| ■ 영문 제목 : Global Labeller Market Growth 2024-2030 | |
 | ■ 상품코드 : LPI2407D28949 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2024년 5월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
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LP Information (LPI)사의 최신 조사에 따르면, 글로벌 라벨러 시장 규모는 2023년에 미화 XXX백만 달러로 산출되었습니다. 다운 스트림 시장의 수요가 증가함에 따라 라벨러은 조사 대상 기간 동안 XXX%의 CAGR(연평균 성장율)로 2030년까지 미화 XXX백만 달러의 시장규모로 예상됩니다.
본 조사 보고서는 글로벌 라벨러 시장의 성장 잠재력을 강조합니다. 라벨러은 향후 시장에서 안정적인 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 그러나 제품 차별화, 비용 절감 및 공급망 최적화는 라벨러의 광범위한 채택을 위해 여전히 중요합니다. 시장 참여자들은 연구 개발에 투자하고, 전략적 파트너십을 구축하고, 진화하는 소비자 선호도에 맞춰 제품을 제공함으로써 라벨러 시장이 제공하는 막대한 기회를 활용해야 합니다.
[주요 특징]
라벨러 시장에 대한 보고서는 다양한 측면을 반영하고 업계에 대한 소중한 통찰력을 제공합니다.
시장 규모 및 성장: 본 조사 보고서는 라벨러 시장의 현재 규모와 성장에 대한 개요를 제공합니다. 여기에는 과거 데이터, 유형별 시장 세분화 (예 : 직선형 라벨링기, 로터리 라벨링기) 및 지역 분류가 포함될 수 있습니다.
시장 동인 및 과제: 본 보고서는 정부 규제, 환경 문제, 기술 발전 및 소비자 선호도 변화와 같은 라벨러 시장의 성장을 주도하는 요인을 식별하고 분석 할 수 있습니다. 또한 인프라 제한, 범위 불안, 높은 초기 비용 등 업계가 직면한 과제를 강조할 수 있습니다.
경쟁 환경: 본 조사 보고서는 라벨러 시장 내 경쟁 환경에 대한 분석을 제공합니다. 여기에는 주요 업체의 프로필, 시장 점유율, 전략 및 제공 제품이 포함됩니다. 본 보고서는 또한 신흥 플레이어와 시장에 대한 잠재적 영향을 강조할 수 있습니다.
기술 개발: 본 조사 보고서는 라벨러 산업의 최신 기술 개발에 대해 자세히 살펴볼 수 있습니다. 여기에는 라벨러 기술의 발전, 라벨러 신규 진입자, 라벨러 신규 투자, 그리고 라벨러의 미래를 형성하는 기타 혁신이 포함됩니다.
다운스트림 고객 선호도: 본 보고서는 라벨러 시장의 고객 구매 행동 및 채택 동향을 조명할 수 있습니다. 여기에는 고객의 구매 결정에 영향을 미치는 요인, 라벨러 제품에 대한 선호도가 포함됩니다.
정부 정책 및 인센티브: 본 조사 보고서는 정부 정책 및 인센티브가 라벨러 시장에 미치는 영향을 분석합니다. 여기에는 규제 프레임워크, 보조금, 세금 인센티브 및 라벨러 시장을 촉진하기위한 기타 조치에 대한 평가가 포함될 수 있습니다. 본 보고서는 또한 이러한 정책이 시장 성장을 촉진하는데 미치는 효과도 분석합니다.
환경 영향 및 지속 가능성: 조사 보고서는 라벨러 시장의 환경 영향 및 지속 가능성 측면을 분석합니다.
시장 예측 및 미래 전망: 수행된 분석을 기반으로 본 조사 보고서는 라벨러 산업에 대한 시장 예측 및 전망을 제공합니다. 여기에는 시장 규모, 성장률, 지역 동향, 기술 발전 및 정책 개발에 대한 예측이 포함됩니다.
권장 사항 및 기회: 본 보고서는 업계 이해 관계자, 정책 입안자, 투자자를 위한 권장 사항으로 마무리됩니다. 본 보고서는 시장 참여자들이 새로운 트렌드를 활용하고, 도전 과제를 극복하며, 라벨러 시장의 성장과 발전에 기여할 수 있는 잠재적 기회를 강조합니다.
[시장 세분화]
라벨러 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 성장은 종류별 및 용도별로 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 수량 및 금액 측면에서 제공합니다.
*** 종류별 세분화 ***
직선형 라벨링기, 로터리 라벨링기
*** 용도별 세분화 ***
제약 산업, 화학 산업, 식품 산업, 화장품, 기타
본 보고서는 또한 시장을 지역별로 분류합니다:
– 미주 (미국, 캐나다, 멕시코, 브라질)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 호주)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아)
– 중동 및 아프리카 (이집트, 남아프리카 공화국, 이스라엘, 터키, GCC 국가)
아래 프로파일링 대상 기업은 주요 전문가로부터 수집한 정보를 바탕으로 해당 기업의 서비스 범위, 제품 포트폴리오, 시장 점유율을 분석하여 선정되었습니다.
