제 1 항에 있어서,상기 특징 추출부는,상기 클래스 정렬 샘플링의 반복 횟수에 따라 상기 도메인 불변 특징 인자와 상기 클래스 별 차별적 특징 인자를 추출하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치.

제 1 항에 있어서,상기 특징 추출부는 합성곱 신경망으로 구성되는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치.

레이블 정보를 구비한 소스 도메인과 레이블 정보를 구비하지 않은 타겟 도메인을 포함하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치에 있어서,상기 소스 도메인과 상기 타겟 도메인의 데이터를 입력받는 입력부;상기 소스 도메인과 상기 타겟 도메인 사이의 클래스 별 분류가 되지 않는 도메인 불변 특징 인자를 추출하고, 상기 소스 도메인의 데이터로부터 동일한 레이블은 가까워지도록 하고 다른 레이블은 멀어지도록 하는 클래스 별 차별적 특징 인자를 추출하는 특징 추출부;상기 소스 도메인의 데이터를 클래스 별로 분류하고, 상기 소스 도메인을 기초로 상기 타겟 도메인의 데이터에 대해 레이블링을 수행하고, 레이블링된 상기 타겟 도메인의 데이터에 대해 클래스 정렬 샘플링을 수행하는 레이블 분류부; 및상기 클래스 정렬 샘플링을 기초로 마련되는 상기 도메인 불변 특징 인자와 상기 클래스 별 차별적 특징 인자를 학습하여 고장 진단 모델을 생성하고, 상기 고장 진단 모델을 이용하여 상기 타겟 도메인의 고장 여부를 진단하는 고장 진단부;를 포함하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치.

제 1 항에 있어서,상기 레이블 분류부는,균일 분포에 따라 상기 타겟 도메인의 데이터에 대해 상기 클래스 정렬 샘플링을 수행하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치.

제 1 항에 있어서,역방향 전파시, 상기 소스 도메인 또는 상기 타겟 도메인을 분류하지 못하는 방향으로 도메인 손실 함수의 기울기를 음수로 바꾸어 상기 특징 추출부로 전달하는 기울기 반전층; 및상기 기울기 반전층으로부터 상기 특징 인자를 전달받아 상기 특징 인자가 상기 소스 도메인 또는 상기 타겟 도메인에 해당하는 지를 분류하는 도메인 분류부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치.

제 1 항에 있어서,상기 고장 진단부는,상기 특징 인자의 학습 횟수와 기설정된 최대 학습 횟수를 비교하고, 상기 특징 인자의 학습 횟수가 기설정된 최대 학습 횟수에 도달하는 경우, 학습 결과에 따라 상기 고장 진단 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 장치.

레이블 정보를 구비한 소스 도메인과 레이블 정보를 구비하지 않은 타겟 도메인을 포함하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 방법에 있어서,입력부가 상기 소스 도메인과 상기 타겟 도메인의 데이터를 입력받는 입력 단계;특징 추출부가 상기 소스 도메인과 상기 타겟 도메인 사이의 클래스 별 분류가 되지 않는 도메인 불변 특징 인자를 추출하는 제1 특징 인자 추출 단계;상기 특징 추출부가 상기 소스 도메인의 데이터로부터 동일한 레이블은 가까워지도록 하고 다른 레이블은 멀어지도록 하는 클래스 별 차별적 특징 인자를 추출하는 제2 특징 인자 추출 단계;레이블 분류부가 상기 소스 도메인의 데이터를 클래스 별로 분류하고, 상기 소스 도메인을 기초로 상기 타겟 도메인의 데이터에 대해 레이블링을 수행하고, 레이블링된 상기 타겟 도메인의 데이터에 대해 클래스 정렬 샘플링을 수행하는 샘플링 단계;고장 진단부가 상기 클래스 정렬 샘플링을 기초로 마련되는 상기 도메인 불변 특징 인자와 상기 클래스 별 차별적 특징 인자를 학습하여 고장 진단 모델을 생성하는 진단 모델 생성 단계; 및상기 고장 진단부가 상기 고장 진단 모델을 이용하여 상기 타겟 도메인의 고장 여부를 진단하는 고장 진단 단계;를 포함하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 방법.

제 7 항에 있어서,상기 특징 추출부는, 합성곱 신경망으로 구성되는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 방법.

제 7 항에 있어서,상기 제1 특징 인자 추출 단계는,상기 특징 추출부가 상기 클래스 정렬 샘플링의 반복 횟수에 따라 상기 도메인 불변 특징 인자를 추출하고,상기 제2 특징 인자 추출 단계는,상기 특징 추출부가 상기 클래스 정렬 샘플링의 반복 횟수에 따라 상기 클래스 별 차별적 특징 인자를 추출하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 방법.

제 7 항에 있어서,상기 샘플링 단계는,상기 레이블 분류부가 균일 분포에 따라 상기 타겟 도메인의 데이터에 대해 상기 클래스 정렬 샘플링을 수행하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 방법.

제 7 항에 있어서,상기 샘플링 단계 이후에, 상기 고장 진단부는 상기 클래스 정렬 샘플링의 횟수에 따라 상기 도메인 불변 특징 인자와 상기 클래스 별 차별적 특징 인자를 학습하고, 상기 특징 인자의 학습 횟수와 기설정된 최대 학습 횟수를 비교하는 학습 횟수 판단 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 회전 기계 시스템용 고장 진단 방법.