Yano E plus 2024년 2월호(NO.191)(일본어판)

≪차세대 시장 트렌드≫

차세대 AI 컴퓨팅 기술(3) ~리저버 컴퓨팅~(3~47페이지)

~시계열 정보처리에 적합한 고속 머신러닝이 가능해,

　에지 디바이스를 포함하여 시계열 데이터의 실시간 처리에 적합~

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1. 리저버 컴퓨팅이란

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2. 리저버 컴퓨팅 아키텍처

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3. 리저버 컴퓨팅의 물리 구현과 응용

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4. 양자 리저버 컴퓨팅

5. 리저버 컴퓨팅에 관한 시장규모

그림·표1. 리저버 컴퓨팅의 일본 및 글로벌 시장규모 예측(금액: 2025-2050년 예측)

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6. 리저버 컴퓨팅과 관련된 기업·연구기관의 대응 동향

6-1. 국립대학법인 오사카대학

(1) 양자점 네트워크를 이용한 광 리저버 컴퓨팅

그림1. QD 리저버 컴퓨팅의 개념

그림2. 시공간 출력을 이용한 QD 리저버(규슈대학 다테(竪)연구실이 구축한 시스템)

(2) 광변조 다중화를 기반으로 하는 포토닉 이징머신

그림3. 공간 광변조 이징머신의 모식도

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6-2. 국립대학법인 규슈공업대학

(1) 머티리얼 기반의 뉴로모픽 AI 하드웨어를 연구개발하는 일본 유일의 연구센터

그림4. 뉴로모픽 AI의 카테고리

그림5. 규슈공업대학 Neumorph 센터의 개요

(2) 머티리얼 기반의 리저버 연산 소자 개발과 로보틱스에 대한 응용

①리저버 연산 소자

그림6. RNN의 모식도(상) 머티리얼 리저버 연산의 모식도(하)

그림7. 에지 AI와 클라우드 AI의 대비

②로봇팔의 파지 물체 인식

그림8. SWNT/Por-POM 랜덤 네트워크를 이용한

In-materio 리저버 디바이스에 의한 로봇팔 파지 물체 인식 모습

그림9. RC 디바이스와 파지 물체 인식의 모습

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6-3. 국립대학법인 도쿄대학(1)

(1) 강유전체 MFM(Metal-Ferroelectric-Metal) 커패시터를 이용한 리저버 컴퓨팅

그림10. 물리 리저버 컴퓨팅의 특징

그림11. FeFET 리저버 컴퓨팅의 제안

(2) 강유전체 트랜지스터를 이용한 AI 계산의 새로운 방식으로 고정밀 음성 인식 실현

그림12. HZO/Si FeFET의 소자 구조(좌)과 전류-게이트 전압 특성(우)

그림13. 음성 숫자 인식 태스크를 위한 FeFET 리저버 컴퓨팅과

인식 정밀도 향상을 위한 어프로치의 개념도

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6-4. 국립대학법인 도쿄대학(2)

그림14. 학습 세트업 및 카오스적 편력 설계 레시피

그림15. 카오스적 편력 설계의 각 프로세스 시연

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6-5. 학교법인 도쿄이과대학

그림16. 리저버 컴퓨팅의 기본 구조

그림17. 생활환경에서 발생하는 일반적인 신호의 시간 스케일(좌)과

이온 확산 현상을 이용한 물리 리저버로의 전압 펄스 신호 입력에 대한 전류 응답의 이미지(우)

그림18. 이온 액체를 이용한 리저버 연산 소자

그림19. 정전압 인가 시 유전 완화 거동에 미치는 이온 액체 점성의 영향

그림20. 이미지 인식 태스크에서의 연산 흐름

그림21. 이미지 식별 정확도의 점성 의존성

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6-6. 홍콩과기대학(홍콩)

