세계의 합성곱 신경망 시장
Convolutional Neural Networks
상품코드 : 1745031
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 220 Pages
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한글목차

세계의 합성곱 신경망 시장은 2030년까지 1,160억 달러에 이를 전망

2024년에 144억 달러로 추정되는 합성곱 신경망 세계 시장은 2024-2030년간 CAGR 41.6%로 성장하여 2030년에는 1,160억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 하드웨어 컴포넌트는 CAGR 45.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 787억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 소프트웨어 컴포넌트 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 33.8%로 추정됩니다.

미국 시장은 38억 달러, 중국은 CAGR 39.2%를 보일 것으로 예측

미국의 합성곱 신경망 시장은 2024년에 38억 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 2030년까지 170억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년 CAGR은 39.2%로 추정됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 38.6%와 35.6%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 28.5%를 보일 전망입니다.

세계의 합성곱 신경망 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

왜 합성곱 신경망은 AI를 활용한 시각과 인식의 경계를 변화시키는가?

합성곱 신경망(CNN)은 인공지능, 특히 이미지 인식과 패턴 인식 분야를 발전시키는 기초가 되었습니다. 인간의 시각 영역에서 영감을 얻은 CNN은 입력 데이터로부터 특징의 공간적 계층을 자동으로 적응적으로 학습하도록 설계되어 시각적 이미지 분석에 매우 효과적입니다. 컨볼루션 계층, 풀링 계층, 완전 연결 계층으로 구성된 CNN의 계층적 아키텍처는 가장자리와 모서리와 같은 낮은 수준의 패턴을 감지하고 모양, 얼굴, 물체 등 보다 복잡한 구조를 점진적으로 식별할 수 있게 해줍니다. CNN의 강점은 수작업에 의한 특징 설계 없이 다양한 규모와 방향에 걸쳐 특징을 일반화할 수 있는 능력에 있습니다. 따라서 정확도가 높을 뿐만 아니라 다양한 데이터 세트에 대한 확장성이 있습니다. 스마트폰, 모니터링 시스템, 산업용 센서를 통한 시각 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 고성능 CNN 모델에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 더 많은 산업에서 실시간 시각적 해석의 가치를 인식함에 따라 CNN은 학문적 개념에서 자동화, 지능화, 운영 정확도를 촉진하는 필수적인 도구로 진화하고 있습니다.

산업별 용도는 각 분야에서 CNN의 채택을 어떻게 촉진하고 있는가?

합성곱 신경망은 복잡한 이미지 및 비디오 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출하는 고유한 능력으로 인해 다양한 산업 분야에서 채택이 가속화되고 있습니다. 헬스케어 분야에서는 CNN이 엑스레이, MRI, 병리조직학 영상을 분석하는 진단 시스템을 지원하여 암, 결핵, 신경질환 등의 질병을 전문가 수준의 정확도로 감지하고 있습니다. 자동차 업계에서는 CNN이 자율주행차 비전 시스템의 핵심 역할을 수행하며 차선 감지, 물체 인식, 보행자 추적, 실시간 의사결정을 가능하게 합니다. 소매업에서는 재고 모니터링, 쇼핑객 행동 분석, 시각적 검색에 CNN이 활용되고 있으며, 농업에서는 식물 질병 감지, 작물 건강 모니터링, 시각 기반 모델을 통한 자동 수확에 활용되고 있습니다. 보안 및 국방 분야에서는 얼굴 인식, 감시 영상 분석, 위협 감지 시스템에 CNN이 활용되고 있으며, 전자상거래 플랫폼에서는 상품 태그 지정, 이미지 분류, 증강현실(AR) 쇼핑 경험에 CNN이 활용되고 있습니다. 패션이나 미디어와 같은 크리에이티브 분야에서도 CNN은 디자인 추천과 이미지 기반 컨텐츠 큐레이션의 혁신을 주도하고 있습니다. 이러한 다양하고 영향력 있는 용도는 CNN의 활동 영역을 넓힐 뿐만 아니라, AI가 현실 세계의 특정 분야에 특화된 맥락에서 달성할 수 있는 것의 한계를 넓히고 있습니다.

CNN의 성능과 접근성을 확장하는 기술 혁신은 어떤 것이 있을까?

