본 연구에서는 장단기 기억신경망(Long-Short-Term-Memory: LSTM)과 신호처리 기법을 활용하여 케이블 교량의 가속도 응답을 차량에 의한 진동(Traffic-Induced Vibration: TIV) 및 와류진동(Vortex-Induced Vibration: VIV)으로 분류하는 방법론을 제안한다. 주파수에 따른 진동 특성을 고려, 푸리에 싱크로스퀴즈 변환(Fourier Synchrosqueeze Trnasform)을 활용하여 원시 신호의 주파수 분해능을 잃지 않으면서도 각 가속도 응답의 시간에 따른 주파수 변동성을 나타내었다. 실제 교량의 구조 건전도 모니터링(Structural Health Monitoring: SHM) 시스템으로부터 획득한 데이터를 통해 신경망을 훈련하고, 이를 검증 데이터에 적용하여 파형 분할 모델의 성능 및 적용성을 검증하였다.