기존 교량 유지보수는 비효율적이며, 특히 사장교 케이블 손상 파악에 어려움과 높은 비용이 발생했습니다. 본 기술은 GNN(그래프 신경망) 기반 AI 학습 모델을 활용하여 이러한 문제를 해결합니다. 교량 센서 데이터를 그래프로 모델링하고, MPNN(메시지 전달 신경망)을 통해 손상된 케이블의 식별 번호와 손상 정도를 정밀하게 예측합니다. 부분적인 센서 정보만으로도 케이블 손상을 정확히 진단하여, 교량의 안전성을 획기적으로 향상시키고 유지보수 효율을 극대화할 수 있습니다. 이는 교량 안전 관리의 새로운 패러다임을 제시하며, 미래 스마트 인프라 구축에 기여합니다.