그림22. 생태계 네트워크에서의 상호작용을 나타낸 모식도

그림23. 생태계 리저버 컴퓨팅의 개념도

그림24. 미생물에 의한 계산이 가능함을 나타낸 실험장치

(a)도립현미경·타임랩스카메라와 배양액의 온도제어장치

(b)테트라히메나 배양 챔버, (c)다양한 영양조건 하에서의 테트라히메나의 모습

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6-7. 주식회사 리크루트/국립대학법인 도호쿠대학

(1) 네일 컨덕터의 개발 ~손가락 혈류 센싱을 통한 기기 컨트롤~

그림 25. 손가락 상태에 따른 PPG 신호의 변화

그림 26. 네일 컨덕터(손가락형 PPG 컨트롤러)의 개요

(2) 리저버 컴퓨팅 AI와 네일 컨덕터와의 연계

그림27. 리저버 컴퓨팅 AI와 네일 컨덕터의 연계를 통한

바이탈 정보를 활용한 새로운 입력 인터페이스의 모식도

그림28. 친근한 사물을 컨트롤러로 활용한 여러 클래스의 모델 개발·검증

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6-8. 학교법인 와세다대학

(1) 스킬미온을 이용한 리저버 컴퓨팅의 특징

그림29. 키랄 자성체의 박판 시료 중에 자기 모멘트에 의해 형성되는

나노 크기의 자기 소용돌이 '스킬미온'과 스킬미온이 주기적으로 배열한 집합체

'스킬미온 결정' 및 '리자버 컴퓨팅'의 아키텍처

(2) 리저버로서 매우 높은 성능을 가진스킬 미온의 우위성

그림30. 스킬미온 결정을 이용한 리저버의 단기 기억성능을

'단기기억 태스크'를 부과하여 수치 시뮬레이션으로 평가한 결과

(3) 기타 수치 시뮬레이션을 통한 리저버 컴퓨팅 성능 평가

(4) 스킬 미온을 이용한 리저버 컴퓨팅의 파급효과와 과제

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7. 리저버 컴퓨팅의 장래 전망

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차세대 스핀트로닉스 디바이스(48~88페이지)

~정보를 처리하는 전자회로와 정보를 기록하는 매체의 융합.

　디바이스 구조가 통일되어 새로운 지평을 열다~

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1. 스핀트로닉스 디바이스란

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2. 스핀트로닉스 디바이스의 용도 분야

2-1. 자기메모리

(1) 터널자기저항(TMR: Tunnel Magneto Resistance)

(2) 스핀이행토크(STT: Spin Transfer Torque) 자화 반전

(3) 스핀궤도토크(SOT: Spin Orbit Torque) 자화 반전

2-2. 자기 판독 소자

2-3. 스핀홀(Spin Hall) 효과 소자

2-4. 스핀FET

2-5. 스핀광메모리

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3. 스핀트로닉스 디바이스에 관한 시장규모

그림·표1. 스핀트로닉스 디바이스의 일본 및 글로벌 시장규모 예측(금액: 2025-2045년 예측)

그림·표2. 스핀트로닉스 디바이스의 용도별 글로벌 시장규모 예측(금액: 2025-2045년 예측)

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4. 스핀트로닉스 디바이스와 관련된 기업·연구기관의 대응 동향

4-1. 국립대학법인 오사카대학

(1) 온칩형 게르마늄 전자·광·스핀 집적회로를 위한 스핀트로닉스 연구

그림 1. Ge 기반의 전자·광·스핀 집적회로의 개념도

(2) 혁신적 스핀 주입을 가능하게 하는 강자성 호이슬러 합금/Ge 헤테로 접합

그림2. MBE에서 제작한 강자성 호이슬러 합금/Fe/Ge 접합 단면의 전자현미경 사진(좌),

이를 이용한 스핀전도 평가 디바이스의 개념도(중),

실온에서 관측된 자기저항효과(비휘발 메모리 효과)의 예(우)

(3) 세로형 Ge 스핀 디바이스 개발

그림3. 기존 상식을 뒤엎는 세로형 Ge 반도체 스핀 디바이스 구조의 모식도(좌),

시제작 디바이스의 평가 모습(중), 실온에서 관측된 자기저항효과(비휘발 메모리 효과)의 예(우)

