개요
글로벌 AI 이미지 인식 시장은 2022년 19억 달러 규모에 도달했으며, 2023년부터 2030년까지 연평균 11.8%의 성장률을 기록하며 2030년에는 46억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
AI 이미지 인식 기술은 품질 관리, 검사 및 모니터링과 같은 작업에 활용되고 있으며, 모든 산업 분야에서 자동화 추세가 가속화됨에 따라 시장 성장을 견인하고 있습니다. 자동화는 운영 효율성을 높이고 반복적인 시각적 작업에서 인력 개입을 줄여줍니다. AI 이미지 인식 기술은 의료, 소매, 자동차, 보안, 농업 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 이미지 인식 기술의 다재다능함은 산업별 과제 해결에 있어 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다.
전자상거래 및 소매 산업에서 AI 이미지 인식은 시각 검색, 제품 추천, 재고 관리 및 고객 참여를 위한 기회를 제공합니다. 향상된 사용자 경험과 개인화된 서비스는 소매 부문에서 AI 이미지 인식 기술 도입을 촉진하는 주요 요인입니다. 스마트 시티 프로젝트는 도시 계획, 교통 관리, 공공 안전 및 환경 모니터링 분야에서 AI 이미지 인식 기술의 활용 기회를 제공합니다. 이미지 인식 기술의 통합은 효율적이고 지속 가능한 도시 개발에 기여합니다.
북미 의료 산업에서 AI 시각 인식 기술의 적용이 증가함에 따라 AI 이미지 인식 기술 시장이 크게 확장되었습니다. 예를 들어, 2022년 미국은 GDP의 거의 26%를 의료 시설에 지출했습니다. 북미 소비자들은 여유 자금의 일부를 의료 서비스에 사용합니다. 이 지역 의료 산업의 빠른 성장은 AI 이미지 인식 시장 성장을 촉진하는 데 도움이 됩니다.
동향
AI 도입 증가
전 세계적으로 AI 기술에 대한 인식과 이해가 높아짐에 따라 다양한 산업 분야의 기업들은 AI 이미지 인식 기술을 운영에 통합함으로써 얻을 수 있는 잠재적 이점을 인식하고 있습니다. 이러한 이해는 AI 솔루션에 대한 탐색 및 투자 의지를 높였습니다. 특히 딥러닝과 신경망 분야에서 AI 기술의 지속적인 발전은 더욱 정교하고 정확한 이미지 인식 모델을 가능하게 했습니다. 이러한 기술적 개선은 AI 이미지 인식 시스템의 전반적인 효율성과 신뢰성을 향상시켜 도입을 촉진하고 있습니다.

2021년 하버드 비즈니스 리뷰의 데이터에 따르면, 기업의 약 52%가 코로나19 사태로 인해 AI 도입 계획을 가속화했습니다. 응답자의 86%는 2021년에 AI가 회사에서 “주류 기술”이 되고 있다고 답했습니다. Appen과 협력하여 진행된 Harris Poll 조사에서는 기업의 55%가 코로나19로 인해 2020년에 AI 전략을 가속화했으며, 67%는 2021년에 AI 전략을 더욱 가속화할 것으로 예상한다고 밝혔습니다. 또한, 응답자의 72%는 미래에 AI가 수행할 역할에 대해 긍정적으로 평가했습니다.
기술 발전
딥러닝 아키텍처의 발전은 AI 이미지 인식 모델의 정확도와 성능을 크게 향상시켰습니다. 향상된 알고리즘과 모델 아키텍처는 더욱 정밀한 이미지 인식 결과를 제공합니다. 특히 심층 신경망 개발을 비롯한 딥러닝 기술의 발전은 AI 시스템이 이미지 내의 복잡한 패턴과 특징을 학습할 수 있도록 합니다. 이는 객체 탐지 ​​및 분류를 포함한 이미지 인식 작업에서 획기적인 발전을 가져왔습니다.

