건설 현장에서 콘크리트 구조물의 안전과 품질을 결정하는 거푸집 탈형 시기의 결정은 콘크리트 공시체의 압축 강도를 기준으로 하고 있기 때문에, 콘크리트의 압축강도 예측은 공사 일정 수립 및 조정을 위해 중요하다.

콘크리트 공시체의 압축 강도는 다양한 영향인자에 의해 결정된다. 하지만 기존의 강도 추정 기술은 특정 영향인자 1~3개정도만을 변수로 고려하여 제시되어 왔기 때문에, 최근 재료적으로 다양해진 콘크리트의  정확성을 보장할 수 없게 되었다. 이에 본 연구에서는 머신 러닝 기법의 다양한 방법의 알고리즘을 이용하여 동시에 다양한 영향인자를 고려하여 데이터를 학습시켜 압축강도를 추정, 비교하여 압축 강도를 추정을 위해 가장 적합한 머신러닝의 알고리즘을 선정하는 것을 목적으로 한다.