| ■ 영문 제목 : Automatic Content Recognition Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Software, Services), By Content, By Platform, By Technology, By Industry Vertical, By End-use, By Region, And Segment Forecasts, 2023 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV23NOV004 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2023년 9월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 150 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (납기:3일) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : IT |
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| 글로벌 자동 콘텐츠 인식 시장의 성장과 동향 Grand View Research사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 규모는 2023년부터 2030년까지 연평균 16. 6%의 성장률을 기록하여 2030년에는 84. 5억 달러에 달할 것으로 추정됩니다. 이러한 괄목할만한 성장은 스마트 TV 및 스트리밍 장치의 개발 증가, 미디어 및 엔터테인먼트 기업의 자동 콘텐츠 인식 사용 급증, 시청자 측정 및 분석에 대한 수요 증가에 기인합니다. 머신러닝과 인공지능의 발전과 방대한 양의 데이터를 분석하고 패턴과 추세를 인식하는 것의 중요성은 향후 몇 년 동안 시장 성장을 촉진할 것으로 예상됩니다. 자동 콘텐츠 인식 기술의 주요 기능은 오디오, 비디오 또는 기타 콘텐츠를 실시간으로 식별하고 분석하는 것으로, 미디어 및 엔터테인먼트를 중심으로 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 일부 시장 플레이어들은 경쟁력을 확보하기 위해 혁신적이고 효율적인 ACR 기술 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있습니다. 예를 들어, Google LLC는 혁신적이고 완벽하게 관리되는 개발 환경인 Vertex AI Vision으로 구성된 Vision AI를 제공하고 있습니다. 이는 사용자가 컴퓨터 비전 애플리케이션을 만들거나 사전 훈련된 API, AutoML 또는 사용자 정의 모델을 사용하여 이미지와 비디오에서 통찰력을 도출하는 데 도움이 됩니다. ACR은 소비자가 본 콘텐츠를 실시간으로 식별하는 데 사용되며, 광고주는 보다 관련성 높은 타겟팅 광고를 게재할 수 있습니다. ACR은 소비자에게 타겟팅된 광고를 전달하는 데 중요한 역할을 합니다. 광고에서 ACR 기술의 책임감 있는 사용은 개인 정보 보호와 보안이 유지되는 한 소비자와 기업에게 이익이 될 것으로 보입니다. ACR 기술은 선형 케이블 TV, CTV 시스템, 비디오 게임 등 다양한 미디어 플랫폼에서 작동합니다. 가전, BFSI, 소매, 전자 상거래 등 다양한 산업의 마케팅 및 광고 활동은 타겟 광고에 ACR 기술을 사용하여 이익을 얻을 수 있습니다. TV 및 기타 디지털 광고 지출의 점유율은 시장에 더 많은 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. 예를 들어, Dentsu Global Ad Spend Forecasts, 2023에 따르면, 디지털 광고비는 2023년 말까지 4,243억 달러에 달해 전체 광고비의 약 58. 3%를 차지할 것으로 예상됩니다. 자동 콘텐츠 인식 시장 보고서 하이라이트 - 구성 요소별로는 TV 시청자 데이터를 식별하고 수집하는 ACR 소프트웨어에 대한 수요 증가로 소프트웨어 부문이 2022년 74% 이상의 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. - 콘텐츠별로는 음성 부문이 2022년 41% 이상의 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 저작권 침해 방지를 위한 음성 콘텐츠 인식 시스템 사용이 증가하면서 이 분야의 성장에 박차를 가하고 있습니다. - 플랫폼에서는 스마트 기기 및 콘텐츠 스트리밍 서비스 이용이 전 세계적으로 급증하면서 OTT(Over The Top) 분야가 2023년부터 2030년까지 약 18%의 연평균 성장률을 기록할 것으로 예측됩니다. - 기술 측면에서는 디지털 문서화 수요 증가로 인해 광학 문자 인식(OCR) 분야가 예측 기간 동안 약 17%의 CAGR로 가장 빠른 성장률을 기록할 것으로 추청하고 있습니다. - 산업별로는 콘텐츠 시청을 위한 모바일 TV와 멀티스크린 서비스, 주문형 비디오(VOD), 오버더탑(OTT), 구독형 스트리밍 서비스의 확산으로 인해 미디어 및 엔터테인먼트 분야가 2022년 년에는 약 23%라는 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. - 최종 용도별로는 광고 추적 분야가 예측 기간 동안 가장 빠른 CAGR 18% 이상을 기록할 것으로 예상되며, 그 배경에는 광고 기술 환경이 지속적으로 발전하고 타겟팅 개선과 광고 전략 강화가 요구되고 있기 때문으로 분석됩니다. - 지역별로는 아시아 태평양 지역의 콘텐츠 소비가 급증하면서 예측 기간 동안 18% 이상의 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다. |
Chapter 1. 조사 방법 및 범위
Chapter 2. 개요
Chapter 3. 산업 개요
Chapter 4. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 구성 요소별 예측 및 동향 분석
Chapter 5. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 콘텐츠별 예측 및 동향 분석
Chapter 6. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 플랫폼별 예측 및 동향 분석
Chapter 7. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 기술별 예측 및 동향 분석
Chapter 8. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 산업별 예측 및 동향 분석
Chapter 9. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 최종 용도별 예측 및 동향 분석
Chapter 10. 세계의 자동 콘텐츠 인식 시장 : 지역별 예측 및 동향 분석
Chapter 11. 경쟁 현황
