본 논문에서는 데이터의 종류를 세 가지, 즉 숫자, 파형, 이미지로 분류하고, 2013년에서 2015년까지 PHM Society 논문집에 수록된 논문 24편을 대상으 로 특질 추출기술 동향을 소개하였다. 다양한 타입의 데이터를 대상으로 일련의 기술들을 유기적으로 접 목함으로써, 상태진단 및 고장예지의 정확도를 높이 고자 하는 시도가 최근 활발하게 일어나고 있다.

또한 기존에 데이터 수집, 저장, 처리비용으로 인해 PHM 에 활용이 어려웠던 이미지 데이터가 계산능력 향상 으로 인해 연구되기 시작하고 있다. 하지만, 현재까지 개발된 대부분의 특질 추출기법들은 전문가 지식 및 경험에 크게 의존하고 개별시스템 수준에서 선별적 으로 적용 가능하다는 한계점도 분명히 존재한다.

그럼에도 불구하고, 다양한 데이터 특질 추출기법은 PHM기술 개발에 큰 기여를 해왔고, PHM기술 개발 의 첫 번째 단계로서, 그 중요성을 아무리 강조해도 지나치지 않다. 인공지능 기술의 성장 및 계산비용의 지속적 감소로 인해, 앞으로 데이터 특질 추출기술의 비약적인 도약이 있을 것이라 기대한다.