KR102151436B1 - Apparatus for analyzing genes based on neural network - Google Patents

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Abstract

본 발명에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치는 DNA 정보를 기초로 신체 요건에 대한 예측을 확률값으로 출력하는 인공신경망 모델인 예측망, 사용자의 DNA 정보 및 사용자가 선택한 신체 요건에 대한 예측 요청을 수신하는 통신모듈 및 사용자의 DNA 정보에서 모든 마커를 추출하고, 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC(Quality Control)에 부합하는 마커를 선별하고, 선별된 마커를 예측망에 입력한 후, 예측망이 출력한 확률값에 따라 사용자의 신체 요건을 예측하고, 사용자의 사용자장치로 통신모듈을 통해 예측된 사용자의 신체 요건을 전송하는 제어모듈을 포함한다. The apparatus for analyzing genes based on an artificial neural network according to the present invention includes a prediction network, which is an artificial neural network model that outputs a prediction of a body requirement as a probability value based on DNA information, a user's DNA information, and a prediction of the body requirement selected by the user. After extracting all markers from the communication module receiving the request and the user's DNA information, selecting a marker that meets the minimum QC (Quality Control) of the microarray among all the extracted markers, and inputting the selected marker into the prediction network. And a control module that predicts the user's body requirement according to the probability value output from the prediction network, and transmits the predicted user's body requirement to the user's user device through the communication module.

Description

인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치{Apparatus for analyzing genes based on neural network}Device for analyzing genes based on artificial neural network {Apparatus for analyzing genes based on neural network}

본 발명은 유전자 분석 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 인공지능 기술을 이용하여 유전자를 분석하는 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a gene analysis technology, and more particularly, to an apparatus for analyzing genes based on an artificial neural network that analyzes genes using artificial intelligence technology.

마이크로어레이는 기능 유전체학 연구에 있어서 혁명적인 발상의 전환을 가져온 기술이다. 기존의 방법이 개별 유전자 발현을 측정하는 반면, 마이크로어레이 기술은 한 번의 실험으로 수천에서 수만 개의 유전자 발현을 측정할 수 있다. Shena 등은 1995년에 실험실에서 직접 제작한 마이크로어레이 기판을 이용하여 세포에서 발현하는 전사체(transcriptome)의 발현을 측정하였다. 이러한 유전자 발현 마이크로어레이(gene expression microarray)의 등장으로 한 세포에서 대용량의 유전체정보를 손쉽게 측정할 수 있는 고효율실험기법(high-throughput technology)이 발달하기 시작하였다. 그 결과 단일염기다형성(single nucleotide polymorphism, SNP), 복제수변이(copy number variation, CNV), 염색질 면역침강법(chromatin immunoprecipitation, ChIP)등에 대한 정보를 마이크로어레이 실험으로 발굴할 수 있는 기술들이 개발되었다.Microarray is a technology that has revolutionized the idea of functional genomics research. While conventional methods measure individual gene expression, microarray technology can measure the expression of thousands to tens of thousands of genes in a single experiment. Shena et al. measured the expression of a transcriptome expressed in cells using a microarray substrate manufactured in a laboratory in 1995. With the advent of such gene expression microarrays, high-throughput technology that can easily measure large amounts of genome information in one cell has begun to develop. As a result, technologies for discovering information on single nucleotide polymorphism (SNP), copy number variation (CNV), and chromatin immunoprecipitation (ChIP) through microarray experiments were developed. .

마이크로어레이 기술이 발달하면서 대용량 유전체자료에 대한 분석이 유전체 및 생물정보학 연구에서 중요한 주제로 자리 잡기 시작하였다. 변수의 종류가 상대적으로 제한적이고 시료의 수가 많던 기존의 자료 형태에서 변수의 양이 기하급수적으로 늘어난 고차원자료(high-dimensional data)의 형태로 바뀌면서 기존의 통계적인 분석방법론을 곧바로 적용하는 것이 어렵게 되었다. 그 결과, 마이크로어레이 자료에 적합한 고유의 방법론들이 계속해서 등장하였다. With the development of microarray technology, the analysis of large-scale genome data has begun to become an important topic in genome and bioinformatics research. As the type of variables was relatively limited and the number of samples was changed from the existing data type to high-dimensional data, the amount of variables increased exponentially, making it difficult to directly apply the existing statistical analysis methodology. . As a result, unique methodologies suitable for microarray data continued to emerge.

한국등록특허 제1874527호 2018년 06월 28일 등록 (명칭: 유전자 분석판정 방법, 이를 구현하기 위한 프로그램이 저장된 기록매체 및 이를 구현하기 위해 매체에 저장된 컴퓨터프로그램)Registered in Korea Patent No. 1874527 on June 28, 2018 (Name: Genetic Analysis and Determination Method, a recording medium in which a program to implement it is stored, and a computer program stored in the medium to implement it)

