| ■ 영문 제목 : Global Dip Cords Market Growth 2025-2031 | |
 | ■ 상품코드 : LPK23JU0511 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2025년 3월 ■ 페이지수 : 115 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 화학&재료 |
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| LP인포메이션 (LPI) 의 최신 조사 자료는 딥 코드의 과거 판매실적을 살펴보고 2024년의 딥 코드 판매실적을 검토하여 2025년부터 2031년까지 예상되는 딥 코드 판매에 대한 지역 및 시장 세그먼트별 포괄적인 분석을 제공합니다. 글로벌 딥 코드 시장규모는 2024년 xxx백만 달러에서 연평균 xx% 성장하여 2031년에는 xxx백만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 본 보고서의 시장규모 데이터는 무역 전쟁 및 러시아-우크라이나 전쟁의 영향을 반영했습니다. 본 조사 자료는 글로벌 딥 코드 시장에 관해서 조사, 분석한 보고서로서, 기업별 시장 점유율, 지역별 시장규모 (미주, 미국, 캐나다, 멕시코, 브라질, 아시아 태평양, 중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 유럽, 독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아, 중동/아프리카, 이집트, 남아프리카, 터키, 중동GCC국 등), 시장동향, 판매/유통업자/고객 리스트, 시장예측 (2026년-2031년), 주요 기업동향 (기업정보, 제품, 판매량, 매출, 가격, 매출총이익) 등의 정보를 수록하고 있습니다. 또한, 주요지역의 종류별 (폴리에스터 딥 코드, 나일론 딥 코드, 기타) 시장규모와 용도별 (컨베이어 벨트, 호스, 타이어) 시장규모 데이터도 포함되어 있습니다. ***** 목차 구성 ***** 보고서의 범위 경영자용 요약 - 글로벌 딥 코드 시장규모 2020년-2031년 - 지역별 딥 코드 시장분석 - 종류별 딥 코드 시장규모 2020년-2025년 (폴리에스터 딥 코드, 나일론 딥 코드, 기타) - 용도별 딥 코드 시장규모 2020년-2025년 (컨베이어 벨트, 호스, 타이어) 기업별 딥 코드 시장분석 - 기업별 딥 코드 판매량 - 기업별 딥 코드 매출액 - 기업별 딥 코드 판매가격 - 주요기업의 딥 코드 생산거점, 판매거점 - 시장 집중도 분석 지역별 분석 - 지역별 딥 코드 판매량 2020년-2025년 - 지역별 딥 코드 매출액 2020년-2025년 미주 시장 - 미주의 딥 코드 시장규모 2020년-2025년 - 미주의 딥 코드 시장규모 : 종류별 - 미주의 딥 코드 시장규모 : 용도별 - 미국 딥 코드 시장규모 - 캐나다 딥 코드 시장규모 - 멕시코 딥 코드 시장규모 - 브라질 딥 코드 시장규모 아시아 태평양 시장 - 아시아 태평양의 딥 코드 시장규모 2020년-2025년 - 아시아 태평양의 딥 코드 시장규모 : 종류별 - 아시아 태평양의 딥 코드 시장규모 : 용도별 - 중국 딥 코드 시장규모 - 일본 딥 코드 시장규모 - 한국 딥 코드 시장규모 - 동남아시아 딥 코드 시장규모 - 인도 딥 코드 시장규모 유럽 시장 - 유럽의 딥 코드 시장규모 2020년-2025년 - 유럽의 딥 코드 시장규모 : 종류별 - 유럽의 딥 코드 시장규모 : 용도별 - 독일 딥 코드 시장규모 - 프랑스 딥 코드 시장규모 - 영국 딥 코드 시장규모 중동/아프리카 시장 - 중동/아프리카의 딥 코드 시장규모 2020년-2025년 - 중동/아프리카의 딥 코드 시장규모 : 종류별 - 중동/아프리카의 딥 코드 시장규모 : 용도별 - 이집트 딥 코드 시장규모 - 남아프리카 딥 코드 시장규모 - 중동GCC 딥 코드 시장규모 시장의 성장요인, 과제, 동향 - 시장의 성장요인, 기회 - 시장의 과제, 리스크 - 산업 동향 제조원가 구조 분석 - 원재료 및 공급업체 - 딥 코드의 제조원가 구조 분석 - 딥 코드의 제조 프로세스 분석 - 딥 코드의 산업체인 구조 마케팅, 유통업체, 고객 - 판매채널 - 딥 코드의 유통업체 - 딥 코드의 주요 고객 지역별 딥 코드 시장 예측 - 지역별 딥 코드 시장규모 예측 2026년-2031년 - 미주 시장 예측 - 아시아 태평양 시장 예측 - 유럽 시장 예측 - 중동/아프리카 시장 예측 - 딥 코드의 종류별 시장예측 (폴리에스터 딥 코드, 나일론 딥 코드, 기타) - 딥 코드의 용도별 시장예측 (컨베이어 벨트, 호스, 타이어) 주요 기업 분석 (기업정보, 제품, 판매량, 매출, 가격, 매출총이익) - Mehler, Glanzstoff, SKS Textile, Kordsa Global, Teijin, QINGDAO TIPONT CORD CO.,LTD, Zhejiang Unifull, SANWU TEXTILE CO.,LTD., Sanlux Co., Ltd, Cordus, Shakti Cords, JINHUA ALUN CHEMICAL FIBER CO. LTD, WUJIANG HONGDA THREAD AND STRING CO., LTD, Nantong Heming Chemical Fiber Products Co. LTD, Shandong Helon Polytex Chemical Fibre Co.,Ltd., SHENYANG CHENYU LNDUDUSTRLAL TEXTILE CO.,LTD. 조사의 결과/결론 |
It is the product of single wire type (polyester, nylon, arylon, glass fiber) processed by dipping, widely used in conveyer belt, hose and tire industries.
