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H형강 압연 공정에서는 형상 정확도 및 소재 특성과 같은 상충되는 성능 지표를 동시에 고려한 다목적 최적화가 요구된다. 그러나 유한요소해석(FEM)에 기반한 기존 방법은 높은 계산 비용으로 인해 다양한 공정 조건에 대한 탐색에 한계가 존재한다. 본 연구에서는 선행 연구에서 개발된 CNN 기반 대리모델을 활용하여 공정 결과를 근사하고, 이를 NSGA-II에 접목하여 실제 공정 제약을 반영한 파레토 최적해 집합을 효율적으로 도출하는 방법을 제안한다. 압연 공정에서의 형상 분포는 이미지 형태로 표현되므로, 공간적 특성을 효과적으로 반영하기 위해 CNN 구조를 활용하였다. 목적함수로는 Flange 형상 오차, 형상 산포, 과도 EQ Strain의 세 가지 지표를 정의하였다. 실험 결과, 약 12분의 계산 시간 내에 30개의 파레토 해가 도출되었으며, Hypervolume 0.67로 목적함수 공간에서 유의미한 영역이 탐색됨을 확인하였다. 도출된 파레토 해 집합은 단일 최적해가 아닌 다양한 공정 설계 대안을 제공하며, 공정 조건 탐색 및 최적화 과정에서 활용 가능한 기반을 제시한다.