에어컨은 가정용 가전제품으로서 가장 혁신적인 발명품 중 하나이며, 주로 실내 온도를 냉방하고 습도를 낮춰 쾌적한 환경을 제공하는 데 사용된다. 에어컨의 판매는 지속적으로 증가하여 연간 약 1억 3500만 대에 이르렀고, 현재 약 16억 대의 장치가 운용되고 있다. 에너지 효율을 향상시키기 위한 기술을 개발하는 것은 중요하지만, 그보다 더 중요한 것은 주요 목적, 사용자 경험, 또는 쾌적성에 관한 성능을 분석적으로 조사하는 일이다. 본 연구에서는 2021년 여름철 동안 LG Electronics에서 제조되어 대한민국에 설치된 약 147만 대의 에어컨 장치로부터 종단적으로 수집된 대규모 로그 데이터를 수집하였다. 로그에 포함된 다양한 특성 중에서 현재 온도, 목표 온도, 습도, 에너지 소비량, 풍량(바람의 세기) 특성을 사용하여 의미 있는 시간 경과에 따른 특징 패턴을 내포하는 클러스터를 식별하였다. 특히, 목표 온도를 능동적으로 혹은 비능동적으로 제어하는 패턴과 사용자 집단을 확인하는 데 주목하였는데, 이러한 행동은 불쾌감을 유발하는 공기 상태를 나타낼 가능성이 있기 때문이다. 그 결과 총 10개의 독특한 패턴과 14개의 대표적인 사용자 집단을 탐색하였다. 10개의 패턴 중 5개는 목표 온도를 능동적으로 제어하였고, 나머지 5개는 비능동적으로 제어하였다. 제어의 활성 여부와 무관하게 모든 패턴은 여름철 동안 진행되는 기상 조건과 높은 상관관계를 보였다. 또한 능동적으로 제어한 집단의 특징 패턴은 비능동적으로 제어한 집단의 특징 패턴과 유의미하게 달랐다. 집단 간 의미적 차이에 대한 추가 조사는 에어컨 사용의 사용자 경험을 개선하기 위한 유용한 연구 방향을 제공할 수 있다. 나아가, 사용자의 개입을 최소화하면서 최적의 공기 상태를 제공하는 AI 기반의 자동 에어컨 제어기를 개발하는 데에도 활용될 수 있다.

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