본 논문은 기후 변화와 관련된 환경 지속 가능성에 대한 소비자, 생산자, 정책 입안자들의 관심 증가에 따라, 음식 제품의 탄소 발자국을 추정하기 위한 방법론을 제시한다. 이 방법론은 LCA(Life Cycle Assessment)와 공개 데이터베이스, 그리고 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation)을 포함한 지식 증강 AI 기술을 결합한다. 또한, 사용자가 복합 식단의 탄소 영향을 상호 작용적으로 탐색하고 결과를 익숙한 활동과 관련시킬 수 있는 챗봇 인터페이스를 소개한다. 마지막으로, 임의의 음식 품목과 후속 질문을 통해 LCA 통찰력을 접근 가능한 형식으로 제공하는 시스템의 잠재력과 한계점을 보여주는 웹 시연을 제공한다.
