사장교 케이블의 손상 탐지와 모니터링에 머신러닝 기술 활용

세종대학교 장윤 교수의 연구팀은 그래프를 이용한 머신러닝 기법인 GNN 기술을 적용하여, 교량 구조물에서 손상이 발생한 케이블을 탐지하고, 손상의 정도를 출력할 수 있는 교량 구조물의 모니터링 기술을 발명했습니다. 각 케이블에 센서를 부착하여 케이블의 장력 정보를 수집하며, 이 정보는 GNN 기반 교량 구조물 학습 모델에 입력됩니다. 이를 통해 전체 케이블을 순차적으로 검사할 필요 없이, 일부 센서에서 수집된 정보만으로도 손상 발생 여부와 정도를 파악할 수 있어, 시간 및 비용을 절약할 수 있을 것으로 기대됩니다.

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