본 발명의 목적은 인공지능 기술을 이용하여 유전자를 분석하는 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치를 제공함에 있다. An object of the present invention is to provide an apparatus for analyzing genes based on an artificial neural network that analyzes genes using artificial intelligence technology.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치는 DNA 정보를 기초로 신체 요건에 대한 예측을 확률값으로 출력하는 인공신경망 모델인 예측망과, 사용자의 DNA 정보 및 상기 사용자가 선택한 신체 요건에 대한 예측 요청을 수신하는 통신모듈과, 상기 사용자의 DNA 정보에서 모든 마커를 추출하고, 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC(Quality Control)에 부합하는 마커를 선별하고, 선별된 마커를 상기 예측망에 입력한 후, 상기 예측망이 출력한 확률값에 따라 상기 사용자의 신체 요건을 예측하고, 상기 사용자의 사용자장치로 상기 통신모듈을 통해 상기 예측된 상기 사용자의 신체 요건을 전송하는 제어모듈을 포함한다. An apparatus for analyzing genes based on an artificial neural network according to a preferred embodiment of the present invention for achieving the above object includes a prediction network, which is an artificial neural network model that outputs a prediction of a body requirement as a probability value based on DNA information. , A communication module that receives a user's DNA information and a request for prediction on the body requirements selected by the user, and extracts all markers from the user's DNA information, and includes at least QC (Quality Control) of the microarray among all the extracted markers. After selecting a matching marker, inputting the selected marker to the prediction network, predicting the user's body requirements according to the probability value output from the prediction network, and predicting the user's user device through the communication module And a control module for transmitting the physical requirements of the user.

상기 장치는 DNA 정보를 생성하는 인공신경망 모델인 학습데이터생성망을 더 포함한다. 여기서, 상기 제어모듈은 상기 통신모듈을 통해 상기 예측 요청을 수신한 후, 상기 사용자의 DNA 정보와 기 설정된 유사도를 가지는 DNA 정보의 수가 기 설정된 기준치 미만이면, 상기 학습데이터생성망을 기초로 머신러닝을 통해 생성된 모델을 이용하여 상기 사용자의 DNA 정보로부터 1차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성하고, 상기 학습데이터생성망을 기초로 딥러닝을 통해 생성된 모델을 이용하여 1차 목표치의 학습 DNA 정보로부터 2차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성하는 것을 특징으로 한다. The device further includes a learning data generation network that is an artificial neural network model that generates DNA information. Here, the control module, after receiving the prediction request through the communication module, if the number of DNA information having a predetermined similarity with the user's DNA information is less than a preset reference value, machine learning based on the learning data generation network Using the model generated through the user's DNA information, the learning DNA information of the first target value is generated, and the learning DNA information of the first target value is used using the model generated through deep learning based on the learning data generation network. It is characterized in that the learning DNA information of the secondary target value is generated from

상기 제어모듈은 상기 2차 목표치의 학습 DNA 정보로부터 모든 마커를 추출하고, 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC(Quality Control)에 부합하는 마커를 선정하고, 선정된 마커를 이용하여 상기 예측망을 다시 학습시키는 것을 특징으로 한다. The control module extracts all markers from the learning DNA information of the secondary target value, selects a marker that meets the minimum QC (Quality Control) of the microarray among all the extracted markers, and uses the selected marker to select the prediction network. It is characterized by re-learning.

상기 제어모듈은 상기 사용자의 DNA 정보의 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC에 부합하는 마커를 선별하고, 상기 선별된 마커를 상기 다시 학습된 예측망에 입력한 후, 상기 다시 학습된 예측망이 출력한 확률값에 따라 상기 사용자의 신체 요건을 추정하고, 상기 사용자의 사용자장치로 상기 통신모듈을 통해 추정된 상기 사용자의 신체 요건을 전송하는 것을 특징으로 한다. The control module selects a marker corresponding to the minimum QC of the microarray among the markers of the user's DNA information, inputs the selected marker to the re-learned prediction network, and outputs the re-learned prediction network. The body requirement of the user is estimated according to a probability value, and the body requirement of the user estimated through the communication module is transmitted to the user device of the user.

상기 제어모듈은 상기 사용자의 상기 예측된 신체 요건과 실제 신체 요건이 서로 다른 경우, 신체 요건이 다른 이유를 추정한 후, 추정된 이유에 따라 이를 개선할 수 있는 처방을 추출하고, 상기 통신모듈을 통해 추출된 처방을 상기 사용자장치로 전송하는 것을 특징으로 한다. When the predicted body requirements and the actual body requirements of the user are different, the control module estimates the reason for the different body requirements, and then extracts a prescription for improving the body requirements according to the estimated reason, and the communication module It characterized in that transmitting the extracted prescription through the user device.

본 발명에 따르면, 머신러닝 및 딥러닝 기술과 같은 인공지능 기술을 이용하여 사용자의 유전자 정보를 분석하고, 분석된 유전자 정보를 통해 사용자의 미래에 대한 신체 요건을 분석할 수 있다.According to the present invention, it is possible to analyze the user's genetic information using artificial intelligence technologies such as machine learning and deep learning technologies, and analyze the body requirements for the user's future through the analyzed genetic information.

또한 사용자가 사용자장치를 통해 자기 자신의 유전자 정보와 관련된 분석 결과를 손쉽게 확인할 수 있다.In addition, users can easily check the analysis results related to their own genetic information through the user device.

이때 본 발명은 유전자 정보를 분석하기 위한 샘플이 기 설정된 기준 이하인 경우, 자체적으로 샘플을 생산하고, 생산된 샘플을 이용하여 유전자 정보를 분석함으로써, 예측 정확도를 높일 수 있다. In this case, in the present invention, when a sample for analyzing genetic information is less than a preset standard, a sample is produced by itself and the genetic information is analyzed using the produced sample, thereby increasing prediction accuracy.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 서비스서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는 도 4의 S140 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 도면이다. 1 is a diagram for explaining the configuration of a system for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram illustrating a configuration of a user device according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram illustrating a configuration of a service server for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a method for analyzing a gene based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.
5 is a view for explaining in more detail step S140 of FIG. 4.

