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세계의 자연재해 감지 IoT 시장
Natural Disaster Detection IoT
상품코드 : 1775028
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 386 Pages
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한글목차

세계 자연재해 감지 IoT 시장은 2030년까지 31억 달러에 이를 전망

2024년에 5억 3,830만 달러로 추정되는 자연재해 감지 IoT 세계 시장은 분석 기간인 2024-2030년 CAGR 33.8%로 성장하여 2030년에는 31억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 자연재해 감지 IoT 하드웨어는 CAGR 30.9%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 13억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 자연재해 감지 IoT 솔루션 분야의 성장률은 분석 기간에 CAGR 34.5%로 추정됩니다.

미국 시장은 1억 4,670만 달러로 추정, 중국은 CAGR 43.3%로 성장 예측

미국의 자연재해 감지 IoT 시장은 2024년에 1억 4,670만 달러로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년간 CAGR 43.3%로 2030년까지 7억 8,320만 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 27.7%와 30.3%를 보일 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 28.6%로 성장할 전망입니다.

세계 자연재해 감지 IoT 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

IoT는 자연재해 감지 및 조기 경보 시스템에 어떤 혁명을 가져올 것인가?

사물인터넷(IoT)이 자연재해 감지 시스템에 통합되면서 정부, 응급 서비스 및 지역 사회가 재난을 예측, 모니터링 및 대응하는 방식이 바뀌고 있습니다. 기존의 재난 감지 방법은 고립된 센서 네트워크, 기상 모델, 지진 모니터링 스테이션에 의존하여 실시간 연결성과 예측 분석이 부족한 경우가 많았으나, IoT 기반 시스템은 상호 연결된 센서, 드론, 드론, 위성 영상, 인공지능(AI)을 활용하고, 높은 정확도와 실시간 재난 예측을 제공합니다. 실시간으로 정확한 재난 예측을 제공함으로써 재난에 대한 대비를 크게 강화했습니다. 이러한 시스템은 재난이 발생하기 쉬운 지역에 센서 노드를 배치하고 온도, 습도, 지진 활동, 해양 파도 패턴 등의 환경 파라미터를 모니터링하여 지진, 쓰나미, 산불, 허리케인 등을 조기에 발견할 수 있도록 합니다. 클라우드 기반 데이터 처리는 과거 패턴과 실제 환경 입력을 통합하여 예측 모델을 더욱 정교하게 만들어 당국이 적시에 대피 경보를 발령할 수 있도록 합니다. 스마트시티의 부상으로 재난 관리에 IoT 도입이 가속화되고 있으며, 각국 정부는 재난 대응 부서와 피해 지역 사회 간의 자동화된 실시간 통신을 촉진하는 견고한 인프라에 투자하고 있습니다. 그러나 정전이나 인프라 붕괴로 인해 연결이 끊길 수 있는 재난 지역과 같은 가혹한 상황에서 IoT 네트워크의 내결함성을 보장하는 것은 여전히 과제로 남아있습니다. 엣지 컴퓨팅, AI 기반 분석, 위성 기반 IoT 네트워크의 지속적인 발전은 재난 감지 시스템의 효율성을 더욱 강화하여 보다 신속하고 정확한 긴급 대응을 가능하게 할 것으로 기대됩니다.

IoT 재난 모니터링 강화에서 위성과 AI 기술의 역할은?

