북미 계량 현장 측정 시스템 시장 규모는 2025년 13억 4천만 달러였으며, 2026년 14억 6천만 달러에서 2034년 32억 2천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 예측 기간(2026~2034년) 동안 연평균 10.43%의 성장률을 보일 것으로 전망됩니다.
정부의 지능형 교통 시스템 구축 사업 확대로 북미 계량 시스템 시장이 성장하고 있습니다. 하지만 표준화되고 통일된 기술의 부재는 북미 계량 시스템 시장의 성장을 저해하는 요인으로 작용합니다. 반면 스마트 시티에 대한 투자 증가는 북미 계량 시스템 시장의 성장 기회로 작용하고 있습니다.
차량 중량 측정 시스템(Weigh-in-Motion)은 움직이는 차량의 질량을 측정하고 기록하는 일련의 애플리케이션과 장치입니다. 이 시스템은 도로 교통 관리자 및 규제 기관, 교량 건설업체, 관리 기관, 연구 기관에서 움직이는 차량의 축중량 정보를 정확하게 수집하는 데 사용되어 왔습니다. 차량의 총중량(GVW), 속도, 축중량, 축간 거리를 측정하는 것이 차량 중량 측정 시스템의 주요 기능입니다. 이 시스템은 교통 안전을 향상시키고 사고 발생 가능성을 줄이며 도로 표면을 양호한 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다. 또한 차량 중량에 따른 통행료 징수에도 사용됩니다.
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대부분의 도시들이 지능형 모빌리티 솔루션을 적극적으로 도입하고 있으며, 이는 각국 정부가 지능형 교통망 개발을 위해 노력하는 주요 원동력입니다. 지능형 교통 시스템에서의 활용도 증가로 인해 차량 중량 측정 시스템(Weight-in-Mobility Systems, WIM)에 대한 수요가 점점 높아지고 있습니다. 예를 들어, 교량 중량 측정 시스템(WIM)은 교량 구조물을 계량대로 활용하여 교통 흐름을 방해하지 않고 차량의 형상, 총중량 및 회전 하중을 측정합니다.
도로 위 차량 수가 날로 증가함에 따라 교통 체증 문제는 어디에서나 불가피해지고 있습니다. 특히 교통량 증가로 인해 차량 처리 시간이 늘어나면서 톨게이트 운영에 가장 큰 악영향을 미치고 있습니다. 이동식 계량 시스템(WIM)은 교통 흐름을 차단하지 않고도 차량 적재량을 규제할 수 있도록 해줍니다. 이 계량 시스템은 교통 상황을 모니터링하고 도로 위의 과적 차량 수를 제한함으로써 상당한 비용 절감 효과를 가져옵니다.
이동식 계량 시스템계량 시스템은 표준화와 균일성이 부족한 교통 제어 기술의 한 예입니다. 계량 시스템은 여러 공급업체의 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 부품으로 구성됩니다. 또한 센서, CPU 및 기타 장치 간의 제조사별 기술 사양이 다르고 다양한 기본 플랫폼과 호환되지 않습니다.
또한, 각 국가 및 지역마다 고유한 통신 표준 및 프로토콜이 존재하여 솔루션 제공업체가 전 세계적으로 서비스를 제공하는 데 제약이 있습니다. 계량 이동 시스템의 구성 요소는 표준화 부족으로 인해 사후 시장에서 교체가 매우 어렵습니다. 따라서 계량 이동 시스템에 대한 수요는 도입을 위한 의무 사항, 사양 및 절차의 부재로 인해 제한적입니다.
스마트 시티'는 데이터 분석과 스마트 기술을 활용하여 경제 성장, 운영 효율성 및 도시 기능을 향상시키는 개념입니다. 예를 들어, 도시는 강력한 빅데이터 애플리케이션과 절차를 통해 위험 지역을 파악하고 경찰력을 배치할 수 있습니다. 사람들은 생산성, 통제, 경제성, 통합, 지속가능성 및 효율성을 개선하기 위한 혁신적인 접근 방식을 적극적으로 수용하고 있으며, 이에 따라 스마트 시티에 대한 투자가 증가하고 있습니다.
최근 전 세계 많은 정부가 경제 성장을 촉진하기 위해 스마트 시티 사업을 적극적으로 추진하고 있습니다. 스마트 시티와 스마트 모빌리티 기술의 도입은 교통 수요 관리(TDM)의 발전에 크게 좌우됩니다. 정보통신기술(ICT)이 도시 공동체 혁신에 지속적으로 활용됨에 따라 혁신의 역할은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 특히, 이동식 계량 시스템은 이러한 새로운 기술이 제공하는 매력적인 자동화 가능성 덕분에 향후 몇 년 동안 수요가 증가할 것으로 전망됩니다.스마트 교통.
