무인 수상정(USV) 구성 요소 중 수중 추력기는 임무 수행의 무결성에 있어 핵심적인 역할을 한다. 그러나 이러한 추력기는 해양 환경과 직접 상호작용하므로 지속적으로 오작동에 취약하다. 추력기 결함을 진단하기 위해, 기존 시스템을 변경할 필요가 없는 비침습적이며 비용 효율적인 진동 기반 방법론을 사용한다. 다만 선체 내부에서 수집된 진동 데이터는 프로펠러-유체 상호작용, 선체 감쇠, 그리고 구조적 공진 주파수의 영향을 받아 잡음과 예측 불가능성을 초래한다. 또한 고정된 회전 속도에서뿐 아니라 추력기의 회전 속도 전 범위에 걸쳐 결함을 구별하기 위해서는, 푸리에 변환에 기반한 전통적 주파수 분석을 사용할 수 없다. 따라서 시간-주파수 영역의 미세한 특성까지 물리적 성질을 포착하는 것으로 알려진 연속 웨이블릿 변환(Continuous Wavelet Transform, CWT)을 적용하여 이러한 문제를 해결하고 진동 데이터를 스칼로그램(scalogram)으로 변환하였다. CWT 결과는 영상 처리에서 전역적 문맥 인식을 특징으로 하는 비전 트랜스포머(Vision Transformer, ViT) 분류기를 사용하여 진단한다. 이 진단 접근법의 효과는 현장 실험을 위해 설계된 USV를 활용한 실험을 통해 검증하였다. 서로 다른 결함 유형과 심각도를 갖는 7가지 사례를 진단하였으며, 서로 다른 진동 지점에서 각각 평균 정확도 0.9855 및 0.9908을 산출하였다.

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