몬태나 전역에서 날씨 풍선을 추적했지만 찾지 못했습니다

Side view of the payload board

2025년 6월, 저는 Apex의 일환으로 New England Sci-Tech과 함께 StratoSpore를 발사하는 프로젝트에 참여했습니다. 이것은 저의 첫 번째 풍선 프로젝트였습니다. 저는 이 기회를 이용해 조류(algae)를 고도 생체 센서로 사용했으며, 그 과정에서 많은 것을 배웠습니다. 성층권에서 다시 실험하고 싶어서, Sam Flynn과 함께 신뢰할 수 있고 비행 준비가 된 페이로드(payload)를 만들었습니다.

지난해 배운 점을 바탕으로 이번 페이로드에는 몇 가지 목표가 있었습니다:

• 추적 시스템의 이중화(redundancy) 확보

• 실제 세부 묘사가 담긴 이미지를 지상에 전송

• 지난 페이로드는 18x10 픽셀 이미지 전송

• 지난 페이로드는 18x10 이미지 전송

• 더 신뢰할 수 있는 GPS 모듈 사용

• 더욱 정교한 무선 기능 구현

• 아마추어 라디오 자격증 활용?

• 원격 측정(telemetry)을 위한 보다 효율적인 데이터 패킹 기법 사용

이 게시물에서는 제가 이러한 변경 사항들을 어떻게 구현했는지, 그리고 미래의 발사를 위해 저의 학습 과정을 기록하는 것을 다룰 계획입니다.

실험(들)

지난해 StratoSpore는 두 가지 목표를 가지고 있었습니다. 고도/UV 노출이 조류 형광에 미치는 영향을 조사하고, 무선 링크를 통해 이미지를 지상으로 전송하는 것이었습니다.

UpLink라는 저희의 페이로드는 비슷한 방식으로 진행되었으며, 다음 두 가지 일을 수행했습니다:

• 3D 프린팅 필라멘트(스펀지 PLA 대 비스펀지)가 페이로드 단열에 미치는 영향 테스트
• 무선 링크를 통해 고해상도 이미지 전송

페이로드 단열 테스트

역사적으로, 대부분의 고고도 연구팀은 페이로드 외함으로 스티로폼 상자를 사용합니다. 대부분의 팀이 다른 유형의 외함을 실험하는 것을 피하는 이유가 있습니다: 스티로폼은 우수한 열 단열재를 제공하며 다루기 쉽습니다.

인기가 있음에도 불구하고, 몇 가지 단점이 있습니다:

• 미리 정의된 크기로 제작되어 특정 무게 허용치를 강제합니다.
• 사용자의 특정 페이로드에 맞게 유연하지 않아 페이로드 배치가 효율적이기 어렵습니다.
• 더 맞춤화된 솔루션과 비교했을 때 비쌉니다.

우리가 띄운 전체 탑재체(낙하산, 비행 라인, 전자 장비, 외함)의 무게는 491그램이었습니다.
전통적인 폼 외함만 해도 이미 약 200그램에 달합니다. 초경량 탑재체가 매력적인 이유는 풍선 자체가 가벼울수록 더 좋기 때문입니다. 저희가 사용한 것은 Kaymont 사의 350그램짜리 풍선이었습니다. 일반적인 규칙으로, 풍선이 클수록 더 많은 헬륨이 필요하며, 그 비용은 빠르게 쌓입니다!

Sam은 몇 주에 걸쳐 Fusion360에서 외함을 설계했습니다. 이 외함은 저희 탑재체에 완벽하게 맞도록 제작되었으며, 미리 정의된 스탠드오프(standoffs)와 표준화된 마운팅 하드웨어, 카메라, 온도 센서 및 기타 전자 장비를 고정할 수 있는 포켓을 갖추고 있습니다.

Thermal simulations of how the payload would be affected duing flight

다양한 필라멘트가 온도 센서를 얼마나 단열하는지 측정하기 위해 탑재체 뚜껑에 작은 캡슐들을 부착했습니다. 내부적으로는 각 캡슐 간의 유사성에 영향을 줄 수 있는 주변 공기로부터 센서들을 격리하기 위해 뜨거운 접착제(hot glue)로 밀봉했습니다.