본 발명의 상세한 설명에 앞서, 이하에서 설명되는 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념으로 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시예에 불과할 뿐, 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. Prior to the detailed description of the present invention, terms or words used in the present specification and claims described below should not be construed as being limited to their usual or dictionary meanings, and the inventors shall use their own invention in the best way. For explanation, based on the principle that it can be appropriately defined as a concept of terms, it should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all the technical spirit of the present invention, and various equivalents that can replace them at the time of application It should be understood that there may be water and variations.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 이때, 첨부된 도면에서 동일한 구성 요소는 가능한 동일한 부호로 나타내고 있음을 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략할 것이다. 마찬가지의 이유로 첨부 도면에 있어서 일부 구성요소는 과장되거나 생략되거나 또는 개략적으로 도시되었으며, 각 구성요소의 크기는 실제 크기를 전적으로 반영하는 것이 아니다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In this case, it should be noted that the same components in the accompanying drawings are indicated by the same reference numerals as possible. In addition, detailed descriptions of known functions and configurations that may obscure the subject matter of the present invention will be omitted. For the same reason, some components in the accompanying drawings are exaggerated, omitted, or schematically illustrated, and the size of each component does not entirely reflect the actual size.

먼저, 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 시스템에 대해서 설명하기로 한다. 도 1은 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 시스템의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 시스템(이하, ‘분석시스템’으로 축약함)은 사용자장치(100), 서비스서버(200) 및 정보제공서버(300)를 포함한다. First, a system for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention will be described. 1 is a diagram for explaining the configuration of a system for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention. 1, a system for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention (hereinafter, abbreviated as'analysis system') includes a user device 100, a service server 200, and an information providing server. Including 300.

사용자장치(100)는 본 발명의 실시예에 따른 분석 서비스를 요청하는 사용자가 사용하거나 휴대하는 장치이다. 사용자장치(100)는 컴퓨팅 연산을 수행하고, 네트워크를 통해 통신을 수행하는 장치라면 어떠한 장치라도 무방하다. 예컨대, 사용자장치(100)는 정보통신기기, 멀티미디어 단말기, 유선 단말기, 고정형 단말기 및 IP(Internet Protocol) 단말기 등의 다양한 단말기에 적용될 수 있다. 예컨대, 사용자장치(100는 휴대폰, PMP(Portable MultimediaPlayer), MID(Mobile Internet Device), 스마트폰(Smart Phone), 태블릿, 패블릿, 노트북, 퍼스널컴퓨터 등을 예시할 수 있다. The user device 100 is a device used or carried by a user who requests an analysis service according to an embodiment of the present invention. The user device 100 may be any device as long as it performs a computing operation and communicates through a network. For example, the user device 100 can be applied to various terminals such as information communication devices, multimedia terminals, wired terminals, fixed terminals, and Internet Protocol (IP) terminals. For example, the user device 100 may be a mobile phone, a portable multimedia player (PMP), a mobile internet device (MID), a smart phone, a tablet, a phablet, a notebook, a personal computer, and the like.

서비스서버(200)는 본 발명의 실시예에 따라 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치이다. 이러한 서비스서버(200)는 워크스테이션 이상의 연산 성능을 가지는 서버인 것이 바람직하다. 서비스서버(200)는 사용자장치(100)로부터의 요청에 따라 사용자의 DNA 정보를 분석하여 사용자의 신체 요건을 예측한 후, 그 예측 결과를 제공한다. 신체 요건은 키, 몸무게, 시력, 대머리 등이 포함되며, 본 발명에서는 대표적으로 키와 관련하여 예시하였다. The service server 200 is a device for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention. It is preferable that the service server 200 is a server having more than a workstation. The service server 200 analyzes the user's DNA information according to a request from the user device 100 to predict the user's body requirements, and then provides the prediction result. Body requirements include height, weight, eyesight, baldness, and the like, and in the present invention, representatively exemplified in relation to height.

정보제공서버(300)는 정보를 제공하는 서버를 통칭한다. 예컨대, 정보제공서버(300)는 DNA 정보를 저장하는 서버가 될 수 있다. 이러한 경우, 예컨대, 정보제공서버(300)는 병원에서 운영하는 서버, DNA 정보를 제공하는 업체에서 운영하는 서버가 될 수 있다. 이에 따라, 필요한 경우, 정보제공서버(300)는 서비스서버(200)에 DNA 정보를 제공할 수 있다. The information providing server 300 collectively refers to a server that provides information. For example, the information providing server 300 may be a server that stores DNA information. In this case, for example, the information providing server 300 may be a server operated by a hospital or a server operated by a company providing DNA information. Accordingly, if necessary, the information providing server 300 may provide DNA information to the service server 200.

그러면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자장치(100)의 구성에 대해서 상세하게 설명하기로 한다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 사용자장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사용자장치(100)는 통신부(110), 카메라부(120), 입력부(130), 표시부(140), 저장부(150) 및 제어부(160)를 포함한다. Then, the configuration of the user device 100 according to an embodiment of the present invention will be described in detail. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a user device according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, a user device 100 according to an embodiment of the present invention includes a communication unit 110, a camera unit 120, an input unit 130, a display unit 140, a storage unit 150, and a control unit 160. Includes.

