다양한 형태의 원위치관입시험법 들이 말뚝기초의 지지력 예측을 위해 사용되고 있으며 지금도 많은 연구들이 수행되어지고 있다. 그 중 콘관입시험은 콘 관입기의 형상 및 관입 메커니즘이 말뚝과 유사하여 유럽을 중심으로 오래전부터 말뚝의 지지력 예측에 사용되어 왔다. 그러나 말뚝의 다양한 종류와 시공방법, 타입 대상지반의 다양성 등으로 말뚝의 지지력을 정확히 추정한다는 것은 여전히 매우 어려운 일이며, 콘을 이용한 기존 예측식은 하중전이와 지반의 층서구분 등 경험적인 접근과 단순화를 위한 많은 가정사항을 포함하고 있어 개선의 여지가 많다. 한편 인간의 신경세포 구조를 응용한 인공신경망 이론은 그동안 함수근사화와 패턴인식 등 많은 공학문제들에 적용되어 왔으며 지반공학 분야의 문제들에도 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 이론을 적용하여 콘관입시험 결과로부터 말뚝의 극한지지력 예측에 대한 연구를 수행하였다. 기존에 발표된 국외 자료로부터 콘관입시험 결과값, 말뚝재하시험에 의한 극한지지력 자료를 획득하였고 이를 바탕으로 단위선단지지력 및 단위주면마찰력을 예측하기 위한 인공신경망 들을 구축하였다. 구축된 인공신경망 모델들은 학습에 사용되지 않은 새로운 검증자료에 대해서도 정확한 예측결과를 제공하여 일반화된 좋은 모델로 판단되며, 기존의 예측식 들과 비교할 때 상대적으로 높은 정확도를 가지는 예측결과를 제공할 뿐 아니라 예측결과의 분산이 크지 않아 신뢰성이 높은 것으로 나타났다.