유도 전동기의 고장 부위에 대한 체계적인 모니터링 시스템은 유도 전동기 점검에 있어 매우 중요하게 사용 된다. 유도 전동기의 베어링 고장과 같은 기계적 고장에 대한 진단의 대표적인 도구로는 가속도 센서를 이용한 진동 분석 기법이 있다. 하지만 진동 분석 기법은 기기에 대해서는 뛰어난 성능을 보이나 전동기 본체에 대해서는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 수집이 용이한 유도 전동기의 고정자 전류를 이용하여 베어링 고장을 진단하는 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 DAQ(신호 수집) 보드와 DWT(Discrete Wavelet Transform)의 다해상도 분석을 이용하여 진단 시스템을 구성 하였다. 진단은 신경망의 병렬처리 방식을 이용하여 빠르게 이루어졌으며, 진단률 또한 진동 분석 기법과 근접하였다.The systematic monitoring system about part of fault in induction motor is an important tool for check the induction motor. The representative method to the mechanical fault of induction motor likes bearing fault is the vibration method using the acceleration sensor. However, although the vibration method is able to show outstanding performance to the induction machinery, it has limitation to the body of the induction motor. In this paper proposed the diagnosis system using stator current easy to collect the signals. The system using data acquisition board and MRA(Multi-Resolution Analysis) based on DWT. It is speedy by parallel processing of neural network and diagnosis rate is approach the vibration method.