통신부(110)는 서비스서버(200)와 통신하기 위한 수단이다. 통신부(110)는 네트워크를 통해 서비스서버(200)와 통신할 수 있다. 통신부(110)는 송신되는 신호의 주파수를 상승 변환 및 증폭하는 RF(Radio Frequency) 송신기(Tx) 및 수신되는 신호를 저 잡음 증폭하고 주파수를 하강 변환하는 RF 수신기(Rx)를 포함할 수 있다. 그리고 통신부(110)는 송신되는 신호를 변조하고, 수신되는 신호를 복조하는 모뎀(Modem)을 포함할 수 있다. 통신부(110)는 수신되는 메시지를 제어부(160)로 전달한다. 또한, 통신부(110)는 제어부(160)로부터 송신하는 메시지를 전달받아 네트워크를 통해 서비스서버(200)로 전송한다. The communication unit 110 is a means for communicating with the service server 200. The communication unit 110 may communicate with the service server 200 through a network. The communication unit 110 may include a radio frequency (RF) transmitter Tx for up-converting and amplifying a frequency of a transmitted signal, and an RF receiver Rx for low-noise amplifying and down-converting a received signal. Further, the communication unit 110 may include a modem that modulates a transmitted signal and demodulates a received signal. The communication unit 110 transmits the received message to the control unit 160. In addition, the communication unit 110 receives a message transmitted from the control unit 160 and transmits it to the service server 200 through a network.

카메라부(120)는 영상을 촬영하기 위한 것으로, 적어도 이미지 센서를 포함한다. 이미지 센서는 피사체에서 반사되는 빛을 입력받아 전기신호로 변환하며, CCD(Charged Coupled Device), CMOS(Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 등을 기반으로 구현될 수 있다. 카메라부(120)는 아날로그-디지털 변환기(Analog to Digital Converter)를 더 포함할 수 있으며, 이미지 센서에서 출력되는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하여 제어부(160)로 출력할 수 있다. The camera unit 120 is for capturing an image and includes at least an image sensor. The image sensor receives light reflected from a subject and converts it into an electric signal, and may be implemented based on a Charged Coupled Device (CCD) or Complementary Metal-Oxide Semiconductor (CMOS). The camera unit 120 may further include an analog to digital converter, and may convert an analog signal output from the image sensor into a digital signal and output it to the controller 160.

입력부(130)는 사용자장치(100)를 제어하기 위한 사용자의 키 조작을 입력받고 입력 신호를 생성하여 제어부(160)에 전달한다. 입력부(130)는 사용자장치(100)를 제어하기 위한 각 종 키들을 포함할 수 있다. 입력부(130)는 표시부(140)가 터치스크린으로 이루어진 경우, 각 종 키들의 기능이 표시부(140)에서 이루어질 수 있으며, 터치스크린만으로 모든 기능을 수행할 수 있는 경우, 입력부(130)는 생략될 수도 있다. The input unit 130 receives a user's key manipulation for controlling the user device 100, generates an input signal, and transmits the input signal to the controller 160. The input unit 130 may include various types of keys for controlling the user device 100. When the display unit 140 is formed of a touch screen, the input unit 130 may perform functions of various keys on the display unit 140, and when all functions can be performed only with the touch screen, the input unit 130 will be omitted. May be.

표시부(140)는 사용자장치(100)의 메뉴, 입력된 데이터, 기능 설정 정보 및 기타 다양한 정보를 사용자에게 시각적으로 제공한다. 표시부(140)는 사용자장치(100)의 부팅 화면, 대기 화면, 메뉴 화면, 등의 화면을 출력하는 기능을 수행한다. 특히, 표시부(140)는 본 발명의 실시예에 따른 다양한 정보를 화면으로 출력하는 기능을 수행한다. 이러한 표시부(140)는 액정표시장치(LCD, Liquid Crystal Display), 유기 발광 다이오드(OLED, Organic Light Emitting Diodes), 능동형 유기 발광 다이오드(AMOLED, Active Matrix Organic Light Emitting Diodes) 등으로 형성될 수 있다. 한편, 표시부(140)는 터치스크린으로 구현될 수 있다. 이러한 경우, 표시부(140)는 터치센서를 포함한다. 터치센서는 사용자의 터치 입력을 감지한다. 터치센서는 정전용량 방식(capacitive overlay), 압력식, 저항막 방식(resistive overlay), 적외선 감지 방식(infrared beam) 등의 터치 감지 센서로 구성되거나, 압력 감지 센서(pressure sensor)로 구성될 수도 있다. 상기 센서들 이외에도 물체의 접촉 또는 압력을 감지할 수 있는 모든 종류의 센서 기기가 본 발명의 터치센서로 이용될 수 있다. 터치센서는 사용자의 터치 입력을 감지하고, 감지 신호를 발생시켜 제어부(160)로 전송한다. 특히, 표시부(140)가 터치스크린으로 이루어진 경우, 입력부(130) 기능의 일부 또는 전부는 표시부(140)를 통해 이루어질 수 있다. The display unit 140 visually provides a menu, input data, function setting information, and various other information of the user device 100 to the user. The display unit 140 performs a function of outputting a screen such as a boot screen, a standby screen, a menu screen, and the like of the user device 100. In particular, the display unit 140 performs a function of outputting various information on a screen according to an exemplary embodiment of the present invention. The display unit 140 may be formed of a liquid crystal display (LCD), an organic light emitting diode (OLED), an active matrix organic light emitting diode (AMOLED), or the like. Meanwhile, the display unit 140 may be implemented as a touch screen. In this case, the display unit 140 includes a touch sensor. The touch sensor detects a user's touch input. The touch sensor may be composed of a touch sensing sensor such as a capacitive overlay, a pressure type, a resistive overlay, or an infrared beam, or may be composed of a pressure sensor. . In addition to the above sensors, all kinds of sensor devices capable of sensing contact or pressure of an object may be used as the touch sensor of the present invention. The touch sensor detects a user's touch input, generates a detection signal, and transmits it to the controller 160. In particular, when the display unit 140 is formed of a touch screen, some or all functions of the input unit 130 may be performed through the display unit 140.

