< 연구 결과요약서 >

< 연구 결과요약서 >

소속학교

대구과학고등학교

참여학생 양○석, 박○섭

과 제 명 미세먼지 흡광 및 산란에 의한 천체의 파장별 등급 변화 연구

연구목표

이 연구는 천체에서 오는 빛을 이용해 밤에도 미세먼지 농도를 측정할 수 있게 하고 직접 샘플을 구할 수 없는 대기의 미세먼지의 농도를 측정을 가능하게 하여 미세먼지 데이터를 조금 더 보완을 하고자 한다. 이 연구를 통해 수업시간에 배운 이론을 직접 연구에 적용하여 보고 그리고 망원경과 프로그램의 사용법에 대해 익히고 이를 바탕으로 추후 연구에 이용을 하고 자 한다.

연구내용

물속의 설탕의 농도에 따른 빛의 파장별 변화 측정 촬영기기 D700, nikker 50mm, 1.8, 삼각대

그림 1 수조 실험 1) 암막을 설치한 후 수조에 물을 넣고 통과한 점광원의

밝기를 파장별로 측정한다.

2) 설탕을 100g 단위로 넣은 후 1) 실험을 진행한다.

3) 5회 반복 실험 후 평균을 구하고, 파장별 변화 양상을 분석한다.

천체의 파장별 등급 변화 관측 1) 직초점 촬영 준비

카메라 기종 D700

그림 2 직초점 촬영 준비 천체 망원경 TOA-130(D=130mm, r=1000mm)

사용프로그램 니콘 카메라 콘트롤 Pro2

카메라 세팅 적정노출시간 1/320, 화이트밸런스(태양광) ISO 200, 라이브뷰

응용프로그램 엑셀, MaximDL6, AutoClick2.1

2) vega를 카메라 상의 중심에 오도록 한 후 5분 간격으로 사진을 찍는다.

3) MaximDL을 활용하여 R,G,B 각 파장별로 등급 측정

4) 촬영데이터를 넣으면 대기 투과량이 변환되는 엑셀 프로그램에 데이터 입력 후 분석

5) 대기 투과량과 각 파장별 등급과의 상관관계를 측정

연구성과

○ 농도가 높아짐에 따른 파장별 세기는 R : –0.62, G : -1.14, B : -3.36 으로 파장이 짧을수록 감소폭이 커짐.

○ 투과대기량이 많아질수록 밝기가 어두워져야 하나 우리의 실험은 그 밝기가 밝아졌다.

이것은 실험시간과 관계가 있을 것으로 추정된다.

○ 19시경부터 데이터를 수집하였는데 이것은 학교 주변의 네온싸인과 아파트 등으로 인한 광공해 증가와 밀접한 관계가 있을 것으로 추정된다.

○ 교과서에서 배운 파장과 산란관계에서 수조실험을 통해 파장이 짧을수록 산란이 많이 되어 빛의 세기가 상대적으로 많이 줄어든 다는 것을 확인할 수 있었다.

○ 별을 관측하고 사진을 찍는 데에는 관여하는 변수 (습도, 바람, 광공해 등)가 다양하고 우리의 데이터의 양이 적으며 결과 분석 시 사용한 변수가 적어 이들의 연관성을 확인하 기가 어려웠으나, 관측 시각의 데이터보다 익일 오전 7시의 데이터와 상관관계가 더 높았다.

○ 이것은 다음날의 먼지농도를 추정할 수 있는 근거가 될 수 있을 것이라 판단되나, 수집된 데이터 양이 충분하지 않아 일반화시키기에는 무리가 있다.

○ 따라서, 지속적인 데이터를 누적 수집하여 상관관계를 파악한다고 하면 의미있는 자료가 될 것이다.

○ 광공해가 일정해지는 시간부터 측정을 한다고 하면 좀 더 정확한 데이터를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

주요어

(Key words) 미세먼지, 흡광, 산란, 빛의 파장, 천체망원경

< 연구 결과보고서 >

1. 개요

□ 연구목적

뉴스와 신문에서도 미세먼지의 농도를 알려주고 대기 정화에 관한 기사들도 많이 나오는 등 미세먼지와 대기 오염에 관한 관심은 날이 갈수록 점점 늘어나는 추세이다. 이러한 추세 속에 우리는 교과시간에 배운 빛의 산란과 광원망원경으로 관측 시 단점에 중 천체에서 오는 빛이 산란에 따른 오차 대해 생각이 났고 이를 이용하여 미세먼지를 측정하고자 마음을 먹었다.

