본 프로젝트는 6분력계를 머신러닝 모델로 교체하는 목적을 가지고 있다. 6분력계 센서는 x, y, z축으로 받는 힘과 모멘트를 측정하는 센서이다. 이를 주행 중에 측정하는 것은 차량의 주행 안전성, 차량의 내구도 측정 등에 유용하게 활용된다. 하지만 6분력계 센서는 전문가의 설치와 교정이 필요하기에 설치 및 데이터 확보에 상당한 비용을 수반한다. 이를 비용이 적게 확보가능한 타 센서들의 값을 이용한 예측 모델로 대체하였다. 따라서  다채널 센서 데이터가 입력되면 4개의 휠에 각각 부착된 총 24개의 값을 예측하는 모델을 구축하였으며 최근 다채널센서 데이터 분석에 많이 활용되는 CNN 모델을 사용하여 예측력을 고도화하였다.