| ■ 영문 제목 : Global Driver State Monitoring Systems Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D16050 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 자동차 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 운전자 상태 모니터링 시스템은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 운전자 상태 모니터링 시스템은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 운전자 상태 모니터링 시스템의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 운전자 상태 모니터링 시스템 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
운전자 상태 모니터링 시스템 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 심박수 모니터링, 안면 인식, 기타) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 운전자 상태 모니터링 시스템 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 운전자 상태 모니터링 시스템 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 운전자 상태 모니터링 시스템 기술의 발전, 운전자 상태 모니터링 시스템 신규 진입자, 운전자 상태 모니터링 시스템 신규 투자, 그리고 운전자 상태 모니터링 시스템의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 운전자 상태 모니터링 시스템 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 운전자 상태 모니터링 시스템 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 운전자 상태 모니터링 시스템 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 운전자 상태 모니터링 시스템 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
운전자 상태 모니터링 시스템 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
심박수 모니터링, 안면 인식, 기타
*** 용도별 세분화 ***
승용차, LCV, HCV
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Continental, Robert Bosch, ZF TRW, Aptiv, Delphi Automotive, Aisin Seiki, Denso, Mobileye NV, Visteon, Tobii Technology, Valeo, Seeing MACHINE, Ficosa International
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 운전자 상태 모니터링 시스템 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 운전자 상태 모니터링 시스템 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 운전자 상태 모니터링 시스템은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 운전자 상태 모니터링 시스템 시장분석 ■ 지역별 운전자 상태 모니터링 시스템에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 운전자 상태 모니터링 시스템 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Continental, Robert Bosch, ZF TRW, Aptiv, Delphi Automotive, Aisin Seiki, Denso, Mobileye NV, Visteon, Tobii Technology, Valeo, Seeing MACHINE, Ficosa International – Continental – Robert Bosch – ZF TRW ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]운전자 상태 모니터링 시스템 이미지 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 기업별 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 점유율 2023 기업별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 2023 기업별 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 2023 미주 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 (2019-2024) 미주 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 (2019-2024) 유럽 