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한국 머신러닝 시장 규모는 2024년에 5억 9,081만 달러에 달했습니다. 이 시장은 2033년까지 74억 6,213만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2025년부터 2033년까지 연평균 성장률(CAGR) 32.55%를 기록할 전망입니다. 인공지능(AI) 인프라에 대한 투자 증가, 글로벌 차원의 4차 산업혁명 기술 도입, 디지털 전환에 대한 정부의 확고한 지원이 시장 성장을 주도하고 있습니다. 더불어 스마트 제조, 자율 시스템, 인지 데이터 분석에 대한 관심이 높아지면서 산업 전반에 걸쳐 머신러닝 활용이 확대되고 있습니다. 또한 국내의 견고한 반도체 생태계와 예측 분석 도구 수요 증가 역시 한국 머신러닝 시장 점유율을 높이는 요인으로 작용하고 있습니다.
한국 머신러닝 시장 동향: 스마트 제조 생태계에 머신러닝 통합 한국의 첨단 제조 부문은 머신러닝(ML)이 스마트 공장 운영에 통합되면서 변혁적 변화를 겪고 있습니다. 업계 보고서에 따르면, 선도적인 전자 기업들은 스마트 제조 생태계에 머신러닝을 통합함으로써 생산성 향상과 비용 절감 효과를 거두고 있습니다.한국 머신러닝 시장 동향:
스마트 제조 생태계에 머신러닝 통합
한국의 첨단 제조업은 머신러닝(ML)을 스마트 공장 운영에 통합하며 변혁적 변화를 겪고 있습니다. 업계 보고서에 따르면, 선도적 전자제품 제조사인 삼성그룹은 2024년 약 331조 원(약 2,370억 달러)의 매출을 기록했으며, 이는 한국 GDP의 13%를 차지합니다. 마찬가지로 글로벌 자동차 브랜드인 현대자동차는 279조 원(2,008억 8천만 달러)의 매출을 기록하며 국가 GDP의 약 11%를 기여했습니다. 이러한 수치는 전자 및 자동차 산업이 국가 경제에서 차지하는 지배적 역할을 부각시킵니다. 이에 발맞춰 양 산업 모두 경쟁력 유지와 운영 효율성 제고를 위해 머신러닝 기술을 점점 더 많이 도입하고 있다. 또한 머신러닝 알고리즘은 공급망 관리 효율화, 예측 유지보수 구현, 품질 보증 프로세스 강화에 활용된다. 더불어 한국 정부의 ‘스마트공장 추진 계획’은 2020년대 말까지 수만 개의 스마트공장 구축을 목표로 중소기업(SME)의 머신러닝 통합을 위한 자금 지원 및 기술 지원을 제공한다. 또한 산업용 IoT 기기와 고속 5G 네트워크의 확산은 효과적인 머신러닝 구현에 필수적인 원활한 데이터 수집과 실시간 분석을 가능하게 합니다. 글로벌 AI 기업과 국내 제조업체 간의 전략적 파트너십도 도입률을 더욱 높이고 있으며, 반도체, 조선, 정밀 공학 등 분야에서 시범 프로그램이 본격적인 도입으로 전환되는 사례가 증가하고 있습니다.
AI 연구 및 교육 인프라 확장
한국은 장기적인 머신러닝 혁신을 지원하기 위해 강력한 AI 연구 생태계 구축을 최우선 과제로 삼고 있습니다. 이러한 추세는 한국 머신러닝 시장 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 또한 KAIST와 포스텍을 비롯한 주요 대학들은 전문 AI 학과를 확대하고, 대학원 수준의 머신러닝 프로그램을 제공하며, 민간 부문과의 협력 프로젝트를 진행하고 있습니다. 더불어 정부 자금 지원 사업은 AI 중심 연구 허브 구축과 공공-민간-학계 협력 관계 조성에 상당한 자원을 투입하고 있습니다. 예를 들어, 국회는 인공지능 분야에 1조 9067억 원(약 13억 7280만 달러)의 추가 예산을 승인했으며, 이는 정부 초기 제안보다 618억 원(약 4449만 6000달러) 증가한 규모이다. 이 확대된 자금은 MSIT(과학기술정보통신부)가 한국의 글로벌 AI 리더십 강화와 세계 3대 AI 강국 진입을 목표로 한 전략적 계획을 가속화할 수 있게 할 것이다. 이러한 노력은 다양한 산업 분야에서 머신러닝(ML) 응용을 발전시킬 수 있는 국내 인재 풀을 육성하는 데 목적을 두고 있다. 동시에 AI 특화 액셀러레이터와 인큐베이터가 등장하여 초기 단계 ML 스타트업에 멘토링, 클라우드 크레딧, 고성능 컴퓨팅 인프라를 제공하고 있다. 이와 별도로, 한국의 기술 대기업들은 글로벌 경쟁력을 유지하기 위해 사내 연구개발(R&D) 활동에 막대한 투자를 하고 있으며 머신러닝 중심의 학술 연구를 후원하고 있습니다. 교육 개혁과 국가 정책이 뒷받침하는 혁신 주도형 생태계의 성장은 국내 머신러닝 개발 및 상용화의 속도를 가속화하고 있습니다.
