 보인다. 이 식을 포텐셜 온도 식과 결합하면, 단열 과정 하에서 고도에 따른 온도 변화를 이론적으로 계산할 수 있다.

### 실험방법(1회차)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A0ecea544-26d1-4e8e-be15-9d7948750251%3A%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB_IMG_3639.jpeg?table=block&id=19f379b3-360f-8081-aefd-ffa42132a731)

우리가 처음으로 그려본 실험 전반에 대한 스케치이다. 드론에 센서를 부착하여, 데이터를 수집하고, 드론이 지상에 가까워졌을 때, 수집된 데이터를 컴퓨터로 전송하기 위한 대략적인 구조가 그려져 있다. 초기 실험 설계 과정에서는 여러 요인을 고려하여 실험을 구성하려 하였지만 강한 시간적 제약으로 인해 실제로는 매우 단순화되어 실험이 설계되었다.

#### 하드웨어 설계

![](https://www.notion.so/image/attachment%3Ae632136b-455b-4fa9-9663-c821aa68e9c4%3Aimage.png?table=block&id=19f379b3-360f-800e-9e8f-c7bbdf09362e)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3Ad9d0a484-3c88-487d-8422-819dbd0ae299%3Aimage.png?table=block&id=19f379b3-360f-809e-aec1-c9331bd6e257)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A67b44896-8d07-4117-b1a0-b78c67ab27ef%3Aimage.png?table=block&id=19f379b3-360f-801f-828a-dc418f3ad30d)

기존에는 ESP32를 이용하여 데이터를 수집하고 이를 SD카드에 저장하려고 하였으나, SD카드에 데이터를 저장하는 과정에서 계속 문제가 생겨 라즈베리파이 4B를 이용하여 여기에 데이터를 수집하고, 추후 다른 컴퓨터로 옮겨 분석을 진행하기로 하였다. 그래서 위에서 왼쪽 사진에 보면 초기에 ESP32를 이용하여 테스트를 하고 있는 모습을 볼 수 있고, 오른쪽 사진과 위 사진들중 가장 아래 사진에서는 라즈베리파이가 센서와 함께 드론에 연결되어 있는 모습을 확인할 수 있다. 최종적으로는 적외선 비접촉식 온도 센서 MLX90614와 BMP180 기압센서, DHT22 온습도 센서를 함께 연결하였다. 다만, 아직도 후회가 되는 점은 사용한 드론인 DJI Phantom 4 Advanced 외부에 있는 포트로 라즈베리파이에 전원을 인가했어야 한다는 점이다. 이점을 고려하지 않고 실험을 설계했더라 매우 비효율적이고, 치명적이게도 보조배터리를 함께 코로플라스트를 사용하여 드론에 부착하였다. 치명적이라고 언급하는 이유는 이후에 알 수 있을 것이다. ㅠㅠ

#### 소프트웨어 설계

![](https://www.notion.so/image/attachment%3Aad260d98-db68-43fd-9be1-6219186f3724%3A%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%90%E1%85%A6_20241120_182658.jpg?table=block&id=19f379b3-360f-809e-9b88-d115b4c79f2f)

사실은 너무 단순해서 따로 기술할 내용이 없지만, Python을 이용하여 센서로부터 값을 받아 이를 라즈베리파이 내부에 csv형태로 수집하도록 코드를 작성하였다. 그리고 실험 직전과 직후 정상적으로 기록되었는지 확인하는 데 편의를 위해, 터미널에도 실시간으로 데이터를 찍도록 코드를 짰다. 이때 센서와의 통신에서는 I2C를 이용하였는데, Python을 통해 데이터를 받아오는 것은 처음이었더라 애를 많이 먹었었다. 특히 패키지가 계속 호환성 문제가 생겨서 여러번 재설치하고 깔고를 반복했었다. 시간이 부족해서 급하게 하려다보니 이것저것 꼬이는 것도 많았던 것 같다. 위 사진은 정상적으로 데이터가 들어오는 지 확인하기 위해 외부에서 라즈베리파이에 모니터를 연결하여 데이터를 수집해보고 있는 사진이다. 모니터 있는 터미널을 잘보면 실시간으로 데이터가 잘 수집되고 있는 것을 확인할 수 있다.