위성 기술과 IoT 네트워크의 융합으로 자연재해 감지의 정확성과 확장성이 크게 향상되었습니다. 저궤도(LEO) 위성과 지상의 IoT 센서 노드를 결합하여 잠재적인 재난을 나타내는 지각판 변동, 비정상적인 해양 패턴, 기압 변동을 감지할 수 있는 종합적인 모니터링 시스템을 구축할 수 있으며, AI 기반 예측 분석은 IoT 디바이스에서 생성된 방대한 데이터 세트를 처리하여 을 처리하고, 임박한 재앙을 나타낼 수 있는 패턴을 식별하는 데 중요한 역할을 합니다. 과거 데이터를 기반으로 훈련된 머신러닝 모델은 허리케인, 홍수, 산사태의 발생 가능성과 심각성을 보다 정확하게 예측할 수 있게 되어 당국이 적극적으로 자원을 배치할 수 있게 되었습니다. 또한 IoT 기반 재난 모니터링 시스템에 블록체인을 도입함으로써 데이터의 무결성을 보장하고 전 세계 기관 간의 안전한 실시간 통신을 실현할 수 있습니다. 한편, 열 센서와 하이퍼스펙트럼 센서를 탑재한 드론 기반 IoT 플랫폼은 산불 감지에 혁명을 가져왔으며, 화재 진행 상황을 실시간으로 영상화하고 매핑할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 대응 시간 단축, 재산 피해 감소, 인명 구조에 도움이 되고 있으며, AI, IoT, 위성 통신의 결합은 전 세계 재난 복원력을 위한 견고한 프레임워크를 구축하여 IoT 기반 재난 감지 시장을 전례 없는 성장으로 이끌고 있습니다.

IoT 기반 재난 감지 채택이 정부 및 산업계에서 추진력을 얻고 있는 이유는 무엇일까?

정부와 민간기업은 기후 변화로 인한 재난으로 인한 경제적, 인프라적 손실을 줄이기 위해 IoT를 활용한 자연재해 감지 시스템을 빠르게 도입하고 있습니다. 이상기후에 취약한 국가들은 재난 대비를 강화하고 중요 인프라를 보호하기 위해 IoT를 활용한 조기 경보 시스템에 투자하고 있습니다. 보험사들은 실시간 재난 모니터링 데이터를 활용하여 위험 평가 모델을 개선하고, 보다 정확한 보험료 계산과 보험금 청구를 처리할 수 있도록 하고 있습니다. 에너지 분야에서는 IoT 기반 재난 감지가 전력망에 통합되어 허리케인, 산불, 지진으로 인한 혼란을 예측하고 최소화할 수 있게 되었습니다. 마찬가지로 농업 기업들도 IoT 센서를 활용하여 가뭄과 홍수로 이어질 수 있는 기후 이변을 추적하여 식량 안보와 공급망 복원력을 보장하고 있습니다. 해운업계와 항공업계도 기상 이변 시 항해의 안전성을 높이기 위해 IoT를 활용한 기상 예측 시스템을 도입하고 있습니다. 재난 모니터링에 IoT의 적용이 확대됨에 따라 재난 복원력을 위한 표준화된 프레임워크를 개발하기 위한 하이테크 기업, 정부기관, 연구기관의 협력이 활발해지고 있습니다. 그러나 상호 연결된 IoT 시스템은 해킹, 데이터 유출, 시스템 장애의 영향을 받기 쉽기 때문에 사이버 보안은 여전히 중요한 관심사로 남아있습니다. 고도의 암호화 프로토콜과 분산형 데이터 관리를 통해 이러한 문제를 해결하는 것이 시장 성장을 유지하는 데 중요합니다.

자연재해 감지 IoT 시장의 성장을 가속하는 주요 요인은?

자연재해 감지 IoT 시장의 성장은 기후 관련 재해의 빈도와 심각성 증가, 스마트 인프라에 대한 정부 투자 증가, AI 기반 예측 분석의 급속한 확대 등 여러 요인에 의해 촉진되고 있습니다. 실시간 데이터 수집 및 분석에 대한 수요가 급증하면서 기술 기업들은 혹독한 조건에서도 작동할 수 있는 첨단 IoT 센서를 개발하고 있으며, 5G 네트워크의 보급은 IoT 기반 재난 모니터링의 채택을 더욱 가속화하여 더 빠른 데이터 전송과 실시간 원격 센싱 기능을 가능하게 합니다. 원격 감지 기능을 가능하게 하고 있습니다. 또한, 위성 시스템에 IoT를 통합하여 원격지 및 저개발 지역에서의 재난 감지 범위를 강화하여 전 세계 재난 관리의 디지털 격차를 해소하고 있습니다. 보험사 및 금융기관은 위험 모델링 및 재난 대응 계획을 위해 IoT에서 생성된 데이터를 활용하고 있으며, 이는 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 재난 감지 IoT 솔루션에 엣지 컴퓨팅이 도입되면서 대기 시간이 단축되고 시스템 안정성이 향상되어 즉각적인 긴급 대응에 더욱 효과적이며, IoT 센서가 탑재된 자율 드론의 채택이 증가하면서 시장 확대에 기여하고 있습니다. 피해 지역에 대한 신속한 공중 감시와 평가를 가능하게 하고 있습니다. 기후 변화와 재난 대비에 대한 사회적 인식이 높아지면서 스마트 기상관측소, 가정용 지진감지기 등 소비자급 IoT 재난 모니터링 기기에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 지속 가능하고 견고한 도시 인프라를 구축하려는 세계적인 움직임이 지속되는 가운데, IoT 기반 자연재해 감지 시장은 AI, 양자 컴퓨팅, 위성 이미지의 혁신이 재난 복원력의 미래를 형성하는 데 있어 매우 중요한 역할을 하고 있어 지속적으로 성장할 것으로 예측됩니다.