저장부(150)는 사용자장치(100)의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장하는 역할을 수행한다. 특히, 저장부(150)는 사용자 데이터, 예컨대, 사용자의 신체 요건, DNA 정보 등이 저장되는 영역이다. 저장부(150)에 저장되는 각 종 데이터는 사용자의 조작에 따라, 삭제, 변경, 추가될 수 있다. The storage unit 150 serves to store programs and data necessary for the operation of the user device 100. In particular, the storage unit 150 is an area in which user data, such as a user's body requirements, DNA information, and the like are stored. Each type of data stored in the storage unit 150 may be deleted, changed, or added according to a user's manipulation.

제어부(160)는 사용자장치(100)의 전반적인 동작 및 사용자장치(100)의 내부 블록들 간 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 데이터 처리 기능을 수행할 수 있다. 또한, 제어부(160)는 기본적으로, 사용자장치(100의 각 종 기능을 제어하는 역할을 수행한다. 제어부(160)는 CPU(Central Processing Unit), BP(baseband processor), AP(application processor), DSP(Digital Signal Processor) 등을 예시할 수 있다. 이러한 제어부(160)의 동작에 대해서는 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다. The controller 160 may control the overall operation of the user device 100 and a signal flow between internal blocks of the user device 100 and perform a data processing function of processing data. In addition, the controller 160 basically controls various functions of the user device 100. The controller 160 includes a central processing unit (CPU), a baseband processor (BP), an application processor (AP), and A digital signal processor (DSP) may be exemplified, etc. The operation of the controller 160 will be described in more detail below.

그러면, 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 서비스서버(200)에 대해서 설명하기로 한다. 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 서비스서버의 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도 3을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 서비스서버(200)는 통신모듈(210), 저장모듈(220) 및 제어모듈(230)을 포함한다. Then, a description will be made of the service server 200 for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a service server for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the service server 200 according to an embodiment of the present invention includes a communication module 210, a storage module 220, and a control module 230.

통신모듈(210)은 사용자장치(100) 및 정보제공서버(300)와의 통신을 위한 것이다. 통신모듈(210)은 예컨대, 네트워크를 통해 사용자장치(100) 및 정보제공서버(300)와 통신할 수 있다. 통신모듈(210)은 네트워크를 통해 데이터를 송수신하기 위해 송신되는 신호를 변조하고, 수신되는 신호를 복조하는 모뎀(Modem)을 포함할 수 있다. 이러한 통신모듈(210)은 사용자장치(100) 또는 정보제공서버(300)로부터 수신되는 다양한 정보를 제어모듈(230)로 전달할 수 있다. 또한, 통신모듈(210)은 제어모듈(230)로부터 전달받은 DNA 정보와 관련된 예측 정보, 예측 정보를 기반으로 생활 패턴을 추천하는 처방 정보 등을 네트워크를 통해 사용자장치(100)로 전송할 수 있다. The communication module 210 is for communication with the user device 100 and the information providing server 300. The communication module 210 may communicate with the user device 100 and the information providing server 300 through a network, for example. The communication module 210 may include a modem that modulates a transmitted signal and demodulates a received signal to transmit and receive data through a network. The communication module 210 may transmit various information received from the user device 100 or the information providing server 300 to the control module 230. In addition, the communication module 210 may transmit prediction information related to DNA information received from the control module 230, prescription information for recommending a life pattern based on the prediction information, and the like, to the user device 100 through a network.

저장모듈(220)은 서비스서버(200)의 동작에 필요한 프로그램 및 데이터를 저장하는 역할을 수행한다. 특히, 저장모듈(220)은 DNA 정보를 예측하기 위한 복수의 DNA 샘플 정보, DNA 정보 각각의 임계치와 임계치 이상인 경우에 수치의 단계별 건강 처방을 포함하는 DNA 건강 정보 및 DNA 정보와 관련된 추천 정보를 저장한다. 이러한 정보들은 데이터베이스의 형태로 저장될 수도 있다. 저장모듈(220)에 저장되는 각 종 정보를 포함하는 데이터는 사용자의 조작에 따라 등록, 삭제, 변경, 추가될 수 있다. The storage module 220 serves to store programs and data required for the operation of the service server 200. In particular, the storage module 220 stores information on a plurality of DNA samples for predicting DNA information, DNA health information including a step-by-step health prescription of values and recommended information related to DNA information when the threshold value of each of the DNA information and the threshold value is higher. do. Such information may be stored in the form of a database. Data including various types of information stored in the storage module 220 may be registered, deleted, changed, or added according to a user's manipulation.

