그러나 , 이러 한 종래 의 학습 모델 기반 의 고장 진단 방안 들 은 제약 적 인 기계 운용 조건 에서 사전 취득 된 신호 의 특징 벡터 및 고정 적 인 결함 유형 정보 만 으로 생성 된 분류기 를 반복 이용 하 고 있 는 수준 이 다 . 다른 한편 , 정확 한 고장 진단 을 하 기 위해서 는 기계 주위 의 여러 센서 로부터 가급적 다양 하 고 많 은 양 의 신호 를 측정 하 는 것 이 바람직 하 지만 , 현재 의 기술 수준 에서 음향 신호 및 진동 신호 를 측정 하 고 분석 하 는 데 소요 되 는 연산 비용 및 소요 시간 이 많 다는 점 을 감안 할 필요 가 있 다 . 따라서 , 전원 공급 에 제약 을 갖 는 무선 센서 노드 의 경우 에 는 신호 측정 및 전송 에 소요 되 는 전력 을 가급적 절약 하 여 가용 전력 을 유지 할 수 있 도록 상시 적 이 아닌 주기 적 으로 신호 측정 을 수행 하 도록 설정 된다 . 이 에 , 적 은 수 의 센서 를 이용 하 면서 도 정확 하 고 상시 적 인 진단 을 수행 하 는 방안 이 갖춰질 필요 가 있 다 .