전 세계 슬램 기술 시장 규모는 2025년 11억 2,972만 달러였으며, 2026년 16억 8,791만 달러에서 2034년 419억 1,677만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2026년부터 2034년까지 연평균 성장률(CAGR)은 49.41%를 기록할 것으로 전망됩니다. 유럽은 2025년 시장 점유율 34%로 슬램 기술 시장을 주도했습니다.
동시 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)은 다양한 내장 센서를 사용하여 외부 세계의 시각 정보를 수집하는 컴퓨터 비전 시스템에 사용되는 기술입니다. SLAM 기술은 이 데이터를 다른 형식으로 변환하여 기계가 시각적 단서를 통해 정보를 더 쉽게 이해하고 해석할 수 있도록 합니다. SLAM 기술이 개발되기 전에는 실내 장치가 주변 환경에서 자신의 위치를 파악하고 작동 환경의 지도를 이해하는 데 어려움이 있었습니다. 이는 위치 파악에는 주변 지역 지도가 필요하고, 주변 지역 지도에는 위치 파악 정보가 필요하기 때문에 "닭과 달걀" 문제로 알려져 있었습니다. SLAM 기술은 위치 파악과 지도 작성 문제를 동시에 해결하여 이 닭과 달걀 문제를 해결합니다.
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동시 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)은 다양한 내장 센서를 사용하여 외부 세계의 시각 정보를 수집하는 컴퓨터 비전 시스템에 사용되는 기술입니다. SLAM 기술은 이 데이터를 다른 형식으로 변환하여 기계가 시각적 단서를 사용하여 데이터를 더 쉽게 이해하고 해석할 수 있도록 합니다.
SLAM 기술은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)과 점점 더 많이 통합되어 인식, 지도 작성 및 의사 결정 능력을 향상시키고 있습니다. AI와 ML은 센서 데이터를 처리하고, 위치 오차를 줄이며, 장치가 장애물을 예측하고 실시간으로 적응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 드론, 로봇 및 자율 주행 차량은 사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 환경에서 효율적이고 안전하게 이동할 수 있습니다. 결과적으로 SLAM 기술은 산업, 상업 및 자율 주행 분야 전반에 걸쳐 도입이 확대되어 운영 효율성을 개선하고 이전에는 어려웠던 작업들을 가능하게 합니다.
협업 다중 로봇 SLAM은 여러 로봇이나 드론이 네트워크 프레임워크를 통해 실시간으로 지도 및 위치 정보를 공유할 수 있도록 합니다. 이러한 자율 시스템들은 정보 교환을 통해 대규모 또는 복잡한 환경에 대한 더욱 정확하고 포괄적인 지도를 공동으로 구축하고, 변화나 장애물 발생 시 서로 정보를 동적으로 업데이트할 수 있습니다. 이 접근 방식은 중복 작업을 줄이고 작업 완료 속도를 높여 창고 자동화, 대규모 측량, 인프라 검사, 재난 대응과 같은 분야에서 운영 효율성을 향상시킵니다. 또한, 로봇이나 드론을 추가함으로써 확장 가능한 배포가 가능합니다.드론사람의 개입을 최소화하면서 지도 작성의 정확도와 범위를 향상시킵니다.
증강 현실 분야에서 SLAM 기술은 혁신적인 기술로 자리매김했습니다. SLAM 기술은 정확도 향상과 효율성 증대 등 여러 장점을 제공하며, 기존의 마커 기반 기술을 점차 대체하고 있습니다. 마커 기반 기술에서는 증강 현실을 경험하기 위해 기기 카메라 앞에 특정 이미지를 배치해야 했습니다. 증강 현실 경험을 위한 이미지 생성이라는 요구 사항이 마커 기반 AR의 가장 큰 어려움이었습니다. SLAM 기반 AR은 센서를 사용하여 실제 환경을 정밀하게 감지하기 때문에 이 문제를 해결했습니다. 그 결과, AR 기업들은 SLAM 기술을 적극적으로 도입하고 있으며, 이는 향후 AR 시장 수요 증가에 기여할 것으로 예상됩니다.
