Ÿ  통상 진단의 2-4단계인 이상분류, 결함분리, 결함원인분석까지 가능함Ÿ  도메인(물리) 지식을 활용한 전처리를 통해 양질의 신호확보와 진단 정확도 향상이 가능함Ÿ  학습된 진단모델은 상이한 조건(설비 운전, 제조사, 환경)에서 얻어진 데이터에 적용될 경우 도메인 지식을 통해 진단 정확도를 높일 수 있음Ÿ  진단 결과에 대한 물리적 설명이 가능하여 고장의 원인 분석 또는 고장 위치 추정이 가능함Ÿ  더 나아가서 고장 시 조치사항에 대한 제안이 가능함Ÿ  데이터 증대에 따라 진단 모델의 업데이트가 가능하여 진단 성능의 고도화 가능함Ÿ  AI기술 고도화에 따라 진단 성능의 고도화 가능함Ÿ  데이터가 적은 경우 기존 데이터+물리 특성기반으로 데이터 복제가 가능함Ÿ  다변량 계측 데이터에 유리함