컴퓨팅 하드웨어, 알고리즘 최적화, AI 프레임워크의 발전은 합성곱 신경망의 성능과 접근성을 크게 향상시켰으며, ResNet, Inception, EfficientNet, MobileNet과 같은 보다 효율적인 네트워크 아키텍처의 개발로 수렴 속도 향상, 메모리 사용량 감소, 전체 작업의 정확도 향상을 실현하고 있습니다. 이러한 모델은 기울기 소실 및 오버피팅과 같은 문제를 해결하여 CNN을 더욱 견고하고 일반화할 수 있도록 합니다. 전이 학습을 활용하면 ImageNet과 같은 대규모 데이터 세트로 CNN을 사전 훈련하고 최소한의 데이터로 특정 작업에 맞게 미세 조정할 수 있기 때문에 소규모 조직의 리소스 부담을 줄일 수 있습니다. 하드웨어 측면에서는 GPU, TPU, 엣지 AI 칩의 등장으로 리소스에 제약이 있는 환경에서도 대규모로 CNN을 훈련하고 배포할 수 있게 되었습니다. 에지 배치는 실시간 모니터링이나 차량용 영상 처리와 같이 낮은 지연을 필요로 하는 용도에서 특히 유용합니다. 한편, TensorFlow, PyTorch, Keras와 같은 오픈소스 프레임워크는 CNN 개발에 대한 접근을 민주화하여 개발자, 연구자, 기업이 빠르게 구축하고 반복할 수 있도록 돕고 있습니다. 클라우드 플랫폼 및 AI-as-a-service 모델과의 통합으로 진입장벽은 더욱 낮아지고 있습니다. 이러한 기술 혁신으로 CNN은 더욱 효율적이고 비용 효율적이며, 다양한 산업과 이용 사례의 폭을 넓혀가고 있습니다.

합성곱 신경망의 세계 성장을 가속하는 주요 요인은?

합성곱 신경망 시장의 성장은 데이터 가용성, 자동화에 대한 업계 수요, AI 인프라의 지속적인 개선이 결합하여 이루어지고 있습니다. 주요 요인 중 하나는 스마트폰, IoT 기기, 모니터링 시스템, 소셜 미디어 플랫폼을 통해 생성되는 이미지 및 동영상 데이터의 급격한 증가입니다. 기업들은 시각적 검사, 의사결정, 고객과의 상호작용을 자동화할 수 있는 방법을 점점 더 많이 찾고 있습니다. 특히 헬스케어, 자동차, 제조, 소매업 등의 분야에서 디지털 전환의 추진으로 AI 기반 비전 기술에 대한 투자가 가속화되고 있습니다. 한편, 실시간 분석과 엣지 컴퓨팅이 강조되면서 임베디드 기기에서 효율적으로 작동하는 경량화된 CNN 모델의 채택이 증가하고 있습니다. 정부 및 국방 분야에서도 AI를 활용한 감시 및 보안 솔루션에 투자하고 있으며, 이는 수요를 더욱 증가시키고 있습니다. 또한, 증강현실(AR), 로봇공학, 자연어 처리와 같은 보완적인 기술과 CNN의 통합으로 CNN 기반 시스템의 범위와 매력이 확대되고 있으며, AI 규제가 성숙하고 책임감 있는 AI 관행이 주류로 자리 잡으면서 CNN은 투명성, 공정성, 설명가능성을 향상시키며 진화하고 있습니다. 미래의 용도에서 관련성과 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 보입니다. 이러한 힘들이 결합되어 합성곱 신경망은 전 세계적으로 강력하고 지속 가능한 성장 궤도를 그리고 있습니다.

부문

컴포넌트(하드웨어, 소프트웨어, 서비스), 전개(On-Premise, 클라우드), 용도(이미지 및 비디오 인식, 자연언어처리, 의료 영상 분석, 자율주행차, 로봇·제조, 기타 용도), 업계별(헬스케어, 자동차, 소매 및 E-Commerce, IT 및 통신, 제조, 항공우주 및 방위, 에너지 및 유틸리티, 기타 업계)

조사 대상 기업 예(총 42개사)

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 인위적인 수익원가 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

Global Industry Analysts는 세계 주요 수석 이코노미스트(1,4,949명), 싱크탱크(62개 기관), 무역 및 산업 단체(171개 기관)의 전문가들의 의견을 면밀히 검토하여 생태계에 미치는 영향을 평가하고 새로운 시장 현실에 대응하고 있습니다. 모든 주요 국가의 전문가와 경제학자들이 관세와 그것이 자국에 미치는 영향에 대한 의견을 추적 조사했습니다.

Global Industry Analysts는 이러한 혼란이 향후 2-3개월 내에 마무리되고 새로운 세계 질서가 보다 명확하게 확립될 것으로 예상하고 있으며, Global Industry Analysts는 이러한 상황을 실시간으로 추적하고 있습니다.

2025년 4월: 협상 단계

이번 4월 보고서에서는 관세가 세계 시장 전체에 미치는 영향과 지역별 시장 조정에 대해 소개합니다. 당사의 예측은 과거 데이터와 진화하는 시장 영향요인을 기반으로 합니다.

