본 논문에서는 가속도계로 측정된 교량 데이터를 딥러닝 기법 모델로 분석하여 교량의 케이블 손상 위치를 예측하는 연구를 진행하였다. 먼저 서해대교 1/200 스케일로 제작된 모형에 8개의 가속도계를 부착, 케이블 위치별 손상 시나리오를 5개로 나누어 해당 케이블을 교량에서 해체했다. 그리고 교량 중심에 일정한 충격을 주어 가속도계로 충격 데이터를 수집하였다. 수집한 데이터 중 70%를 Train set으로 선전하여 딥러닝 모델에 학습시키고, 나머지 30%를 Test set으로 선정하여 모델에 테스트 한 결과 평균 89%의 정확도로 케이블 손상 위치를 예측하였다.

• 차진안(건양대학교 의료공학과) | Cha Jin-An
• 박기훈(건양대학교 의료공학과) | Park Gi-Hun
• 김용석(건양대학교 의료IT공학과) | Kim Yong-Suk 교신저자
• 허광희(건양대학교 해외건설플랜트학과) | Heo Kwang-Hee 교신저자