목차 제1장. 방법론 및 범위 1.5. 시장 구성 및 데이터 시각화 제3장. 산업 전망 3.1. 시장 계보 전망 3.2. 산업 가치 사슬 분석 3.3. 시장 동향 3.3.1. 시장 동인 분석 3.3.2. 시장 제약 분석 3.4.2. 거시경제 분석 3.5. 자동 콘텐츠 인식 시장 – COVID-19 영향 분석 4.1. 구성 요소 변동 분석 및 시장 점유율, 2022년 및 2030년 4.2. 자동 콘텐츠 인식 구성 요소별 추정 및 예측 (백만 달러) 4.2.1. 서비스 4.2.2. 서비스 5.1. 콘텐츠 변동 분석 및 시장 점유율, 2022년 및 2030년 5.2. 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 콘텐츠 유형별 (백만 달러) 6.1. 플랫폼 동향 분석 및 시장 점유율, 2022년 및 2030년 6.2. 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 플랫폼별 (백만 달러) 6.2.1. 스마트 TV 6.2.2. 일반 TV 6.2.3. OTT(Over-The-Top) 6.2.4. 기타 7.1. 기술 동향 분석 및 시장 점유율, 2022년 및 2030년 7.2. 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 기술별 (백만 달러) 7.2.5. 기타 8.1. 산업 분야별 동향 분석 및 시장 점유율, 2022년 및 2030년 8.2. 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 산업 분야별 (백만 달러) 8.2.1. 미디어 및 엔터테인먼트 8.2.7. 가전제품 8.2.8. 정부 및 국방 9.1. 최종 사용자 동향 분석 및 시장 점유율, 2022년 및 2030년 9.2. 자동 콘텐츠 인식 시장 추정치 및 예측, 최종 사용자별 (백만 달러) 9.2.1. 시청자 측정 9.2.2. 콘텐츠 개선 9.2.3. 방송 모니터링 9.2.4. 콘텐츠 필터링 9.2.5. 광고 추적 9.2.6. 기타 10.2.2.1 미국 자동 콘텐츠 인식 시장 추정치 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.2.3 캐나다 10.2.3.1 캐나다 자동 콘텐츠 인식 시장 추정치 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.3 유럽 10.3.1 유럽 자동 콘텐츠 인식 시장 추정치 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.3.2 영국 10.3.2.1 영국 자동 콘텐츠 인식 시장 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 10.3.5 이탈리아 10.3.6 스페인 10.3.6.1 스페인 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 10.4 아시아 태평양 10.4.1 아시아 태평양 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018-2030 2030년 (백만 달러) 10.4.5 한국 10.4.5.1 한국 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.4.6 호주 10.4.6.1 호주 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.5 중남미 10.5.3 멕시코 10.5.3.1 멕시코 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.6 중동 및 아프리카 (MEA) 10.6.1 중동 및 아프리카 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.6.2 사우디아라비아 10.6.2.1 사우디아라비아 자동 콘텐츠 인식 시장 추정 및 전망, 2018년 – 2030년 (백만 달러) 10.6.3 아랍에미리트 (UAE) 11.1.2. Apple Inc. 11.1.3. Audible Magic Corporation 11.1.4. Clarifai Inc. 11.1.5. Digimarc Corporation 11.1.6. Google LLC (Alphabet Inc.) 11.1.7. Gracenote 11.1.8. IBM Corporation 11.1.9. KT Corporation 11.1.10. 쿠델스키 그룹 11.1.11. 마이크로소프트 11.1.12. 뉴언스 커뮤니케이션즈 11.2 주요 시장 참여자별 최근 개발 및 영향 11.9 기업 히트맵 분석 11.10.3 협력 11.10.4 신제품 출시 11.10.5 연구 개발 Table of ContentsChapter 1. Methodology and Scope 1.1. Market Segmentation & Scope 1.2. Market Definition 1.3. Information Procurement 1.3.1. Purchased Database 1.3.2. GVR’s Internal Database 1.3.3. Secondary Sources & Third-Party Perspectives 1.3.4. Primary Research 1.4. Information Analysis 1.4.1. Data Analysis Models 1.5. Market Formulation & Data Visualization 1.6. Data Validation & Publishing Chapter 2. Executive Summary 2.1. Market Snapshot 2.2. Segment Snapshot 2.3. Competitive Landscape Chapter 3. Industry Outlook 3.1. Market Lineage Outlook 3.2. Industry Value Chain Analysis 3.3. Market Dynamics 3.3.1. Market Driver Analysis 3.3.2. Market Restraint Analysis 3.3.3. Market challenges 3.3.4. Market opportunities 3.4. Industry Analysis Tools 3.4.1. PORTER’S ANALYSIS 3.4.2. MACROECONOMIC ANALYSIS 3.5. Automatic Content Recognition Market - COVID-19 Impact Analysis Chapter 4. Automatic Content Recognition Market: Component Estimates & Trend Analysis 4.1. Component Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030 4.2. Automatic Content Recognition Estimates & Forecast, By Component (USD Million) 4.2.1. Services 4.2.2. Services Chapter 5. Automatic Content Recognition Market: Content Estimates & Trend Analysis 5.1. Content Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030 5.