이러한 목표를 달성하려면 총 배출량을 줄이면서 생산 효율성을 최적화할 수 있는 강력한 기술 솔루션이 필요합니다. 본 논문은 디지털 트윈(DT) 기술과 인공지능(AI), 특히 엣지 AI를 통합하는 것이 친환경 낙농업 발전에 상당한 가능성을 제시한다고 주장합니다. 이러한 관점에서 DT와 엣지 AI 접근 방식은 탄소 배출량 모니터링의 정확한 추적성, 다양한 농장 환경에 맞춘 맞춤화, 그리고 생산 시스템과 자원 가용성이 다른 농장에서도 이러한 기술을 폭넓게 활용할 수 있다는 세 가지 핵심 기능에 초점을 맞춥니다. 기존의 사물 인터넷(IoT) 및 클라우드 파이프라인은 안정적인 연결을 전제로 하며 주로 일괄 요약 데이터만 제공하기 때문에 측정값과 농장에서 검증 가능한 배출량 감소 사이에 격차가 발생할 수 있습니다. ¹¹ 본 논문에서는 DT와 엣지 AI의 결합을 이러한 모델을 뛰어넘는 필수적인 단계로 제시합니다. 실시간 트윈은 측정값을 농장 상태와 연결하고, 농장 내 추론은 인터넷 연결이 불안정한 상황에서도 상태를 시의적절한 조치로 전환하며, 주기적인 공유 업데이트를 통해 원시 데이터를 내보내지 않고도 모델을 최신 상태로 유지합니다. 이러한 설계는 시간 스탬프가 찍힌 감사 가능한 기록을 생성하여 조치와 배출량 감소 결과를 연결하고 정책 및 시장 활용에 기여할 수 있습니다.