LPI (LP Information)’ newest research report, the “Dip Cords Industry Forecast” looks at past sales and reviews total world Dip Cords sales in 2024, providing a comprehensive analysis by region and market sector of projected Dip Cords sales for 2025 through 2031. With Dip Cords sales broken down by region, market sector and sub-sector, this report provides a detailed analysis in US$ millions of the world Dip Cords industry.
This Insight Report provides a comprehensive analysis of the global Dip Cords landscape and highlights key trends related to product segmentation, company formation, revenue, and market share, latest development, and M&A activity. This report also analyzes the strategies of leading global companies with a focus on Dip Cords portfolios and capabilities, market entry strategies, market positions, and geographic footprints, to better understand these firms’ unique position in an accelerating global Dip Cords market.
This Insight Report evaluates the key market trends, drivers, and affecting factors shaping the global outlook for Dip Cords and breaks down the forecast by type, by application, geography, and market size to highlight emerging pockets of opportunity. With a transparent methodology based on hundreds of bottom-up qualitative and quantitative market inputs, this study forecast offers a highly nuanced view of the current state and future trajectory in the global Dip Cords.
The global Dip Cords market size is projected to grow from US$ 243.2 million in 2024 to US$ 339.4 million in 2031; it is expected to grow at a CAGR of 339.4 from 2025 to 2031.
Europe is the largest consumption place, with a consumption market share over 25% in 2019. Following Europe, China is the second largest consumption place with the about 25% market shares. Major manufacturers include Mehler, Glanzstoff, SKS, Textile, Kordsa Global, Teijin, QINGDAO TIPONT CORD CO.,LTD, Zhejiang Unifull, SANWU, TEXTILE CO.,LTD., Sanlux Co., Ltd and Cordus. The total market share of top 10 is more than 70%.The market of Dip Cord can be classified as Polyester glue rope and Nylon soaked cord. Polyester glue rope is the major used type, with more than 50% market shares. Dip Cord is widely used in Conveyor belt, Hose and Tire. For Conveyor belt, is the largest market shares in total which is about 60%.
This report presents a comprehensive overview, market shares, and growth opportunities of Dip Cords market by product type, application, key manufacturers and key regions and countries.
[Market Segmentation]
Segmentation by type
Polyester Dip Cords
Nylon Dip Cords
Other
Segmentation by application
Conveyor Belts
Hose
Tire
This report also splits the market by region:
Americas
United States
Canada
Mexico
Brazil
APAC
China
Japan
Korea
Southeast Asia
India
Australia
Europe
Germany
France
UK
Italy
Russia
Middle East & Africa
Egypt
South Africa
Israel
Turkey
GCC Countries
The below companies that are profiled have been selected based on inputs gathered from primary experts and analyzing the company’s coverage, product portfolio, its market penetration.
Mehler
Glanzstoff
SKS Textile
Kordsa Global
Teijin
QINGDAO TIPONT CORD CO.,LTD
Zhejiang Unifull
SANWU TEXTILE CO.,LTD.