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 (2019-2024) 유럽 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 (2019-2024) 미국 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 캐나다 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 멕시코 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 브라질 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 중국 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 일본 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 한국 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 인도 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 호주 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 독일 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 프랑스 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 영국 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 러시아 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 이집트 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 터키 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 운전자 상태 모니터링 시스템 시장규모 (2019-2024) 운전자 상태 모니터링 시스템의 제조 원가 구조 분석 운전자 상태 모니터링 시스템의 제조 공정 분석 운전자 상태 모니터링 시스템의 산업 체인 구조 운전자 상태 모니터링 시스템의 유통 채널 글로벌 지역별 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 운전자 상태 모니터링 시스템 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 운전자 상태 모니터링 시스템 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 ## 운전자 상태 모니터링 시스템 (DSMS) 운전자 상태 모니터링 시스템(Driver State Monitoring Systems, 이하 DSMS)은 차량 운전 중 운전자의 생체 신호, 행동 패턴, 인지 상태 등을 실시간으로 감지하고 분석하여 졸음, 부주의, 피로, 질병 발병 등 잠재적인 위험 상황을 사전에 인지하고 경고함으로써 사고를 예방하는 기술입니다. 운전자의 안전은 물론, 차량의 안전성과 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 담당하며, 자율주행 기술의 발전과 더불어 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. DSMS의 핵심적인 개념은 인간의 피로와 주의력 저하가 운전 중 사고의 주요 원인이 된다는 사실에 기반합니다. 운전자의 집중력이 흐트러지거나 졸음이 오면 차량 제어 능력이 현저히 떨어지게 되며, 이는 곧바로 사고로 이어질 수 있습니다. DSMS는 이러한 운전자의 심리적, 생리적 변화를 감지하여 운전자가 위험한 상태에 빠지기 전에 경고를 보내거나, 경우에 따라서는 차량의 개입을 통해 사고를 미연에 방지하는 것을 목표로 합니다. DSMS의 주요 특징으로는 실시간 모니터링, 비침습적 측정, 다중 센서 융합, 지능형 분석 및 예측, 맞춤형 경고 시스템 등이 있습니다. 실시간 모니터링은 운전자의 상태 변화를 즉각적으로 파악하고 대응할 수 있도록 하며, 비침습적 측정은 운전자에게 불편함을 주지 않으면서도 정확한 데이터를 확보하는 데 중점을 둡니다. 다중 센서 융합은 단일 센서만으로는 파악하기 어려운 복합적인 운전자 상태를 종합적으로 이해하기 위해 다양한 센서에서 수집된 정보를 통합하는 기술입니다. 예를 들어, 카메라 센서는 얼굴 표정, 눈 깜빡임, 시선 이동 등을 감지하고, 심전도 센서는 심박 변이도 등을 측정하며, 스티어링 휠 센서는 운전자의 조작 패턴을 파악하는 데 활용될 수 있습니다. 이러한 다양한 센서 데이터를 지능형 알고리즘으로 분석하여 운전자의 졸음 정도, 주의력 수준, 피로도 등을 정밀하게 예측하고, 이에 따라 적절한 수준의 경고를 운전자에게 전달합니다. DSMS는 크게 센싱 방식과 분석 방식에 따라 다양한 종류로 구분될 수 있습니다. 센싱 방식에 따라서는 카메라 기반 DSMS, 생체 신호 기반 DSMS, 차량 동작 기반 DSMS 등으로 나눌 수 있습니다. 카메라 기반 DSMS는 차량 내부 또는 외부에 설치된 카메라를 통해 운전자의 얼굴, 눈, 입, 고개 움직임 등을 분석하여 졸음, 부주의, 피로 등을 감지합니다. 