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번호	청구항
1	모터의 상전류 신호를 전처리하여 포락선 신호를 생성하는 전처리부;복수의 데이터 증강 기법을 이용하여 상기 상전류 신호와 상기 포락선 신호에 대해 데이터 증강을 수행함으로써, 학습 입력 데이터를 생성하는 데이터 증강부;상기 학습 입력 데이터를 학습하여 학습 모델을 생성하는 학습부; 및상기 학습 모델에 밀집 계층을 연결하고, 상기 상전류 신호에 포함된 레이블 데이터를 이용하여 상기 밀집 계층을 학습함으로써, 고장 진단 모델을 생성하는 고장 진단부;를 포함하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
2	제 1 항에 있어서,상기 모터의 고정자로부터 상기 상전류 신호를 획득하는 전류 신호 획득부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
3	제 1 항에 있어서,상기 전처리부는,상기 상전류 신호로부터 정상 및 고장 정보를 추출하고, 이에 대응하는 상기 레이블 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
4	제 1 항에 있어서,상기 복수의 데이터 증강 기법은, 노치 필터 기반 증강 기법, 플립 증강 기법, 파트 축소 증강 기법, 및 파트 제로 증강 기법을 포함하고,상기 데이터 증강부는 상기 복수의 데이터 증강 기법 중에서 적어도 둘 이상을 랜덤 선택하고, 랜덤 선택되는 데이터 증강 기법을 이용하여 상기 상전류 신호와 상기 포락선 신호 각각에 대한 데이터 증강을 수행하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
5	제 4 항에 있어서,상기 데이터 증강부는,증강된 상전류 신호와 증강된 포락선 신호를 통합하여 상기 학습 입력 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
6	제 1 항에 있어서,상기 학습부는,코사인 유사도 기반의 손실 함수를 이용하여 상기 학습 입력 데이터에 대해 자기지도학습을 수행함으로써, 상기 학습 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
7	제 1 항에 있어서,상기 고장 진단부는,상기 고장 진단 모델을 이용하여 상기 모터의 고장 여부 및 고장 유형을 판별하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 시스템.
8	전처리부가, 모터의 상전류 신호를 전처리하여 포락선 신호를 생성하는 전처리 단계;데이터 증강부가 복수의 데이터 증강 기법을 이용하여 상기 상전류 신호와 상기 포락선 신호에 대해 데이터 증강을 수행함으로써, 학습 입력 데이터를 생성하는 데이터 증강 단계;학습부가 상기 학습 입력 데이터를 학습하여 학습 모델을 생성하는 학습 단계; 및고장 진단부가, 상기 학습 모델에 밀집 계층을 연결하고, 상기 상전류 신호에 포함된 레이블 데이터를 이용하여 상기 밀집 계층을 학습함으로써, 고장 진단 모델을 생성하는 고장 진단 단계;를 포함하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.
9	제 8 항에 있어서,상기 전처리 단계 이전에, 전류 신호 획득부가,상기 모터의 고정자로부터 상기 상전류 신호를 획득하는 전류 신호 획득 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.
10	제 8 항에 있어서,상기 전처리 단계는, 상기 전처리부가,상기 상전류 신호로부터 정상 및 고장 정보를 추출하고, 이에 대응하는 상기 레이블 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.
11	제 8 항에 있어서,상기 복수의 데이터 증강 기법은, 노치 필터 기반 증강 기법, 플립 증강 기법, 파트 축소 증강 기법, 및 파트 제로 증강 기법을 포함하고,상기 데이터 증강 단계는, 상기 데이터 증강부가,상기 복수의 데이터 증강 기법 중에서 적어도 둘 이상을 랜덤 선택하고, 랜덤 선택되는 데이터 증강 기법을 이용하여 상기 상전류 신호와 상기 포락선 신호 각각에 대한 데이터 증강을 수행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.
12	제 11 항에 있어서,상기 데이터 증강 단계는, 상기 데이터 증강부가,증강된 상전류 신호와 증강된 포락선 신호를 통합하여 상기 학습 입력 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.
13	제 8 항에 있어서,상기 학습 단계는, 상기 학습부가,코사인 유사도 기반의 손실 함수를 이용하여 상기 학습 입력 데이터에 대해 자기지도학습을 수행함으로써, 상기 학습 모델을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.
14	제 8 항에 있어서,상기 고장 진단 단계는, 상기 고장 진단부가,상기 고장 진단 모델을 이용하여 상기 모터의 고장 여부 및 고장 유형을 판별하는 것을 특징으로 하는 자기지도학습 기반 모터 고장 진단 방법.