#### 결과

![](https://www.notion.so/image/attachment%3Adcfb4aa6-ce46-499f-ae8e-2e61df8d4296%3A%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB_IMG_3656.png?table=block&id=19f379b3-360f-809d-9b2b-caacdbe06fe7)

없다. 정말 안타깝게도 우리의 드론이 과도한 적재와 하방센서를 가려버리는 실험설계의 미숙함으로 인해 공중에서 그대로 추락해버렸기 때문이다. 절박함이 묻어나오는 위 사진에서 볼 수 있듯 약 133미터 이상의 높이에서 지상으로 자유낙하했다.

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A397d16c2-5f29-4482-961e-024757342d15%3AKakaoTalk_Photo_2025-02-20-02-16-18.png?table=block&id=19f379b3-360f-8072-b44a-fb1ff594dac8)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3Ad55f6da3-3dde-4b58-89e3-ee846ad21624%3Aimage.png?table=block&id=19f379b3-360f-809a-b745-fa0e0f65e83b)

그래도 다행히 추정 위치를 바탕으로 상욱쌤의 남다른 직접적인 수색(감사합니다ㅠㅠㅠ)과 다른 드론을 통한 수색에 나섰고 위와 같이 극적으로 추락한 드론을 발견할 수 있었다. 이후에는 우리는 직접 학교 밖을 나갈 수 없는 상황이라 상욱쌤께서 나가서 드론을 찾아와주셨다. (정말정말정말 감사해요 상욱쌔뮤ㅠㅠㅠㅠ 사랑합니다ㅠㅠ)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A07ed1c8b-2ebd-4a85-adf6-2e9907872919%3A%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%90%E1%85%A6_20241121_103130.jpg?table=block&id=19f379b3-360f-8066-b135-f11fed872937)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A171fcddc-11e4-4143-8943-f01a4f3728e5%3A%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%90%E1%85%A6_20241121_103126.jpg?table=block&id=19f379b3-360f-802f-8317-d1478d35258b)

하지만 우리의 드론과 하드웨어(중간에 기존 라즈베리파이가 불안정하여 1학년 최** 아이의 라즈베리파이5를 빌린 상태였음)는 처참하게 파괴된 상태였고, 보조배터리를 제외한 모든 장치는 재사용이 불가능하게 망가졌다. 기록된 데이터만은 살아 있으리라는 희망에도 불구하고, SD카드가 절반으로 쪼개져서 아무런 데이터조차 얻을 수 없었다.

### 실험방법(2회차)

#### 하드웨어 설계

수행평가에서 낙제점을 받을 순 없었기에 빠르게 다시 실험을 설계했다. 먼저 기존의 드론과 라즈베리파이를 모두 사용할 수 없었고, 시간은 매우 촉박했기에 드론은 우리집에 있던 DJI mini 3 pro를 이용하기로 했고, 기록에 사용할 라즈베리파이는 수소문 끝에 정보과학 선생님의 라즈베리파이5를 얻어 사용하였는데, 만들어진 하드웨어는 아래와 같았다. 추가적으로 센서도 이전 실험에서 모두 망가져서 정보과학실에 남아있던 DHT11 온습도 센서만을 부착하였고, 1차 설계에서의 문제점을 수정하여 전원공급은 드론의 외부포트를 이용하고 드론 하방에 달려 있는 센서를 가리지 않도록 하드웨어를 배치하였다.

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A77a52fb6-d427-48c8-9443-4268acc7e8ff%3A%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB_IMG_3664.jpeg?table=block&id=19f379b3-360f-806d-82e0-eb360b2b918d)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3Aa5301cc1-6abe-4414-a4fc-7856d004ddd7%3A%E1%84%92%E1%85%A1%E1%86%AB%E1%84%80%E1%85%A7%E1%86%BC%E1%84%8B%E1%85%B3%E1%86%AB_IMG_3667.jpeg?table=block&id=19f379b3-360f-803f-b657-ec663a7dc0f7)

#### 실험진행

정말 시간이 부족했기 때문에 속전속결로 실험을 바로 실행에 옮겼다. 쉬는 시간과 점심 시간을 적극 활용하여 실험을 진행하였으며, 수업 끝무렵에 미리 장치를 준비하고, 종이 치면 뛰어나가 실험하고를 반복했다.

