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이론 측정값은 실제 측정값에 수렴하지 못한다. 실제 측정값인 1.1%와 가까워 지려면 변수 M, R 을 다시 가정해야 한다. 창문은 그리 더러운 상태는 아니지만 창문 외면에 먼지가 많이 묻어 있으므로 0.6, 0.65, 0.7로 다시 가정한다. M값을 다음과 같이 바꾸었을 때 DFave는 1.019%, 1.103%, 1.188% 가 된다. 각 면에 여러가지 색상을 적용하여 각각 반사율을 낮추어 가정했을 때 DFave는 1.344%, 1.285%, 1.216%, 1.158% 정도가 된다.
M값과 R값을 동시에 적용했을 때 case 2.3)+ case 3.2)는 1.1246%, case 2.3)+ case 3.3) 1.0642%이 나온다. 반사율DFave는 case 2.2), case3.4), case2.3)+ case3.2) 약 1.1%로 실제 측정값과 거의 동일한 값이 나온다.
이러한 결과로 말미암아 실제 측정값에서는 정확한 반사율과 창문의 더러움 정도를 측정할 수 없었고, 외부 장애물로 인한 태양의 입사각 또한 정밀히 측정하지 못하였기 때문에 이러한 값의 오차가 생긴 것으로 판단이 된다.
M값과 R값을 동시에 적용했을 때 case 2.3)+ case 3.2)는 1.1246%, case 2.3)+ case 3.3) 1.0642%이 나온다. 반사율DFave는 case 2.2), case3.4), case2.3)+ case3.2) 약 1.1%로 실제 측정값과 거의 동일한 값이 나온다.
이러한 결과로 말미암아 실제 측정값에서는 정확한 반사율과 창문의 더러움 정도를 측정할 수 없었고, 외부 장애물로 인한 태양의 입사각 또한 정밀히 측정하지 못하였기 때문에 이러한 값의 오차가 생긴 것으로 판단이 된다.
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