이 연구는 천체에서 오는 빛을 이용해 밤에도 미세먼지 농도를 측정할 수 있게

하고 직접 샘플을 구할 수 없는 대기의 미세먼지의 농도를 측정을 가능하게 하여 미세먼지 데이터를 조금 더 보완을 하고자 한다.

대구는 대한민국에서도 발달한 대도시로 대기오염이 발생하기 좋은 환경이다. 그리 고 분지라는 지형의 특성상 공기가 모여 있어서 잘 순환하기 어려운 지형으로 미세먼지를 관측하기 좋다. 학교는 천문을 관측하기 위한 망원경과 천체 돔이 있어 이것들을 사용하여 연구를 진행할 것이다.

이 연구를 통해 수업시간에 배운 이론을 직접 연구에 적용하여 보고 그리고 망원경과 프로그 램의 사용법에 대해 익히고 이를 바탕으로 추후 연구에 이용을 하고자 한다.

이 연구의 문제는 미세먼지농도에 따른 별빛을 촬영해 기준일과 비교를 하였을 때 RGB 값의 감소 정도를 이용하여 미세먼지 농도를 측정하는 것이다.

대기의 산란을 관측하는 것인데 이 것에는 수분이나 구름의 상태도 큰 영향을 준다. 물 분자도 미세먼지와 마찬가지로 빛의 산란을 일으키지만 이를 미세먼지가 일으키는 산란과 구별하는 것이 쉽지 않다. 그리고 또한 구름이 있을 때에도 구름에 의한 산란인지 미세먼지의 의한 산란인지 구별하기가 어려운 점이 우리 연구의 한계점이다.

2. 연구 수행 내용

□ 이론적 배경 및 선행 연구

○ ○ 이론적 배경 1. 레일리 산란

(=빛의 파장,R=광원과 관찰자 간의 거리, d=입자의 크기,)

레일리 산란에 따르면 산란되는 정도는 파장의 4제곱에 반비례 한다.

2. 율리우스 일

고레고리력 개시 시기에 율리우스력과 고레고리력 사이의 날짜 변환을 용이하게 하기 위한 것이다. y년 m월 d일 오전 0시의 수정 율리우스일은 다음과 같다

[365.25y]+[y/400]-[y/100]+[30.59(m-2)]+d-678912 ([]은 가우스 기호)

3. air mass

  cos^{ }

지상에 도달하는 태양에너지를 고려할 때에 사용되는 값으로 대기가 두꺼울수록, 별까지의 고도가 낮을수록 그 값이 크다.

○ 선행연구

1. 별 측광을 통한 야간 에어로졸의 광학적 두께 산출 (오영록,2015)

이 연구에서는 측정 장소가 서울이며 천체를 황소자리의 ν Tau(SAO 111579)로 선정을 하였으며 별빛의 스펙트럼을 분석하였다.

그에 비해 우리의 연구는 별빛의 RGB값을 분석하여 일반인들도 보기 쉬운 수치가 나오도록 하며 천체를 vega를 선택하였다는 점에서 차이점이 있으며 측정 장소도 대구로 차이점이 있다.

□ 연구주제의 선정

○ 평소 천체 관심이 많았던 우리는 천체에 대해서 토론을 하고 있었다. 그러던 중 광학 망원경을 이용해 관측할 때의 단점에 대해 이야기를 하고 있었을 때 단점의 원인이 입자 때문이라면 미세먼지도 영향을 주지 않겠는가? 라는 의견이 나왔다. 이 것을 계기로 산란에 대해 조사를 하고 이것과 관련된 선행연구들을 조사하며 구체적인 실험 주제와 실험을 설계하게 되었다.

□ 연구 방법

○ 농도에 따른 파장별로 세기가 변하는지 확인하기 위해 수조에 물을 채우고 수조에서 설탕의 농도를 달리하여 파장별로 변화를 대략적으로 알아본다.

망원경에 카메라를 부착하고 일정시간마다 천체를 촬영을 진행한다. 그후 관측한 데이터를 MAXIM DL을 이용해 파장별로 분석을 하고 데이터를 체계화한 후 광학적 깊이에 따른 감소량을 그래프로 그려서 분석을 해 연관성을 찾을 것이다.

