최근 에 , 여러 센서 로부터 연속 적 으로 수집 되 는 음향 신호 등 으로부터 특징 벡터 를 생성 하 고 기계 의 고장 결함 유형 을 효과 적 으로 분류 하 기 위하 여 기계 학습 , 특히 , 딥 러닝 등 의 학습 모델 에 기반 하 여 생성 된 결함 분류기 ( fault classifier ) 를 고장 진단 에 활용 하 는 방안 이 제시 되 고 있 다 . 학습 모델 기반 의 결함 분류기 를 구축 하 기 위해서 는 무엇 보다 도 진단 대상 이 되 는 기계 의 운용 환경 에 적합 한 학습 데이터 를 충분히 사전 확보 해야 할 뿐 만 아니 라 , 해당 기계 의 주위 환경 요건 이 달라졌 을 경우 에 는 변화 된 운용 환경 에서 수집 된 최근 의 신호 에서 추출 된 특징 을 기존 의 분류기 에 다시 반영 할 필요 가 있 다 . 예 를 들 어 , 특정 기계 의 작동 소음 신호 는 주위 환경 요건 에 의해 , 같 은 종류 의 다른 기계 와 다른 고유 한 특징 을 가질 수 있 으므로 , 특정 기계 의 고장 진단 을 위한 분류기 는 재 학습 을 통해 지속 적 으로 갱신 될 필요 가 있 다 .