디젤 자동차에서 EGR 밸브의 경고등으로 인한 소비자 클레임은 빈번하게 발생한다. EGR 밸브에서 발생하는 이상을 탐지하고, 일어난 원인이 되는 센서를 분석하는 것은 현업에서 매우 중요하다. 본 프로젝트에서는 디젤 자동차에서 수집되는 multi-channel sensor data를 사용하여 EGR 밸브의 이상을 예측하는 모델을 구축하고, 설명력을 확보하기 위해 attention mechanism을 적용하였다. EGR 밸브의 이상은 차량 밸브의 목표 열림량과 실제 열림량의 차이를 이용하였으며, 센서와 시간대의 중요도를 단계적으로 파악하기 위해 hierarchical attention을 사용했다. 추가적으로, attention score를 기반으로 한 군집화 분석을 수행하여, 이상의 패턴을 유형화하였다.