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Content (USD Million) 5.2.1. Audio 5.2.2. Video 5.2.3. Text 5.2.4. Image Chapter 6. Automatic Content Recognition Market: Platform Estimates & Trend Analysis 6.1. Platform Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030 6.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Platform (USD Million) 6.2.1. Smart TVs 6.2.2. Linear TVs 6.2.3. Over-The-Top (OTT) 6.2.4. Others Chapter 7. Automatic Content Recognition Market: Technology Estimates & Trend Analysis 7.1. Technology Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030 7.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Technology (USD Million) 7.2.1. Audio & Video Watermarking 7.2.2. Audio & Video Fingerprinting 7.2.3. Speech Recognition 7.2.4. Optical Character Recognition (OCR) 7.2.5. Others Chapter 8. Automatic Content Recognition Market: Industry Vertical Estimates & Trend Analysis 8.1. Industry Vertical Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030 8.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By Industry Vertical (USD Million) 8.2.1. Media & Entertainment 8.2.2. IT & Telecommunication 8.2.3. Automotive 8.2.4. Retail & E-commerce 8.2.5. Education 8.2.6. Healthcare 8.2.7. Consumer Electronics 8.2.8. Government & Defense 8.2.9. Others Chapter 9. Automatic Content Recognition Market: End-use Estimates & Trend Analysis 9.1. End-use Movement Analysis & Market Share, 2022 & 2030 9.2. Automatic Content Recognition Market Estimates & Forecast, By End-use (USD Million) 9.2.1. Audience Measurement 9.2.2. Content Enhancement 9.2.3. Broadcast Monitoring 9.2.4. Content Filtering 9.2.5. Ad-tracking 9.2.6. Others Chapter 10. Automatic Content Recognition Market: Regional Estimates & Trend Analysis 10.1 Automatic Content Recognition Market: Regional Outlook 10.2 North America 10.2.1 North America automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.2.2 U.S. 10.2.2.1 U.S. automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.2.3 Canada 10.2.3.1 Canada automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.3 Europe 10.3.1 Europe automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.3.2 UK 10.3.2.1 UK automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.3.3 Germany 10.3.3.1 Germany automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.3.4 France 10.3.4.1 France automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.3.5 Italy 10.3.5.1 Italy automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.3.6 Spain 10.3.6.1 Spain automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.4 Asia Pacific 10.4.1 Asia Pacific automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.4.2 China 10.4.2.1 China automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.4.3 Japan 10.4.3.1 Japan automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.4.4 India 10.4.4.1 India automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.4.5 South Korea 10.4.5.1 South Korea automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.4.6 Australia 10.4.6.1 Australia automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.5 Latin America 10.5.1 Latin America automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.5.2 