AI 기반 디지털 전환과 환경 지속가능성
Artificial intelligence-based digital transformation and environmental sustainability
Di Wu, Yuge Zhang, Lihong Zhao·PLoS ONE·발표 2026.03· 1 인용
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한국어 핵심 요약
인공지능(AI)의 급속한 발전은 환경 지속가능성 증진과 다양한 분야의 디지털 전환을 위한 상당한 잠재력을 제시합니다. 그러나 AI 애플리케이션의 분산성, 데이터 통합의 복잡성, 그리고 명확한 측정 지표의 부재는 지속가능한 관행 지원 능력을 제한합니다.
이 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 AI, 블록체인, 사물 인터넷(IoT)을 융합한 혁신적인 프레임워크인 ‘그린 AI(Green AI)’를 제안합니다. 그린 AI는 에너지 효율을 높이고 탄소 배출량을 줄이며 환경 모니터링 정확도를 향상시키는 확장 가능하고 안전한 아키텍처를 제공합니다.
그린 AI는 IoT 장치를 통해 스마트 그리드, 환경 센서, 에너지 시장에서 실시간 데이터를 블록체인으로 안전하게 관리하여 에너지 거래의 투명성과 책임성을 보장합니다. 또한, 고급 머신러닝 알고리즘을 활용하여 재생 에너지 통합을 극대화하고 에너지 수요를 예측함으로써 선제적인 의사 결정을 가능하게 합니다.
이 통합된 설계는 에너지 시스템의 지속가능성을 향상시키고 비용 효율적인 자원 관리를 위한 재현 가능한 모델을 제공합니다. 그린 AI 프레임워크는 학계, 정책 입안자, 산업 이해관계자들이 지속가능한 발전을 위해 지능형 기술을 활용하고 더 친환경적이고 탄력적인 미래를 만드는 데 중요한 지침이 될 것입니다.
섹션 미리보기
연구 배경
AI는 환경 지속가능성 및 디지털 전환에 큰 잠재력을 가졌지만, 애플리케이션 분산, 데이터 통합의 복잡성, 명확한 측정 지표 부재로 그 활용이 제한적입니다. 본 연구는 이러한 문제 해결을 위한 통합적이고 상호운용 가능한 솔루션을 모색합니다.
핵심 발견
그린 AI는 AI, 블록체인, IoT를 결합하여 에너지 효율 증진, 탄소 배출 감소, 환경 모니터링 정확도 향상을 목표로 합니다. 이 프레임워크는 안전한 데이터 관리와 예측 분석을 통해 지속가능한 에너지 시스템을 구축합니다.
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