Brothers Pharmamach, Denamark Machine Tools, Ambica, Hangzhou Youngsun, Markem-Imaje, Videojet, Domino Printing, Weber Packaging Solutions, ProMach, Label-Aire, Matthews, Diagraph, Quadrel Labeling Systems, Altech, Panther Industries, EPI Labelers, Cotao, Accutek Packaging Equipment
[본 보고서에서 다루는 주요 질문]
– 글로벌 라벨러 시장의 향후 10년 전망은 어떻게 될까요?
– 전 세계 및 지역별 라벨러 시장 성장을 주도하는 요인은 무엇입니까?
– 시장과 지역별로 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되는 분야는 무엇인가요?
– 최종 시장 규모에 따라 라벨러 시장 기회는 어떻게 다른가요?
– 라벨러은 종류, 용도를 어떻게 분류합니까?
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■ 보고서 목차■ 보고서의 범위 ■ 보고서의 요약 ■ 기업별 세계 라벨러 시장분석 ■ 지역별 라벨러에 대한 추이 분석 ■ 미주 시장 ■ 아시아 태평양 시장 ■ 유럽 시장 ■ 중동 및 아프리카 시장 ■ 시장 동인, 도전 과제 및 동향 ■ 제조 비용 구조 분석 ■ 마케팅, 유통업체 및 고객 ■ 지역별 라벨러 시장 예측 ■ 주요 기업 분석 Brothers Pharmamach, Denamark Machine Tools, Ambica, Hangzhou Youngsun, Markem-Imaje, Videojet, Domino Printing, Weber Packaging Solutions, ProMach, Label-Aire, Matthews, Diagraph, Quadrel Labeling Systems, Altech, Panther Industries, EPI Labelers, Cotao, Accutek Packaging Equipment – Brothers Pharmamach – Denamark Machine Tools – Ambica ■ 조사 결과 및 결론 [그림 목록]라벨러 이미지 라벨러 판매량 성장률 (2019-2030) 글로벌 라벨러 매출 성장률 (2019-2030) 지역별 라벨러 매출 (2019, 2023 및 2030) 글로벌 종류별 라벨러 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 종류별 라벨러 매출 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 용도별 라벨러 판매량 시장 점유율 2023 글로벌 용도별 라벨러 매출 시장 점유율 기업별 라벨러 판매량 시장 2023 기업별 글로벌 라벨러 판매량 시장 점유율 2023 기업별 라벨러 매출 시장 2023 기업별 글로벌 라벨러 매출 시장 점유율 2023 지역별 글로벌 라벨러 판매량 시장 점유율 (2019-2024) 글로벌 라벨러 매출 시장 점유율 2023 미주 라벨러 판매량 (2019-2024) 미주 라벨러 매출 (2019-2024) 아시아 태평양 라벨러 판매량 (2019-2024) 아시아 태평양 라벨러 매출 (2019-2024) 유럽 라벨러 판매량 (2019-2024) 유럽 라벨러 매출 (2019-2024) 중동 및 아프리카 라벨러 판매량 (2019-2024) 중동 및 아프리카 라벨러 매출 (2019-2024) 미국 라벨러 시장규모 (2019-2024) 캐나다 라벨러 시장규모 (2019-2024) 멕시코 라벨러 시장규모 (2019-2024) 브라질 라벨러 시장규모 (2019-2024) 중국 라벨러 시장규모 (2019-2024) 일본 라벨러 시장규모 (2019-2024) 한국 라벨러 시장규모 (2019-2024) 동남아시아 라벨러 시장규모 (2019-2024) 인도 라벨러 시장규모 (2019-2024) 호주 라벨러 시장규모 (2019-2024) 독일 라벨러 시장규모 (2019-2024) 프랑스 라벨러 시장규모 (2019-2024) 영국 라벨러 시장규모 (2019-2024) 이탈리아 라벨러 시장규모 (2019-2024) 러시아 라벨러 시장규모 (2019-2024) 이집트 라벨러 시장규모 (2019-2024) 남아프리카 라벨러 시장규모 (2019-2024) 이스라엘 라벨러 시장규모 (2019-2024) 터키 라벨러 시장규모 (2019-2024) GCC 국가 라벨러 시장규모 (2019-2024) 라벨러의 제조 원가 구조 분석 라벨러의 제조 공정 분석 라벨러의 산업 체인 구조 라벨러의 유통 채널 글로벌 지역별 라벨러 판매량 시장 전망 (2025-2030) 글로벌 지역별 라벨러 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 라벨러 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 종류별 라벨러 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 라벨러 판매량 시장 점유율 예측 (2025-2030) 글로벌 용도별 라벨러 매출 시장 점유율 예측 (2025-2030) ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 라벨러(Labeller)는 인공지능, 특히 머신러닝 모델의 학습 과정에서 필수적인 역할을 수행하는 사람 또는 시스템을 지칭합니다. 