차량 속도를 기준으로 시장은 저속 차량과 고속 차량으로 구분됩니다.
저속 통신은 상당한 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 8.5%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 도로 운송 규정 준수 여부를 확인하기 위해 저속 계량 측정 방식은 주로 현장에서 정확하게 축중량을 측정하는 데 사용됩니다. 이 방식은 예측 기간 동안 전체 시장 점유율에서 큰 비중을 차지할 것으로 예상됩니다. 저속 계량 측정 방식의 증가는 고속도로 및 일반 도로에서 많은 상용차와 대형 화물 운송 차량의 속도가 느려진 데 기인합니다.
고속 계량 방식과 비교했을 때, 이 시스템은 도입 및 유지 보수 비용이 저렴하다는 등 여러 가지 이점을 가지고 있습니다. 또한, 저속 계량 방식은 광업, 물류, 농업 등 다양한 산업 분야에서 사용되고 있어 향후 수요가 증가할 것으로 예상됩니다.
시장은 유형별로 계량대 시스템, 도로상 시스템 및 차량 탑재 시스템으로 구분됩니다.
계량대 시스템은 상당한 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 8.3%를 기록할 것으로 예상됩니다. 콘크리트 기초에 영구적으로 고정되는 이 장치의 주요 목적은 차량에 실린 전체 적재물의 무게 데이터를 수집하는 것입니다. 제품의 실제 무게를 측정하기 위해 계량대는 빈 트럭과 적재된 트럭의 무게를 모두 측정합니다. 이 시스템을 작동시키려면 주로 로드셀이 필요합니다. 자동 계량대 시스템은 폐기물 관리부터 건설까지 모든 사업 분야에 적용 가능하며, 인건비 절감과 생산성 향상이라는 이점을 제공합니다.
계량대에 IoT를 통합하면 차량 운전자가 혼자서 무게를 측정할 수 있는 완전 자동화 시스템을 비롯한 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 안전한 차량 식별, 실시간 데이터 모니터링, 교통 흐름 제어를 위한 자동 신호 제어 또한 IoT 통합의 장점입니다. 이러한 계량대 시스템 개선이 시장 성장을 주도하고 있습니다.
최종 사용 산업을 기준으로 시장은 고속도로 통행료, 물류, 석유 및 정제, 기타로 세분화됩니다.
고속도로 통행료는 상당한 시장 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 8.8%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 고속도로 통행료 징수 업계에서 차량 계량 시스템 도입을 촉진하는 주요 요인은 톨게이트에서 과적 차량을 식별해야 하는 필요성입니다. 이 시스템은 교통 흐름을 방해하지 않으면서 톨게이트에 필요한 필수 데이터를 수집할 수 있도록 해주기 때문에 도로 교통 흐름이 끊김 없이 유지되도록 합니다.
톨게이트에서의 교통 체증은 차량 중량 측정 과정에서 발생하는 주요 문제 중 하나입니다. 이는 처리 시간을 늘리고 톨게이트의 생산성을 저하시킵니다. 고속도로 톨게이트 업계에서 이동식 계량 시스템에 대한 수요가 증가하는 주요 요인 중 하나는 이러한 문제에 대한 이상적인 해결책을 제공한다는 점입니다.
소프트웨어 및 서비스는 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 8.4%를 기록할 것으로 예상됩니다. 센서 유형별로 시장은 압전 센서, 벤딩 센서, 유도 루프, 적외선 센서 및 기타로 구분됩니다.
압전 센서는 시장에서 상당한 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 8.5%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 주행 중 차량 중량 측정 시스템은 압전 센서를 사용하여 차량이 움직이는 동안 차축 중량을 측정합니다. 이 센서는 움직이는 차량에서 가해지는 힘이 센서에 전달될 때 전기 신호를 생성하도록 설계된 압전 소자를 사용합니다. 시속 100km 이상으로 주행하는 차량의 중량을 신속하게 측정할 수 있는 이 압전 센서 덕분에 고속도로의 교통 흐름은 일정한 속도를 유지하고 교통 체증 문제를 방지할 수 있습니다..
다른 시스템과 비교했을 때, 압전 센서는 소형화 및 간소화된 설계로 이동식 계량 시스템에 적합합니다. 또한 측정 범위가 넓고 도로 매설 깊이가 얕다는 장점도 있습니다. 이러한 장점 덕분에 전 세계적으로 이동식 계량 시스템 분야에서 압전 센서에 대한 수요가 증가하고 있습니다.
