머신 비전 분야의 딥 러닝 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석, 유형별(하드웨어 및 소프트웨어)별, 애플리케이션별(자동차, 전자, 식품 및 음료, 의료, 항공우주 및 방위 산업 등), 2031년 지역 예측

업데이트됨 ~에: 06 May 2024

머신 비전 시장의 딥 러닝 보고서 개요

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머신 비전 시장 규모의 전 세계 딥 러닝 시장 규모는 2021년 1억 8,220만 달러였으며, 2031년까지 시장은 1억 4,448.96백만 달러에 도달하여 예측 기간 동안 CAGR 54.4%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

머신 비전의 딥 러닝 시장은 2021년 1억 8,220만 달러 규모에서 2028년까지 3억 9억 2,550만 달러로 성장해 향후 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 놀라운 성장은 다음과 같이 예상됩니다. 2022년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR)은 54.4%입니다.

이는 제조, 자동차, 의료, 소매, 농업 등과 같은 산업의 다양한 애플리케이션에 대한 새로운 가능성을 창출했습니다. 딥 러닝에는 데이터에서 관련 기능과 패턴을 계층적으로 처리하고 추출하기 위해 여러 레이어로 구성된 대규모 데이터세트로 인공 신경망을 훈련시키는 작업이 포함됩니다.

이미지와 동영상에서 복잡한 패턴을 자동으로 찾아내는 기능을 갖춘 딥 러닝 알고리즘은 다양한 머신 비전 작업에 매우 적합합니다. 컴퓨터 비전이라고도 하는 머신 비전은 컴퓨터나 로봇과 같은 기계가 인간의 시각적 능력을 모방하여 세상의 시각적 정보를 인식하고 이해할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술의 개발을 의미합니다.

제조업계에서는 조립 라인의 검사 자동화와 품질 관리에 딥러닝을 활용해 불량률을 줄이고 효율성을 향상시키고 있습니다. 자동차 부문에서 딥 러닝 알고리즘은 자율주행차와 기타 자율주행차에서 물체 감지, 차선 추적, 장애물 회피를 구현하는 데 매우 중요합니다.

머신 비전 분야 딥러닝 시장은 지속적인 연구, 알고리즘 발전, 하드웨어 개선으로 계속해서 상승세를 이어갈 것으로 예상됩니다. 더 많은 산업이 AI 기반 시각적 분석의 잠재력을 인식함에 따라 머신 비전 기술에서 딥 러닝에 대한 수요가 증가할 가능성이 높습니다.

COVID-19 영향: 공급망 중단

머신 비전의 딥 러닝 시장은 다른 많은 산업과 마찬가지로 코로나19 팬데믹으로 인해 주목할만한 영향을 받았습니다.

머신 비전 시장의 딥 러닝은 글로벌 코로나19 팬데믹으로 인해 공급망 중단을 경험했습니다. 이러한 중단은 다양한 생산 및 유통 단계에서 상품, 서비스, 부품의 흐름이 방해를 받아 발생했습니다.

 GPU, 특수 칩, 센서를 포함한 딥 러닝 하드웨어 구성요소 제조업체는 폐쇄, 제한, 인력 부족으로 인해 생산 일정을 준수하는 데 어려움을 겪었습니다. 결과적으로 이로 인해 머신 비전 시스템 개발에 필요한 중요한 장비 및 구성 요소의 가용성이 지연되었습니다.

또한 여행 제한과 국경 폐쇄로 인해 운송 및 물류 운영이 심각한 어려움에 직면했습니다. 그에 따른 배송 지연과 운송 비용 증가는 장비와 자재의 효율적인 이동에 더욱 영향을 미쳐 머신 비전 솔루션을 고객에게 적시에 제공하는 데에도 영향을 미쳤습니다.

대유행은 머신 비전 부문의 연구 개발 활동에도 부정적인 영향을 미쳤습니다. 연구실에 대한 접근이 제한되고, 대면 공동작업이 줄어들었으며, 긴급한 문제의 우선순위를 정해야 하는 필요성으로 인해 혁신이 중단되고 신기술 발전이 둔화되었습니다.

또한 공급망 중단으로 인해 특정 구성 요소의 부족이 발생하여 시장 가격 변동이 발생했습니다. 이러한 변동은 전체 생산 비용에 영향을 미쳤으며 경우에 따라 기업이 가격 경쟁력을 유지하기 어렵게 만들었습니다.