데이터를 이해하고 분류하며, 특정 기준에 따라 주석(Annotation)을 달아주는 작업을 통해 기계가 데이터를 학습할 수 있도록 돕습니다. 이러한 작업은 모델의 정확성과 성능을 결정하는 매우 중요한 과정이며, 라벨러의 전문성과 정확성이 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 라벨러의 핵심적인 역할은 '정확한 데이터 주석 부여'입니다. 머신러닝 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 예측하는 능력을 키웁니다. 하지만 컴퓨터는 인간처럼 데이터를 직관적으로 이해하지 못하기 때문에, 데이터에 대한 명확한 지침과 정보가 필요합니다. 예를 들어, 자율주행차 개발을 위해 도로 위를 달리는 자동차 이미지를 학습시켜야 한다면, 이미지 속의 모든 자동차, 보행자, 신호등, 차선 등을 정확하게 식별하고 각 객체에 해당하는 라벨(예: 'car', 'pedestrian', 'traffic light', 'lane marker')을 지정해주는 작업이 필요합니다. 이 작업을 수행하는 사람이 바로 라벨러입니다. 라벨링 작업은 단순히 태그를 붙이는 것을 넘어, 데이터의 맥락과 의미를 이해하고, 정의된 규칙과 가이드라인에 따라 일관성 있게 작업을 수행하는 전문적인 과정입니다. 따라서 라벨러는 해당 분야에 대한 기본적인 이해와 뛰어난 집중력, 세심함, 그리고 윤리적인 책임감을 갖추고 있어야 합니다. 라벨링 작업에는 다양한 종류가 있으며, 데이터의 형태와 머신러닝 모델의 목적에 따라 적합한 라벨링 방식이 적용됩니다. 주요 라벨링 방식으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, **이미지 라벨링**입니다. 이는 영상 데이터에 대한 주석을 다는 작업으로, 크게 다음과 같은 세부 작업으로 나눌 수 있습니다. * **바운딩 박스(Bounding Box) 라벨링**: 이미지 내의 특정 객체를 사각형 형태로 감싸고 해당 객체의 종류를 지정하는 방식입니다. 객체 탐지(Object Detection) 모델 학습에 주로 사용됩니다. 예를 들어, 자율주행차 이미지에서 모든 차량을 사각형으로 표시하고 '자동차'라고 라벨링하는 것입니다. * **세그멘테이션(Segmentation) 라벨링**: 이미지 내의 객체를 픽셀 단위로 정확하게 구분하여 해당 객체의 영역을 표시하는 방식입니다. 이는 이미지 분할(Image Segmentation) 모델 학습에 사용되며, 객체의 형태와 경계를 매우 정밀하게 인식해야 하는 작업입니다. 예를 들어, 의료 영상에서 종양의 정확한 위치와 크기를 픽셀 단위로 구분하여 표시하는 것입니다. * **키포인트(Keypoint) 라벨링**: 객체의 특정 지점(관절, 얼굴 특징 등)에 점을 찍어 표시하는 방식입니다. 주로 인간의 자세 추정(Pose Estimation)이나 안면 인식(Facial Recognition) 모델 학습에 사용됩니다. * **폴리곤(Polygon) 라벨링**: 객체의 외곽선을 따라 여러 개의 꼭짓점으로 이루어진 다각형으로 영역을 표시하는 방식입니다. 세그멘테이션과 유사하지만, 더 복잡하거나 불규칙한 형태의 객체에 대해 더 유연하게 라벨링할 수 있습니다. 둘째, **텍스트 라벨링**입니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 모델 학습에 사용되는 방식으로, 텍스트 데이터에 대한 의미를 부여하는 작업입니다. * **개체명 인식(Named Entity Recognition, NER)**: 텍스트 내에서 사람 이름, 장소, 기관, 날짜 등 고유한 개체명을 식별하고 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 뉴스 기사에서 "서울에 있는 삼성전자 본사에서..."라는 문장에서 '서울'은 장소, '삼성전자'는 기관으로 라벨링하는 것입니다. * **감성 분석(Sentiment Analysis)**: 텍스트에 담긴 긍정적, 부정적, 중립적 감성을 분류하는 작업입니다. 고객 리뷰나 소셜 미디어 게시글을 분석하는 데 활용됩니다. * **관계 추출(Relation Extraction)**: 텍스트 내 개체들 간의 관계를 식별하는 작업입니다. 