기술이 발전함에 따라 향후 해상풍력발전 분야가 풍력발전분야의 주축이 될 것이다. 하지만 해상풍력은 대형화 풍력단지를 조성하기 용이한 반면 설치 및 유지보수에 어려운 점이 있다. 따라서 해상 풍력발전기에 대한 사전 고장 진단 관련 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 위치적으로 제약되는 환경을 극복하기 위하여 무선 통신 방식의 WSN(Wireless Sensor Network)를 사용한다. 이 이더넷 게이트웨이를 사용하여 풍력 터빈에서 센서에 의해 수집되는 신호 데이터를 원격 모니터링부에서 분석할 수 있다. 수집된 신호를 분석하기 위하여 웨이블릿 변환을 통해 신호의 패턴에 대한 특징정보를 추출한다. 분류된 특징정보는 신경망 알고리즘을 이용하여 학습시킴으로서 자동 고장진단시스템을 구현했다.