물류 및 창고, 국방 및 안보, 농업, 홍보, 의료, 엔터테인먼트, 가정 등 다양한 산업 분야에서 로봇 수요가 증가함에 따라 서비스 로봇 시장이 빠르게 성장하고 있습니다. 또한, 소비자의 로봇에 대한 인식이 높아지고 있다는 점도 시장 발전을 촉진하는 중요한 요소입니다. 서비스 로봇 수요의 상당 부분은 가정에서 사용되는 로봇에 대한 것입니다. 가정용 로봇에 자율 기능을 통합하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 가정 환경은 복잡하고 예측 불가능한 경우가 많기 때문입니다. 이러한 상황에서 로봇의 위치 파악 및 주변 환경 매핑 능력은 SLAM 기술을 통해 가능해집니다. 여러 가정용 로봇 제조업체들은 자율 작동 효율을 높이기 위해 SLAM 기술을 활용하고 있습니다. 예를 들어, iRobot 사의 Roomba 청소 로봇은 SLAM 기술을 사용하여 집안 구조를 매핑하고 자율적으로 효율적으로 청소합니다.
플레이어들이 직면한 가장 중요한 과제 중 하나는 SLAM 기술 적용의 기술적 복잡성입니다. SLAM 기술은 로봇, 무인 항공기(UAV), 자율주행차, 증강현실 등 다양한 분야에서 적용 시 여러 가지 복잡한 문제를 야기합니다. 로봇 분야에서는 흐릿한 효과와 루프 클로저 감지의 어려움이 가장 중요한 기술적 난제 중 하나입니다. 또한, 이 기술은 아직 개발 및 테스트 초기 단계에 있으며, 해결되지 않은 문제점들이 많습니다. 높은 초기 투자 비용 역시 SLAM 기술의 광범위한 도입을 가로막는 주요 장벽입니다. 따라서 중소기업(SME)이 SLAM 기술이 적용된 로봇을 도입하기는 어렵습니다. UAV 분야에서 SLAM 기술 적용에 따른 추가 비용은 UAV 운영자들이 SLAM 기술 기반 UAV를 구매하는 것을 주저하게 만드는 요인입니다. 결론적으로, 전 세계 SLAM 기술 시장 확장의 주요 장애물은 기술적 복잡성과 높은 초기 투자 비용입니다.
최근 센서, 프로세서, 인공지능(AI) 및 머신러닝 기술의 발전으로 무인항공기(UAV) 기술이 크게 향상되었습니다. UAV 기술 개발자들은 가시거리 밖(BVLOS) 비행 중 장애물 감지 시 즉각적인 조치를 취하는 AI 기반 충돌 방지 시스템을 개발하고 있습니다. 아이리스 오토메이션(Iris Automation)은 자사의 AI 기반 충돌 방지 기술을 7,000회 이상의 비행 테스트를 통해 검증했습니다. AI 기반 감지 및 회피 시스템과 같은 첨단 기술을 드론에 통합하면 드론의 자동화 기능과 BVLOS 비행 범위가 확대됩니다. 현재 상업용 최종 사용자는 BVLOS 비행이 제한되어 있지만, 이러한 제한이 완화될 것으로 예상됨에 따라 향후 5년 동안 BVLOS 드론 시장이 급성장할 전망입니다. SLAM 기술은 이러한 드론 운용에 필요한 환경을 감지하는 기술로, 시장 성장을 견인할 것으로 기대됩니다.
자율주행 자동차는 미래 모빌리티의 핵심으로 여겨집니다. 이러한 차량은 주변 환경을 감지하고 최소한의 보조만으로 주행합니다. 테슬라, 구글, 우버, 메르세데스-벤츠, 제너럴 모터스, 콘티넨탈 오토모티브 시스템즈, 오토립, 보쉬, 닛산, 도요타, 아우디, 볼보 등 여러 주요 글로벌 자동차 기업들이 자율주행차 개발에 박차를 가하고 있습니다. 구글의 웨이모 자율주행차 프로그램은 SLAM 기술을 활용하여 자율 주행을 구현합니다. 이 기술은 LiDAR 및 기타 센서에서 수집한 데이터를 기반으로 차량이 이동하면서 주변 환경의 지도를 구축합니다. SLAM 기술은 자율주행 기능을 향상시키고 오류 발생 가능성을 낮춰 정확성과 전반적인 성능을 개선합니다. 따라서 예측 기간 동안 글로벌 SLAM 기술 시장의 성장 가능성은 매우 높습니다.