기술 발전으로 AI 이미지 인식 시스템이 시각 데이터를 실시간으로 처리하고 분석할 수 있게 되었습니다. 이는 즉각적인 의사 결정이 필수적인 감시, 자율 주행 차량, 실시간 비디오 분석과 같은 애플리케이션에 매우 중요합니다. 예를 들어, 2020년 3월 8일 오스트리아 광자학 연구소의 연구원들은 광 감지 전자 장치와 신경망을 사용하여 소형 칩에 인공 눈을 구현했습니다. 비엔나에서 발표된 이 새로운 설계는 몇 나노초 내에 물체를 식별할 수 있다고 보고되었으며, 이는 해당 기술에 있어 중대한 진전입니다.
AI 이미지 인식의 표준화 부족
표준화된 방식이 없으면 서로 다른 AI 이미지 인식 시스템 간의 상호 운용성이 어려워집니다. 호환성 부족은 이미지 인식 솔루션을 기존 워크플로 및 기술에 원활하게 통합하는 것을 방해합니다. 표준화된 벤치마크 및 평가 지표가 없으면 다양한 이미지 인식 모델에서 성능이 일관되지 않습니다. 이로 인해 기업과 사용자는 특정 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 비교하고 선택하기 어렵습니다.
표준화는 다양한 AI 이미지 인식 모델을 공정하고 정확하게 평가하는 데 필수적입니다. 표준화된 평가 기준의 부재로 인해 개발자와 사용자가 다양한 모델의 성능을 객관적으로 비교하는 데 어려움이 있습니다. 표준화는 AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 모델 해석 및 설명에 대한 표준화된 방법이 없으면 사용자는 AI 이미지 인식 시스템이 특정 결정을 내리는 방식을 이해하기 어려워 신뢰 문제가 발생할 수 있습니다.
세그먼트 분석
글로벌 AI 이미지 인식 시장은 구성 요소, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별로 세분화됩니다.
다양한 산업 분야에서 AI 이미지 인식 소프트웨어 도입 증가
구성 요소를 기준으로 AI 이미지 인식 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 구분됩니다. AI 이미지 인식 소프트웨어 부문은 2023년부터 2030년까지 예측 기간 동안 성장할 것으로 예상됩니다. 인공지능 이미지 인식 소프트웨어는 딥러닝 및 신경망 기술의 발전과 직접적인 비례 관계를 보이며 성장하고 있습니다. 특히 합성곱 신경망(CNN)은 이미지 식별 작업에서 뛰어난 성능과 정확도를 보여주는 딥러닝 모델입니다.
방대하고 다양한 레이블링된 데이터 세트의 활용은 정교한 AI 이미지 인식 모델을 학습하고 미세 조정하는 데 중요한 역할을 했습니다. 방대한 데이터 세트에 대한 접근성 덕분에 소프트웨어 개발자는 더욱 정확하고 일반화된 이미지 인식 솔루션을 만들 수 있게 되었습니다. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크의 등장으로 AI 개발이 보편화되었습니다.
이러한 환경은 개발자들이 이미지 인식 모델을 만들고 맞춤 설정할 수 있도록 지원하여 혁신을 촉진하고 AI 이미지 인식 소프트웨어의 도입을 가속화했습니다. 시장의 주요 업체들은 AI 이미지 인식 소프트웨어에 대한 소비자 수요를 충족하기 위해 신제품을 출시했습니다. 예를 들어, Meta는 2023년 4월 7일 사진 속 항목을 식별하고 분리하는 AI 도구를 출시했습니다.
지리적 시장 침투
북미 지역 다양한 산업 분야에서 AI 이미지 인식 도입 증가
북미는 잘 구축되고 견고한 IT 인프라를 바탕으로 다양한 산업 분야에 AI 이미지 인식 시스템을 배포하고 통합할 수 있는 기반을 마련하여 전 세계 AI 이미지 인식 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 북미는 전 세계 이미지 인식 시장에서 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예상됩니다.

북미는 구글, 마이크로소프트, IBM 등 세계 최고의 기술 기업들의 본사가 위치한 곳입니다. 이들 기업은 AI 혁신을 주도하고 최첨단 이미지 인식 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다. 이 지역의 주요 기업들은 AI 이미지 인식 분야의 새로운 서비스를 출시하며 글로벌 AI 이미지 인식 시장의 성장을 견인하고 있습니다.
예를 들어, 오라클은 2023년 11월 3일 데이터 과학 전문 지식 없이도 개발자가 애플리케이션에 AI 서비스를 쉽게 적용할 수 있도록 지원하는 Oracle Cloud Infrastructure(OCI) AI 서비스를 발표했습니다. 개발자는 비즈니스 데이터로 학습된 기성 모델을 활용하거나 조직의 데이터를 기반으로 맞춤형 모델을 학습시킬 수 있습니다.
경쟁 환경
이 시장의 주요 글로벌 기업으로는 IBM, Imagga Technologies Ltd, Amazon Web Services, Inc, Qualcomm, Google LLC, Microsoft Corporation, Trax Technology Solutions Pte Ltd, NEC Corporation, Ricoh Company, Ltd 및 Catchoom Technologies S.L. 등이 있습니다.

