이러 한 구성 에 의해 , 예컨대 더운 여름 환경 , 폭염 기상 상태 , 폭염 으로 인한 해수욕장 혼잡 뉴스 , 사용 자 의 페이스북 칼럼 내 의 열대야 로 인해 힘든다는 내용 의 텍스트 데이터 , 실내 선풍기 조작 상황 , 높 은 실내 온도 , 빠른 심박동 수 등 의 다양 한 이종 비정형 데이터 가 수집 되 면 , 이러 한 데이터 로부터 인공지능 , 예컨대 머신 러닝 에 의해 감성 상태 가 정확히 추론 된다 . 이 추론 된 감성 상태 는 인간 이 이해 하 는지 의 여부 와 관계 없이 인공지능 에 의해 새로이 분류 된 감성 단계 들 이 될 수 있 다 . 그리고 추론 된 현재 의 감성 상태 를 개선 하 여 좋 은 감성 상태 로 천 이 하 기 위한 대상 기기 ( 301 ) 의 제어 값 , 에어컨 온도 조절 제어 값 이 출력 될 수 있 다 . 이 로써 , 실내 온도 의 강하 가 도모 되 어 , 결국 사용자 의 감성 상태 의 개선 이 이루어질 수 있 게 된다 .