제어모듈(230)은 서비스서버(200)의 전반적인 동작 및 서비스서버(200)의 내부 블록들 간 신호 흐름을 제어하고, 데이터를 처리하는 데이터 처리 기능을 수행할 수 있다. 제어모듈(230)은 중앙처리장치(CPU: Central Processing Unit), 디지털신호처리기(DSP: Digital Signal Processor) 등이 될 수 있다. 이러한 제어모듈(230)의 동작은 아래에서 더 상세하게 설명될 것이다. The control module 230 may control the overall operation of the service server 200 and a signal flow between internal blocks of the service server 200, and may perform a data processing function of processing data. The control module 230 may be a central processing unit (CPU), a digital signal processor (DSP), or the like. The operation of the control module 230 will be described in more detail below.

다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 방법에 대해서 설명하기로 한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. Next, a method for analyzing genes based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention will be described. 4 is a flowchart illustrating a method for analyzing a gene based on an artificial neural network according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 사용자는 서비스서버(200)가 제공하는 유전자 분석 서비스에 가입하고자 한다. 가입을 위하여, 사용자는 사용자장치(100)를 조작하여 사용자 정보를 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자장치(100)의 제어부(160)는 S110 단계에서 통신부(110)를 통해 서비스서버(200)로 사용자 정보를 전송한다. 여기서, 설명의 편의를 위해 사용자 정보는 성별, 나이 등의 개인 정보 및 키, 몸무게, 시력, 등의 신체 요건을 포함한다. Referring to FIG. 4, a user intends to subscribe to a gene analysis service provided by the service server 200. For subscription, the user may provide user information by manipulating the user device 100. Accordingly, the control unit 160 of the user device 100 transmits user information to the service server 200 through the communication unit 110 in step S110. Here, for convenience of explanation, the user information includes personal information such as gender and age, and body requirements such as height, weight, and eyesight.

또한, 사용자는 서비스를 제공 받기 위해 사용자장치(100)를 조작하여 DNA 정보를 제공할 수 있다. 이에 따라, 사용자장치(100)의 제어부(160)는 입력부(130)를 통해 사용자가 입력하는 DNA 정보를 수신하고, S120 단계에서 통신부(110)를 통해 서비스서버(200)로 DNA 정보를 전송할 수 있다. 한편, S130 단계의 대안적인 실시예에 따르면, 사용자장치(100)가 정보제공서버(300)로 DNA 정보를 서비스서버(200)에 제공하도록 요청하는 메시지를 전송하면, 정보제공서버(300)가 DNA 정보를 서비스서버(200)에 제공할 수도 있다. 이에 따라, 서비스서버(100)의 제어모듈(130)은 S110 및 S120 단계에서 통신모듈(110)을 통해 사용자 정보 및 DNA 정보를 수신할 수 있다. In addition, the user may provide DNA information by manipulating the user device 100 in order to receive a service. Accordingly, the control unit 160 of the user device 100 may receive the DNA information input by the user through the input unit 130 and transmit the DNA information to the service server 200 through the communication unit 110 in step S120. have. On the other hand, according to an alternative embodiment of step S130, when the user device 100 transmits a message requesting to provide DNA information to the service server 200 to the information providing server 300, the information providing server 300 DNA information may be provided to the service server 200. Accordingly, the control module 130 of the service server 100 may receive user information and DNA information through the communication module 110 in steps S110 and S120.

한편, 사용자는 자신의 신체 요건 중 예측을 원하는 신체 요건을 예측하도록 서비스서버(200)에 요청할 수 있다. 예컨대, 사용자는 완전히 성장한 자신의 키를 알고 싶을 수 있다. 이에 따라, 사용자는 예측을 원하는 신체 요건을 입력할 수 있다. 이에 따라, 사용자장치(100)의 제어부(160)는 입력부(130)를 통해 사용의 입력을 감지하고, S120 단계에서 통신부(110)를 통해 서비스서버(200)로 상기 사용자가 입력한 신체 요건에 대한 예측 요청을 전송한다. 본 발명의 실시예에서 사용자가 자신의 키에 대한 예측을 요청하였다고 가정한다. Meanwhile, the user may request the service server 200 to predict a body requirement desired to be predicted among his or her body requirements. For example, a user may want to know his height in full growth. Accordingly, the user can input a body requirement for prediction. Accordingly, the control unit 160 of the user device 100 detects an input of use through the input unit 130 and responds to the body requirements input by the user to the service server 200 through the communication unit 110 in step S120. Send a prediction request for In an embodiment of the present invention, it is assumed that a user has requested a prediction for his or her height.

서비스서버(200)의 제어모듈(230)은 통신모듈(210)을 통해 사용자장치(100)로부터 신체 요건에 대한 예측 요청을 수신하면, S140 단계에서 예측망(240)을 통해 사용자의 DNA 정보를 분석하여 신체 요건을 예측할 수 있다. 이러한 S140 단계에 대해 보다 상세히 설명하면 다음과 같다. When the control module 230 of the service server 200 receives a request for predicting body requirements from the user device 100 through the communication module 210, the user's DNA information is transmitted through the prediction network 240 in step S140. Analyze it to predict body requirements. A more detailed description of the step S140 is as follows.