Sanlux Co., Ltd
Cordus
Shakti Cords
JINHUA ALUN CHEMICAL FIBER CO. LTD
WUJIANG HONGDA THREAD AND STRING CO., LTD
Nantong Heming Chemical Fiber Products Co. LTD
Shandong Helon Polytex Chemical Fibre Co.,Ltd.
SHENYANG CHENYU LNDUDUSTRLAL TEXTILE CO.,LTD.
[Key Questions Addressed in this Report]
What is the 10-year outlook for the global Dip Cords market?
What factors are driving Dip Cords market growth, globally and by region?
Which technologies are poised for the fastest growth by market and region?
How do Dip Cords market opportunities vary by end market size?
How does Dip Cords break out type, application?
What are the influences of trade war and Russia-Ukraine war?
1 Scope of the Report |
| ※참고 정보 딥 코드(Deep Cords)는 최근 몇 년간 인공지능 및 딥러닝 분야에서 주목받고 있는 흥미로운 개념입니다. 특히 신경망 모델의 표현력과 학습 효율성을 높이기 위한 다양한 접근 방식의 하나로 연구되고 있습니다. 딥 코드라는 용어 자체는 다소 포괄적이어서 명확하게 하나의 정의로 규정하기보다는, 신경망의 내부 표현을 보다 구조화되고 의미론적으로 풍부하게 만드는 다양한 기법들을 아우르는 개념으로 이해하는 것이 좋습니다. 본 글에서는 딥 코드의 핵심적인 측면들을 다양한 시각에서 탐구하며, 그 정의, 특징, 가능한 종류, 그리고 응용 가능성 등을 자세히 살펴보겠습니다. 딥 코드를 이해하기 위해서는 먼저 신경망이 학습하는 '표현(representation)'에 대한 이해가 필요합니다. 신경망은 입력 데이터를 여러 계층을 거치면서 점차 추상적이고 고수준의 특징으로 변환해 나갑니다. 이러한 변환 과정에서 각 계층은 입력 데이터의 특정 측면을 포착하는 벡터 형태의 표현을 학습하게 됩니다. 이러한 표현들은 종종 "잠재 표현(latent representation)"이라고 불리기도 하며, 데이터의 구조, 관계, 의미 등을 함축하고 있습니다. 딥 코드의 핵심 아이디어는 이러한 잠재 표현을 단순히 밀집된 벡터(dense vector) 형태로 얻는 것을 넘어, 특정 구조, 제약, 또는 의미론적 정보를 명시적으로 인코딩하거나 생성하는 데 있습니다. 딥 코드의 가장 중요한 특징 중 하나는 '해석 가능성(interpretability)' 또는 '설명 가능성(explainability)'을 향상시키는 데 기여할 수 있다는 점입니다. 전통적인 신경망의 잠재 표현은 종종 '블랙 박스'와 같아서, 특정 특징이 무엇을 의미하는지 명확하게 파악하기 어렵습니다. 하지만 딥 코드를 통해 학습된 표현은 예를 들어 특정 속성(예: 사람의 성별, 사물의 색상 등)에 대응하는 특정 차원(dimension)을 가지거나, 데이터의 계층적 구조를 명확하게 반영하는 등, 인간이 이해하기 쉬운 방식으로 해석될 수 있습니다. 이는 모델의 내부 작동 방식을 이해하고, 잘못된 예측의 원인을 파악하며, 모델의 편향성을 탐지하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. 또 다른 중요한 특징은 '조작 가능성(manipulability)'입니다. 딥 코드로 인코딩된 표현은 특정 차원을 수정하거나 결합함으로써 데이터의 속성을 변경하거나 새로운 데이터를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 사람 얼굴을 나타내는 딥 코드가 있다면, 특정 차원을 조작하여 얼굴에 안경을 씌우거나 머리 색깔을 바꾸는 등의 작업이 가능해집니다. 이러한 조작 가능성은 데이터 증강, 콘텐츠 생성, 그리고 시뮬레이션 등 다양한 응용 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 딥 코드의 종류는 매우 다양하게 분류될 수 있으며, 각각의 접근 방식은 다른 종류의 구조나 의미론적 정보를 인코딩하는 데 초점을 맞춥니다. 