2025년 7월: 최종 관세 재설정

고객님들께는 각 국가별 최종 리셋이 발표된 후 7월에 무료 업데이트 버전을 제공해 드립니다. 최종 업데이트 버전에는 명확하게 정의된 관세 영향 분석이 포함되어 있습니다.

상호 및 양자 간 무역과 관세의 영향 분석 :

미국 <>& 중국 <>& 멕시코 <>& 캐나다 <>&EU <>& 일본 <>& 인도 <>& 기타 176개국

업계 최고의 이코노미스트: Global Industry Analysts의 지식 기반은 국가, 싱크탱크, 무역 및 산업 단체, 대기업, 그리고 세계 계량 경제 상황의 전례 없는 패러다임 전환의 영향을 공유하는 분야별 전문가 등 가장 영향력 있는 수석 이코노미스트 그룹을 포함한 14,949명의 이코노미스트를 추적하고 있습니다. 16,491개 이상의 보고서 대부분에 마일스톤에 기반한 2단계 출시 일정이 적용되어 있습니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Convolutional Neural Networks Market to Reach US$116.0 Billion by 2030

The global market for Convolutional Neural Networks estimated at US$14.4 Billion in the year 2024, is expected to reach US$116.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 41.6% over the analysis period 2024-2030. Hardware Component, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 45.9% CAGR and reach US$78.7 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Software Component segment is estimated at 33.8% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$3.8 Billion While China is Forecast to Grow at 39.2% CAGR

The Convolutional Neural Networks market in the U.S. is estimated at US$3.8 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$17.0 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 39.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 38.6% and 35.6% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 28.5% CAGR.

Global Convolutional Neural Networks Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Are Convolutional Neural Networks Transforming the Frontier of AI-Powered Vision and Recognition?

Convolutional Neural Networks (CNNs) have become foundational in advancing artificial intelligence, particularly in the realm of image and pattern recognition. Inspired by the human visual cortex, CNNs are designed to automatically and adaptively learn spatial hierarchies of features from input data, making them exceptionally effective for analyzing visual imagery. Their layered architecture-comprising convolutional layers, pooling layers, and fully connected layers-enables them to detect low-level patterns like edges and corners, and progressively identify more complex structures such as shapes, faces, or objects. CNNs are at the core of applications ranging from facial recognition and autonomous driving to medical image diagnostics and quality control in manufacturing. Their strength lies in their ability to generalize features across varying scales and orientations without the need for manual feature engineering. This makes them not only accurate but also scalable across diverse datasets. With the explosion of visual data through smartphones, surveillance systems, and industrial sensors, the demand for high-performance CNN models is growing rapidly. As more industries recognize the value of real-time visual interpretation, CNNs are evolving from academic concepts into indispensable tools driving automation, intelligence, and operational precision.

How Are Industry-Specific Applications Fueling CNN Adoption Across Sectors?

The adoption of Convolutional Neural Networks is accelerating across a wide range of industries, driven by their unique ability to extract meaningful insights from complex image and video data. In healthcare, CNNs are powering diagnostic systems that analyze X-rays, MRIs, and histopathological images to detect diseases such as cancer, tuberculosis, and neurological disorders with expert-level accuracy. In automotive, CNNs are central to the vision systems of autonomous vehicles, enabling lane detection, object recognition, pedestrian tracking, and real-time decision-making. The retail industry is using CNNs for inventory monitoring, shopper behavior analysis, and visual search, while agriculture benefits from plant disease detection, crop health monitoring, and automated harvesting powered by vision-based models. In security and defense, CNNs are used in facial recognition, surveillance video analysis, and threat detection systems. E-commerce platforms leverage CNNs for product tagging, image classification, and augmented reality (AR) shopping experiences. Even in creative sectors like fashion and media, CNNs are driving innovations in design recommendation and image-based content curation. These diverse, high-impact applications are not only expanding the footprint of CNNs but also pushing the boundaries of what AI can achieve in real-world, domain-specific contexts.

What Technological Innovations Are Expanding the Performance and Accessibility of CNNs?

