Developing Indicators and Empirical Analysis for AI-Carbon Decoupling: Focusing on Digital Rebound and Green AI Transition Pathways
개인기초연구(과기정통부)(R&D) · 우수연구-핵심연구(기본연구A)
2026년
2710113727
과학기술정보통신부
한국연구재단
국립창원대학교
우청원
1명
2026.09.01 ~ 2027.08.31
2026.09.01 ~ 2029.08.31
4,487만원
4,487만원
기초연구
대학
경상남도 창원시
생명과학 > 생물위해성 > 환경영향평가
... AI 전환경로를 제시하는 것이다. 최근 인공지능은 생산성 향상, 에너지 관리 최적화, 연구개발 효율화 등을 통해 탄소감축에 기여할 수 있는 잠재력을 지니지만, 동시에 데이터센터, 서버, 클라우드, 냉각, 데이터 처리 수요를 확대하여 전력소비와 탄소부담을 증가시킬 수 있다. 따라서 AI가 탄소중립의 수단이 되기 위해서는 AI 활동성 증가가 실제로 탄소효율성 개선과 연결되는지, 아니면 ...
1차년도에는 기업 공시, ESG 보고서, R&D 과제, 특허자료에서 AI 관련 표현과 활동 신호를 추출하여 기업-연도 단위 K-AI Index를 구축한다. AI 키워드 사전, TF-IDF, PCA를 활용하여 공시 언급 빈도, AI 관련 특허, R&D 과제, 디지털 전환 활동을 종합지표화하고, AI 특허 수, AI 관련 R&D 투자, 공시 내 AI 언급 빈도...
본 연구의 주요 성과는 기업 단위 AI 활동성 지표인 K-AI Index, 산업별 AI-탄소 취약성 진단표, 에너지·탄소 조정 비대칭성 분석 결과, 디지털 리바운드 고착 위험지도, AI-탄소 디커플링 임계조건표, Green AI 정책 시나리오 모형이다. 학술적으로는 AI 도입 여부나 단일 기술 활용도 중심의 기존 연구를 넘어, 공시·특허·R&D·ESG 자료...