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4-2. 국립대학법인 규슈대학

(1) 스핀제벡 균등막 온도차 발전으로 목표로 하는 에너지 하베스트

그림4. 스핀제벡효과와 역스핀홀효과에 의한 열 기전력의 가능성

(2) 초저소비전력을 목표로 하는 자기 메모리(MRAM)

그림 5. 기존 장치의 속도와 용량

그림6. 유사 반강자성층의 실현

(3) 차세대를 향한 서브테라헤르츠 발진 소자

그림7. 스핀토크 발진의 모식도

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4-3. 국립대학법인 도쿄공업대학

(1) 초고속, 초저소비 전력을 특징으로 하는 SOT-MRAM 개발

①STT-MRAM

②SOT-MRAM

그림8. STT-MRAM(상)과 SOT-MRAM(하)의 특징

(2) 토폴로지 절연체와 자기터널접합을 집적한 SOT-MRAM의 원리 동작 실증에 성공

그림9. BiSb의 스핀홀 성능

그림10. SOT-MRAM의 벤치마크 모델의(a) 기입 전류

그림11. (a)토폴로지컬 절연체와 CoFeB/MgO/CoFeB 자기터널접합 (MTJ)을 집적한 3단자 SOT-MRAM 소자의 모형과 (b)실제 소자의 사진, (c)스퍼터링법으로만 제작한 BiSb-MTJ 소자에서의 터널자기저항효과, (d)스핀궤도토크에 의한 기록 실증

(3) 토폴로지 절연체를 이용한 SOT-MRAM의 초고속 자화 반전에 성공

그림12. (a)초고속 자화 반전을 실증하기 위한 막 구조, (b)제작한 소자의 사진, (c)-(f) 펄스 폭 1~4ns의 펄스 나노초 전류를 소인했을 때의 자화 반전, (g)3ns의 양음의 펄스 전류(1.3×107 A/cm2)를 BiSb에 연속적으로 인가했을 때의 자화 반전, (h)1ns에서 1ms까지 다양한 펄스 전류를 인가했을 때의 자화 반전에 필요한 역치 전류 밀도

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4-4. 국립대학법인 나라첨단과학기술대학원대학(NAIST)

(1) 디바이스의 3차원 입체 가공

그림13. 2차원(좌) 및 3차원(우) 자성 박막의 모식도

(2) 고정밀로 흐트러짐 없는 원자 사이즈 입체 표면 제작

①가공 및 평가기술 개발

그림14. 제작한 Si의 피라미드 구조(웨트에칭 후)를 나타내는 SEM 상

그림15. 4회 대칭의 Si{111} 파셋면에서의 LEED 패턴 실험 결과(a)와 시뮬레이션 결과(b)

②자성 나노박막 형성

그림16. 피라미드 형상을 가진 30nm-Fe 나노 박막의 자화(세로축)와 인가 자기장(가로축)의 관계(a, b), (a)기판면 내 방향으로 자기장 인가, (b)기판면 수직 방향으로 자기장 인가, (c)면 내 자기장 인가 경우의 각 자기장((a)의 1~6)에서의 자화 모식도

③메이크업 베이스를 마스크로 하는 특성 개선

그림17. 8각형 피라미드 구조 영역에만 Fe를 코팅한 시료의 SEM 상,

피라미드 구조 사이에 바탕의 Si가 표면에 드러나 있다

그림18. 상기 샘플의 자화-자장 곡선

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4-5. 국립연구개발법인 일본원자력연구개발기구(JAEA)

(1) 그래핀과 금의 화학결합 형성 메커니즘 해명 ~스핀트로닉스 소자에 대한 응용 기대~

그림19. 그래핀과 Hex-Au(001)의 원자 배치

그림20. 금 Hex-Au(001) 요철 표면 위에 그래핀을 제작하여 ARPES로 측정

그림21. Hex-Au(001) 위 그래핀의 ARPES 관찰 결과

그림22. 금 표면과 그래핀의 화학결합 비교(좌) 평탄한 금 표면, (우)요철이 있는 금 표면

(2) 「스핀파의 양자 진공에 숨어 있는 에너지」를 이론적으로 해명 ~자기 디바이스의 소형화에 공헌~

그림23. 자석 속에서 전해지는 자기의 파도와 그 진공

그림24. YIG와 산화크롬(III)의 스핀파

그림25. 자기 파도의 카시미어 에너지의 막두께 의존성

(3) 인덕터의 사이즈를 1/10,000로 초소형화·절전화할 수 있는 신원리 고안

그림26. 절연체 인덕터의 구성(상)과 기본작동(하)

