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초록·키워드
본 연구는 인공지능 모델 개발 주기에서 발생하는 탄소배출량을 측정하고 시각화하는 기술 개발 동향을 파악 하기 위해 체계적 문헌고찰을 수행했다. 문헌 검색은 온라인 학술 데이터 베이스인 Scopus, IEEE Xplore, ACM Digital Library 를 활용하여 2024 년 11 월까지 출판된 문헌에 대해 진행했고, PRISMA 가이드라인에 따라 포함 조건을 충족하는 5 편의 논문을 분석 대상에 포함했다. 인공지능 모델 개발 주기에서 발생하는 탄소 배출량을 측정하고 시각화한 5 편의 논문에 대해, 각 논문에서 평가한 인공지능 모델의 특성, 측정한 탄소 배출량 시각화 방법, 타깃 사용자를 체계적으로 분석했다. 현재까지의 탄소 배출량 측정 및 시각화 도구들은 시각화 과정에서 사용자와의 상호작용이 부족할 뿐만 아니라 사용자 평가를 진행하지 않았고, 타깃 사용자의 니즈 반영과 전처리 및 실험 과정에서의 탄소 배출량 측정이 부족하다는 점이 발견되었다. 본 연구는 이러한 발견을 토대로 현재까지의 기술개발 동향에 대한 체계적 이해와 더불어 지속 가능한 인공지능 도구 디자인을 위한 방향성을 제시했다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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