본 프로젝트에서는 차량 신규 플랫폼 개발 시 차량의 특성변수를 통해 하중 가이드를 예측하는 모델을 개발하였다. 신규 플랫폼 개발 시 차종, 축중량 등의 특성변수들은 최종적으로 차량의 6분력 하중에 영향을 미친다. 제안모델을 통해 실제 하중 실험 없이 대략적인 하중을 알 수 있도록 하였다. 제안모델은 CAE(Convolutional Autoencoder)를 통해 고차원의 6분력 하중데이터를 저차원의 특징벡터로 요약하고 특징벡터 공간상에서 신규 특성변수와 적합한 벡터를 선택하여 원래 차원의 하중데이터로 복원한다. 신규 특성변수에 적합한 벡터는 특성변수가 가장 유사한 n개 차량의 특징벡터를 가중합 하여 사용하였다. 모델 성능은 하중 데이터로부터 계산되는 Damage를 통해 검증하였으며, 테스트 결과 하중 채널 별 합당한 가이드를 제공할 수 있음을 확인하였다.