2D SLAM 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 46.79%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 2D SLAM에 사용되는 대부분의 하드웨어 구성 요소는 매핑, 위치 추정 및 동작 계획에 2D 센서를 사용합니다. 2D SLAM 방식은 레이저 스캐너를 기반으로 합니다. 이러한 시스템은 프레임을 캡처하여 2D 측정값과 데이터 포인트를 추출하고 2D 지도를 생성합니다. 2D 평면에서 이동하는 로봇과 자율 주행 차량에는 2D SLAM이 충분합니다. 3D SLAM에 비해 2D SLAM은 구현이 더 간단하고 복잡성이 낮습니다.
3차원 동시 위치 추정 및 지도 작성(3D SLAM)은 로봇 시스템이 3차원 공간에서 탐색할 수 있도록 하는 기술입니다. 3D SLAM 솔루션은 고급 로봇 시스템, 드론, 증강 현실 애플리케이션 등에 주로 사용됩니다. 3D SLAM 솔루션은 2D SLAM에 비해 연산량이 훨씬 더 많습니다.
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칼만 필터 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 46.41%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 확장 칼만 필터(EKF) SLAM은 온라인 SLAM 문제에 대한 제안된 솔루션 중 하나입니다. 온라인 SLAM 문제에서는 로봇의 전체 궤적 경로를 고려하지 않고 로봇의 현재 위치를 추정합니다. 이 방법에서는 로봇에 장착된 센서를 사용하여 랜드마크를 찾습니다. 그러나 컴퓨팅 시스템이 실시간으로 많은 수의 랜드마크를 매핑할 수 없기 때문에 장시간 소요되는 임무에는 적합하지 않은 것으로 여겨집니다. 로봇 매핑 및 자율 주행 차량은 EKF SLAM이 20년 이상 사용되어 왔고 현재도 사용되고 있는 응용 분야의 예입니다.
그래프 기반 SLAM에서 로봇 자세와 랜드마크는 노드로 표현되고, 엣지는 자세 간의 제약 조건을 나타냅니다. 이러한 그래프가 생성되면 노드의 공간적 배치를 분석하여 지도를 계산하기 시작합니다. 지도 최적화의 첫 번째 단계는 노드 정보를 수정하여 새로운 지도를 생성하는 것입니다.
로봇 부문은 가장 높은 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 35.50%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. SLAM 기술을 사용하는 로봇은 독립적으로 움직일 수 있습니다. SLAM 기술 덕분에 로봇은 주변 환경에 대한 정보를 수집하고, 자신의 위치를 추적하며, 실시간으로 주변 환경의 지도를 생성할 수 있습니다. 산업, 청소, 보안 분야에서 사용되는 로봇은 주로 SLAM 기술을 활용합니다. 로봇 산업은 SLAM 기술의 엄청난 잠재력을 가지고 있으며, 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 이러한 가능성은 수많은 로봇 기업들이 기술 발전을 위해 협력하도록 고무시켰습니다. 따라서 로봇 산업에 SLAM 기술을 적용하면 미래에 이전에는 상상할 수 없었던 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
무인 항공기(UAV)는 배송, 감시, 검사 등 다양한 작업을 수행하는 자율 또는 부분 자율 플랫폼입니다. UAV는 SLAM 기술을 사용하여 주변 환경을 매핑합니다. UAV에는 주변 환경을 동시에 매핑하고 위치를 파악할 수 있는 SLAM 모듈이 추가로 탑재되어 있습니다. 현재 전 세계 UAV용 SLAM 기술 시장은 두 번째로 큰 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이러한 높은 시장 성장률과 드론에 SLAM 기술을 통합하기 위한 개발사들의 광범위한 연구 개발 노력이 이러한 점유율 증가에 기여했습니다.
제조 및 물류 부문은 시장에서 가장 큰 비중을 차지하며 예측 기간 동안 연평균 34.20%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 로봇은 제조 분야에서 오랫동안 광범위하게 활용되어 왔습니다. 그러나 기술이 발전함에 따라 더욱 효율적인 솔루션이 주목받고 있습니다. 기존 내비게이션 기술을 대체할 유력한 후보로 SLAM 기술이 꼽힙니다. 또한, 전자상거래 부문의 성장은 다양한 작업을 수행할 수 있는 물류 로봇 수요를 견인하는 중요한 요인입니다. 다른 산업 분야에서도 자동화의 이점 때문에 물류 및 창고 센터에 로봇을 도입하고 있습니다. 로봇은 창고 및 물류 운영에 필요한 여러 작업을 수행하여 시간과 비용을 절감하는 데 도움을 줍니다. 결과적으로, 더 많은 기업들이 로봇의 효율성을 높이기 위해 SLAM 기술을 도입하고 있습니다.
