| ■ 영문 제목 : Global Auto Night Vision System Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D3765 ■ 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 : 산업기계/건설 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 자동차용 야간 식별 시스템은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 자동차용 야간 식별 시스템은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 자동차용 야간 식별 시스템의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 자동차용 야간 식별 시스템 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
자동차용 야간 식별 시스템 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 자동차용 야간 식별 시스템 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 능동 시스템, 수동 시스템) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 자동차용 야간 식별 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 자동차용 야간 식별 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 자동차용 야간 식별 시스템 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 자동차용 야간 식별 시스템 기술의 발전, 자동차용 야간 식별 시스템 신규 진입자, 자동차용 야간 식별 시스템 신규 투자, 그리고 자동차용 야간 식별 시스템의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 자동차용 야간 식별 시스템 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 자동차용 야간 식별 시스템 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 자동차용 야간 식별 시스템 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 자동차용 야간 식별 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 자동차용 야간 식별 시스템 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 자동차용 야간 식별 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, 자동차용 야간 식별 시스템 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
자동차용 야간 식별 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 ***
능동 시스템, 수동 시스템
*** 용도별 세분화 ***
계기판, 내비게이션 시스템, 앞 유리
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, Delphi, Denso, Magna, Autoliv, FLIR Systems, OmniVision Technologies
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 자동차용 야간 식별 시스템 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 자동차용 야간 식별 시스템 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 자동차용 야간 식별 시스템은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
※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.
■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 자동차용 야간 식별 시스템 시장분석 ■ 지역별 자동차용 야간 식별 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 자동차용 야간 식별 시스템 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Continental, Delphi, Denso, Magna, Autoliv, FLIR Systems, OmniVision Technologies – Continental – Delphi – Denso ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]자동차용 야간 식별 시스템 이미지 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 자동차용 야간 식별 시스템 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 점유율 기업별 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 점유율 2023 기업별 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 2023 기업별 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 점유율 2023 미주 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 (2019-2024) 미주 자동차용 야간 식별 시스템 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 자동차용 야간 식별 시스템 매출 (2019-2024) 유럽 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 (2019-2024) 유럽 자동차용 야간 식별 시스템 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 자동차용 야간 식별 시스템 매출 (2019-2024) 미국 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 캐나다 