인공지능 모델 탄소 배출량 측정 및 시각화 도구 분석: 체계적 문헌고찰

Q: 이 논문에서 정의한 탄소 배출량이란 무엇인가?

탄소 배출량은 인공지능 모델 개발 및 사용 과정에서 발생하는 이산화탄소의 총량을 의미한다. 이는 복잡한 데이터셋과 대규모 아키텍처를 활용하는 현대 인공지능 모델이 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하면서 급격히 증가하며, 기후 변화와 환경적, 경제적 비용을 초래하는 주요 원인으로 지목된다.

Q: 인공지능 모델 탄소 배출량 측정 도구 개발의 주요 한계점은 무엇인가?

연구 결과, 현재까지의 인공지능 모델 탄소 배출량 측정 및 시각화 도구들은 타깃 사용자의 니즈를 반영하지 않고 개발되었으며, 데이터 전처리 및 실험 과정에서의 탄소 배출량 측정이 부족하다는 한계가 있다. 또한, 시각화 과정에서 사용자와의 상호작용이 부족하고 사용자 평가가 이루어지지 않았다.

김유빈; 문윤서; 손재범; 박민지; 민지유; 정형구

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김유빈 (이화여자대학교) 문윤서 (서울시립대학교) 손재범 (서강대학교) 박민지 (성균관대학교) 민지유 (서울시립대학교) 정형구 (서울대학교)

저널정보: 한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2025 학술대회 발표 논문집

발행연도: 2025.2

수록면: 55 - 61 (7page)

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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.

#지속 가능한 인공지능 #탄소 배출량 #시각화 도구 #체계적 문헌고찰

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