그림27. 절연체 인덕터와 기존 인덕터 및 개발 인덕터의 특성 비교

그림28. 본 연구의 성과 개요도

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4-6. 국립대학법인 호쿠리쿠첨단과학기술대학원대학(JAIST)

(1) GaAs(111) B상의 MnAs/InAs계 헤테로 구조

그림29. 목표로 하는 스핀 FET

그림30. GaAs(111) B 상의 MnAs/InAs계 헤테로 구조

(2) 싱글 헤테로 구조: 가로형 스핀 밸브 디바이스

그림31.MnAs/InAs 싱글 헤테로 구조에 의한 가로형 스핀 밸브 디바이스의 구조

그림32. 가로형 스핀밸브 디바이스의 비국소 스핀 밸브(NLSV, 좌) 및 국소 스핀 밸브(LSV, 중) 특성 예와 스핀 밸브 신호의 전극 간격 의존성(우)

표1. 스핀 밸브 신호에 의해 계산된 스핀 확산거리와 스핀 주입효율

(3 )이중 헤테로 구조: 세로형 스핀 밸브 디바이스 기대

그림33. 더블 헤테로 구조의 SEM/EDS 결과

그림34. 더블 헤테로 구조의 자기 특성

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5. 스핀트로닉스 디바이스의 장래 전망

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《차세대 배터리 시리즈》

차세대 전지 시리즈(4) 다가 이차전지의 동향(89~104페이지)

~장기전망에서의 실용화를 주시해 마그네슘 이차전지를 중심으로

　재료 탐색의 기초연구 개발을 계속~

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1. 들어가며

1-1. 다가금속은 용량밀도가 매우 크다

표1. 주요 금속의 원소 이온의 가수

표2. 각종 금속의 축전지 음극으로서의 특성

1-2. 삽입·이탈반응과 용해석출반응

그림1. 인터칼레이션 반응 이미지

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2. 주요 전지의 개발동향

2-1. 마그네슘 이차전지 현황

2-2. 알루미늄 이차전지 현황

2-3. 칼슘 이차전지 현황

그림2. 개발한 수소 클러스터 복합체 수소화물의 칼슘 전해질과 그 전도율

3. 다가 이차전지 시장 전망

그림·표1. 다가 이차전지의 글로벌 시장화 전망(금액 기준: 2022-2030년 예측)

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4. 주목 기업·연구기관의 대응

4-1. 국립연구개발법인 물질·재료연구기구(NIMS)

그림3. 신규 개발한 불화 알콕시볼레이트계 Mg염의 합성 반응

4-2. 국립대학법인 도호쿠대학 금속재료연구소

그림4. 수소 클러스터 전해액(DME/THF 혼합 용매)을 이용한 칼슘 이차전지의 충방전 특성

그림5. 코벨라이트 탄소복합체 양극을 이용한 코인 셀에서의 충방전 특성

4-3 오사카 공립대학

그림6. CuCl2 전극을 사용한 알루미늄 전지의 충방전 곡선

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≪주목 시장 포커스≫

자동차 분야의 AI 이용 동향(1) (105~117페이지)

~2023년에는 자동차 개발에 AI 이용이 활발화~

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1. 자동차 시장의 움직임과 테마

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2. 일본 자동차 분야에서의 AI 이용

2-1. 전체 정리

표1. 자동차 분야의 AI 이용 동향 검색결과 일람

(1) 'AI×일본 OEM'의 전체 정리

①일본 OEM 검색 건수

그림1. 'AI×일본 OEM' 검색 건수(79건)의 OEM 구성비(건수 기준: 2021-2023년)