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 멕시코 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 브라질 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 중국 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 일본 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 한국 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 인도 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 호주 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 독일 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 프랑스 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 영국 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 러시아 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 이집트 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 터키 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 자동차용 야간 식별 시스템 시장규모 (2019-2024) 자동차용 야간 식별 시스템의 제조 원가 구조 분석 자동차용 야간 식별 시스템의 제조 공정 분석 자동차용 야간 식별 시스템의 산업 체인 구조 자동차용 야간 식별 시스템의 유통 채널 글로벌 지역별 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 자동차용 야간 식별 시스템 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동차용 야간 식별 시스템 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 자동차용 야간 식별 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 ## 자동차용 야간 식별 시스템의 이해 자동차용 야간 식별 시스템은 운전자가 야간이나 악천후 등 시야가 제한적인 상황에서도 도로 상황을 명확하게 파악할 수 있도록 돕는 첨단 기술입니다. 인간의 눈으로 인지하기 어려운 어둠 속의 물체, 보행자, 동물 등을 감지하고 시각화하여 운전자의 안전운전을 지원하는 것이 주요 목적입니다. 이 시스템은 단순히 어둠을 밝히는 것을 넘어, 운전자가 보다 빠르고 정확하게 위험 요소를 인지하고 대응할 수 있도록 함으로써 교통사고 발생률을 낮추는 데 크게 기여합니다. 야간 식별 시스템의 핵심적인 작동 원리는 인간의 시각 범위를 넘어서는 특정 파장의 빛을 감지하고 이를 사람이 인지할 수 있는 가시적인 이미지로 변환하는 것입니다. 이를 위해 주로 열적외선(Thermal Infrared) 또는 근적외선(Near Infrared)을 활용합니다. 열적외선은 물체에서 방출되는 열 에너지를 감지하므로, 주변 광원의 영향을 거의 받지 않고도 보행자나 동물과 같이 체온을 가진 물체를 선명하게 식별할 수 있다는 장점이 있습니다. 반면, 근적외선은 차량의 전조등이나 도로 조명과 같은 외부 광원을 이용하여 물체에 적외선을 비추고 반사된 빛을 감지하는 방식으로 작동합니다. 이 방식은 별도의 열원 없이도 활용이 가능하며, 일반적으로 열적외선 방식보다 비용 효율적입니다. 이러한 야간 식별 시스템은 다양한 형태로 발전해왔으며, 크게 두 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 첫 번째는 **열 감지 방식(Thermal Imaging)**입니다. 이 방식은 앞서 언급했듯이 물체에서 방출되는 열을 감지하는 센서(적외선 카메라)를 사용합니다. 이를 통해 어둠 속에서 사람이나 동물과 같은 따뜻한 물체들이 주변 환경과 대비되어 명확하게 나타나게 됩니다. 열 감지 방식은 전조등의 조사 범위를 벗어나는 곳에 있는 보행자나 예상치 못한 장애물을 감지하는 데 매우 효과적입니다. 또한, 안개나 비와 같은 악천후 조건에서도 시야 확보에 유리한 장점을 가지고 있습니다. 두 번째는 **근적외선 증강 방식(Near-Infrared (NIR) Enhancement)**입니다. 이 방식은 차량의 전조등이나 별도의 적외선 방출 장치를 통해 적외선을 조사하고, 이 적외선이 물체에 반사되어 돌아오는 것을 특수 카메라로 감지합니다. 근적외선은 인간의 눈으로는 보이지 않지만, 대부분의 물체에 의해 반사되므로, 차량의 라이트가 비추는 범위 내의 물체들을 더 밝고 선명하게 보이게 합니다. 이는 특히 야간 주행 시 차선 표시, 도로 표지판, 도로상의 장애물 등을 더 잘 식별하는 데 도움을 줍니다. 일반적으로 열 감지 방식보다 경제적이며, 기존 차량에 적용하기가 비교적 용이하다는 장점이 있습니다. 자동차용 야간 식별 시스템은 그 종류와 적용 방식에 따라 다양한 특징을 나타냅니다. 첫째, **표시 방식**입니다. 초기 시스템은 단순히 전방 카메라 이미지를 흑백 또는 컬러로 변환하여 계기판이나 전면 유리에 표시하는 방식이었습니다. 하지만 최근에는 운전자의 시인성을 극대화하기 위해, 감지된 물체에 대해 경고 표시(예: 동그라미 표시, 색상 변화)를 하거나, 실제 도로 영상 위에 가상의 정보(예: 감지된 보행자의 위치)를 오버레이하는 **증강 현실(Augmented Reality, AR)** 기술을 접목한 방식이 발전하고 있습니다. 이 AR 방식은 운전자가 기존의 시각 정보와 함께 추가적인 경고 정보를 자연스럽게 인지하도록 도와 운전 부담을 줄여줍니다. 둘째, **감지 범위 및 정확도**입니다. 시스템의 성능은 센서의 해상도, 감지 거리, 그리고 알고리즘의 정교함에 따라 달라집니다. 고해상도 센서는 더 작은 물체나 멀리 떨어진 물체까지도 정확하게 감지할 수 있으며, 고급 이미지 처리 알고리즘은 잘못된 감지(False Positive)를 최소화하고 실제 위험 요소를 정확하게 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히, 인공지능(AI) 기반의 객체 인식 기술은 보행자, 자전거 이용자, 동물 등을 자동으로 분류하고 위험도를 판단하는 데 활용되어 시스템의 효율성을 높이고 있습니다. 