이러 한 목적 을 달성 하 기 위해 본 발명 의 원자력 발전 설비 의 기계 학습 식 복합 결함 예측 진단 장치 는 , 설비 로부터 진동 신호 를 수신 하 여 저장 하 는 진동 신호 수신 모듈 ( 3 ) ; 과 , 상기 진동 신호 수신 모듈 ( 3 ) 에 수신 된 상기 진동 신호 를 전처리 하 는 신호 전처리 모듈 ( 5 ) ; 과 , 상기 신호 전처리 모듈 ( 5 ) 에서 전처리 된 상기 진동 신호 로부터 통계 적 , 형태 적 특성 값 을 계산 하 는 특성 추출 모듈 ( 7 ) ; 과 , 상기 특성 추출 모듈 ( 7 ) 에서 추출 된 특성 값 을 이용 하 여 설비 상태 를 대표 하 는 1 차 특성 값 그룹 을 선별 하 는 특성 선택 모듈 ( 9 ) ; 과 , 상기 특성 선택 모듈 ( 9 ) 에서 선택 된 1 차 특성 값 그룹 을 제외 한 그룹 을 대상 으로 , 설비 의 복합 결함 을 감지 하 기 위하 여 2 차 특성 값 그룹 을 재 선택 하 는 특성 재순환 모듈 ( 10 ) ; 및 상기 특성 선택 모듈 ( 9 ) 에서 선택 된 1 차 특성 값 그룹 및 특성 재순환 모듈 ( 10 ) 에서 재 선택 된 2 차 특성 값 그룹 을 통해 머신 학습 하 고 , 상기 학습 결과 를 통해 상기 설비 를 진단 하 는 진단 모듈 ( 11 ) ; 을 포함 하 고 있 을 수 있 다 .