본 발명은 데이터 학습 기반으로 배전 전력 지상 기기인 배전 변압기, 배전 개폐기들의 전력 케이블의 노후화 정도를 자동으로 진단할 수 있는 시스템을 제안한다. 만약 전력 케이블이 노후화 되어 부분 방전으로 인한 파손으로 인한 전력 공급 일시 중단, 변압기/개폐기의 폭발 등의 문제가 발생할 수 있다. 이에 신속한 진단 후에 교체 및 보수가 제 시간 내에 이루어지지 않으면 경제적인 손실이 예상되어 전력 케이블의 노후도를 신속하고 자동으로 진단 및 평가할 수 있는 전력 진단 기술이 필요하다.

종래의 방식으로 다양한 케이블 노후화 진단 방법이 하기와 같이 제시되고 있다.
 1. 절연저항 측정법: 절연체의 절연 저항을 측정하여 노후화 정도를 진단하는 방식
 2. 직류 고전압 인가법/교류 상용주파 인가법:
  - 케이블 절연체에 직류 또는 교류 상용주파 고전압을 인가하여 절연체의 노후화를 진단하는 방식
 3. 유전정접법: 절연체 내의 누설전류와 충전 전류 값의 비를 측정하여 노후화 정도를 측정하는 방식

하지만 이 방식은 다음과 같은 문제점들이 존재한다.
 1. 사람이 개입하여 노후화 정도를 측정
 2. 노후화 자동 측정화가 되어 있지 않음
 3. 사람이 개입하기 때문에 느림

이에 본 발명에서는 사람 개입이 최소화되면서 데이터 학습 기반 모델과 알고리즘을 통해 전력 케이블 노후도 진단을 자동화하는 시스템을 제시한다.
1. 사람 개입을 최소화
 - 케이블의 각종 노후화 데이터 정보들을 센서를 통해 취득
 - 취득한 데이터에 기반한 학습 모델과 제안 알고리즘을 통해 케이블 노후화 정도를 자동으로 판단
2. 사람 개입을 최소화하여 노후화 정도를 자동으로 실시간으로 진단할 수 있는 시스템 제안