예를 들어, 눈꺼풀의 열림 정도, 눈 깜빡임 빈도, 시선이 향하는 방향 등을 분석하여 졸음 상태를 파악하거나, 얼굴 표정 변화를 통해 감정 상태를 추정하기도 합니다. 생체 신호 기반 DSMS는 운전자의 심박수, 심전도, 뇌파, 피부 전도도 등의 생체 신호를 측정하여 피로도나 스트레스 수준을 파악합니다. 이러한 생체 신호는 운전자의 심리적, 생리적 상태를 직접적으로 반영하기 때문에 비교적 정확한 정보를 제공할 수 있습니다. 차량 동작 기반 DSMS는 스티어링 휠 조작 패턴, 가속 페달 및 브레이크 페달 조작 빈도, 차선 유지 능력 등을 분석하여 운전자의 주의력이나 제어 능력이 저하되었는지 판단합니다. 예를 들어, 비정상적인 스티어링 휠 움직임이나 급격한 가속/감속 등은 운전자의 부주의를 나타낼 수 있습니다. 실제 시스템에서는 이러한 센싱 방식들을 단독으로 사용하기보다는 여러 센서를 융합하여 사용하는 경우가 많습니다. 이를 센서 융합 기반 DSMS라고 하며, 각 센서의 장점을 결합하여 더욱 정확하고 신뢰성 높은 운전자 상태 모니터링을 가능하게 합니다. 예를 들어, 카메라로 운전자의 졸음 징후를 감지하고, 동시에 심박 변이도 데이터를 분석하여 생리적인 피로도를 확인하는 방식으로 더욱 정밀한 판단을 내릴 수 있습니다. DSMS의 용도는 매우 다양합니다. 가장 대표적인 용도는 졸음운전, 부주의운전으로 인한 교통사고 예방입니다. DSMS는 운전자가 졸음운전이나 주의 산만 상태에 빠졌을 때 즉각적인 경고를 보내 운전자가 경각심을 가지고 안전 운전에 집중하도록 유도합니다. 또한, 장거리 운전 시 운전자의 피로도를 측정하여 적절한 휴식을 권장하는 기능도 수행할 수 있습니다. 특히 상업용 차량 운전자, 장거리 운전자 등 피로 축적 위험이 높은 직업군에게는 필수적인 안전 장치가 될 수 있습니다. 더 나아가, DSMS는 자율주행 시스템과 결합하여 더욱 발전된 안전 기능을 제공할 수 있습니다. 레벨 2 또는 레벨 3 수준의 자율주행 시스템에서 운전자는 언제든 차량 제어권을 넘겨받을 준비가 되어 있어야 합니다. DSMS는 운전자가 현재 운전에 집중하고 있는지, 또는 졸거나 다른 활동에 빠져 있는지 지속적으로 모니터링하여, 자율주행 시스템이 운전자에게 제어권을 이양해야 할 때 안전하게 전환될 수 있도록 지원합니다. 만약 운전자가 제어권을 이양받을 수 없는 상태(예: 깊은 잠에 빠졌거나 의식을 잃은 경우)라면, DSMS는 차량을 비상 정지시키거나 안전한 장소로 이동시키는 등의 추가적인 안전 조치를 취할 수 있습니다. DSMS와 관련된 핵심 기술로는 컴퓨터 비전, 생체 신호 처리, 기계 학습, 딥러닝, 센서 융합 등이 있습니다. 컴퓨터 비전 기술은 카메라 영상으로부터 운전자와 관련된 특징 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 얼굴 인식, 눈 추적, 표정 분석 등의 알고리즘이 활용되며, 이를 통해 운전자의 시선 방향, 눈 깜빡임 빈도, 하품 횟수 등을 감지합니다. 생체 신호 처리 기술은 심전도, 뇌파 등의 생체 신호 데이터를 필터링하고 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 심박 변이도 분석을 통해 자율신경계의 활성도를 파악하고, 이를 통해 운전자의 스트레스 또는 피로 상태를 추정할 수 있습니다. 기계 학습 및 딥러닝 기술은 이러한 센서 데이터를 학습하여 운전자의 상태를 분류하고 예측하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 다양한 운전자의 데이터셋을 통해 학습된 모델은 새로운 운전자의 실시간 데이터를 분석하여 졸음, 부주의 등의 상태를 정확하게 판단할 수 있습니다. 특히 딥러닝 기반의 CNN(Convolutional Neural Network) 또는 RNN(Recurrent Neural Network)은 이미지 및 시계열 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 보여 DSMS에 활발히 적용되고 있습니다. 센서 융합 기술은 앞에서 언급한 다양한 센서로부터 수집된 정보를 효과적으로 통합하여 단일 센서로는 얻을 수 없는 복합적인 운전자 상태를 파악하는 데 중요한 역할을 합니다. 다양한 센서의 데이터를 융합하는 방법으로는 가중치 부여 방식, 칼만 필터, 베이지안 네트워크 등이 있으며, 이를 통해 각 센서의 장점을 극대화하고 단점을 보완할 수 있습니다. 또한, DSMS는 운전자의 프라이버시 보호 문제와도 관련이 있습니다. 운전자의 얼굴, 생체 신호 등의 민감한 정보를 수집하고 처리하기 때문에, 데이터의 안전한 저장 및 관리, 그리고 정보 수집에 대한 명확한 동의 절차가 중요합니다. 기술적인 측면뿐만 아니라 법적, 윤리적인 측면에서의 고려 또한 DSMS의 발전과 상용화에 있어 중요한 요소입니다. 결론적으로 운전자 상태 모니터링 시스템(DSMS)은 운전자의 생리적, 심리적 상태를 실시간으로 감지하고 분석하여 졸음, 부주의 등 위험 요소를 사전에 파악하고 경고함으로써 교통사고를 예방하는 혁신적인 기술입니다. 카메라, 생체 신호, 차량 동작 등 다양한 센서를 활용하고 컴퓨터 비전, 기계 학습 등 첨단 기술을 통합하여 운전자의 안전을 최우선으로 하는 이 시스템은 자율주행 시대의 필수적인 요소로 자리매김하며 지속적으로 발전하고 있습니다. |
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