이 외함은 Sunlu 사의 LW-PLA 필라멘트로 출력되었습니다. 이 재료는 일반 필라멘트와 달리 미세한 기포를 포함하고 있으며, 프린팅 과정에서 능동적으로 폼을 형성합니다. PLA보다 30~50% 가볍다는 장점이 있지만, 출력하기가 매우 까다롭습니다. 저는 이를 어느 정도 다룰 수 있도록 특별한 프린트 프로파일을 만들었습니다:

• 속도는 약 7배 느리게 출력해야 합니다.
• 냉각(Cooling)은 폼 팽창에 영향을 주므로 비활성화/제한해야 합니다.
• 접착력이 좋지 않으므로 베드 온도(Bed temperature)를 높여야 합니다.
• 가속도(Acceleration)는 비활성화하지 않으면 인필(infill)과 벽의 강도가 달라질 수 있습니다.

이 모든 변경 사항에도 불구하고, 제대로 건조되지 않으면 여전히 매우 부서지기 쉽고 출력하기 어렵습니다. 이 필라멘트로 실험하는 데 관심이 있다면 Orca Slicer용 프린트 프로파일을 다운로드할 수 있습니다. 추천해 주시는 의견도 환영합니다!

결과

폼을 형성하는 PLA 필라멘트에 대한 가설은 미세한 공기 방울들이 일반적인 PLA보다 눈에 띄는 단열 성능 차이를 제공할 것이라는 것이었습니다.

하지만 데이터는 다른 이야기를 들려주었습니다:

Thermal analysis of the payload

보시다시피, 발포 PLA가 일반 PLA 대비 어떻게 성능을 보이는지에 대해서는 결정적인 결과가 없습니다. 발포 방식이 더 좋은 경우도 있지만, 그 반대의 경우도 관찰되었습니다.

제 생각에는 실제 미세한 공기 방울들이 단열에 아무런 도움이 되지 않았고, 적절한 페이로드(payload) 외함의 경우 필라멘트 구성보다 인필(infill)과 월 카운트(wall count)가 훨씬 더 중요하다는 것입니다. 시도해 볼 만한 또 다른 방법은 멀티라인 인필(multiline infill)일 수 있습니다. 단열은 공기 포켓이 열 전달 속도를 늦추는 특성에 의존합니다. 내부 공기 포켓 사이의 벽을 더 두껍게 하는 것이 도움이 될까요?

단열 특성에 대한 결과가 부족함에도 불구하고, 맞춤형 페이로드 외함을 출력하는 것은 유익하다는 것이 분명합니다. 단열 센서가 주변 공기보다 약 7°C 더 따뜻했기 때문입니다. 밀봉(sealing)을 개선하면 이 수치가 상당히 향상될 가능성이 높으며, 또한 시뮬레이션을 통해 태양광에서 나오는 복사열이 흰색 대신 검은색으로 페인트칠된 경우 페이로드를 몇 도 가열하는 것도 관찰했습니다.

이는 Sam이 3D 프린팅된 페이로드가 전자 장비를 차가운 주변 공기로부터 단열할 수 있는지 확인하기 위해 실행한 시뮬레이션입니다:

Temperature simulations of enclosure

Painting the enclosure black with acrylic paint

발포 PLA 필라멘트는 여전히 무게 대비 강도 비율(weight to strength ratio) 면에서 최고이므로, 저는 이것을 향후 발사에 사용하는 데 자신 있습니다.

이미지 전송

대부분의 아마추어 풍선 페이로드는 카메라를 탑재합니다. 고도 30km에서의 경치는 놀라웠고, 그 사진들이 맞춤 설계된 페이로드에서 나왔다는 것을 알게 되니 더욱 특별하게 느껴집니다.

작년에 저는 식별 가능한 세부 사항이 없는 18x10 픽셀 크기의 이미지를 전송했습니다:

Picture of something

이렇게 작은 이미지를 전송한 이유는 무선 링크의 한계 때문이었습니다. 전송은 느리고 (프로토콜에 의해) 255바이트로 제한됩니다. 이 어려움을 극복하기 위해, 저는 과도하고 지나치게 복잡한 이미지 압축 알고리즘을 설계했고, 이는 결국 전송된 이미지를 사용할 수 없게 만들었습니다.