전반적으로 코로나19 팬데믹은 공급망의 취약성을 부각시켰고, 이에 따라 머신 비전의 딥 러닝 시장 내 기업은 적응하고 대체 소싱 옵션을 모색하며 향후 위험을 완화하기 위해 보다 탄력적인 공급망을 구축해야 했습니다.

최신 동향

"엣지 컴퓨팅과 AIoT 통합:"

에지 컴퓨팅 및 AIoT 통합은 머신 비전 시장의 딥 러닝에서 두드러진 추세로, 딥 러닝 기능과 에지 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT) 기술의 융합을 보여줍니다.

에지 컴퓨팅은 분산형 컴퓨팅 접근 방식을 채택하여 데이터 처리 및 계산을 일반적으로 네트워크의 '에지'에 있는 데이터 소스에 더 가깝게 만듭니다. 머신 비전의 맥락에서 엣지 컴퓨팅에는 데이터 처리를 위해 중앙 집중식 클라우드 기반 인프라에만 의존하는 것이 아니라 카메라, 센서, 기타 IoT 기기와 같은 엣지 기기에 직접 딥 러닝 모델을 배포하는 것이 포함됩니다.

머신 비전에 에지 컴퓨팅을 채택하면 시각적 데이터를 실시간 또는 거의 실시간으로 처리할 수 있어 분석을 위해 중앙 집중식 클라우드 서버로 데이터를 보내는 것과 관련된 대기 시간이 줄어듭니다. 또한 네트워크를 통해 대량의 원시 시각적 데이터를 전송할 필요성을 최소화하므로 대역폭이 제한된 환경에서 유리합니다.

요약하자면, 머신 비전의 딥 러닝 시장은 AI와 엣지 컴퓨팅 및 IoT 기술의 통합을 향한 상당한 변화를 목격하고 있습니다. 이러한 융합을 통해 시각적 데이터를 보다 효율적이고 실시간으로 처리할 수 있으며 머신 비전 기능을 데이터 소스에 더 가깝게 가져와 성능을 향상하고 중앙 집중식 클라우드 인프라에 대한 의존도를 낮춥니다.

"설명 가능한 AI 및 해석 가능성:"

설명 가능한 AI와 해석 가능성은 머신 비전 시장의 딥 러닝에서 새로운 트렌드로 중요성이 커지고 있었습니다. 이러한 추세는 특히 높은 이해관계와 중요한 의미가 있는 애플리케이션에서 딥 러닝 모델의 투명성과 이해성을 강화해야 하는 중요한 필요성을 해결했습니다.

설명 가능한 AI에는 결정과 예측에 대해 인간이 이해할 수 있는 설명을 제공하는 AI 시스템의 기능이 포함됩니다. 머신 비전의 맥락에서 이는 딥 러닝 모델이 특정 분류 또는 감지를 수행한 이유에 대한 통찰력을 제공하고 선택에 영향을 준 요인과 기능을 밝힐 수 있어야 함을 의미합니다.

이러한 추세는 의료 진단이나 자율주행차와 같이 위험이 높은 산업에서 특히 중요합니다. 설명 가능한 AI는 사용자가 AI 결정 이면의 추론을 파악할 수 있도록 함으로써 신뢰를 구축하고 책임감을 조성합니다. 또한 의료 및 금융과 같은 특정 부문에는 모델이 결정을 정당화해야 하는 엄격한 규정이 있으므로 설명 가능한 AI는 기업이 이러한 요구 사항을 준수하는 데 필수적인 도구입니다.

전반적으로 머신 비전 시장의 딥 러닝에서 설명 가능한 AI와 해석 가능성이 점점 더 강조되는 이유는 특히 결정이 중요한 결과를 가져올 수 있는 영역에서 더욱 투명하고 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 대한 필요성 때문입니다.

"전이 학습 및 사전 훈련된 모델:"

사전 학습된 모델의 지식을 새로운 작업에 활용하는 기술인 전이 학습은 머신 비전 영역에서 점점 인기를 얻고 있었습니다. 이 접근 방식에는 ImageNet과 같은 광범위한 이미지 데이터 세트에서 훈련된 모델과 같은 사전 훈련된 딥 러닝 모델을 다양한 애플리케이션의 기반으로 사용하는 것이 포함되었습니다. 이를 통해 상당한 시간과 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있었습니다.

