케이블 교량에서 케이블은 가장 중요한 구조부재의 하나이며, 케이블의 내부 장력을 모니터링하는 것은 케이블 교량 유지 관리에서 필수적이다. 본 연구에서는 케이블 장력을 효율적으로 모니터링하기 위한 무선센서 기반의 장력추정 자동화 시스템을 개발하였다. 무선센서에 포함된 가속도계를 통해 케이블의 진동을 계측하고, 진동기반 장력추정법을 통해 케이블의 장력을 추정하였다. 장력추정 절차를 자동화하기 위해 가장 널리 사용되고 있는 기계학습법의 하나인 합성곱 신경망을 도입하였다. 개발된 자동화 기법은 싱글보드 컴퓨터의 하나인 라즈베리파이3 모델B+에 구현하였으며, 실험실에서 모형 케이블을 이용하여 성능을 검증하였다. 케이블의 장력이 바뀌는 경우에도 개발된 시스템은 자동으로 변화된 장력의 크기를 잘 계측할 수 있는 것을 확인하였다.

최근 증가하고 있는 소셜 네트워크 서비스의 이용은 재난사고 발생 시, 재난정보의 전달에 큰 역할을 하고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 이용자들이 서로간의 관계망을 통해 실시간·쌍방향으로 소통이 가능해 정보 전달이 쉽고 빠르게 공유되는 특징을 가지고 있어, 재난사고 발생 시 중요한 재난정보 전달매체로 활용되고 있다. 본 연구에서는 한국방재학회에서 선정한 ‘2014년 재난사고 10선’을 대상으로 소셜 네트워크 서비스 내 재난정보 내용 및 전달체계 분석을 통해 재난정보의 전달 및 공유의 특징을 분석하고자 한다. 국내 약 600만명의 이용자를 보유한 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 트위터를 이용하여, 2014년에 발생한 10건의 재난사고와 관련된 트윗과 리트윗 자료를 분석해 이용자 간의 재난정보 내용 및 연결망을 분석하였다. 또한 소셜 네트워크 서비스 이용자들의 재난에 대한 인식과 정보 제공 기관과 언론사들에서 생산된 재난정보의 전달과정과 특징에 대해 분석하였다. 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 시민들의 재난에 대한 인식 및 재난정보의 전달체계 분석은 효율적인 재난정보 관리에 도움이 될 것으로 기대된다.