본 발명 은 기계 장치 의 고장 유무 를 진단 함 에 있 어 기계 작동 소음 , 진동 , 발열 등 다양 한 유형 의 측정 신호 로부터 특징 추출 및 결함 유형 정의 를 수행 하 여 학습 데이터 를 확보 하 고 이 를 바탕 으로 학습 되 는 결함 분류기 를 이용 하 여 기계 의 정상 상태 또는 다수 의 비 정상 결함 을 분류 하 는 방법 및 장치 를 제공 한다 . 진단 대상 이 되 는 기계 에서 추출 되 는 고유 의 신호 특징 및 이 에 대한 결함 유형 정보 를 수시로 또는 정기 적 으로 갱신 한 학습 데이터 로 재 학습 되 는 결함 분류기 를 이용 하 여 해당 기계 의 고장 진단 을 상시 진단 할 수 있 다 . 본 발명 에 의하 면 , 기계 의 정상 또는 결함 상태 를 상시 적 으로 신속히 감시 및 진단 하 기 위하 여 다중 신호 측정 및 분석 을 통해 자동 갱신 되 는 결함 분류기 를 이용 하 여 기계 의 운용 환경 이 변화 하 는 상황 에 대응 하 고 새로운 결함 유형 정보 를 반영 할 수 있 다 .