"생성적 적대 신경망:"

GAN은 실제 이미지와 매우 유사한 합성 데이터를 생성하는 능력을 탐구하는 데 있어 주목을 받고 있었습니다. 그들의 응용 프로그램은 데이터 증강으로 확장되어 교육 데이터 세트를 개선하고 머신 비전 알고리즘 테스트에 사용되는 실제와 같은 시뮬레이션을 생성했습니다.

머신 비전 시장 세분화의 딥 러닝

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• 유형별

머신 비전 시장의 딥러닝 유형은 하드웨어와 소프트웨어로 분류됩니다.

• 애플리케이션별

머신 비전 시장의 딥 러닝 애플리케이션을 기반으로 자동차, 전자, 식품 및 음료, 의료, 항공우주 및 국방 등으로 분류됩니다.

요인

"딥 러닝 알고리즘의 발전"

딥 러닝 알고리즘의 발전은 머신 비전에서 딥 러닝의 성장과 채택을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 발전은 이미지 및 비디오 분석 작업을 위한 딥 러닝 모델을 훈련하고 배포하는 데 사용되는 알고리즘의 지속적인 개선과 혁신을 의미합니다.

딥 러닝 알고리즘의 일종인 컨볼루셔널 신경망(Convolutional Neural Networks)은 머신 비전을 혁신하는 데 특히 중요한 역할을 했습니다. 정확성과 효율성 모두에서 전통적인 컴퓨터 비전 방법을 능가하여 다양한 작업에서 놀라운 성능 향상을 보여주었습니다. 결과적으로 CNN은 복잡한 시각적 인식 작업을 처리하는 데 선호되는 선택이 되었습니다.

딥 러닝 모델의 중요한 장점 중 하나는 원시 데이터에서 특성의 계층적 표현을 자동으로 학습하는 능력에 있습니다. 이 기능을 통해 다양한 세부 수준에서 이미지와 비디오의 복잡한 패턴과 구조를 이해할 수 있습니다. 결과적으로 딥 러닝 모델은 향상된 인식 및 분류 성능을 달성하여 다양한 머신 비전 애플리케이션에서 매우 효과적입니다.

게다가 전이 학습의 개념은 머신 비전 솔루션의 개발을 크게 가속화했습니다. 전이 학습을 통해 ImageNet과 같은 광범위한 데이터 세트에 대한 사전 훈련된 모델에서 학습된 지식을 새로운 작업에 활용할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 애플리케이션의 귀중한 시작점이 되어 모델 학습 중에 시간과 계산 리소스를 모두 절약합니다.

전반적으로 딥 러닝 알고리즘, 특히 CNN의 지속적인 개선과 추상적인 특징을 학습하는 능력 및 전이 학습 개념은 다양한 산업 분야에서 머신 비전에 딥 러닝의 채택을 촉진하여 새로운 가능성을 열어주었습니다. 고급 시각적 분석 및 인식 시스템을 위한 것입니다.

"대규모 데이터 세트의 가용성"

크고 다양한 데이터 세트의 가용성은 머신 비전에서 딥 러닝의 성장과 채택에 중요한 원동력입니다. 이러한 데이터 세트는 특정 시각적 인식 작업을 위한 딥 러닝 모델을 훈련하고 최적화하는 데 중추적인 역할을 합니다. 딥 러닝 모델, 특히 신경망 기반 모델은 시각적 정보로부터 복잡한 패턴과 특징을 학습하기 위해 상당한 양의 레이블이 지정된 데이터가 필요합니다.

대규모 데이터 세트는 광범위한 예시 컬렉션을 제공하여 모델을 다양한 시각적 시나리오에 노출시킵니다. 이러한 노출을 통해 모델은 실제 이미지와 비디오에 존재하는 복잡성과 변형을 파악할 수 있어 성능이 향상되고 일반화 기능이 향상됩니다. 일반화란 훈련 세트 외부에 있는 보이지 않는 새로운 데이터를 정확하게 인식하고 분류하는 훈련된 모델의 능력을 의미합니다.

대규모 데이터 세트 내 샘플의 다양성을 통해 딥 러닝 모델은 객체, 조명 조건, 배경의 다양한 변형에 걸쳐 패턴을 인식하고 이해할 수 있습니다. 이러한 다재다능함은 실제 애플리케이션에서 접하게 되는 광범위한 시각적 시나리오를 효과적으로 처리할 수 있는 모델을 준비하는 데 중요한 역할을 합니다.