몇 가지 주요 종류를 살펴보겠습니다. 첫 번째로 '계층적 코드(Hierarchical Codes)'가 있습니다. 이는 데이터의 계층적 구조를 신경망의 표현에 반영하는 것을 목표로 합니다. 예를 들어, 이미지 데이터를 처리할 때, 하위 계층에서는 픽셀 수준의 특징을, 중간 계층에서는 객체의 부분(눈, 코 등)을, 그리고 상위 계층에서는 전체 객체(얼굴, 자동차 등)를 나타내는 표현을 학습할 수 있습니다. 이러한 계층적 코드는 데이터의 구조를 효과적으로 포착하고, 더 높은 수준의 추상화를 가능하게 합니다. VAE(Variational Autoencoder)의 잠재 공간이나 그래프 신경망(Graph Neural Network)에서 노드의 표현이 계층적으로 구성되는 것이 이러한 계층적 코드와 유사한 맥락에서 이해될 수 있습니다. 두 번째로 '심볼릭 코드(Symbolic Codes)'가 있습니다. 이는 신경망의 표현을 단순히 연속적인 벡터로 만드는 것이 아니라, 명시적인 심볼이나 규칙에 기반한 형태로 표현하는 것을 시도합니다. 논리 기반의 표현 학습(Learning Logic)이나 신경-심볼릭 AI(Neuro-Symbolic AI)에서 이러한 접근 방식을 볼 수 있습니다. 예를 들어, 객체 간의 관계를 "A is above B"와 같은 논리적 문장으로 표현하거나, 이러한 문장들을 조합하여 더 복잡한 사실을 추론하는 방식입니다. 심볼릭 코드는 높은 수준의 추론 능력과 해석 가능성을 제공하지만, 복잡한 비정형 데이터를 효과적으로 처리하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 세 번째로 '이산 코드(Discrete Codes)'가 있습니다. 이는 잠재 표현의 일부 또는 전체를 이산적인 값이나 기호로 표현하는 방식입니다. 전통적인 신경망은 대부분 연속적인 값을 다루지만, 이산 코드는 마치 언어에서 단어나 문자와 같이 명확하게 구분되는 단위로 표현을 구성합니다. 벡터 양자화(Vector Quantization, VQ)를 사용하는 모델들이 대표적인 예시입니다. VQ-VAE(Vector Quantized Variational Autoencoder)와 같은 모델은 인코더가 입력 데이터를 이산적인 코드북(codebook)의 항목에 매핑하고, 디코더는 이 코드북 항목을 사용하여 데이터를 재구성합니다. 이산 코드는 압축 효율성을 높이고, 의미론적 의미를 명확하게 구분하는 데 유리할 수 있습니다. 네 번째로 '관계형 코드(Relational Codes)'가 있습니다. 이는 데이터 내의 객체들 간의 관계를 명시적으로 인코딩하는 것을 목표로 합니다. 그래프 신경망에서 노드 간의 엣지를 통해 관계 정보를 전달하는 것이 그 예시이며, 보다 발전된 형태로는 객체 중심의 표현을 학습하고 이들 객체 간의 상호작용이나 의존성을 표현하는 방식이 있습니다. 예를 들어, 복잡한 장면 이미지를 처리할 때, 각 객체(사람, 가구, 건물 등)를 나타내는 표현과 함께 이들 객체가 서로 어떻게 상호작용하는지(예: 사람이 의자에 앉아 있다, 자동차가 도로를 달리고 있다 등)를 표현할 수 있습니다. 딥 코드는 다양한 분야에서 혁신적인 응용 가능성을 제시합니다. 첫째, '데이터 생성(Data Generation)' 분야에서 딥 코드는 더욱 정교하고 제어 가능한 데이터 생성을 가능하게 합니다. 앞서 언급했듯이, 딥 코드로 인코딩된 잠재 표현을 조작함으로써 원하는 속성을 가진 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트-이미지 생성 모델에서 특정 스타일이나 객체의 특징을 조작하여 원하는 이미지를 생성하는 데 활용될 수 있습니다. 또한, 음악 생성이나 비디오 생성에서도 특정 감정이나 분위기를 반영하는 멜로디나 장면을 생성하는 데 기여할 수 있습니다. 둘째, '효율적인 특징 표현 및 압축(Efficient Feature Representation and Compression)' 측면에서도 딥 코드는 큰 장점을 가집니다. 이산 코드나 양자화 기법을 활용하면 고차원의 잠재 표현을 저차원으로 효과적으로 압축하면서도 중요한 정보를 최대한 보존할 수 있습니다. 이는 메모리 사용량을 줄이고 계산 효율성을 높여, 제한된 자원을 가진 장치에서도 고성능 모델을 실행할 수 있게 합니다. 