②AI를 이용하는 대상 구분과 도입·가동 상황

그림2. AI를 이용하는 대상 구분(83건)과 AI의 도입·가동 상황(25건)의

구분별 구성비(건수 기준: 2021-2023년)

③AI를 이용하는 대상 구분과 도입·가동 상황(OEM별)

그림3. OEM별 AI를 이용하는 대상 구분별 구성비(건수 기준 건수: 2021-2023년)

그림4. OEM별 AI 도입 가동의 구분별 구성비(건수 기준: 2021-2023년)

④AI를 이용하는 대상 분야와 도입·가동 상황(연별)

그림5. AI를 이용하는 대상의 구분별 건수(대상년: 2021-2023년)

그림6. AI 도입·가동 상황의 구분별 건수(대상년: 2021-2023년)

(2) 'AI×일본 OEM'에서 알 수 있는 것

그림7. AI 이용 대상과 도입·가동 상황의 구분별 건수(수량: 2021-2023년)

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3. OEM의 AI 대응 상황

3-1. 도요타자동차 주식회사

표2. 도요타자동차의 AI 대응

3-2. 닛산자동차 주식회사

표3. 닛산자동차의 AI 대응

3-3 혼다기연공업 주식회사

표4. 혼다기연공업의 AI 대응

3-4. 마쓰다 주식회사, 주식회사 스바루, 다이하쓰공업 주식회사

표5. 마쓰다, 스바루, 다이하쓰공업의 AI 대응

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자동차 실내 센싱 시장성 탐색(8)

생체신호 인식/뇌파·감정 분석/제스처 인식(118~141페이지)

~2035년 일본 신차 탑재율 40% 생체신호인식~

생체신호 인식은 뇌파·감정 분석, 제스처 인식과

　운전자의 기분을 예측해 공감할 수 있는 자동차를 만든다~

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1. 들어가며

1-1. 얼굴·생체·제스처·뇌파 등 3rd 파티에 큰 기회

표1. 차 실내 센싱의 품목별 탑재 시기

1-2. (얼굴 인증 & 생체신호 인식) 앱 로드맵

표2. 차 실내 센싱(얼굴 인증 & 생체신호 인식까지) 앱의 로드맵

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2. 자동차용 생체신호 인식 시장성 탐색

2-1. 생체신호 인식의 가능성

(1)시트에 탑재된 센싱 앱

(2)지문 인증

2-2. 향후 생체신호 인식에 활용될 데이터란

2-3. 생체신호 인식의 활용을 촉진하는 것

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3. 생체신호 인식 탑재차 판매대수 추이·예측

3-1. 일본 생체신호 인식 탑재차 판매대수 추이·예측

그림·표1. 일본의 생체신호 인증 탑재차 판매대수 추이와 예측(수량: 2022-2035년 예측)

3-2. 세계 생체신호 인식 탑재차 판매대수 추이·예측

그림·표2. 세계 생체신호 인증 탑재차 판매대수 추이와 예측(수량: 2022-2035년 예측)

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4. 생체신호 인식 앱 벤더의 최신 동향

4-1. 혼다기연공업 주식회사 'fMRI(자기공명기능영상법)를 이용한 운전 미스 전조 추정'

4-2. 콘티넨탈(Continental AG) & 트라이너믹스(TrinamiX) GmbH) 「차세대형 자동차 도난방지시스템」

4-3. 미쓰비시전기 주식회사 「AI 기술 Maisart에 의한 컨디션 이상 감지」

(1) 근적외선 카메라와 전파 센서로 휴식 제안과 긴급정지 지시

4-4. 스미토모전기공업 주식회사·스미토모이공 주식회사 '시트 좌면 설치 바이탈 센서'

그림1. 스미토모전기공업 '자동차용 바이탈 센서 'MONILIFE'

그림2. 스미토모전기공업 '운전자 모니터링 시스템 '바이탈 센서'

4-5. 주식회사 무라타제작소 '운전자 모니터링 센서'