예를 들어, "앨런 튜링은 컴퓨터 과학의 아버지로 불린다"라는 문장에서 '앨런 튜링'과 '컴퓨터 과학' 간의 '아버지'라는 관계를 추출하는 것입니다. * **의도 분류(Intent Classification)**: 사용자의 발화 의도를 파악하고 분류하는 작업입니다. 챗봇이나 가상 비서 개발에 필수적입니다. 예를 들어, "오늘 날씨 알려줘"라는 발화는 '날씨 정보 요청'이라는 의도로 분류될 수 있습니다. 셋째, **오디오 라벨링**입니다. 음성 데이터에 대한 주석을 다는 작업으로, 주로 음성 인식(Speech Recognition) 모델 학습에 사용됩니다. * **음성 전사(Speech Transcription)**: 녹음된 음성을 텍스트로 정확하게 변환하는 작업입니다. * **화자 분할(Speaker Diarization)**: 오디오 파일 내에서 누가 언제 말했는지를 구분하고 표시하는 작업입니다. * **감정 인식(Emotion Recognition)**: 음성에 담긴 화자의 감정(기쁨, 슬픔, 분노 등)을 분류하는 작업입니다. 넷째, **비디오 라벨링**입니다. 동영상 데이터에 대한 주석을 다는 작업으로, 시간의 흐름에 따라 객체의 변화나 움직임을 추적하고 라벨링합니다. 이미지 라벨링의 여러 기법이 적용되며, 객체 추적(Object Tracking), 행동 인식(Action Recognition) 등에 활용됩니다. 이 외에도 센서 데이터 라벨링, 3D 포인트 클라우드 라벨링 등 다양한 형태의 라벨링 작업이 존재합니다. 라벨링 작업은 고도로 반복적이고 세밀한 주의를 요구하는 경우가 많습니다. 따라서 이러한 작업을 효율적으로 수행하기 위한 다양한 관련 기술들이 발전하고 있습니다. 첫째, **라벨링 플랫폼 및 도구**입니다. 수많은 데이터를 효율적으로 관리하고 라벨링 작업을 수행하기 위한 전문적인 소프트웨어들이 개발되어 있습니다. 이러한 플랫폼들은 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하며, 다양한 라벨링 도구(바운딩 박스, 폴리곤, 세그멘테이션 도구 등)를 통합하고, 라벨링된 데이터를 저장, 관리, 내보내기 하는 기능을 제공합니다. 또한, 협업 기능을 통해 여러 라벨러가 동시에 작업하거나 작업 결과물을 검수하는 것을 지원합니다. 둘째, **활성 학습(Active Learning)**입니다. 라벨링 작업은 시간과 비용이 많이 소요되는 과정이므로, 모델 학습에 가장 효과적인 데이터를 선택하여 라벨링하는 전략이 중요합니다. 활성 학습은 모델이 가장 불확실하거나 예측하기 어려운 데이터를 라벨링하도록 선택함으로써, 적은 양의 라벨링 데이터로도 높은 성능을 달성하도록 돕습니다. 이는 라벨링 효율성을 극대화하는 중요한 기술입니다. 셋째, **준지도 학습(Semi-Supervised Learning) 및 약지도 학습(Weakly Supervised Learning)**입니다. 라벨링된 데이터의 양이 부족할 때, 라벨링되지 않은 대량의 데이터나 부정확하거나 부분적으로만 라벨링된 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 기법입니다. 이는 라벨링 작업의 부담을 줄여줄 수 있는 대안으로 연구되고 있습니다. 넷째, **전이 학습(Transfer Learning)**입니다. 특정 작업에 대해 미리 학습된 모델을 가져와서 새로운 작업에 맞게 미세 조정하는 방식입니다. 이를 통해 처음부터 모든 데이터를 라벨링하는 대신, 기존에 라벨링된 대규모 데이터셋으로 사전 학습된 모델을 활용하여 특정 작업에 필요한 라벨링 데이터의 양을 줄일 수 있습니다. 라벨러의 역할은 인공지능 기술의 발전과 함께 더욱 중요해지고 있습니다. 자율주행, 의료 영상 분석, 자연어 이해, 음성 인식 등 다양한 분야에서 AI 모델의 성능 향상을 위해서는 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 라벨링이 필수적이기 때문입니다. 또한, 데이터 프라이버시 보호 및 윤리적인 측면에서도 라벨러는 중요한 역할을 수행해야 합니다. 개인 정보가 포함된 데이터를 다룰 때는 엄격한 보안 규정과 윤리적 지침을 준수해야 하며, 데이터 편향성을 최소화하기 위한 노력을 기울여야 합니다. 따라서 라벨러는 단순한 노동력을 제공하는 것을 넘어, 고도의 전문성과 책임감을 갖춘 중요한 인력으로 인식되고 있습니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 라벨러 시장 2024-2030] (코드 : LPI2407D28949) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
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