본 프로젝트는 기계학습 방법론을 이용해 내구용 타이어 설계 후보값 도출하는 목표를 가지고 있다.  기존에 가지고 있는 소량의 내구용 타이어 모델을 변경시켜 새로운 내구용 타이어 설계 후보값을 도출하기위해 기계학습 방법론을 사용해 새로운 프로세스를 제안했다.   우선적으로 시뮬레이터를 모사하여 타이어 영향도에 대한 유사도 행렬을 구축,  내구용 타이어 모델의 군집을 생성하였다. 이후 6분력 하중의 변화를 발생시키는 주요 타이어 특성인자를 랜덤포레스트 모델의 중요변수 추출 기법을 이용해 찾고 이를 변화시키는 설계인자의 값을 의사결정나무로 추출하였다. 이는 현업 엔지니어가 고비용과 많은 시간을 소비하여 설계 후보값을 도출해야하는 문제를 해결하고 비전문가도 기계학습 방법론을 이용해 객관적으로 후보값을 도출할 수 있다는 점에서 큰 의의가 있다.