Device method and system to predict fault of cable

The present invention applies an electromagnetic signal to a cable to be diagnosed, receives a first reference signal generated from the applied electromagnetic signal, receives a first reflection signal generated as the applied electromagnetic signal is reflected from an arbitrary point of the cable to be diagnosed, extracts first feature data to estimate a fault of the cable to be diagnosed from the inputted first reflection signal, and then applies the extracted first feature data and second feature data to be compared with the extracted first feature data to an artificial neural network to predict a fault position and a fault degree of the cable to be diagnosed. Accordingly, the present invention can simultaneously predict a fault position and a fault degree of a cable only by a reflection signal. Also, the present invention can simultaneously predict a fault position and a fault degree of a cable in a nondestructive manner even in a situation where the end of the cable is not detected. Also, the present invention can simultaneously predict a fault position and a fault degree of a cable without a reference propagation velocity. 본 발명은 진단대상 케이블에 전자기 신호를 인가하고, 인가된 전자기 신호로부터 생성된 제1기준신호를 입력받고, 인가된 전자기 신호가 진단대상 케이블의 임의의 지점으로부터 반사되어 생성된 제1반사신호를 입력받고, 입력된 제1반사신호로부터 진단대상 케이블의 고장을 추정하기 위한 제1특징 데이터를 추출한 후, 추출된 제1특징 데이터와 추출된 제1특징 데이터의 비교대상인 제2특징 데이터를 인공 신경망(Artificial neural network)에 적용하여 진단대상 케이블의 고장위치 및 고장정도를 예측할 수 있다. 이를 통해 본 발명은 반사신호만으로 케이블의 고장 위치 및 고장 정도를 동시에 예측할 수 있도록 할 수 있는 효과를 가진다. 또한 케이블의 종단이 탐지되지 않는 상황에서도 비파괴적으로 케이블의 고장 위치 및 고장 정도를 동시에 예측할 수 있는 효과를 가진다. 또한 기준 전파 속도 없이 케이블의 고장 위치 및 고장 정도를 동시에 예측할 수 있는 효과를 가진다.