본 논문은 건물 에너지 소비의 38%를 차지하는 HVAC 시스템의 에너지 효율을 높이기 위해, 실시간 사용자 피드백과 변동하는 전력 가격을 고려하는 Human-in-the-Loop (HITL) 인공지능 프레임워크를 제안한다. 기존 시스템과 달리 사전에 정의된 점유율이나 쾌적도 정보 없이 지속적인 사용자 입력을 기반으로 학습하고 적응하며, 점유율 예측 모델과 강화 학습을 통합하여 운영 효율을 향상시키고 전력 시장 변화에 따라 에너지 비용을 절감한다. 시뮬레이션을 통해 기존 방식에 비해 비용을 상당히 절감하면서 사용자 쾌적도를 유지하거나 향상시키는 것을 보여준다. 이 피드백 기반 접근 방식은 개인의 선호도와 경제적 및 환경적 목표 간의 균형을 맞추는 확장 가능한 솔루션을 제공한다.
