이 를 위해 , 학습 된 머신 에 의해 수신 된 새로운 진동 신호 를 자동 분류 하 여 파악 하 기 위하 여 종래 기술 1 , 2 에 도 나타나 있 듯이 SVM 이 사용 가능 한 바 , SVM 은 선형 뿐 아니 라 비 선형 데이터 분류 를 위해 사용 가능 하 며 , 기본 적 으로 이진 분류 를 수행 하 지만 , 실제 적용 에서 는 여러 상태 를 구분 하 기 위해 각 클래스 의 분류 에 대응 하 는 SVM 들 을 학습 하 고 새로운 데이터 에 대한 판별 은 모든 SVM 을 수행 한 후 가장 많 은 투표 값 을 가진 클래스 로 그 소속 을 판별 하 는 멀티 클래스 SVM ( Muiti - Class SVM ) 이 적용 될 수 도 있 다 . 따라서 , 기계 학습 이 완료 된 뒤 설비 의 진동 상태 를 예측 하 여 진단 하 기 위해 머신 에 입력 되 는 새로운 진동 데이터 즉 , 특성 값 은 SVM 을 거쳐 그래프 상 에 표시 됨 으로써 설비 의 진동 상태 를 시각 적 으로 나타낸다 . 다만 , 이때 , 진단 모듈 ( 11 ) 은 위 와 같이 특성 선택 모듈 ( 9 ) 및 재순환 모듈 ( 10 ) 에서 만들 어 진 결함 그래프 와 정상 그래프 를 서로 비교 함 으로써 , 설비 내 에서 발생 한 결함 정도 및 복합 결함 상태 를 정상 일 때 와 대비 시켜 파악 할 수 있 게 된다 .