또한, 명확한 구조를 가진 딥 코드는 전이 학습(Transfer Learning)이나 소수 학습(Few-Shot Learning)과 같이 데이터 부족 문제가 있는 상황에서 효과적인 특징 추출기로 활용될 수 있습니다. 셋째, '모델 해석 및 설명(Model Interpretation and Explanation)'을 위한 도구로서 딥 코드의 가치는 매우 큽니다. 신경망의 내부 표현이 특정 의미를 명확하게 담고 있다면, 모델이 왜 특정 결정을 내렸는지 이해하고 설명하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 이는 의료 진단, 금융 예측, 자율 주행 시스템 등 안전성과 신뢰성이 중요한 분야에서 필수적인 요소입니다. 또한, 딥 코드는 모델의 편향성을 탐지하고 수정하는 데도 도움을 줄 수 있습니다. 넷째, '관계 추론 및 지식 그래프 구축(Relational Reasoning and Knowledge Graph Construction)'에서도 딥 코드가 중요한 역할을 할 수 있습니다. 관계형 코드나 심볼릭 코드 접근 방식은 데이터 내의 엔티티(entity)와 그들 간의 관계를 학습하고 표현하는 데 효과적입니다. 이를 통해 복잡한 데이터에서 지식을 추출하고, 지식 그래프를 구축하며, 이를 기반으로 추론하는 시스템을 개발하는 데 활용될 수 있습니다. 딥 코드를 구현하고 활용하기 위해 다양한 관련 기술들이 발전하고 있습니다. 먼저, '생성 모델(Generative Models)'은 딥 코드의 핵심적인 구현 방법론입니다. VAE(Variational Autoencoder), GAN(Generative Adversarial Network), Flow-based Models 등은 데이터를 이해하고 새로운 데이터를 생성하는 데 사용되며, 이러한 모델들의 잠재 공간이나 표현 방식을 조작하여 딥 코드를 학습시킬 수 있습니다. 특히, VQ-VAE와 같은 모델은 이산 코드 학습에 직접적으로 활용됩니다. 둘째, '그래프 신경망(Graph Neural Networks, GNNs)'은 관계형 코드와 밀접한 관련이 있습니다. GNN은 노드와 엣지로 표현되는 그래프 구조의 데이터를 처리하는 데 특화되어 있으며, 노드 간의 관계를 학습하고 전달하는 메커니즘을 통해 관계형 코드를 효과적으로 구현할 수 있습니다. 셋째, '자기 지도 학습(Self-Supervised Learning)'은 레이블이 없는 대규모 데이터를 활용하여 유용한 표현을 학습하는 강력한 방법입니다. 딥 코드는 자기 지도 학습의 맥락에서, 데이터의 특정 구조적 또는 의미론적 속성을 예측하는 태스크를 통해 학습될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 패치의 순서를 예측하거나, 문장의 특정 단어를 가리고 복원하는 태스크는 데이터의 관계적 또는 순차적 특징을 포착하는 딥 코드를 학습하는 데 활용될 수 있습니다. 넷째, '신경-심볼릭 AI(Neuro-Symbolic AI)'는 딥러닝의 패턴 인식 능력과 기호적 추론의 강점을 결합하려는 연구 분야입니다. 이러한 접근 방식은 심볼릭 코드를 학습하거나 기존의 기호적 시스템과 딥러닝 모델을 연결하는 방식으로 딥 코드의 구현을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다. 결론적으로, 딥 코드라는 개념은 신경망의 표현을 단순한 밀집 벡터를 넘어, 보다 구조화되고, 의미론적으로 풍부하며, 조작 가능한 형태로 만드는 다양한 연구 방향을 포괄합니다. 해석 가능성, 조작 가능성, 효율성 증대 등 딥 코드의 장점은 인공지능 모델의 성능 향상뿐만 아니라, 모델에 대한 신뢰도를 높이고 새로운 응용 분야를 개척하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 앞으로도 딥 코드에 대한 연구는 더욱 활발해질 것이며, 다양한 종류의 딥 코드가 개발되고 실제 문제 해결에 적용될 것으로 기대됩니다. 이는 인공지능이 인간의 언어, 시각, 인지 능력을 더욱 깊이 이해하고 모방하며, 궁극적으로는 인간의 삶을 풍요롭게 하는 데 기여할 수 있는 잠재력을 보여줍니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 딥 코드 시장 2025-2031] (코드 : LPK23JU0511) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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