그림3. 무라타제작소 '운전자 모니터링 센서'

4-6. 교세라 주식회사 "정맥 인증으로 보안 이중화"

그림4. 교세라 '손가락 정맥 인증을 활용한 차량도난방지시스템'

4-7. 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz AG) [자동차용 지문인식 앱]

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5. 자동차용 뇌파·감정 분석의 시장성 탐색

5-1. 2030년대 크게 움직이는 자동차용 생체신호 인식 & 뇌파·감정 분석

표3. 자동차용 생체신호 인식 & 뇌파·감정 분석의 품목별 분석 내용

5-2. IBM(International Business Machines Corporation)이 생각하는 '생체정보·뇌파로 바뀌는 자동차의 미래'

그림5. IBM '현재, 자동차 생체정보에서 실시하고 있는 것'

그림6. IBM '생체정보로 바뀌는는 자동차 안전의 미래'

5-3. 주식회사 덴소 "감정 인식 AI로 '난폭운전' 방지’

5-4. 주식회사 클레액트 'CAPTIV NeuroLab(뉴로마케팅분석시스템)'

(1) 'B-Alert(휴대용 뇌파측정시스템)'

5-5. 세계의 감정 검출 및 뇌파 인식 솔루션을 제공하는 플레이어

표4. 세계의 감정 검출 및 뇌파 인식 솔루션을 제공하는 플레이어

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6. 자동차용 제스처 인식의 시장성 탐색

6-1. 총론 ~운전자 모니터링과 제스처 인식의 차이~

6-2. 제스처 인식의 일반적인 앱

6-3. 제스처 & 시선 인식 융합 앱의 가능성

6-4. 제스처 인식 보급의 어려움

6-5. 세계의 제스처 인식 솔루션 벤더

표5. 세계의 제스처 인식 솔루션을 제공하는 플레이어

6-6. 자동차용 제스처 인식의 시장성 탐색

6-7. 자동차용 제스처 인식 앱 벤더 최신 동향

(1) 앱티브(Aptiv PLC) BMW용 제스처 인식 선두주자

(2) 주식회사 고카이리카 '제스처 엔트리 시스템 관련 제품'

그림7. 도카이리카 '전동 스윙도어용 제스처 엔트리 시스템'

그림8. 도카이리카 '심리스 컨트롤러, 제스처 조작 탑재 센터 디스플레이'

그림9. 도카이리카 '제스처 움직임 감지 처리시스템'

(3) NEC솔루션이노베타 주식회사 ‘핑거 제스처’

그림10. NEC 솔루션 ‘핑거 제스처’

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≪시기적절 콤팩트 리포트≫

협동로봇 시장(142~151페이지)

절대적 독점기업은 아직 나타나지 않아, 모든 플레이어에게 기회가 있을 것인가, 놓치게 될 것인가~

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1. 협동로봇이란

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2. 시장 개황

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3. 분야별 동향

3-1. 일본시장~제조업의 국내 회귀로 자동화 수요가 고조, 공략하는 해외시장을 디펜스, 고성능화·고기능화에 주력

3-2. 중국시장~외자유치 정책으로 제조업 부흥 기대, 세계 최대 협동로봇 시장으로 시장 전체를 견인

3-3. 한국시장~YoY 120% 이상의 탄탄한 시장, 플레이어 각자의 영역이 정해져 있어 신규 진출이 어려운 환경

3-4. 미주시장~구인난 심화, 자동화 니즈 상승으로 협동로봇 도입 증가

3-5. 유럽시장~단기적으로 에너지 수급 문제 영향이 설비투자까지 미치지만, 장기적으로는 제조업 강화 정책으로 자동화 니즈가 증가할 전망

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4. 주목 토픽

4-1. 협동로봇의 동작속도 개선에 대한 연구개발 진행

4-2. 고가반중량 제품에 대한 수요가 증가

4-3. 원가절감 필수, 제품가격을 10년 후에 30% 낮추는 것이 목표

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5. 장래 전망

그림1. 협동로봇 세계 출하대수 추이·예측(수량: 2021-2032년 예측)