한국 머신러닝 시장 세분화:
IMARC 그룹은 시장 각 세그먼트의 주요 동향 분석과 함께 2025-2033년 국가 및 지역별 전망을 제공합니다. 본 보고서는 구성 요소, 배포 방식, 기업 규모, 최종 사용처 기준으로 시장을 분류했습니다.
구성 요소 인사이트:
- 하드웨어
- 소프트웨어
- 서비스
본 보고서는 구성 요소(하드웨어, 소프트웨어, 서비스)별 시장 세분화 및 상세 분석을 제공합니다.
배포 방식 인사이트:
- 클라우드 기반
- 온프레미스
배포 방식에 따른 시장의 상세한 분할 및 분석도 보고서에 포함되었습니다. 여기에는 클라우드 기반 및 온프레미스가 포함됩니다.
기업 규모 인사이트:
- 대기업
- 중소기업
기업 규모에 따른 시장의 상세한 분할 및 분석을 보고서가 제공합니다. 여기에는 대기업과 중소기업이 포함됩니다.
최종 사용처별 인사이트:
- 의료
- 금융 서비스, 보험 및 증권(BFSI)
- 법률
- 소매
- 광고 및 미디어
- 자동차 및 운송
- 농업
- 제조
- 기타
최종 사용처별 시장 세분화 및 분석도 보고서에 포함되어 있습니다. 여기에는 의료, BFSI, 법률, 소매, 광고 및 미디어, 자동차 및 운송, 농업, 제조, 기타가 포함됩니다.
지역별 인사이트:
- 수도권
- 영남(동남부 지역)
- 호남(서남부 지역)
- 호서(중부 지역)
- 기타
본 보고서는 수도권, 영남(동남부 지역), 호남(서남부 지역), 호서(중부 지역) 및 기타 지역을 포함한 모든 주요 지역 시장에 대한 포괄적인 분석도 제공합니다.
경쟁 환경:
시장 조사 보고서는 경쟁 환경에 대한 포괄적인 분석도 제공합니다. 시장 구조, 주요 업체 포지셔닝, 주요 성공 전략, 경쟁 대시보드, 기업 평가 사분면 등의 경쟁 분석이 보고서에 포함되었습니다. 또한 모든 주요 기업의 상세 프로필도 제공됩니다.
1 서문
2 범위 및 방법론
2.1 연구 목적
2.2 관계자
2.3 데이터 출처
2.3.1 1차 자료
2.3.2 2차 자료
2.4 시장 추정
2.4.1 상향식 접근법
2.4.2 하향식 접근법
2.5 예측 방법론
3 요약
4 한국 머신러닝 시장 – 소개
4.1 개요
4.2 시장 역학
4.3 산업 동향
4.4 경쟁 정보
5 한국 머신러닝 시장 현황
5.1 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
5.2 시장 예측 (2025-2033)
6 한국 머신 러닝 시장 – 구성 요소별 분류
6.1 하드웨어
6.1.1 개요
6.1.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
6.1.3 시장 예측 (2025-2033)
6.2 소프트웨어
6.2.1 개요
6.2.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
6.2.3 시장 전망 (2025-2033)
6.3 서비스
6.3.1 개요
6.3.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
6.3.3 시장 전망 (2025-2033)
7 한국 머신 러닝 시장 – 배포별 분류
7.1 클라우드 기반
7.1.1 개요
7.1.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
7.1.3 시장 전망 (2025-2033)
7.2 온프레미스
7.2.1 개요
7.2.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
7.2.3 시장 전망 (2025-2033)
8 한국 머신 러닝 시장 – 기업 규모별 분류
8.1 대기업
8.1.1 개요
8.1.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
8.1.3 시장 전망 (2025-2033)
8.2 중소기업
8.2.1 개요
8.2.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
8.2.3 시장 전망 (2025-2033)
9 한국 기계 학습 시장 – 최종 용도별 분류
9.1 의료
9.1.1 개요
9.1.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.1.3 시장 전망 (2025-2033)
9.2 BFSI
9.2.1 개요
9.2.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.2.3 시장 전망 (2025-2033)
9.3 법률
9.3.1 개요
9.3.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.3.3 시장 예측 (2025-2033)
9.4 소매
9.4.1 개요
9.4.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.4.3 시장 전망 (2025-2033)