또한 ImageNet과 같은 대규모 데이터 세트는 일반적인 시각적 인식 작업에 대한 딥 러닝 모델을 사전 훈련하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이러한 사전 훈련된 모델은 전이 학습이라는 기술을 통해 특정 머신 비전 작업의 기초 또는 시작점 역할을 합니다.

전이 학습에서는 대규모 데이터 세트에 대한 사전 학습을 통해 얻은 지식이 특정 애플리케이션과 더 관련성이 높은 더 작은 도메인별 데이터 세트로 전송되고 미세 조정됩니다. 이 프로세스를 통해 시간과 계산 리소스가 크게 절약되므로 처음부터 시작하지 않고도 다양한 작업을 위한 정확하고 강력한 머신 비전 모델을 개발할 수 있습니다.

제한 요인

"데이터 개인정보 보호 및 보안 문제:"

데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제는 머신 비전 시장의 딥 러닝에 상당한 제약을 가하고 있습니다. 머신 비전 시스템은 시각적 데이터를 처리하고 분석할 때 감시, 의료 영상, 산업용 애플리케이션의 이미지와 비디오를 비롯한 민감하고 개인적인 정보를 접하는 경우가 많습니다.

딥 러닝 모델을 사용하려면 훈련을 위해 기밀 데이터가 포함될 수 있는 대규모 데이터 세트에 액세스해야 합니다. 이러한 데이터 세트를 부적절하게 보호하면 데이터 유출 및 무단 액세스 위험이 높아져 잠재적으로 개인정보 침해 및 보안 침해로 이어질 수 있습니다.

게다가 머신 비전 기술은 개인의 동의 없이 개인 정보나 이미지를 실수로 캡처할 수도 있습니다. 이는 해당 데이터의 수집 및 사용에 대한 윤리적 고려를 제기하고 오용 또는 무단 액세스 가능성을 강조합니다.

머신 비전 시장의 딥 러닝 지역별 통찰력

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북미는 강력한 기술 인프라, 잘 확립된 연구 생태계, 인공 지능 및 머신 비전 산업의 주요 업체의 존재에 힘입어 머신 비전 분야 딥 러닝 시장의 선두주자로 부상했습니다. 특히 미국은 딥 러닝 기술의 발전, 연구 개발에 대한 막대한 투자, 다양한 부문에 걸친 머신 비전의 광범위한 구현으로 인해 시장 지배력에 중요한 역할을 했습니다.

주요 산업 플레이어

"머신 비전의 딥 러닝 시장은 주요 업계 플레이어에 의해 형성되었습니다."

머신 비전의 딥 러닝 시장은 머신 비전과 딥 러닝에 초점을 맞춘 기존 기술 회사와 전문 회사를 포함하는 주요 업계 참가자에 의해 형성되었습니다. 그 중에서도 NVIDIA는 GPU와 AI 하드웨어 가속기로 유명한 저명한 기술 리더로 두각을 나타냈습니다. NVIDIA는 수많은 머신 비전 애플리케이션을 강화하는 하드웨어 솔루션을 제공하면서 딥 러닝 기술의 발전을 주도하는 데 앞장서 왔습니다.

프로파일된 시장 참여자 목록

• IFLYTEK (중국)
• NavInfo(중국)
• NVIDIA(미국)
• 퀄컴(미국)

보고서 범위

이 연구에서는 머신 비전 시장의 딥 러닝에 대한 미래 수요를 다룹니다. 연구 보고서에는 코로나19 영향으로 인한 공급망 중단이 포함되어 있습니다. 이 보고서는 엣지 컴퓨팅 및 사물 인터넷(IoT) 기술과 딥 러닝 기능의 융합을 보여주는 최신 동향을 다루고 있습니다. 이 백서에는 머신 비전의 딥 러닝 시장 세분화가 포함되어 있습니다. 연구 논문에는 머신 비전에서 딥 러닝의 성장과 채택을 촉진하는 데 중요한 역할을 하는 추진 요소가 포함되어 있습니다. 이 보고서는 또한 질화알루미늄 템플릿의 선두 시장으로 부상한 지역에 대한 지역 정보에 대한 정보도 다루고 있습니다.