본 프로젝트에서는 차량 정보 및 타이어 설계데이터를 기반으로 타이어 마모수명 예측 분석을 수행하였다. 분석데이터는 하나의 차량별 타이어 설계인자 및 마모수명이다. 차량에는 보통 4개의 타이어가 부착되어있는데 하나의 관측치는 이 모든 타이어의 설계정보를 포함하고 타이어별 6개의 마모수명을 측정하였다. 예측모델을 차량 타이어 위치정보를 효과적으로 표현하기위해 차량별 데이터를 2차원 형태로 변형하였고, 2차원 데이터 (이미지 형태) 인식에 효과적인 Convolutional neural network를 적용하였다. 이후 타이어 위치에 따른 마모수명의 원인을 분석하기 위해 Class Activation Mapping을 적용하여 마모수명별 원인인자를 시각적으로 강조하였다. 그 결과,영향인자가  타이어 위치에 따른 유의미하게 도출된 것을 확인할 수 있었고, 다른 예측모델 대비 높은 정확도를 보였다.