□ 연구 활동 및 과정

촬영기기 D700, nikker 50mm, 1.8, 삼각대

그림 4 수조 실험

1) 암막을 설치한 후 수조에 물을 넣고 통과한 점광원의 밝기를 파장별로 측정한다.

2) 설탕을 100g 단위로 넣은 후 1) 실험을 진행한다.

3) 5회 반복 실험 후 평균을 구하고, 파장별 변화 양상을 분석한다.

농도가 높을수록 빛의 세기가 약해질 것이라는 가설을 세우고 연구를 진행하였으며 광원외의 잡광이 실험을 방해하여 이를 방지하기 위해 암실을 만들었다.

○ 천체의 파장별 등급 변화 관측 1. 연구과정

1) 직초점 촬영 준비 카메라 기종 D700

그림 5 직초점 촬영 준비

천체 망원경 TOA-130(D=130mm, r=1000mm) 사용프로그램 니콘 카메라 콘트롤 Pro2

카메라 세팅

적정노출시간 1/320, 화이트밸런스(태 양광)

ISO 200, 라이브뷰

응용프로그램 엑셀, MaximDL6, AutoClick2.1

2) vega를 카메라 상의 중심에 오도록 한 후 5분 간격으로 사진을 찍는다.

3) MaximDL을 활용하여 R,G,B 각 파장별로 등급 측정

4) 촬영데이터를 넣으면 대기 투과량이 변환되는 엑셀 프로그램에 데이터 입력 후 분석 5) 대기 투과량과 각 파장별 등급과의 상관관계를 측정

3. 연구 결과 및 시사점

□ 연구 결과

○ 용액의 농도에 따른 파장별 밝기와의 상관 관계

기울기 : -0.62 기울기 : -1.14 기울기 : -3.36

조건 물 설탕 300g 첨가 설탕 400g 첨가 설탕 500g 첨가 설탕 600g 첨가

파장 R G B R G B R G B R G B R G B

1회 54 98 97 56 95 90 53 90 82 51 92 84 58 98 87 2회 57 99 98 57 96 91 54 89 82 54 95 87 56 94 83 3회 56 100 99 57 96 91 56 93 85 54 95 87 56 93 85 4회 59 101 100 58 97 92 54 91 83 56 96 88 55 95 84 5회 60 102 101 57 96 91 54 91 83 53 93 85 54 96 84 평균 57.2 100 99 57 96 91 54.2 90.8 83 53.6 94.2 86.2 55.8 95.2 84.6

대기 소광 계수 구하기

1. 관측지 및 관측 대상에 관한 정보 * 소광계수(K)

관측대상 적경 적위 관측

위도 관측

경도 K(M) K(R) K(G) K(B)

vega 18.61 38.78 35.87 128.62 -2.918 -3.295 -2.816 -2.977

2.관측 정보에 의한 투과대기량 계산 및 기기 등급 입력 파일명 년(Y) 월(M) 일(D)

지방 평균 시(H)

평균지방 항성시

(LST)

시간각 (T)

천정 거리( Z)