셋째, **통합 및 제어**입니다. 야간 식별 시스템은 독립적으로 작동하기보다는 차량의 다른 능동 안전 시스템(Advanced Driver-Assistance Systems, ADAS)과 통합되는 추세입니다. 예를 들어, 야간 식별 시스템이 보행자를 감지하면, 자동으로 비상 제동 시스템(Autonomous Emergency Braking, AEB)을 작동시키거나, 차선 유지 보조 시스템(Lane Keeping Assist, LKA)의 기능을 강화하는 방식으로 연동될 수 있습니다. 이러한 통합은 차량 전체의 안전 성능을 한 단계 높이는 데 기여합니다. 자동차용 야간 식별 시스템의 **주요 용도**는 당연히 운전자의 시야 확보 및 위험 감지입니다. 하지만 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같은 다양한 상황에서 그 가치를 발휘합니다. 첫째, **보행자 및 자전거 이용자 감지**: 야간이나 시야가 좋지 않은 도로에서 보행자나 자전거 이용자를 제때 인지하지 못하는 것은 심각한 사고로 이어질 수 있습니다. 야간 식별 시스템은 이러한 취약한 도로 이용자들을 감지하여 운전자에게 미리 경고함으로써 사고를 예방하는 데 결정적인 역할을 합니다. 특히, 검은색 옷을 입은 보행자나 반사체가 없는 자전거 이용자는 어둠 속에서 거의 보이지 않기 때문에, 이러한 시스템의 중요성은 더욱 강조됩니다. 둘째, **동물 충돌 방지**: 야간에 도로를 가로지르는 야생 동물은 운전자에게 큰 위협이 됩니다. 이들은 예상치 못한 타이밍에 나타나 차량과의 충돌을 유발할 수 있으며, 이로 인한 차량 파손 및 인명 피해는 상당할 수 있습니다. 야간 식별 시스템은 동물의 체온이나 움직임을 감지하여 운전자에게 경고함으로써 동물과의 충돌을 사전에 방지하거나 그 충격을 완화하는 데 기여합니다. 셋째, **악천후 주행 지원**: 안개, 폭우, 폭설 등 악천후는 운전자의 시야를 극도로 제한합니다. 이러한 상황에서 전조등이나 일반 카메라만으로는 충분한 정보를 얻기 어렵습니다. 열 감지 방식의 야간 식별 시스템은 이러한 악천후 속에서도 물체의 열을 감지하여 운전자가 도로 상황을 파악하고 안전하게 주행할 수 있도록 돕습니다. 넷째, **장애물 및 노면 상태 식별**: 어두운 밤길에서 도로 상의 작은 장애물, 움푹 파인 곳, 또는 미끄러운 노면 상태를 미리 파악하는 것은 매우 중요합니다. 야간 식별 시스템은 이러한 정보들을 운전자에게 제공하여, 급격한 조작으로 인한 사고를 예방하고 부드럽고 안전한 주행을 가능하게 합니다. 다섯째, **장거리 운전 피로도 감소**: 지속적인 야간 운전은 운전자의 시각적 피로를 가중시킵니다. 야간 식별 시스템은 운전자가 도로 상황을 더 편안하고 효율적으로 인지하도록 도와 운전자의 피로도를 줄여주고 장거리 운전 시 집중력을 유지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자동차용 야간 식별 시스템은 다양한 **관련 기술**의 발전에 힘입어 지속적으로 발전하고 있습니다. 첫째, **센서 기술**: 열 감지 방식의 핵심인 적외선 센서의 해상도와 민감도가 향상되고 있으며, 동시에 가격은 점차 낮아지고 있습니다. 또한, 근적외선 카메라의 성능 개선도 이루어지고 있어 더욱 선명하고 정확한 이미지를 얻을 수 있게 되었습니다. 이와 더불어, 여러 종류의 센서 데이터를 융합하여(Sensor Fusion) 더욱 robust한(강건한) 감지 성능을 제공하는 기술도 연구되고 있습니다. 둘째, **이미지 처리 및 영상 분석 기술**: 감지된 적외선 또는 근적외선 데이터를 사람이 이해하기 쉬운 이미지로 변환하고, 노이즈를 제거하며, 대비를 높이는 등의 영상 처리 기술은 야간 식별 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 특히, 딥러닝 기반의 객체 인식 및 분류 알고리즘은 보행자, 차량, 동물 등을 자동으로 식별하고, 그 움직임을 예측하는 데 탁월한 성능을 보여주며 시스템의 지능화를 이끌고 있습니다. 셋째, **디스플레이 및 인터페이스 기술**: 운전자가 야간 식별 시스템의 정보를 직관적으로 인지할 수 있도록 하는 디스플레이 기술 역시 중요합니다. 고해상도 계기판, 헤드업 디스플레이(HUD)에 이미지를 투영하는 기술, 그리고 실제 도로 영상 위에 정보를 오버레이하는 AR 기술은 운전자의 정보 습득 효율성을 극대화합니다. 사용자가 정보에 압도되지 않으면서도 필요한 정보를 적시에 얻을 수 있도록 하는 사용자 인터페이스(UI) 및 사용자 경험(UX) 디자인 또한 중요한 연구 분야입니다. 넷째, **차량 통신 및 네트워크 기술**: 차량 간 통신(V2V, Vehicle-to-Vehicle)이나 차량과 인프라 간 통신(V2I, Vehicle-to-Infrastructure) 기술이 발전함에 따라, 야간 식별 시스템은 주변 차량이나 도로 인프라로부터 정보를 받아 더욱 광범위한 시야를 확보할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 전방 도로에 있는 다른 차량의 야간 식별 시스템이 감지한 위험 정보를 공유받아 미리 대비하는 것이 가능해질 수 있습니다. 다섯째, **인공지능(AI) 및 머신러닝(Machine Learning)**: 앞서 언급된 객체 인식 외에도, AI는 복잡하고 예측 불가능한 야간 도로 상황에서 발생할 수 있는 잠재적 위험을 스스로 학습하고 판단하는 능력을 시스템에 부여합니다. 이를 통해 시스템은 단순히 물체를 감지하는 것을 넘어, 상황을 종합적으로 판단하여 운전자에게 최적의 경고나 조치를 제안할 수 있습니다. 결론적으로, 자동차용 야간 식별 시스템은 어두운 환경에서의 운전 안전을 획기적으로 향상시키는 핵심 기술입니다. 열 감지 방식과 근적외선 증강 방식이라는 두 가지 주요 접근 방식을 통해, 이 시스템은 보행자, 동물, 장애물 등을 효과적으로 감지하고 운전자에게 시각 정보를 제공합니다. 지속적인 센서, 영상 처리, 디스플레이, 그리고 인공지능 기술의 발전은 야간 식별 시스템을 더욱 정교하고 지능적으로 만들고 있으며, 미래 자율주행 시대의 필수적인 요소로서 그 중요성은 더욱 커질 것입니다. 궁극적으로 이 기술은 도로 위 모든 참여자의 안전을 보장하는 데 중요한 역할을 수행할 것입니다. |
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