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세계의 졸음 모니터 시장
Drowsiness Monitors
상품코드 : 1514032
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 07월
페이지 정보 : 영문 264 Pages
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한글목차

세계의 졸음 모니터 시장은 2030년까지 42억 달러에 달할 전망

2023년에 22억 달러로 평가된 세계의 졸음 모니터 시장은 2030년에는 42억 달러에 이르고, 분석 기간 2023년부터 2030년까지 CAGR은 9.5%로 성장할 것으로 예측됩니다. 이 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 졸음 모니터링 센서는 CAGR 8.9%로 성장을 지속하고, 분석 기간이 끝날 때 18억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 졸음 모니터 검사 장비 부문의 성장률은 분석 기간 동안 CAGR 9.7%로 추정됩니다.

미국 시장은 5억 9,680만 달러, 중국은 CAGR 8.9%로 성장 예측

미국의 졸음 모니터 시장은 2023년 5억 9,680만 달러로 평가되었습니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 6억 5,360만 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간 2023년부터 2030년까지 CAGR은 8.9%로 전망됩니다. 다른 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 8.4%와 8.0%로 예측되고 있습니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 7.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 졸음 모니터 시장-동향 및 촉진요인

졸음 모니터는 생체 정보, 차량 거동, 촉진요인의 그래픽 데이터를 추적하는 첨단 기술을 구사하여 촉진요인의 피로의 징후를 검출함으로써 교통 안전 강화에 점점 빠뜨릴 수 없는 것이 되어 있습니다. 이러한 시스템은 크게 진화하고 있으며, 스티어링 휠에 내장된 장치와 심박, 뇌파 활동, 안구 운동을 측정하는 웨어러블을 통한 생체 정보 모니터링 등의 방법이 있습니다. 그러나 이 방법은 조명과 같은 외부 조건이나 안경을 쓴 상태와 같은 신체적 상태에 영향을 받을 수 있습니다. 또 다른 접근법은 스티어링 패턴과 차선 규율과 같은 차량 거동을 분석하는 방법이며, 이는 촉진요인과의 직접적인 접촉에 크게 의존하지 않지만 외부 환경 요인의 영향을 받을 수 있습니다. 또한 카메라 기반 시스템은 얼굴 표정과 눈 움직임을 모니터링하여 높은 정확도로 졸음을 감지하지만 조명 조건이 좋지 않거나 촉진요인의 얼굴 특징을 방해하는 액세서리를 착용하고, 그 효과가 떨어질 수 있습니다.

졸음 감지의 역할은 자율 주행 기술의 진보와 함께 진화해 나갈 것으로 보입니다. 인간의 운전이 불필요한 완전 자율주행차(레벨 4와 5)에서는 이 기술은 사고 방지로부터 승객의 쾌적성 향상에 중점을 옮길 가능성이 있습니다. 예를 들어, 잠들기 쉽도록 차내 환경을 조정하거나 목적지가 가까워지면 촉진요인을 일으킬 수 있습니다. 인공지능, 특히 딥러닝의 통합으로 이러한 시스템의 예측 정확도가 크게 향상되었습니다. 다양한 센서에서 얻은 방대한 데이터를 분석함으로써 AI는 기존 방법보다 효과적으로 졸음 행동의 복잡한 패턴을 인식할 수 있으며, 앞으로는 여러 데이터를 결합하여 촉진요인의 상태를 종합적으로 파악하는 시스템에 대한 길이 열립니다.

졸음 운전 감지를 위한 IoT 기반 스마트 경고 시스템의 도입은 업계의 중요한 동향을 보여줍니다. 이 시스템은 얼굴 랜드 마크 알고리즘, 눈 종횡비 및 유클리드 거리 계산을 사용하여 촉진요인의 주의를 모니터링하고 졸음이 감지되면 음성 경고 및 전자 메일 알림과 같은 경고 프로토콜을 활성화합니다. IoT 모듈과 통합된 이러한 시스템은 실시간으로 통신할 수 있으며, 응급 대응에 중요한 데이터를 제공하며 충돌 위치와 영향을 추적합니다. 첨단 머신러닝 알고리즘과 FPGA 기술은 미세 수면을 감지하고 시선 인식 기능을 정교하게 함으로써 이러한 시스템의 정확성을 향상시킵니다. 또한 뇌파와 심전도와 같은 생체 센서를 통합하여 피로의 생리적 징후를 모니터링하고 사고의 위험을 줄이는 종합적이고 조기 감지 메커니즘을 제공하고 스마트 차량 시스템과 원활하게 통합에서 졸음 감지 기술이 교통 안전을 크게 개선할 가능성을 보여줍니다.

조사 대상 기업 예(총 24건)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

AJY
영문 목차

영문목차

Global Drowsiness Monitors Market to Reach US$4.2 Billion by 2030

The global market for Drowsiness Monitors estimated at US$2.2 Billion in the year 2023, is expected to reach US$4.2 Billion by 2030, growing at a CAGR of 9.5% over the analysis period 2023-2030. Drowsiness Monitoring Sensors, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 8.9% CAGR and reach US$1.8 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Drowsiness Monitors Testing Equipment segment is estimated at 9.7% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$596.8 Million While China is Forecast to Grow at 8.9% CAGR

The Drowsiness Monitors market in the U.S. is estimated at US$596.8 Million in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$653.6 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 8.9% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 8.4% and 8.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 7.4% CAGR.

Global Drowsiness Monitors Market - Key Trends and Drivers Summarized

Drowsiness monitors are increasingly vital in enhancing road safety by detecting signs of driver fatigue, using sophisticated technologies that track biometric information, vehicle behavior, and driver's graphic data. These systems have evolved significantly, with methods like biometric monitoring through devices integrated into steering wheels or wearables that measure heartbeats, brainwave activity, and eye movements. However, this method can be influenced by external conditions such as lighting or physical states like wearing glasses. Alternative approaches include analyzing vehicle behavior, like steering patterns and lane discipline, which rely less on direct contact with the driver but can be affected by external environmental factors. Additionally, camera-based systems monitor facial expressions and eye movements to detect drowsiness with high accuracy, although their effectiveness may diminish in poor lighting conditions or if the driver wears accessories that obstruct facial features.

The role of drowsiness detection is set to evolve with advancements in autonomous driving technologies. In fully autonomous vehicles (levels 4 and 5), where no human driving is required, the technology could shift focus from preventing accidents to enhancing passenger comfort, such as adjusting the cabin environment to facilitate sleep or waking the driver as they near their destination. The integration of artificial intelligence, particularly through deep learning, has significantly enhanced the predictive accuracy of these systems. By analyzing vast amounts of data from various sensors, AI can recognize complex patterns of drowsy behavior more effectively than traditional methods, paving the way for future systems that combine multiple data types to create a holistic view of the driver's state.

The implementation of IoT-based smart alert systems for drowsy driver detection marks a significant trend in the industry. These systems utilize facial landmark algorithms, eye aspect ratio, and Euclidean distance calculations to monitor driver alertness, activating alert protocols like audible warnings and email notifications when drowsiness is detected. Integrated with IoT modules, these systems can communicate in real-time, providing critical data for emergency responses and tracking the location and impact of collisions. Advanced machine learning algorithms and FPGA technology enhance the accuracy of these systems by detecting microsleeps and refining eye recognition capabilities. Additionally, the incorporation of biometric sensors such as EEG and ECG monitors physiological signs of fatigue, providing a comprehensive and early detection mechanism that reduces the risk of accidents and integrates seamlessly with smart vehicle systems, demonstrating the potential of drowsiness detection technology to improve road safety significantly.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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