사이클로이드 방식의 감속기는 기계적인 다중 치합으로 인해 높은 감속비와 토크를 구현할 수 있으며 로봇 장치, 전력 설비, 제조 공정 등에서 매우 중요하게 사용되고 있다. 본 논문은 통계학적 기법을 통해 이러한 감속기 시스템의 고장 검출 방법론을 제안한다. 감속기에서 관측되는 진동 신호는 수학적 도구를 통해 특정한 확률분포함수로 표현되며 정상적인 감속기와 고장이 발생한 감속기에 대한 각각의 진동 파형의 확률분포함수는 통계학적 관점에서 구별이 된다. 본 논문은 정상 및 고장 상태의 감속기 진동 신호에 대한 이진 가설을 정의하여 이 두 확률분포함수의 비를 구성하여 수학적 전개를 통해 최종적으로 고장 판별 함수를 도출한다. 제안한 고장 검출 알고리즘은 기존에 잘 알려진 필터 이론을 적용하여 알고리즘의 동특성을 분석하였으며 알고리즘에 포함된 특정 파라미터에 기반한 안정성 조건을 제시하였다. 제안한 알고리즘이 빅데이터 적용에 유용한 재귀형 방식으로도 표현하였으며 실용적 적용을 위해 슬라이딩 윈도우 기법을 적용한 알고리즘 형태도 또한 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 고장 검출 알고리즘의 타당성 및 신뢰성을 검증하기 위하여 ㈜현대자동차 울산공장의 제조 공정 라인에 사용 중인 감속기 시스템에 적용하여 실시간 실험을 통해 그 결과를 분석하였다.