적용 분야를 기준으로 시장은 중량 기반 통행료 징수, 중량 단속, 교통 데이터, 차량 프로파일링 및 차축 계수로 세분화됩니다.
중량 기반 통행료 징수 시스템은 상당한 시장 점유율을 차지하고 있으며, 예측 기간 동안 연평균 7.9%의 성장률을 기록할 것으로 예상됩니다. 고속도로 이용료는 차량이 유발하는 마모 정도에 따라 계산됩니다. 중량 기반 고속도로에서는 도로 이용자들이 차량의 실제 중량에 따라 요금을 지불합니다. 이동식 계량 시스템은 공정한 가격 책정을 보장하는 동시에 인프라 운영에 필요한 추가 수익을 창출합니다. 또한, 이 기술은 도난 차량을 식별하는 데 사용될 수 있으며, RFID 기술은 사고 발생 시 추적에도 활용됩니다.
북미 계량 현장 측정 시스템 시장은 미국, 캐나다, 멕시코로 국가별로 구분됩니다. 미국은 해당 국가 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며 예측 기간 동안 연평균 8.3%의 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.
예측에 따르면 북미는 전 세계적으로 계량 시스템 시장에서 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것입니다. 미국과 캐나다는 북미 계량 시스템의 중요한 시장입니다. 도로 인프라에서의 시스템 사용 확대와 도로 교통 기술의 발전이 이 지역의 성장을 견인하고 있습니다.
북미 지역의 스마트 시티 및 스마트 교통 시스템에 대한 대규모 투자 덕분에 이동식 계량 시스템 시장은 상당한 성장 기회를 맞이하고 있습니다. 또한, 테슬라와 같은 제조사들이 다양한 자율주행 차량을 선보이면서 북미는 자율주행 자동차 분야에서도 큰 발전을 이루었습니다. 이로 인해 자율주행 기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이는 북미 지역의 이동식 계량 시스템에 대한 수요 증가로 이어지고 있습니다.
커넥티드 카와 같은 여러 기술 발전으로 인해 신뢰할 수 있는 도로 인프라에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 북미 지역의 차량 계량 산업에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
2020년 상반기 예상치 못한 실업률 급증은 미국 경제 회복을 촉발했습니다. 실질 GDP는 2021년에 약 3.2%, 2022년에 3.5%까지 증가할 것으로 예측됩니다. 상당한 규모의 통화 및 재정 부양책이 가계와 기업을 보호해 왔습니다. 그러나 심각한 재정 절벽 사태가 발생할 경우, 새로운 대규모 재정 부양책이 없다면 가계 지원이 급격히 중단되고, 심각한 실업 사태와 기업 파산이 속출할 것입니다.
소비와 여행 관련 세수입이 급격히 감소함에 따라 일부 주 정부와 지방 정부는 연방 정부의 재정 지원이 필요할 것입니다.
캐나다 차량 중량 측정 시스템(Canada Weigh-In Motion system)은 도로 표면에 묻힌 센서를 사용하여 움직이는 차량의 무게를 측정합니다. 차량이 센서 위를 지나갈 때 측정된 정보는 중앙 모니터링 센터로 전송되어 분석됩니다. 이를 통해 중량 제한을 시행하고 도로망의 과도한 마모를 방지할 수 있습니다. 당국은 이 시스템을 통해 과적 차량을 식별하고 적발할 수 있습니다. 과적 차량으로 인해 다른 도로 이용자에게 위험을 초래할 수 있는 차량을 식별하는 것은 교통 안전 개선에도 도움이 됩니다.도로 안전.
캐나다의 이동식 계량 시스템(Weigh-In-Motion, WIM) 도입은 중량 단속 업무의 효율성과 효과를 크게 향상시켰습니다. 당국은 자동화된 데이터 수집 및 분석 기능을 통해 규정을 준수하지 않는 차량을 더욱 신속하고 정확하게 식별하고 필요한 단속 조치를 시행할 수 있습니다. 또한, WIM 시스템의 실시간 모니터링 기능은 도로 유지 보수 노력을 극대화하고 도로 손상을 방지하는 데 도움이 됩니다. 캐나다에서 사용되는 이동식 계량 시스템은 교통 안전 확보, 기반 시설 보호, 그리고 공정하고 효율적인 교통 시스템 구축에 효과적인 도구로 인정받고 있습니다.
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저자 세부 정보
Research Associate
Abhijeet Patil is a Research Associate with 3+ years of experience in Automation & Process Control and Automotive & Transportation sectors. He specializes in evaluating industry automation trends, mobility innovations, and supply chain shifts. Abhijeet’s data-driven research aids clients in adapting to technological disruptions and market transformations.
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