부문

컴포넌트(자연재해 감지 IoT 하드웨어, 자연재해 감지 IoT 솔루션, 자연재해 감지 IoT 서비스), 통신 시스템(위성 지원 기기, 응급 구조대 툴, 차량 대응 게이트웨이, 긴급 대응 레이더), 최종사용자(정부기관 최종사용자, 비공개 회사 최종사용자, 법집행기관 최종사용자, 구조대 최종사용자)

조사 대상 기업 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI툴에 의해 시장 정보와 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양의 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

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

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Natural Disaster Detection IoT Market to Reach US$3.1 Billion by 2030

The global market for Natural Disaster Detection IoT estimated at US$538.3 Million in the year 2024, is expected to reach US$3.1 Billion by 2030, growing at a CAGR of 33.8% over the analysis period 2024-2030. Natural Disaster Detection IoT Hardware, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 30.9% CAGR and reach US$1.3 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Natural Disaster Detection IoT Solutions segment is estimated at 34.5% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$146.7 Million While China is Forecast to Grow at 43.3% CAGR

The Natural Disaster Detection IoT market in the U.S. is estimated at US$146.7 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$783.2 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 43.3% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 27.7% and 30.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 28.6% CAGR.

Global Natural Disaster Detection IoT Market - Key Trends & Drivers Summarized

How Is IoT Revolutionizing Natural Disaster Detection and Early Warning Systems?

The integration of the Internet of Things (IoT) into natural disaster detection systems has transformed the way governments, emergency services, and communities predict, monitor, and respond to catastrophic events. Traditional disaster detection methods relied on isolated sensor networks, meteorological models, and seismic monitoring stations, which often lacked real-time connectivity and predictive analytics. IoT-enabled systems have significantly enhanced disaster preparedness by leveraging interconnected sensors, drones, satellite imagery, and artificial intelligence (AI) to deliver high-precision, real-time disaster forecasts. These systems deploy sensor nodes in disaster-prone regions to monitor environmental parameters such as temperature, humidity, seismic activity, and oceanic wave patterns, allowing for early detection of earthquakes, tsunamis, wildfires, and hurricanes. Cloud-based data processing further refines predictive models by integrating historical patterns with live environmental inputs, enabling authorities to issue timely evacuation alerts. The rise of smart cities has accelerated IoT adoption in disaster management, with governments investing in robust infrastructure to facilitate automated, real-time communication between disaster response units and affected communities. However, challenges remain in ensuring the resilience of IoT networks in extreme conditions, particularly in disaster-affected areas where power outages and infrastructure collapse may hinder connectivity. The continued advancement of edge computing, AI-driven analytics, and satellite-based IoT networks is expected to further strengthen the effectiveness of disaster detection systems, enabling quicker and more accurate emergency responses.

What Role Do Satellite and AI Technologies Play in Enhancing IoT Disaster Monitoring?

