본 논문에서는 기계학습 기반의 효율적인 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하여 기존 IEC 60599 진단기준 기반의 문제점을 해결하고 진단 성능을 개선한다. 기존 IEC 60599 진단기준은 조성비가 진단 기준에 존재하지 않거나 경계조건에 있는 경우 진단 전문가에게 의뢰하지 않고는 해 석에 어려움이 있으며 진단영역이 겹치는 부분이 존재하므로 정확한 원인분석을 수행하는 데에 한계 가 있다. 따라서 IEC 60599 진단 기준만으로 변압기 유중가스 데이터를 분석 및 분류하는 경우 IEC 60599 기준에 만족하지 않는 데이터를 분류하지 못한다는 문제점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 및 분류 방법을 제안하였다. 제안한 기계학습 기반의 변 압기 유중가스 분석 방법은 IEC 60599 진단기준으로 판단이 불가능한 데이터를 서포트 벡터 머신을 통해 정확히 분류 할 수 있다. 제안한 방법의 성능을 검증하기 위해 실제 유중가스 데이터를 사용하 여 기계학습 기반의 변압기 유중가스 분석 방법의 효율성을 검증하였다.