신경망은 설계자의 경험과 통찰력과 같은 비정형적 정보에 의존하는 초기 구조설계단계의 시스템화에 매우 적합하다. 초기 구조설계단계를 시작하는 시점에서는 설계정보가 매우 적음을 생각해 볼 때, 신경망 모델은 제한적인 적은 정보를 입력으로 하고 상대적으로 훨씬 많은 출력을 가지도록 설계되어야 한다. 그러나, 이러한 상황은 신경망 학습시 학습속도, 수렴, 출력 값의 신뢰성등 여러 가지 문제점을 초래한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 설계 정보가 점진적으로 증가하는 흐름을 가지고 있다는 점에 착안해서 다단계 신경망을 제시하고, 이를 토대로 사장교 초기 구조설계시스템에 대한 원형을 구현하였다. 본 연구결과 초기 구조설계단계 전체에 대해서 하나의 신경 망으로 설계하는 것 보다 다단계 신경 망으로 나누어서 동일한 작업을 수행하도록 하는 것이 훨씬 유리하다.