Advancements in computational hardware, algorithm optimization, and AI frameworks are significantly enhancing the performance and accessibility of Convolutional Neural Networks. The development of more efficient network architectures-such as ResNet, Inception, EfficientNet, and MobileNet-has led to faster convergence, lower memory usage, and higher accuracy across tasks. These models address issues like vanishing gradients and overfitting, making CNNs more robust and generalizable. The use of transfer learning allows CNNs to be pre-trained on large datasets (like ImageNet) and fine-tuned for specific tasks with minimal data, reducing the resource burden for smaller organizations. On the hardware front, the rise of GPUs, TPUs, and edge AI chips has made it possible to train and deploy CNNs at scale, even in resource-constrained environments. Edge deployment is particularly valuable in applications requiring low latency, such as real-time surveillance or in-vehicle image processing. Meanwhile, open-source frameworks like TensorFlow, PyTorch, and Keras are democratizing access to CNN development, allowing developers, researchers, and enterprises to build and iterate rapidly. Integration with cloud platforms and AI-as-a-service models is further lowering the barrier to entry. These innovations are making CNNs more efficient, cost-effective, and applicable across an expanding spectrum of industries and use cases.

What Are the Key Factors Driving the Global Growth of Convolutional Neural Networks?

The growth in the Convolutional Neural Networks market is driven by the convergence of data availability, industry demand for automation, and continuous improvements in AI infrastructure. One of the primary drivers is the exponential increase in image and video data generated through smartphones, IoT devices, surveillance systems, and social media platforms, all of which require intelligent systems to interpret and extract value. Businesses are increasingly seeking ways to automate visual inspection, decision-making, and customer interaction-tasks that CNNs are uniquely equipped to handle. The push toward digital transformation, especially in sectors like healthcare, automotive, manufacturing, and retail, is accelerating investments in AI-based vision technologies. Meanwhile, the growing emphasis on real-time analytics and edge computing is prompting the adoption of lightweight CNN models that can run efficiently on embedded devices. Government and defense sectors are also investing in AI-driven surveillance and security solutions, further boosting demand. Additionally, the integration of CNNs with complementary technologies such as augmented reality, robotics, and natural language processing is expanding the scope and appeal of CNN-powered systems. As AI regulations mature and responsible AI practices become mainstream, CNNs will continue to evolve with improved transparency, fairness, and explainability-ensuring their relevance and trustworthiness in future applications. These combined forces are creating a strong and sustainable growth trajectory for Convolutional Neural Networks on a global scale.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Convolutional Neural Networks market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Hardware, Software, Services); Deployment (On-Premise, Cloud); Application (Image & Video Recognition, Natural Language Processing, Medical Image Analysis, Autonomous Vehicles, Robotics & Manufacturing, Other Applications); Vertical (Healthcare, Automotive, Retail & E-Commerce, IT & Telecommunications, Manufacturing, Aerospace & Defense, Energy & Utilities, Other Verticals)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

Select Competitors (Total 42 Featured) -

TARIFF IMPACT FACTOR

Our new release incorporates impact of tariffs on geographical markets as we predict a shift in competitiveness of companies based on HQ country, manufacturing base, exports and imports (finished goods and OEM). This intricate and multifaceted market reality will impact competitors by artificially increasing the COGS, reducing profitability, reconfiguring supply chains, amongst other micro and macro market dynamics.

We are diligently following expert opinions of leading Chief Economists (14,949), Think Tanks (62), Trade & Industry bodies (171) worldwide, as they assess impact and address new market realities for their ecosystems. Experts and economists from every major country are tracked for their opinions on tariffs and how they will impact their countries.

We expect this chaos to play out over the next 2-3 months and a new world order is established with more clarity. We are tracking these developments on a real time basis.

As we release this report, U.S. Trade Representatives are pushing their counterparts in 183 countries for an early closure to bilateral tariff negotiations. Most of the major trading partners also have initiated trade agreements with other key trading nations, outside of those in the works with the United States. We are tracking such secondary fallouts as supply chains shift.

To our valued clients, we say, we have your back. We will present a simplified market reassessment by incorporating these changes!

APRIL 2025: NEGOTIATION PHASE

Our April release addresses the impact of tariffs on the overall global market and presents market adjustments by geography. Our trajectories are based on historic data and evolving market impacting factors.

JULY 2025 FINAL TARIFF RESET

Complimentary Update: Our clients will also receive a complimentary update in July after a final reset is announced between nations. The final updated version incorporates clearly defined Tariff Impact Analyses.

Reciprocal and Bilateral Trade & Tariff Impact Analyses:

USA <> CHINA <> MEXICO <> CANADA <> EU <> JAPAN <> INDIA <> 176 OTHER COUNTRIES.

Leading Economists - Our knowledge base tracks 14,949 economists including a select group of most influential Chief Economists of nations, think tanks, trade and industry bodies, big enterprises, and domain experts who are sharing views on the fallout of this unprecedented paradigm shift in the global econometric landscape. Most of our 16,491+ reports have incorporated this two-stage release schedule based on milestones.

COMPLIMENTARY PREVIEW

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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