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Climo AI는 화학 반응과 연소 과정을 기반으로 탄소 배출을 추적, 정량화, 분석하는 고도화된 인공지능 시스템이다. 이 시스템은 원소 기호와 화학물의 연소 반응, 질량 변화, 환경적 요인을 체계적으로 학습하여 정확한 탄소 배출량 계산을 가능하게 한다.
1차 학습 원소 기호를 기반으로 한 화학 반응과 연소값을 계산한다. 초기 단계에서는 연료에 포함된 화학물의 기본 조성과 반응식을 사용하여 배출량을 추산한다.
2차 학습 화학물의 연소 반응과 생성물을 계산한다. 연소 결과로 생성되는 물질과 그 질량을 분석하여 배출량을 보다 구체적으로 산출한다.
3차 학습 질량 보존 법칙을 기반으로 질량과 연소값의 관계를 학습한다. 이를 통해 연료의 입력 질량과 배출물의 총질량 간의 관계를 명확히 파악한다.
4차 학습 물질의 상태(고체, 액체, 기체)에 따른 연소 특성을 학습한다. 연료의 물리적 상태와 연소 반응 속도의 차이를 반영하여 계산 정확도를 높인다.
5차 학습 외부 환경(온도, 습도, 고도 등)에 따른 연소값 변화를 분석한다. 실제 사용 환경에서의 조건 변화가 연소 효율과 배출량에 미치는 영향을 학습하여 더 현실적인 결과를 제공한다.
6차 학습 사용자 습관(운전 패턴, 연료 사용 방식 등)에 따른 배출량 변화를 학습한다. 이를 통해 개인화된 탄소 배출 관리 솔루션을 제공한다.
Climo AI는 단순한 배출 계수 기반 계산을 넘어, 연료의 화학적 조성, 연소 조건, 생성물의 질량까지 반영하여 배출량을 정확히 계산한다.
1몰의 메탄(16g)이 연소 시 44g의 이산화탄소(CO₂)를 방출한다. 이를 통해 연소된 연료량과 실제 배출된 탄소량 간의 관계를 정확히 계산한다.
Climo AI는 IoT 센서, 차량 데이터, 환경 데이터를 통합하여 실시간으로 배출량을 계산하고 예측한다. 이는 사용자가 특정 조건에서의 배출량을 즉시 확인하고, 필요 시 대응할 수 있도록 지원한다.
주요 데이터 주행 거리, 속도, RPM, 연료 소비량, 온도, 습도, 고도 등을 활용한다. 이를 통해 실제 사용 환경을 반영한 배출 계산이 가능하다.
결과 활용 연소 조건 변화와 외부 환경 요인을 반영한 배출량을 분석한다. 예를 들어, 고도가 높은 지역에서의 산소 농도 감소로 인한 연소 효율 저하를 계산에 포함한다.
Climo AI는 축적된 데이터를 기반으로 스스로 학습하고 진화하여 시간이 지날수록 계산 정확도와 신뢰도가 향상된다. 초기에는 단순한 모델로 시작하지만, 점진적으로 정밀한 화학 반응 모델과 AI 기반 분석을 통합하여 복잡한 연소 조건과 배출량 관계를 다룬다.