COVID-19 영향 분석
지정학적 긴장과 분쟁은 글로벌 공급망에 혼란을 초래하여 AI 이미지 인식 시스템에 필요한 하드웨어 부품 및 기술의 생산과 가용성에 영향을 미칩니다. 고조된 지정학적 긴장은 전반적인 시장 불확실성을 증가시킵니다. 기업들은 투자에 더욱 신중해지며, 이는 이미지 인식 솔루션을 포함한 AI 기술 수요에 잠재적으로 영향을 미칩니다.
지정학적 사건은 특정 기술의 개발, 수출 또는 사용을 규제하는 법규 및 정책의 변화를 가져옵니다. 규제 변화는 AI 이미지 인식의 글로벌 시장 환경에 영향을 미칩니다. 지정학적 분쟁 기간 동안 사이버 위협 및 공격 위험이 증가하는 경우가 많습니다. AI 이미지 인식 시스템은 민감한 시각 데이터를 다루기 때문에 기업들은 이러한 기술을 보호하기 위한 사이버 보안 조치에 더 많은 투자를 합니다. 지정학적 불안정은 AI 분야의 연구 개발 활동에 영향을 미칩니다. 서로 다른 지역의 연구원과 기관 간의 협력 및 지식 교류가 영향을 받았습니다.
러시아-우크라이나 전쟁 영향 분석
지정학적 긴장과 분쟁은 글로벌 공급망에 혼란을 초래하여 AI 이미지 인식 시스템에 필요한 하드웨어 부품 및 기술의 생산과 가용성에 영향을 미칩니다. 지정학적 긴장 고조는 전반적인 시장 불확실성을 야기합니다. 기업들은 투자에 더욱 신중해지며, 이는 이미지 인식 솔루션을 포함한 AI 기술 수요에 잠재적으로 영향을 미칩니다. 지정학적 사건은 특정 기술의 개발, 수출 또는 사용을 규제하는 법규 및 정책의 변화를 초래합니다. 이러한 규제 변화는 AI 이미지 인식의 글로벌 시장 환경에 영향을 미칩니다.
지정학적 갈등 상황에서는 사이버 위협 및 공격 위험이 증가하는 경우가 많습니다. AI 이미지 인식 시스템은 민감한 시각 데이터를 다루기 때문에 기업들은 이러한 기술을 보호하기 위한 사이버 보안 조치에 더 많은 투자를 합니다. 지정학적 불안정은 AI 분야의 연구 개발 활동에 영향을 미칩니다. 서로 다른 지역의 연구원과 기관 간의 협력 및 지식 교류가 영향을 받았습니다.

구성 요소별
• 하드웨어
• 소프트웨어
• 서비스
애플리케이션별
• 증강 현실
• 스캐닝 및 이미지 처리
• 보안 및 감시
• 마케팅 및 광고
• 이미지 검색
최종 사용자별
• 교육
• 게임
• 의료
• 정부
• 항공우주 및 방위 산업
• 미디어 및 엔터테인먼트
• 소매업
• 은행, 금융 서비스 및 보험
• 기타
지역별
• 북미
o 미국
o 캐나다
o 멕시코
• 유럽
o 독일
o 영국
o 프랑스
o 이탈리아
o 스페인
o 기타 유럽
• 남미
o 브라질
o 아르헨티나
o 기타 남미
• 아시아 태평양
o 중국
o 인도
o 일본
o 호주
o 기타 아시아 태평양
• 중동 및 아프리카
주요 개발 사항
• 2023년 10월 11일, 스웨덴 핀테크 기업 클라르나(Klarna)는 AI 기반 이미지 인식 도구를 출시했습니다. 쇼핑 렌즈(Shopping Lens)는 AI를 활용하여 제품 이미지를 검색어로 변환하고 클라르나(Klarna) 앱에서 고객에게 최적의 상품을 안내하는 도구입니다.
• 2023년 12월 12일, 마스터카드(Mastercard)는 제품 추천 AI 도구인 쇼핑 뮤즈(Shopping Muse)를 출시했습니다. 쇼핑객은 이 도구를 사용하여 ‘코티지 코어(cottage core)’ 또는 ‘비치 포멀(beach formal)’과 같은 검색어로 제품을 검색하고 인구 통계학적 프로필, 구매 의도, 구매 내역 및 기타 특성을 기반으로 제품 추천을 받을 수 있습니다.

• 2023년 10월 2일, 주류 및 소비재(CPG) 분야 최고의 AI 기반 소매 실행 플랫폼인 FORM의 GoSpotCheck은 맥주 메뉴, 맥주 탭, 와인 메뉴, 칵테일 메뉴 및 백 바(back bar)를 포함한 매장 내 디스플레이를 지원하는 이미지 인식 기술의 최신 혁신 기능을 출시했습니다.

보고서 구매 이유:

• 구성 요소, 애플리케이션, 최종 사용자 및 지역별 글로벌 AI 이미지 인식 시장 세분화를 시각화하고 주요 상업 자산 및 플레이어를 파악하기 위해
• 트렌드 분석 및 공동 개발을 통해 사업 기회를 식별하기 위해 • 모든 세그먼트를 포함한 AI 이미지 인식 시장 수준의 다양한 데이터가 담긴 엑셀 데이터 시트.

• 심층적인 질적 인터뷰와 연구를 바탕으로 한 종합적인 분석이 담긴 PDF 보고서.

• 주요 업체들의 핵심 제품을 모두 포함하는 제품 맵핑 엑셀 파일 제공.
글로벌 AI 이미지 인식 시장 보고서는 약 61개의 표, 65개의 그림, 206페이지 분량입니다.
주요 고객 (2023년 기준)
• 제조업체/구매자
• 산업 투자자/투자 은행가
• 시장 조사 전문가
• 신흥 기업