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A674a3141-350b-411a-bce0-66fd5d0dfbf4%3A%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%90%E1%85%A6_20241121_153151.jpg?table=block&id=19f379b3-360f-8010-8880-eaa854bfa00c)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A3d5b54f1-cc13-4e20-8080-ce68eb6dbf89%3A%E1%84%87%E1%85%A1%E1%86%A8%E1%84%89%E1%85%A1%E1%86%BC%E1%84%92%E1%85%AE%E1%86%AB%E1%84%8B%E1%85%B5%E1%84%89%E1%85%A5%E1%86%BC%E1%84%8C%E1%85%B5%E1%86%BC%E1%84%90%E1%85%A6_20241121_152808.jpg?table=block&id=19f379b3-360f-808a-843e-fbd8373a3add)

측정은 기존과 마찬가지로 50m 단위로 상승과 대기를 반복하면서 진행하였으며, 다행히 이번에는 안정적으로 실험을 끝맞치는 데 성공했다. 다만, 본래는 500m까지 상승하여 측정하였어야 했지만, 당시에 바람이 많이 부는 것을 고려하여 안정적으로 실험을 끝맞추기 위해 400m까지만 상승하면서 온도를 측정하였다.

#### 결과

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A50ba3fb0-8f7d-49f0-b36b-28bfdc2cae0b%3Aimage.png?table=block&id=19f379b3-360f-80e7-b91a-e404f5f13ea1)

![](https://www.notion.so/image/attachment%3A2156a843-cd8b-41e6-a6f6-9ec62dc7c900%3A%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA_2025-02-20_%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%8C%E1%85%A5%E1%86%AB_2.37.43.png?table=block&id=19f379b3-360f-8087-bc8e-ee1b5c39a9d1)

실험 과정에서 얻은 데이터는 위와 같은데, 장치 실행후의 기체를 날리기까지 소요된 시간의 오차를 제거하였으며, 온도의 변화를 더 명확하게 확인하기 위해 하강시의 데이터는 제외하고 상승시의 데이터를 통해서만 분석을 진행하였다. 그리고 이를 통해 얻은 결론은 아래와 같다.

앞선 이론적 배경에서의 수식에서 시작온도를 즉, 포텐셜 온도를 섭시16도로 놓고 계산을 진행하면 400m 상공에서는 약 12.08도가 나온다. 하지만 실험결과에서는 400m 상공 (350s 지점)에서 예측값보다 월등하게 낮은 약 8도정도의 온도를 보였다. 특히 이론값과 오차가 100% 정도 나올만큼 이론과 잘 들어맞지 않았다. 특히 이론적 배경에서 엄밀한 식이 아니라 근사적인 식을 사용해서 발생한 오류라고 하여도 그 오차의 정도가 상당히 컸다. 이러한 근거들을 토대로 고도가 증가할수록 온도가 감소는 하나 이론과 실제 실험에서 측정한 감소율이 일치하지 않는다는 결론을 얻을 수 있었다. 그리고 추가적으로 지표부터 400m 상공까지 올라감에 따라 온도가 감소하는 경향을 크게 보인다는 것을 통해 지표면에서부터 400m 지점까지는 지구복사에너지에 의한 영향이 태양 복사에너지보다 크다는 것을 직관적으로 확인할 수 있었다.

결론적으로 실험을 완벽히 성공하는 데는 실패했지만, 그 경향성만은 보이는 데 성공할 수 있었다.

## 마무리

이번 프로젝트는 생각보다 난이도가 있었다고 생각한다. 시간이 너무나 촉박했기에 더더욱 그랬다. 그리고 이버 실험을 통해 높은 고도까지 도달하여 온도를 측정할 장치를 만드는 과정은 생각보다 어렵다는 것을 다양한 시행착오들을 겪으며 직접 느껴볼 수 있었던 것 같다. 시행착오를 겪는다는 사실 자체는 매우 끔직했지만(ex. 지구과학실 드론 R.I.P) 그러한 시행착오를 경험함으로써 얻은 데이터를 통해, 다시금 발전을 이루는 실험과정들은 너무나도 아름다웠던 것 같다. 마음 한 편으로는 한 번에 성공할 수도 있었을 것 같고, 아쉬운 감정도 있지만 이 또한 좋은 경험이기에 앞으로의 나에게는 또 다른 큰 도움이 될 것이라고 굳게 믿고 있다.

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출처: https://agwo2.dev/verify-temperature-variation-with-height