9.5 광고 및 미디어
9.5.1 개요
9.5.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.5.3 시장 전망 (2025-2033)
9.6 자동차 및 운송
9.6.1 개요
9.6.2 역사적 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.6.3 시장 예측 (2025-2033)
9.7 농업
9.7.1 개요
9.7.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.7.3 시장 전망 (2025-2033)
9.8 제조업
9.8.1 개요
9.8.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.8.3 시장 전망 (2025-2033)
9.9 기타
9.9.1 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
9.9.2 시장 전망 (2025-2033)
10 한국 기계 학습 시장 – 지역별 분석
10.1 서울 수도권
10.1.1 개요
10.1.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
10.1.3 구성 요소별 시장 분할
10.1.4 배포 방식별 시장 분할
10.1.5 기업 규모별 시장 분할
10.1.6 최종 용도별 시장 분할
10.1.7 주요 업체
10.1.8 시장 전망 (2025-2033)
10.2 영남 (남동부 지역)
10.2.1 개요
10.2.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
10.2.3 구성 요소별 시장 분할
10.2.4 배포별 시장 분할
10.2.5 기업 규모별 시장 분할
10.2.6 최종 용도별 시장 분할
10.2.7 주요 업체
10.2.8 시장 전망 (2025-2033)
10.3 호남(남서부 지역)
10.3.1 개요
10.3.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
10.3.3 구성 요소별 시장 분석
10.3.4 배포 방식별 시장 분석
10.3.5 기업 규모별 시장 분석
10.3.6 최종 용도별 시장 분석
10.3.7 주요 업체
10.3.8 시장 전망 (2025-2033)
10.4 호서 (중부 지역)
10.4.1 개요
10.4.2 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
10.4.3 구성 요소별 시장 분할
10.4.4 배포 방식별 시장 분할
10.4.5 기업 규모별 시장 분할
10.4.6 최종 용도별 시장 분할
10.4.7 주요 업체
10.4.8 시장 전망 (2025-2033)
10.5 기타
10.5.1 과거 및 현재 시장 동향 (2019-2024)
10.5.2 시장 전망 (2025-2033)
11 한국 머신 러닝 시장 – 경쟁 환경
11.1 개요
11.2 시장 구조
11.3 시장 참여자 포지셔닝
11.4 최고의 성공 전략
11.5 경쟁 대시보드
11.6 기업 평가 사분면
12 주요 업체 프로필
12.1 A사
12.1.1 사업 개요
12.1.2 제공 서비스
12.1.3 사업 전략
12.1.4 SWOT 분석
12.1.5 주요 뉴스 및 이벤트
12.2 B사
12.2.1 사업 개요
12.2.2 제공 서비스
12.2.3 사업 전략
12.2.4 SWOT 분석
12.2.5 주요 뉴스 및 이벤트
12.3 회사 C
12.3.1 사업 개요
12.3.2 제공 서비스
12.3.3 사업 전략
12.3.4 SWOT 분석
12.3.5 주요 뉴스 및 이벤트
12.4 회사 D
12.4.1 사업 개요
12.4.2 제공 서비스
12.4.3 사업 전략
12.4.4 SWOT 분석
12.4.5 주요 뉴스 및 이벤트
12.5 회사 E
12.5.1 사업 개요
12.5.2 제공 서비스
12.5.3 사업 전략
12.5.4 SWOT 분석
12.5.5 주요 뉴스 및 이벤트
본문은 샘플 목차이므로 회사명은 기재되지 않았습니다. 전체 목록은 보고서에서 확인하실 수 있습니다.
13 한국 머신러닝 시장 – 산업 분석
13.1 성장 동인, 제약 요인 및 기회
13.1.1 개요
13.1.2 성장 동인
13.1.3 제약 요인
13.1.4 기회
13.2 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
13.2.1 개요
13.2.2 구매자의 협상력
13.2.3 공급자의 협상력
13.2.4 경쟁 정도
13.2.5 신규 진입자의 위협
13.2.6 대체재의 위협
13.3 가치 사슬 분석
14 부록
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