작년에 아마추어 무선 통신사 면허를 준비하면서 SSTV(Slow Scan Television)라는 아날로그 비디오 링크를 통해 사진을 전송하는 방법을 배웠습니다. SSTV는 높은 전력 예산(최소 5~20와트)을 필요로 하며, 제가 기대했던 수준의 이미지를 만들어내지는 못합니다.

더 깊이 조사한 결과, SSTV의 패킷화된 디지털 버전인 SSDV(Slow Scan Digital Video)를 발견했습니다. 지상국에서 패킷을 놓치더라도 이미지를 재구성할 수 있습니다.

저는 SSDV에 대한 Philip Heron의 C 구현 코드를 저의 특정 필요에 맞게 수정했습니다. 패킷 크기를 줄이고, 호출 부호 전송 기능을 제거했으며, 무선 링크 자체가 이미 처리하고 있기 때문에 Reed-Solomon 오류 정정 기능은 비활성화했습니다. 제 변경 사항은 GitHub에서 확인하실 수 있습니다.

카메라는 이미지를 촬영하고, 풀 해상도 복사본을 SD 카드에 저장한 다음, 320x240 버전을 인코딩하여 이미지당 약 15개의 패킷을 전송합니다.

A filmstrip of 10 images during the flight at different altitudes

지상국은 비행 내내 총 328장의 이미지를 수신했으며, 갤러리에서 확인하실 수 있습니다.

A contact sheet of all 328 images received by the ground station

다른 고도에서 이미지가 어떻게 포착되었는지, 그리고 빛이 다르게 산란되어 하늘이 검게 변하는 과정에 대한 이미지 과학 자료를 소개합니다.

Image science

하강할 때 페이로드가 심하게 흔들렸습니다. 여기 태양을 촬영한 사진이 있습니다:

The Sun

이 그래프는 고도가 증가함에 따라 이미지가 어떻게 보였는지 보여주며, 후반부 이미지에서는 우주의 검은색을 볼 수 있었습니다.

A flight barcode with each column containing the average colors per row of each image

여기는 비행 내내 촬영된 이미지들의 지도를 보여줍니다.

Photo map

올해는 이미지 결과물에 매우 만족합니다!

전자 장비(Electronics)

Top render of the custom circuit board

지금까지 제가 만든 모든 것 중에서, 작년의 페이로드 회로 기판이 가장 복잡한 설계였습니다. 그 이후로는 무료 오픈 소스 EDA 프로그램인 KiCad를 배웠습니다. 도구 사용법에 변화를 주면서 제 실력이 크게 향상되었습니다.

맞춤형 전자 장비는 네 가지 주요 섹션으로 구성되어 있었습니다:

• 전력 전자 장치 (Power Electronics) (전압 레귤레이터, 부하 스위치)
• 마이크로컨트롤러 (Microcontroller) (ESP32-S3, 카메라, SD 카드)
• GPS 및 추적 시스템 (GPS & Tracking) (모듈, 안테나, 이중화)
• 무선 링크 (Radio Link) (SX1262)
• 센서 통합 (Sensor Integration) (외부 SPI ADC, 온도 센서)

평소처럼 OSH Park에서 보드를 제작했고, 완벽하게 나왔습니다. 게다가 오픈 소스 인증까지 받았습니다.

The beautiful purple and gold PCBs from OSH Park

전력 전자 장치 (Power Electronics)

Power electronics PCB design

예상되는 낮은 무게 예산 때문에 저의 전력 예산은 생각보다 더 낮았습니다. 4개의 Energizer Ultimate Lithium AA 배터리를 사용한 것이 지난 발사에서는 충분한 무게 덕분에 잘 작동했지만, 저는 타협을 해야 했고 같은 시리즈의 Energizer 트리플 A를 3개 사용했습니다. 이전에 높은 전력 예산을 가지고 있을 때는 Raspberry Pi Zero 2 W, RP2040 및 다양한 센서를 구동했습니다. 낮은 전력의 어려움은 효율적이고 원하는 방식으로 잘 작동하는 솔루션을 찾는 것입니다.