The fusion of satellite technology with IoT networks has significantly improved the accuracy and scalability of natural disaster detection. Low Earth orbit (LEO) satellites, coupled with ground-based IoT sensor nodes, provide a comprehensive monitoring system capable of detecting shifts in tectonic plates, abnormal oceanic patterns, and variations in atmospheric pressure that indicate potential disasters. AI-driven predictive analytics play a crucial role in processing the massive datasets generated by IoT devices, identifying patterns that may indicate an impending catastrophe. Machine learning models trained on historical data can now predict the likelihood and severity of hurricanes, floods, and landslides with greater precision, allowing authorities to deploy resources proactively. The implementation of blockchain in IoT-based disaster monitoring systems is also gaining traction, ensuring data integrity and secure real-time communication between global agencies. Meanwhile, drone-based IoT platforms equipped with thermal and hyperspectral sensors have revolutionized wildfire detection, offering real-time imaging and mapping of fire progression. These advancements are instrumental in minimizing response time, reducing property damage, and saving lives. The combination of AI, IoT, and satellite communication is establishing a robust framework for global disaster resilience, pushing the market for IoT-enabled disaster detection towards unprecedented growth.

Why Is the Adoption of IoT-Based Disaster Detection Gaining Momentum Among Governments and Industries?

Governments and private enterprises are rapidly adopting IoT-driven natural disaster detection systems to mitigate economic and infrastructural losses caused by climate change-induced catastrophes. Countries vulnerable to extreme weather events are investing in IoT-powered early warning systems to improve disaster preparedness and protect critical infrastructure. Insurance companies are leveraging real-time disaster monitoring data to refine risk assessment models, enabling more accurate premium calculations and claim processing. In the energy sector, IoT-based disaster detection is being integrated into power grids to predict and minimize disruptions caused by hurricanes, wildfires, and earthquakes. Similarly, agricultural enterprises are using IoT sensors to track climate anomalies that may lead to droughts or floods, ensuring food security and supply chain resilience. The maritime and aviation industries are also deploying IoT-powered weather prediction systems to enhance navigational safety during extreme weather conditions. The expanding applications of IoT in disaster monitoring have led to increased collaboration between tech companies, government agencies, and research institutions to develop standardized frameworks for disaster resilience. However, cybersecurity remains a key concern, as interconnected IoT systems are susceptible to hacking, data breaches, and system failures. Addressing these challenges through advanced encryption protocols and decentralized data management will be critical to sustaining market growth.

What Key Factors Are Driving the Growth of the Natural Disaster Detection IoT Market?

The growth in the natural disaster detection IoT market is driven by several factors, including the rising frequency and severity of climate-related disasters, increasing government investments in smart infrastructure, and the rapid expansion of AI-driven predictive analytics. The demand for real-time data collection and analysis has surged, prompting tech companies to develop advanced IoT sensors capable of operating in extreme conditions. The proliferation of 5G networks has further accelerated the adoption of IoT-based disaster monitoring, enabling faster data transmission and real-time remote sensing capabilities. Additionally, the growing integration of IoT into satellite systems has enhanced disaster detection coverage in remote and underdeveloped regions, bridging the digital divide in global disaster management. Insurance firms and financial institutions are increasingly leveraging IoT-generated data for risk modeling and disaster response planning, further fueling market growth. Moreover, the emergence of edge computing in disaster detection IoT solutions has reduced latency and increased system reliability, making these systems more effective for immediate emergency response. The increasing adoption of autonomous drones equipped with IoT sensors has also contributed to market expansion, enabling rapid aerial surveillance and assessment of disaster-affected areas. Growing public awareness of climate change and disaster preparedness is further driving demand for consumer-grade IoT disaster monitoring devices, such as smart weather stations and home-based seismic detectors. As the global push for sustainable and resilient urban infrastructure continues, the IoT-based natural disaster detection market is expected to witness sustained expansion, with innovations in AI, quantum computing, and satellite imaging playing a pivotal role in shaping the future of disaster resilience.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Natural Disaster Detection IoT market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Natural Disaster Detection IoT Hardware, Natural Disaster Detection IoT Solutions, Natural Disaster Detection IoT Services); Communication System (Satellite-Assisted Equipment, First Responder Tools, Vehicle-Ready Gateways, Emergency Response Radars); End-Use (Government Organizations End-Use, Private Companies End-Use, Law Enforcement Agencies End-Use, Rescue Personnel End-Use)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

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III. MARKET ANALYSIS

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