측정부가 소스 도메인의 소스 데이터와 타겟 도메인의 타겟 데이터를 측정하는 진동 신호 측정 단계;추출부가 상기 소스 데이터와 상기 타겟 데이터로부터 특징을 추출하여 잠재 공간을 획득하는 특징 추출 단계;예측부가 상기 특징을 기초로 예측 모델을 학습하여 상기 타겟 도메인의 건전성 상태를 분류하는 모델 학습 단계;계산부가 상기 소스 데이터의 중심점을 기초로 상기 잠재 공간의 타겟 데이터를 정렬하여 손실 함수를 계산하는 손실 함수 계산 단계; 및고장 진단부가 상기 타겟 도메인으로부터 새로운 타겟 데이터를 입력받는 경우, 상기 손실 함수에 의해 업데이트되는 예측 모델을 이용하여 상기 타겟 데이터의 건전성 상태를 진단하는 고장 진단 단계;를 포함하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 방법.

소스 도메인의 소스 데이터와 타겟 도메인의 타겟 데이터를 측정하는 측정부;상기 소스 데이터와 상기 타겟 데이터로부터 특징을 추출하여 잠재 공간을 획득하는 추출부;상기 특징을 기초로 예측 모델을 학습하여 상기 타겟 도메인의 건전성 상태를 분류하는 예측부;상기 소스 데이터의 중심점을 기초로 상기 잠재 공간의 타겟 데이터를 정렬하여 손실 함수를 계산하는 계산부; 및상기 타겟 도메인으로부터 새로운 타겟 데이터를 입력받는 경우, 상기 손실 함수에 의해 업데이트되는 예측 모델을 이용하여 상기 타겟 데이터의 건전성 상태를 진단하는 고장 진단부;를 포함하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 장치.

제 1 항에 있어서,상기 계산부는, 상기 손실 함수 계산시,상기 소스 데이터의 중심점에서 유클리드 거리(Euclidean distance)가 동일한 지점을 기초로 상기 잠재 공간에 지역 경계를 설정하고, 상기 지역 경계를 기초로 구분된 지역 중에서 타겟 데이터의 수가 가장 적은 지역을 소수 지역으로 설정하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 장치.

제 2 항에 있어서,상기 계산부는,설정된 상기 소수 지역에 대한 소스 데이터의 중심점과 상기 소수 지역에 속하는 모든 데이터의 유클리드 거리를 계산하고, 계산된 상기 유클리드 거리의 평균값을 손실 함수로 설정하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 장치.

제 2 항에 있어서,상기 계산부는,상기 지역 경계와, 상기 소수 지역의 제한된 영역에 따른 결정 경계를 기초로 구분된 지역의 상태를 비교하고, 상기 지역 경계와 상기 결정 경계에 의해 구분된 지역에 존재하는 타겟 데이터에 수도 레이블을 부여하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 장치.

제 1 항에 있어서,기울기 반전 레이어를 이용하여 상기 손실 함수를 상기 추출부에 전달함으로써 도메인 불변 특징을 추출하도록 도와주는 판별부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 장치.

제 5 항에 있어서,상기 판별부는,상기 예측 모델의 반복 학습 횟수와 기설정된 최대 에포코 수를 비교하여 예측 모델의 반복 학습 횟수가 최대 에포크 수에 도달하면 예측 모델의 반복 학습을 중지시키는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 장치.

제 7 항에 있어서,상기 손실 함수 계산 단계는,상기 계산부가, 상기 잠재 공간에서 건전성 상태에 대한 소스 데이터의 중심점을 구하는 중심점 계산 단계;상기 계산부가, 상기 소스 데이터의 중심점에서 유클리드 거리가 동일한 지점을 기초로 상기 잠재 공간에 지역 경계를 설정하는 지역 경계 설정 단계; 및상기 계산부가, 상기 지역 경계를 기초로 구분된 지역 중에서 타겟 데이터의 수가 가장 적은 지역을 소수 지역으로 설정하는 소수 지역 설정 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 방법.

제 8 항에 있어서,상기 손실 함수 계산 단계는,상기 계산부가, 설정된 상기 소수 지역에 대한 소스 데이터의 중심점과 상기 소수 지역에 속하는 모든 데이터의 유클리드 거리를 계산하고, 계산된 상기 유클리드 거리의 평균값을 손실 함수로 설정하는 손실 함수 설정 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 방법.

제 8 항에 있어서,상기 손실 함수 계산 단계는,상기 계산부가, 상기 지역 경계와, 상기 소수 지역의 제한된 영역에 따른 결정 경계를 기초로 구분된 지역의 상태를 비교하는 경계 상태 비교 단계;상기 계산부가, 상기 타겟 데이터에 대해 부여하기 위한 수도 레이블을 생성하는 수도 레이블 생성 단계; 및상기 계산부가, 상기 지역 경계와 상기 결정 경계에 의해 구분된 지역에 존재하는 타겟 데이터에 상기 수도 레이블을 부여하는 수도 레이블 부여 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 방법.

제 7 항에 있어서,상기 손실 함수 판단 단계 이후에, 판별부가,기울기 반전 레이어를 이용하여 상기 손실 함수를 상기 추출부에 전달함으로써 도메인 불변 특징을 추출하도록 도와주는 반복 학습 판단 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 방법.

제 11 항에 있어서,상기 반복 학습 판단 단계는, 상기 판별부가,상기 예측 모델의 반복 학습 횟수와 기설정된 최대 에포코 수를 비교하여 예측 모델의 반복 학습 횟수가 최대 에포크 수에 도달하면 예측 모델의 반복 학습을 중지시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 잠재 공간 정렬 기반 도메인 적응을 이용한 고장 진단 방법.