이 페이로드는 전력을 위해 부스트-벅 컨버터(buck-boost converter)를 사용했습니다. 즉, 배터리가 실제로 이 전압보다 높든 아니든 전자 장치에 안정적인 3.3V 전원을 공급한다는 의미입니다. 이는 제가 이전에 순수하게 전압을 떨어뜨리는 비효율적인 저전압 강하 레귤레이터(low-dropout regulators)를 사용했던 것보다 상당한 업그레이드입니다.

실수했던 점 (Mistakes Made)

저는 원래 페이로드가 켜지거나 꺼지는 것을 제어하기 위해 부하 스위치(load switch)를 사용할 계획이었습니다. 하지만 이것은 제가 구현한 방식대로 실제로 작동하지 않았고, 의도하지 않은 경우에도 전력을 공급했습니다. 돌이켜보면, 기계식 스위치를 전압 레귤레이터의 ENABLE 신호로 사용하는 것이 더 나은 해결책이었을 것입니다.

프로젝트 후반에 배터리 홀더와 전원 장치 작업을 하다가 실수로 보드를 합선(shorted out)시키기도 했습니다. 그 결과, 정상적으로 작동하는 전원 공급 장치를 가진 상태에서 보드를 사용할 수 없었고, 대신 마이크로컨트롤러의 내장 벅 레귤레이터에 의존했습니다.

배터리 건강 상태를 보고하기 위한 전압 분배기(voltage dividers)를 제가 파괴했을 가능성 때문에 비행 중 배터리 전압이 올바르게 보고되지 않았습니다.

마이크로컨트롤러 (Microcontroller)

The XIAO ESP32-S3 Sense Microcontroller Module

데이터 수집 및 전송을 위해 ESP32-S3 마이크로컨트롤러를 사용하기로 했습니다. Seeed Studio는 카메라, SD 카드, 마이크, WiFi가 포함된 다양한 소형 마이크로컨트롤러 보드를 제작합니다. XIAO ESP32-S3 Sense를 사용하여 작년 Pi의 목적을 훨씬 더 작고 전력 효율적인 폼팩터에 담아낼 수 있었습니다.

Close-up view of the MCP3204 SPI ADC

XIAO 보드는 GPIO 핀이 적은데, 카메라와 SD 카드가 대부분을 차지합니다. 아날로그 센서를 읽기 위해 외부 SPI ADC(MCP3204)를 추가했고, 아날로그 온도 센서(MCP9700A)와 배터리 전압 분배기가 모두 이 ADC에 연결됩니다. 전압 분배기는 프로젝트 도중에 보고가 중단된 부분입니다.

펌웨어는 작년에 했던 CircuitPython 대신 Arduino로 작성했습니다. 오랫동안 낮은 수준의 코드를 작성해보고 싶었는데, 이번 런칭을 통해 큰 진전을 이루었습니다. 이 경로를 선택할 때는 효율적인 메모리 관리, 생소한 컴파일러 오류, 네이티브 파일 시스템 부재 등 고려해야 할 사항이 훨씬 더 많습니다. 결국 Arduino가 펌웨어에 완벽한 선택이었고, 초기 학습 곡선에도 불구하고 반복 작업을 쉽게 만들었습니다.

펌웨어는 ADC, 라디오, GPS, SD 카드, 카메라 등 모든 센서 및 모듈과 인터페이스합니다. 모든 하드웨어를 설정한 후에는 이미지를 캡처하고 패킷화하며, 원격 측정 데이터(telemetry data)를 수집하고, 라디오가 SSDV와 원격 측정 전송을 번갈아 수행하는 간단한 루프를 따릅니다.

실수했던 부분 (Mistakes Made)

모두가 한때 하듯이, 저는 SPI 라인에서 MISO와 MOSI를 바꿔 연결했습니다! 몇 가지 빠르지만 어설픈 임시방편으로 이 문제를 해결할 수 있었습니다.

The plethora of bodge wires and kapton tape holding the board together

GPS 및 추적 (GPS & Tracking)