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기계학습을 기반으로 한 가스터빈 연소불안정 진단 시스템 및 가스터빈 연소불안정 진단 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 가스터빈 연소불안정 진단 시스템은 연소부 내부에 장착되어 연소부 내부의 연소 데이터를 측정하는 센서부를 포함하는 연소부, 연소상태를 반영할 수 있는 특징들(features)을 선정하고, 여러 연소기들로부터 안정 상태(Fully developed stable)의 연소 데이터 및 불안정 상태(Fully developed unstable)의 연소데이터를 획득하고, 획득된 연소 데이터로부터 선정된 특징들을 계산하고, 계산된 특징들을 학습 데이터로 이용하여 연소불안정 진단을 위한 인공 신경망 모델을 학습시키고, 인공 신경망 모델을 이용하여 연소기의 연소불안정 상태를 판단할 수 있다.