상업용 최종 사용자 시장에서 드론(UAV) 판매량이 지난 몇 년간 크게 증가했습니다. 다양한 상업적 용도에 대한 드론 수요 증가로 인해 수많은 스타트업 기업들이 시장에 진출하고 있습니다. 사진 촬영 및 레저 활동에 사용되는 드론은 가정에서 활용되는 대표적인 드론 유형입니다. 제조 산업에서는 주로 조립 라인 검사 절차에 드론이 사용됩니다. 감시 및 정보 수집에 대한 필요성이 커짐에 따라 국방 분야에서도 드론 수요가 증가하고 있습니다.
애널리스트와 상담하기시장 기회에 대해 논의하세요.
북미는 2025년까지 X%의 시장 점유율로 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 지배력은 로봇, 드론, 증강 현실 기업들의 급속한 생태계 확장과 더불어 자율 솔루션을 발전시켜 온 기존 업체들의 노력에 기인합니다. SLAM 기술은 산업, 물류, 상업, 가정, 군사 분야 전반에 걸쳐 점점 더 많이 적용되고 있으며, 특히 산업 및 창고 로봇 분야에서 자동화 및 공급망 효율성 증대 요구로 수요가 증가하고 있습니다. AI 기반 자율 주행 차량 및 무인 항공기(UAV)의 강력한 도입은 실시간 내비게이션 및 장애물 회피를 가능하게 함으로써 SLAM 기술 통합을 더욱 촉진하고 있습니다. 제조, 물류, 국방 분야에서 자동화가 지속적으로 가속화됨에 따라 SLAM 기술은 북미 자율 시스템의 핵심 구성 요소가 되어 예측 기간 동안 지속적인 시장 성장을 견인할 것으로 예상됩니다.
지역별 인사이트 확인국가별 데이터 및 지역별 동향을 확인하세요.
아시아 태평양 지역은 대규모 산업 확장, 빠른 자동화, 그리고 다양한 분야에 걸친 강력한 기술 도입이 맞물려 SLAM 기술 시장에서 가장 빠르게 성장하는 지역입니다. 이 지역은 제조 및 물류의 글로벌 허브로 자리매김했으며, 기업들은 효율성과 정확성을 위해 SLAM에 의존하는 자율 로봇과 내비게이션 시스템을 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 동시에 도시화와 인프라 개발은 첨단 지도 제작에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.스마트 모빌리티지능형 감시 솔루션 분야에서도 SLAM(Simultaneous Language Assessment and Management)이 주목받고 있습니다. 주요 경제권의 정부와 민간 기업들은 AI, 로봇공학, 스마트 시티 생태계에 적극적으로 투자하고 있으며, 이는 SLAM 통합에 유리한 환경을 조성하고 있습니다. 규모가 큰 소비자 가전 시장과 AR/VR 및 드론 기술의 확산은 수요를 더욱 가속화하고 있습니다.
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저자 세부 정보
Research Analyst
Tejas Zamde는 기술, 반도체, 전자 및 자동차 분야에서 2년 이상의 경력을 보유한 시장 조사 전문가입니다. 그는 시장 평가, 경쟁 정보(CI) 분석, 산업 분석, 시장 규모 산정, 수요 분석 및 전략적 연구를 전문으로 합니다.
그는 글로벌 및 지역 시장 전반에 걸쳐 기술 동향, 시장 역학, 규제 변화, 수급 패턴, 가치 사슬(value chain) 및 경쟁 구도를 분석한 경험이 있습니다. 또한 기회 요인 평가, 고객 세분화, 경쟁사 벤치마킹, 성장 전략 수립 등의 업무를 통해 고객사를 지원해 왔습니다.
매장 내 분석 시장 규모, 점유율, 성장률, 분석 (2034년)
디지털 트윈 시장 규모, 점유율, 성장, 분석, 보고서, 2034년
확장 현실(XR) 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년
교육 및 학습 분석 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년 전망
빅데이터 분석 시장 규모, 점유율, 성장률, 분석 (2034년)
지능형 관개 시스템 시장 규모, 점유율, 성장률, 2034년
다음 매체에 소개되었습니다:
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