Brazil 10.5.2.1 Brazil automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.5.3 Mexico 10.5.3.1 Mexico automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.6 Middle East and Africa (MEA) 10.6.1 MEA automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.6.2 Saudi Arabia 10.6.2.1 Saudi Arabia automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.6.3 UAE 10.6.3.1 UAE automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) 10.6.4 South Africa 10.6.4.1 South Africa automatic content recognition market estimates & forecasts, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 11. Competitive Landscape 11.1 Key Participants 11.1.1. ACRCloud 11.1.2. Apple Inc. 11.1.3. Audible Magic Corporation 11.1.4. Clarifai Inc. 11.1.5. Digimarc Corporation 11.1.6. Google LLC (Alphabet Inc.) 11.1.7. Gracenote 11.1.8. IBM Corporation 11.1.9. KT Corporation 11.1.10. Kudelski Group 11.1.11. Microsoft Corporation 11.1.12. Nuance Communications Inc. 11.2 Recent Development & Impact, By Key Market Participants 11.3 Company Categorization 11.4 Participant’s Overview 11.5 Financial Performance 11.6 Product Benchmarking 11.7 Company Market Positioning 11.8 Company Market Share Analysis, 2022 11.9 Company Heat Map Analysis 11.10 Strategy Mapping 11.10.1 Expansion 11.10.2 Mergers & Acquisition 11.10.3 Collaborations 11.10.4 New product launches 11.10.5 Research & Development |
| ※참고 정보 자동 컨텐츠 인식(Automatic Content Recognition, ACR)은 디지털 컨텐츠의 식별을 자동으로 수행하는 기술을 의미합니다. 이는 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 등 다양한 형식의 컨텐츠를 인식하고, 이를 통해 사용자가 원하는 정보를 제공하거나 경험을 개인화하는 데 도움을 줍니다. ACR은 주로 미디어 소비 환경에서 사용되며, 사용자의 관심사나 행동 패턴을 분석하여 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. ACR의 가장 기본적인 개념은 특정 컨텐츠의 디지털 지문을 생성하고 이를 데이터베이스에 저장하는 것입니다. 사용자가 ACR 기술을 사용할 때, 이 기술은 주어진 컨텐츠의 특징을 인식하고 기존 데이터베이스에서 해당 정보를 찾아 매칭합니다. 예를 들어, 사용자가 TV 프로그램을 시청하고 있을 때 ACR 기술이 활성화되면, 해당 프로그램의 오디오 또는 비디오 신호를 캡처하여 이를 통해 어떤 프로그램인지 자동으로 식별합니다. 이러한 기술은 주로 방송, 광고, 음악 스트리밍 및 소셜 미디어와 같은 다양한 분야에서 활용됩니다. ACR에는 몇 가지 종류가 있습니다. 첫째, 오디오 인식 기술은 특정 음악 트랙이나 방송의 오디오 신호를 분석하여 그 정체를 알아내는 방식입니다. 이는 주로 Shazam과 같은 음악 인식 앱에서 사용됩니다. 둘째, 비디오 인식은 비디오 클립의 특정 프레임이나 패턴을 분석하여 해당 콘텐츠를 식별합니다. 셋째, 이미지 인식 기술은 사진이나 이미지를 분석하여 그 속성을 인식하고 분류하는 데 사용됩니다. 이러한 ACR 기술들은 인공지능(AI)과 머신러닝 기술의 발전으로 더욱 정교하고 빠르게 발전하고 있습니다. ACR의 용도는 다양합니다. 가장 일반적인 예로는 광고 맞춤화가 있습니다. 방송사나 광고주는 ACR 기술을 통해 시청자의 시청 패턴을 분석하고 이를 바탕으로 맞춤형 광고를 송출할 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고 광고의 효율성을 높이는 데 기여합니다. 또한, ACR은 콘텐츠 추천 시스템에도 활용됩니다. 예를 들어, 사용자가 특정 영화를 본 후 비슷한 장르의 영화를 추천받는 것은 ACR 기술 덕분에 가능해진 것입니다. 이외에도 ACR은 저작권 보호, 미디어 분석 등 다양한 분야에서도 사용되고 있습니다. 관련 기술로는 머신러닝, 딥러닝, 대규모 데이터 처리 기술 등이 있습니다. 머신러닝은 ACR 시스템이 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 기반으로 콘텐츠를 인식하는 데 필수적인 역할을 합니다. 딥러닝 기법은 이미지 및 오디오 인식의 정확성을 높이는 데 기여하며, 특히 CNN(Convolutional Neural Network)과 RNN(Recurrent Neural Network) 같은 신경망 구조가 많이 사용됩니다. 또한, 데이터의 수집과 처리를 위해 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터 기술도 필수적입니다. 이러한 기술들은 ACR의 정확성을 높이고 이를 실제 애플리케이션에 적용할 수 있도록 돕습니다. 결론적으로, 자동 컨텐츠 인식은 디지털 시대에 필수적인 기술로, 사용자에게 보다 풍부하고 개인화된 경험을 제공하는 데 중추적인 역할을 담당하고 있습니다. 앞으로도 ACR 기술은 더욱 발전해 나갈 것이며, 다양한 분야에서 그 가능성을 확장해 나갈 것으로 기대됩니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 자동 컨텐츠 인식 시장 (2023-2030) : 소프트웨어, 서비스] (코드 : GRV23NOV004) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 자동 컨텐츠 인식 시장 (2023-2030) : 소프트웨어, 서비스] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |