| ■ 영문 제목 : Global Predictive Thermometer Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2406C0369 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 6월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 의료기기 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 예측 온도계 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 예측 온도계 산업 체인 동향 개요, 가정, 병원, 클리닉, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 예측 온도계의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 예측 온도계 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 예측 온도계 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 예측 온도계 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 예측 온도계 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 접촉식, 비접촉식)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 예측 온도계 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 예측 온도계 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 예측 온도계 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 예측 온도계에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 예측 온도계 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 예측 온도계에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (가정, 병원, 클리닉, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 예측 온도계과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 예측 온도계 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 예측 온도계 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
예측 온도계 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 접촉식, 비접촉식
용도별 시장 세그먼트
– 가정, 병원, 클리닉, 기타
주요 대상 기업
– CONTEC MEDICAL, Kangfu Medical Equipment Factory, Microlife Corporation, Riester, TDK, Cardinal Health, Omron
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 예측 온도계 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 예측 온도계의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 예측 온도계의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 예측 온도계 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 예측 온도계 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 예측 온도계 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 예측 온도계의 산업 체인.
– 예측 온도계 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 CONTEC MEDICAL Kangfu Medical Equipment Factory Microlife Corporation ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 예측 온도계 이미지 - 종류별 세계의 예측 온도계 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 예측 온도계 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 예측 온도계 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 예측 온도계 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 예측 온도계 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 예측 온도계 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 예측 온도계 판매량 (2019-2030) - 세계의 예측 온도계 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 예측 온도계 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 예측 온도계 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 예측 온도계 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 예측 온도계 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 예측 온도계 판매량 시장 점유율 - 지역별 예측 온도계 소비 금액 시장 점유율 - 북미 예측 온도계 소비 금액 - 유럽 예측 온도계 소비 금액 - 아시아 태평양 예측 온도계 소비 금액 - 남미 예측 온도계 소비 금액 - 중동 및 아프리카 예측 온도계 소비 금액 - 세계의 종류별 예측 온도계 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 예측 온도계 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 예측 온도계 평균 가격 - 세계의 용도별 예측 온도계 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 예측 온도계 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 예측 온도계 평균 가격 - 북미 예측 온도계 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 예측 온도계 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 예측 온도계 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 예측 온도계 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 유럽 예측 온도계 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 예측 온도계 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 예측 온도계 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 예측 온도계 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 영국 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 러시아 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 예측 온도계 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 예측 온도계 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 예측 온도계 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 예측 온도계 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 일본 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 한국 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 인도 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 호주 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 남미 예측 온도계 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 예측 온도계 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 예측 온도계 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 예측 온도계 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 예측 온도계 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 예측 온도계 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 예측 온도계 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 예측 온도계 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 이집트 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 예측 온도계 소비 금액 및 성장률 - 예측 온도계 시장 성장 요인 - 예측 온도계 시장 제약 요인 - 예측 온도계 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 예측 온도계의 제조 비용 구조 분석 - 예측 온도계의 제조 공정 분석 - 예측 온도계 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※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 예측 온도계는 현재의 온도 정보뿐만 아니라 미래의 특정 시점에서의 온도를 예측하는 데 활용되는 장치 또는 시스템을 의미합니다. 이는 단순히 현재 온도를 측정하는 전통적인 온도계와 달리, 다양한 데이터를 기반으로 미래의 변화를 예측하고자 하는 첨단 기술의 집약체라고 할 수 있습니다. 예측 온도계의 핵심은 축적된 데이터와 분석 알고리즘을 통해 미래의 온도 변화 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 실제 측정값을 벗어나는 미래의 온도를 추정하는 데 있습니다. 예측 온도계의 주요 특징으로는 첫째, **다차원 데이터 활용**을 들 수 있습니다. 과거의 온도 기록뿐만 아니라 기상 데이터(기온, 습도, 풍속, 강수량 등), 지역적 특성(고도, 지형, 도심화 정도 등), 시간적 요인(시간대, 계절 등), 그리고 경우에 따라서는 인위적인 요인(냉난방 시스템 작동 여부, 인구 밀집도 등)까지 다양한 종류의 데이터를 수집하고 분석합니다. 이러한 다차원적인 데이터는 예측의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 둘째, **인공지능 및 머신러닝 기술의 적용**입니다. 예측 온도계는 복잡한 데이터 속에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 비선형적인 온도 변화를 모델링하기 위해 딥러닝, 시계열 분석, 회귀 분석 등 다양한 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 활용합니다. 이러한 알고리즘은 지속적인 학습을 통해 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다. 셋째, **실시간 데이터 연동 및 업데이트**입니다. 예측 모델은 단순히 과거 데이터에만 의존하는 것이 아니라, 현재 실시간으로 수집되는 온도 및 환경 데이터를 지속적으로 반영하여 예측값을 업데이트합니다. 이를 통해 시시각각 변하는 환경 변화에 민첩하게 대응하고 예측 정확도를 유지할 수 있습니다. 넷째, **맞춤형 예측 제공**이 가능합니다. 특정 장소, 특정 시간, 특정 상황에 대한 맞춤형 온도 예측을 제공함으로써 사용자의 필요에 따라 더욱 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 특정 건물의 내부 온도 예측, 특정 도시의 특정 시간대 최고/최저 기온 예측 등이 가능합니다. 