제어모듈(230)은 S140a 단계에서 앞서(S120 단계) 수신한 사용자의 DNA 정보에서 모든 마커를 추출한다. 그런 다음, 제어모듈(230)은 S140b 단계에서 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC(Quality Control)에 부합하는 마커를 선별한다. 이어서, 제어모듈(230)은 S140c 단계에서 선별된 마커를 예측망(240)에 입력한다. The control module 230 extracts all markers from the DNA information of the user previously received in step S140a (step S120). Then, the control module 230 selects a marker that meets the minimum QC (Quality Control) of the microarray among all the markers extracted in step S140b. Subsequently, the control module 230 inputs the marker selected in step S140c into the prediction network 240.

예측망(240)은 DNA 정보의 마커가 입력되면, 마커에 대해 연산을 수행하여 사용자의 최종적인 키에 대해 예측되는 확률값을 출력한다. 이때, 예측망(240)은 키를 소정의 범위에 따라 구분하고, 구분된 키의 범위에 대해 사용자가 최종적으로 해당 범위의 키로 성장할 확률을 출력한다. 예컨대, 예측망(240)은 사용자의 키가 160cm 이하, 161~165cm, 166~170cm, 171~175cm, 176~180cm, 181~185cm, 186~190cm 및 191cm 이상과 같이, 8개의 범위로 구분한 후, 각 범위에 대해 사용자가 최종적으로 해당 범위의 키로 성장할 확률을 출력한다. 그러면, 제어모듈(230)은 S140d 단계에서 예측망(240)이 출력한 확률값에 따라 사용자의 신체 요건을 추정한다. 예컨대, 예측망(240)은 사용자의 키가 160cm 이하일 확률을 0.01(1%), 161~165cm일 확률을 0.02(2%), 166~170cm일 확률을 0.04(4%), 171~175cm일 확률을 0.05(5%), 176~180cm일 확률을 0.78(78%), 181~185cm 일 확률을 0.06(6%), 186~190cm 일 확률을 0.05(5%), 191 이상일 확률을 0.01(1%)로 출력할 수 있다. 그러면, 제어모듈(230)은 가장 확률이 높은 176~180cm를 사용자의 키로 예측한다. When a marker of DNA information is input, the prediction network 240 performs an operation on the marker and outputs a predicted probability value for the user's final key. At this time, the prediction network 240 classifies the keys according to a predetermined range, and outputs a probability that the user will finally grow to a key within the range for the range of the separated keys. For example, the prediction network 240 is divided into eight ranges, such as a user's height of 160 cm or less, 161 to 165 cm, 166 to 170 cm, 171 to 175 cm, 176 to 180 cm, 181 to 185 cm, 186 to 190 cm, and 191 cm or more. Then, for each range, the probability that the user will finally grow to the height of the range is output. Then, the control module 230 estimates the body requirement of the user according to the probability value output from the prediction network 240 in step S140d. For example, the prediction network 240 is 0.01 (1%) for the probability that the user is 160cm or less, 0.02 (2%) for the probability of 161 to 165cm, 0.04 (4%) for the probability of 166 to 170cm, and 171 to 175cm. The probability is 0.05 (5%), the probability of 176 to 180 cm is 0.78 (78%), the probability of 181 to 185 cm is 0.06 (6%), the probability of 186 to 190 cm is 0.05 (5%), and the probability of 191 or more is 0.01 ( 1%). Then, the control module 230 predicts the highest probability of 176 to 180 cm as the user's height.

전술한 바와 같이, 사용자의 키를 예측망(240)을 통해 예측한 후, 제어모듈(230)은 S150 단계에서 그 예측 결과를 통신모듈(210)을 통해 사용자장치(100)로 전송한다. 이때, 사용자의 최종키에 대한 확률값을 모두 전송하거나, 최종 예측값만을 전송할 수 있다. 이 실시예와 같이, 176~180cm일 확률이 0.78(78%)로 나머지 키에 대한 확률에 비해 압도적으로 높은 확률이 출력된 경우, 최종 예측값만을 전송해도 무방하지만, 만약, 176~180cm일 확률이 0.49(49%), 181~185cm일 확률이 0.48(48%)로 출력되었다면, 모든 범위의 키에 대해 사용자가 최종적으로 해당 범위의 키로 성장할 확률을 전송하는 것이 바람직하다. 그러면, 사용자장치(100)의 제어부(160)는 통신부(110)를 통해 예측 결과를 수신하고, 표시부(140)를 통해 예측 결과를 표시한다. 이에 따라, 사용자는 표시부(140)에 표시된 예측 결과를 열람할 수 있다. As described above, after predicting the user's key through the prediction network 240, the control module 230 transmits the prediction result to the user device 100 through the communication module 210 in step S150. In this case, all probability values for the user's final key may be transmitted, or only the final predicted value may be transmitted. As in this embodiment, if the probability of 176 to 180 cm is 0.78 (78%), which is overwhelmingly higher than the probability for the remaining keys, it is okay to transmit only the final predicted value, but if the probability is 176 to 180 cm If the probability of 0.49 (49%) and 181 to 185 cm is output as 0.48 (48%), it is desirable to transmit the probability that the user will finally grow to the key of the range for all ranges of keys. Then, the control unit 160 of the user device 100 receives the prediction result through the communication unit 110 and displays the prediction result through the display unit 140. Accordingly, the user can view the prediction result displayed on the display unit 140.

