[Paper] 소프트웨어 관련 배출량 및 공동 책임 시스템 매핑

Source: arXiv - 2512.13474v1

개요

이 논문은 소프트웨어와 관련된 탄소 배출이 어디에서 발생하고 전체 소프트웨어 수명 주기 전반에 걸쳐 누가 책임을 지는지에 대한 시스템 전반적인 지도를 제시합니다. 코드 생성부터 하드웨어에서의 실행까지 에너지 사용 흐름을 시각화함으로써, 저자들은 ICT 기업, 개발자, 정책 입안자들에게 기후 영향을 추적하고 감소시킬 수 있는 구체적인 도구를 제공하며, CSRD 및 CSDD와 같은 새로운 EU 규제와도 일치합니다.

주요 기여

• 포괄적인 배출 분류 체계는 소프트웨어 가치 사슬(설계, 개발, 배포, 운영, 유지보수, 폐기) 각 단계에서 탄소원을 분류합니다.
• 이해관계자 책임 매트릭스는 특정 배출원과 행동에 가장 적합한 주체(예: 개발자, 클라우드 제공업체, 제품 소유자, 조달 팀)를 연결합니다.
• 시스템 매핑 방법론은 기존 전 과정 평가(LCA) 데이터, 에너지 강도 벤치마크, 규제 요구사항을 하나의 재사용 가능한 다이어그램으로 통합합니다.
• 실용적인 가이드는 소프트웨어 엔지니어링 프로세스를 EU 지속 가능성 보고 의무(CSRD, CSDD)에 맞추는 방법을 제공합니다.
• 오픈소스 산출물(매핑 다이어그램 및 부가 메타데이터)은 커뮤니티 사용 및 추가 개선을 위해 공개됩니다.

방법론

1. 문헌 및 표준 검토 – 학술 LCA 연구, 산업 보고서, EU 지속 가능성 지침을 조사하여 ICT 분야의 알려진 배출 온점들을 파악했습니다.
2. 수명 주기 분해 – 소프트웨어 수명 주기를 여덟 개의 세분화된 활동(예: 요구사항 엔지니어링, CI/CD 파이프라인, 런타임 프로비저닝)으로 나누었습니다.
3. 데이터 집계 – 공개 데이터셋(예: EPA, European Platform for Energy Efficiency) 및 벤더별 지속 가능성 보고서에서 에너지 집약도 수치(kWh per compute unit, per storage byte, per network transfer)를 수집했습니다.
4. 매핑 구축 – 시스템 사고 접근법을 사용해 각 활동의 에너지 수요, 관련 탄소 계수(gCO₂e/kWh), 그리고 의사결정 책임이 있는 주요 이해관계자를 도표화했습니다.
5. 검증 – 클라우드 아키텍트, 제품 매니저, 지속 가능성 담당자 등 산업 전문가 패널과 초안 매핑을 검토하고 피드백을 반영해 다듬었습니다.

그 결과는 기존 소프트웨어 개발 워크플로에 겹쳐 적용할 수 있는 **시각적 “배출‑책임 매트릭스”**입니다.

결과 및 발견

*산업 평균을 집계한 값에 기반; 실제 수치는 워크로드와 제공업체에 따라 달라질 수 있습니다.

주요 시사점

• 런타임 소비가 지배적—코드 효율성을 최적화하고 클라우드 자원을 적절히 규모 조정하면 가장 큰 탄소 절감 효과를 얻을 수 있습니다.
• 개발 도구가 사소하지 않음; 비효율적인 CI 파이프라인은 측정 가능한 탄소 발자국을 추가할 수 있습니다.
• 공동 책임이 명확함: 단일 주체만으로는 배출량을 해결할 수 없으며, 협조된 거버넌스가 필요합니다.

Practical Implications

1. Carbon‑aware CI/CD pipelines – 에너지 사용 메트릭을 빌드 대시보드에 통합하고, 빌드가 사전 정의된 탄소 예산을 초과하면 알림을 트리거합니다.
2. Right‑sizing as a development practice – “성능‑우선” 코딩 가이드라인(예: 알고리즘 효율성, 지연 로딩)을 채택하고, 에너지 소비를 드러내는 프로파일링 도구를 사용합니다.
3. Sustainable cloud contracts – 재생 에너지 소싱 비율을 포함하고 서비스별 탄소 메트릭 가시성을 제공하는 서비스 수준 계약(SLA)을 협상합니다.
4. Automated reporting for CSRD/CSDD – 매핑을 지속 가능성 보고 도구에 직접 연동하여 수작업을 줄이고 규정 준수를 보장합니다.
5. Cross‑functional governance boards – 개발자, 제품 관리자, 조달 담당자, 지속 가능성 담당자를 모아 매트릭스 권고안을 실행하는 “그린‑소프트웨어” 위원회를 설립합니다.

Embedding these practices can lower operational costs (less compute = less spend) while meeting regulatory expectations and supporting sustainability claims.

제한 사항 및 향후 작업

• 데이터 세분성 – 공개된 에너지‑집약도 수치를 사용하므로 최신 하드웨어 효율성이나 공급자별 재생 에너지 비율을 반영하지 못할 수 있습니다.
• 소프트웨어 유형 범위 – 일반적인 클라우드‑네이티브 애플리케이션에 초점을 맞추고 있으며, 임베디드 또는 엣지‑컴퓨팅 소프트웨어는 다른 배출 프로파일을 가질 수 있습니다.
• 동적 워크로드 – 실시간 스케일링 동작(자동 스케일링, 서버리스 버스트)은 대략적으로만 추정되며, 보다 세분화된 텔레메트리가 정확도를 높일 수 있습니다.

향후 연구 방향

• 매트릭스를 엣지/IoT 생태계로 확장하기.
• 오케스트레이션 플랫폼(Kubernetes, Terraform)에서 서비스별 탄소 발자국을 직접 추출하는 자동화 도구 개발.
• 권장 거버넌스 프로세스 적용 후 탄소 절감 효과를 정량화하기 위한 장기 사례 연구 수행.

저자

• Laura Partanen
• Antti Sipila
• Md Sanaul Haque
• Jari Porras

논문 정보

• arXiv ID: 2512.13474v1
• 분류: cs.SE
• 출판일: 2025년 12월 15일
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