예측 온도계의 종류는 활용되는 기술과 목적에 따라 다양하게 분류될 수 있습니다. 가장 기본적인 형태는 **통계 기반 예측 온도계**로, 과거의 온도 데이터를 바탕으로 통계적인 모델(예: 이동 평균, 지수 평활법)을 사용하여 미래의 온도를 예측합니다. 이러한 방식은 비교적 단순하지만, 급격한 환경 변화가 없는 경우에는 유용할 수 있습니다. 다음으로, **기계 학습 기반 예측 온도계**는 앞서 언급한 다양한 데이터를 활용하여 기계 학습 모델(예: 선형 회귀, 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 신경망)을 학습시켜 예측을 수행합니다. 이 방식은 복잡한 패턴 학습에 강점을 가지며, 정확도가 높다는 장점이 있습니다. 특히, **딥러닝 기반 예측 온도계**는 시계열 데이터 처리에 특화된 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 트랜스포머(Transformer)와 같은 모델을 사용하여 더욱 정교한 예측을 가능하게 합니다. 또한, **물리 기반 모델과 결합된 예측 온도계**는 대기 역학, 열 전달 원리와 같은 물리 법칙을 수학적 모델로 구현하고, 여기에 실시간 데이터를 결합하여 예측 정확도를 높이는 방식입니다. 이 방식은 물리적 현상을 직접적으로 모델링하기 때문에 예측의 근거가 명확하다는 장점이 있습니다. 마지막으로, **분산형 센서 네트워크를 활용한 예측 온도계 시스템**은 여러 지역에 분산된 온도 센서에서 수집된 데이터를 통합적으로 분석하여 광범위한 지역의 온도 변화를 예측하고 관리하는 시스템입니다. 예측 온도계의 용도는 매우 다양하며, 우리 생활 및 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 활용될 수 있습니다. **기상 예측 및 날씨 서비스** 분야에서는 미래의 기온, 습도, 체감 온도 등을 더욱 정확하게 예측하여 일반 대중에게 유용한 정보를 제공하는 데 기여합니다. 이는 야외 활동 계획, 의류 선택, 농업, 건설 등 다양한 분야에 영향을 미칩니다. **스마트 빌딩 및 에너지 관리** 분야에서는 건물의 내부 온도를 예측하여 냉난방 시스템을 효율적으로 제어함으로써 에너지 소비를 절감하고 쾌적한 실내 환경을 유지하는 데 활용됩니다. 예를 들어, 특정 시간에 사람이 많아질 것을 예측하여 미리 온도를 조절하거나, 태양광 발전량 예측과 연동하여 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다. **농업 및 원예** 분야에서는 작물 생장에 최적화된 온도 조건을 예측하여 적절한 파종 시기, 물 주기, 병충해 예방 등을 계획하는 데 도움을 줍니다. 특히 스마트 팜에서는 정밀한 온도 예측을 통해 작물의 수확량을 증대시키고 품질을 향상시킬 수 있습니다. **산업 공정 제어** 분야에서는 화학 반응, 재료 가공, 식품 생산 등 특정 공정에서 요구되는 온도를 사전에 예측하고 제어함으로써 불량률을 감소시키고 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 특정 물질의 결정화 온도나 용해 온도를 예측하여 최적의 공정 조건을 유지하는 데 활용됩니다. **의료 및 헬스케어** 분야에서는 환자의 체온 변화를 예측하여 질병의 진행 상태를 파악하거나, 특정 질병의 발병 가능성을 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 재난 상황에서 인체에 미치는 온도의 영향을 예측하여 대응 전략을 수립하는 데도 활용될 수 있습니다. **교통 및 물류** 분야에서는 도로 결빙 가능성, 항공기 이착륙 시의 온도 변화 등을 예측하여 안전 운행 및 운항을 지원하고, 운송 중인 물품의 온도 변화를 예측하여 품질을 유지하는 데 기여할 수 있습니다. 예측 온도계의 발전을 뒷받침하는 관련 기술들은 매우 다양합니다. **사물 인터넷(IoT) 기술**은 다양한 센서(온도 센서, 습도 센서, 기압 센서 등)로부터 실시간으로 대량의 데이터를 수집하고 통신하는 데 필수적인 역할을 합니다. 이렇게 수집된 데이터는 예측 모델의 학습 및 업데이트에 활용됩니다. **빅데이터 분석 기술**은 센서에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하여 숨겨진 패턴과 상관관계를 발견하는 데 중요합니다. **클라우드 컴퓨팅 기술**은 대규모 데이터 처리 및 복잡한 모델 학습을 위한 컴퓨팅 자원을 제공하며, 예측 모델의 배포 및 관리를 용이하게 합니다. **인공지능 및 머신러닝 라이브러리 및 프레임워크** (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등)는 예측 모델을 개발하고 구현하는 데 필요한 도구를 제공합니다. **고성능 컴퓨팅(HPC)**은 특히 복잡한 물리 기반 모델이나 대규모 딥러닝 모델을 학습시키고 실행하는 데 필요한 연산 능력을 제공합니다. 또한, **데이터 시각화 기술**은 예측 결과를 사용자가 이해하기 쉽도록 시각적으로 표현하여 의사 결정에 도움을 주는 역할을 합니다. 최근에는 **엣지 컴퓨팅(Edge Computing)** 기술을 활용하여 센서 자체나 가까운 엣지 장치에서 일부 데이터 처리를 수행함으로써 실시간 반응성을 높이고 네트워크 부하를 줄이는 시도도 이루어지고 있습니다. 결론적으로, 예측 온도계는 현재의 온도 정보만을 제공하는 전통적인 온도계의 한계를 넘어, 인공지능, 머신러닝, 빅데이터 분석 등 첨단 기술을 활용하여 미래의 온도 변화를 예측하고 다양한 분야에 적용될 수 있는 혁신적인 기술입니다. 이는 기후 변화 대응, 에너지 효율성 증대, 생산성 향상, 안전 확보 등 현대 사회가 직면한 다양한 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 앞으로도 더욱 정교한 예측 모델 개발과 다양한 데이터 소스의 통합을 통해 예측 온도계의 활용 범위는 더욱 확장될 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 예측 온도계 시장 2024 : 기업, 종류, 용도, 시장예측] (코드 : GIR2406C0369) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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