투과 대기 량

M_mac hine

R_mac hine

G_ma chine

B_mac hine

20181003195432 2018 10 03 19.91 20.72 2.11 1.10 1.1047 1.77 2.10 1.76 1.52

20181003195626 2018 10 03 19.94 20.75 2.14 1.11 1.1081 2.00 2.34 1.99 1.75

20181003195828 2018 10 03 19.97 20.78 2.17 1.11 1.1118 1.49 1.82 1.45 1.26

20181003200025 2018 10 03 20.01 20.82 2.21 1.12 1.1154 1.82 2.10 1.80 1.61

20181003200521 2018 10 03 20.09 20.90 2.29 1.13 1.1249 1.38 1.66 1.34 1.18

20181003200719 2018 10 03 20.12 20.93 2.32 1.13 1.1288 1.49 1.81 1.50 1.23

20181003200919 2018 10 03 20.16 20.96 2.35 1.13 1.1328 1.61 1.89 1.63 1.37

20181003201119 2018 10 03 20.19 21.00 2.39 1.14 1.1370 1.60 1.80 1.62 1.41

20181003201319 2018 10 03 20.22 21.03 2.42 1.14 1.1412 1.38 1.66 1.39 1.15

20181003201519 2018 10 03 20.26 21.06 2.45 1.15 1.1455 1.63 1.90 1.66 1.38

20181003201720 2018 10 03 20.29 21.10 2.49 1.15 1.1499 1.30 1.61 1.32 1.04

20181003201920 2018 10 03 20.32 21.13 2.52 1.15 1.1543 1.29 1.69 1.30 1.00

20181003202120 2018 10 03 20.36 21.16 2.55 1.16 1.1589 1.16 1.46 1.17 0.93

20181003202320 2018 10 03 20.39 21.20 2.59 1.16 1.1635 1.36 1.72 1.36 1.08

20181003202520 2018 10 03 20.42 21.23 2.62 1.17 1.1683 1.51 1.73 1.52 1.32

단위 :

gm

날짜

입자크기

PM10 15 33 17 26 49 38

PM2.5 6 22 7 11 29 38

실험 당일 20시

단위 :

gm

날짜

입자크기

PM10 22 22 22 18 58 16

PM2.5 18 15 13 16 48 14

실험 당일 20시

단위 :

gm

K(R) K(G) K(B)

PM10(당일) -0.979 -2.62 -1.41 PM2.5(당일) -0.323 -1.31 -0.334

PM10(익일) -6.52 -8.52 -8.2

PM2.5(익일) -1.45 -3.9 -4.4

먼지 농도와 소광계수 관계

그림 10 세로축: 소광계수, 가로축: PM10

그림 11 세로축 : 소광계수, 가로축 :PM2.5

그림 12 세로축 : 소광계수, 가 로축 PM10

그림 13 세로축: 소광계수, 가로 축: PM2.5

○ 농도가 높아짐에 따른 파장별 세기는 R : –0.62, G : -1.14, B : -3.36 으로 파장이 짧을수록 감소폭이 커짐.

○ 투과대기량이 많아질수록 밝기가 어두워져야 하나 우리의 실험은 그 밝기가 밝아졌다.

이것은 실험시간과 관계가 있을 것으로 추정된다.

○ 19시경부터 데이터를 수집하였는데 이것은 학교 주변의 네온싸인과 아파트 등으로 인한 광공해 증가와 밀접한 관계가 있을 것으로 추정된다.

○ 교과서에서 배운 파장과 산란관계에서 수조실험을 통해 파장이 짧을수록 산란이 많이 되어 빛의 세기가 상대적으로 많이 줄어든 다는 것을 확인할 수 있었다.

○ 별을 관측하고 사진을 찍는 데에는 관여하는 변수 (습도, 바람, 광공해 등)가 다양하고 우리의 데이터의 양이 적으며 결과 분석 시 사용한 변수가 적어 이들의 연관성을 확인하기 가 어려웠으나, 관측 시각의 데이터보다 익일 오전 7시의 데이터와 상관관계가 더 높았다.

○ 이것은 다음날의 먼지농도를 추정할 수 있는 근거가 될 수 있을 것이라 판단되나, 수집된 데이터 양이 충분하지 않아 일반화시키기에는 무리가 있다.

○ 따라서, 지속적인 데이터를 누적 수집하여 상관관계를 파악한다고 하면 의미있는 자료가 될 것이다.

○ 광공해가 일정해지는 시간부터 측정을 한다고 하면 좀 더 정확한 데이터를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

□ 시사점

○연구활동을 통해 학교 교육과정에서 배운 이론을 직접적으로 해봄으로써 성취감과 실험 을 직접 설계해보고 그것을 실행에 옮기며 연구를 하는 과정을 알게 되었고 그 과정속에 예상에 맞지 않거나 실험결과가 잘 나오지 않았을 때 대처하는 법에 대해 학습을 하고 연구를 진행할 수 있게 되었다. 또한 시간에 따른 광학적 천체의 광학적 깊이에 대해 배우게 되었고 그것을 계산하는 과정을 알게 되었다. 또한 망원경을 사용해 별을 찾는 법을 직접 해봄으로써 수업때 배운 망원경의 구조와 사용법을 몸으로 익혔으며 이해를 할 수 있었다. 망원경의 기초 세팅을 하는 법과 별을 찾는 법을 배워 능숙하게 할 수 있게 되었다. 좀더 연구계획을 잘 세웠다면 더 좋은 결과를 얻을 수 가 있었을 것이다.

4. 참고문헌

○ 오영록(2015), 별 측광을 통한 야간 에어로졸의 광학적 두께 산출 대기 25(3_ 521-528