항공기의 개발에서 공력 데이터를 구축하는 과정은 많은 비용과 시간이 소요된다. 공력 데이터는 풍동시험이나 전산유체역학 코드를 이용한 해석을 통해 얻을 수 있다. 풍동시험의 경우 항공기의 비행속도 영역에 따라 아음속, 천음속, 초음속 풍동에서 별개로 시험해야 하며, 모델제작과 시험에 드는 비용이 매우 크다. 본 논문에서는 항공기의 공력 데이터 생성에 인공 신경망 방법을 적용하는 연구를 다룬다. 전산유체역학 코드를 이용하여 비행체의 플랩각 및 받음각 변화에 대한 공력 데이터를 구하여 신경망 방법의 훈련에 사용한다. 신경망은 1개의 Hidden Layer를 포함하여 3개의 Layer로 구성하였으며, 받음각과 플랩각의 두개 입력변수와 한개의 공력데이터를 출력변수로 가진다. 학습된 신경망은 입력변수와 출력변수간의 비선형 함수관계를 Fitting 할 수 있으며, 학습에 포함되지 않은 받음각 및 플랩각 입력에 대해서도 공력데이터를 예측한다.