한편, 서비스서버(200)는 예측 결과를 제공한 후, 부가 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 서비스서버(200)의 저장모듈(220)은 예측망(240)이 예측한 신체 요건과 사용자의 실제 신체 요건이 다른 경우, 신체 요건이 다른 이유와 다른 이유 별로 개선할 수 있는 처방을 포함하는 개선정보를 저장할 수 있다. 이에 따라, 서비스서버(200)의 제어모듈(230)은 S160 단계에서 앞서(S110 단계) 수신한 사용자 정보에서 사용자의 신체 요건을 추출하고, 사용자의 신체 요건과, 예측망(240)이 예측한 신체 요건이 서로 다른 경우, 신체 요건이 다른 이유를 추정한 후, 추정된 이유에 따라 이를 개선할 수 있는 처방을 저장모듈(220)로부터 추출한다. Meanwhile, the service server 200 may provide an additional service after providing the prediction result. To this end, when the body requirements predicted by the prediction network 240 are different from the actual body requirements of the user, the storage module 220 of the service server 200 provides a prescription that can be improved for different reasons and other reasons. It is possible to store the included improvement information. Accordingly, the control module 230 of the service server 200 extracts the body requirements of the user from the user information received earlier in step S160 (step S110), and the body requirements of the user and the predicted network 240 predicted. When the body requirements are different from each other, after estimating the reason for the different body requirements, a prescription for improving the body requirements is extracted from the storage module 220 according to the estimated reason.

그런 다음, 제어모듈(230)은 S220 단계에서 통신모듈(210)을 통해 단계별 건강 처방에 적합한 시간에 해당 건강 처방을 사용자장치(100)로 전송한다. 예컨대, 처방이 식이 요법인 경우, 식사 시간 1시간 내지 30분 전에 피해야할 음식과 권장하는 음식을 전송한다. 또한, 처방이 운동 요법인 경우, 운동이 필요한 시간에 운동 요령을 안내하는 텍스트, 이미지, 영상 등을 전송할 수 있다. Then, the control module 230 transmits the corresponding health prescription to the user device 100 at a time suitable for the step-by-step health prescription through the communication module 210 in step S220. For example, if the prescription is a diet, foods to be avoided and recommended foods are transmitted 1 to 30 minutes before meal time. In addition, when the prescription is exercise therapy, text, images, images, etc. that guide exercise tips may be transmitted at a time when exercise is required.

한편, 전술한 S140 단계에서 예측망(240)이 사용자의 DNA 정보를 분석하기 위해 충분한 학습(learning)이 이루어지지 않았을 수가 있다. 이러한 경우, 제어모듈(230)은 예측망(240)을 다시 학습시킨 후, 다시 학습된 예측망(240)을 통해 신체 요건을 예측할 수 있다. 이러한 방법에 대해서 설명하기로 한다. 도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 강조하면, 도 5는 전술한 S140 단계를 보다 상세하게 설명하기 위한 도면이다. Meanwhile, in step S140 described above, the prediction network 240 may not have sufficient learning to analyze the user's DNA information. In this case, after learning the prediction network 240 again, the control module 230 may predict the body requirement through the learned prediction network 240 again. This method will be described. 5 is a flowchart illustrating a method for analyzing genes based on an artificial neural network according to another embodiment of the present invention. To emphasize, FIG. 5 is a diagram for describing the above-described step S140 in more detail.

도 5를 참조하면, 제어모듈(230)은 S210 단계에서 신체 요건 예측 요건을 수신할 수 있다. 그러면, 제어모듈(230)은 S220 단계에서 사용자의 DNA 정보와 저장모듈(220)에 학습 데이터로 기존에 사용된 후, 저장된 기 설정된 유사도를 가지는 DNA 정보의 수가 기 설정된 기준치 미만인지 여부를 판단한다. Referring to FIG. 5, the control module 230 may receive a body requirement prediction requirement in step S210. Then, the control module 230 determines whether the number of stored DNA information having a preset similarity is less than a preset reference value after previously used as the user's DNA information and the learning data in the storage module 220 in step S220. .

S220 단계의 판단 결과, 사용자의 DNA 정보와 기 설정된 유사도를 가지는 DNA 정보의 수가 기 설정된 기준치 미만이면, S230 단계로 진행한다. As a result of the determination in step S220, if the number of DNA information having a predetermined similarity to the user's DNA information is less than a preset reference value, the process proceeds to step S230.

제어모듈(230)은 S230 단계에서 학습데이터생성망(250)을 이용하여 사용자의 DNA 정보로부터 1차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성한다. 이와 같이, 1차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성할 때, 학습데이터생성망(250)으로부터 머신러닝을 통해 생성된 인공신경망 모델을 이용하여 사용자의 DNA 정보로부터 1차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성한다. 예컨대, 1차 목표치의 학습 DNA 정보는 2 만개 이상이 될 수 있다. The control module 230 generates learning DNA information of a primary target value from the user's DNA information using the learning data generation network 250 in step S230. In this way, when generating the learning DNA information of the first target value, the learning DNA information of the first target value is generated from the user's DNA information using the artificial neural network model generated through machine learning from the learning data generation network 250. . For example, there may be more than 20,000 pieces of learning DNA information of the primary target value.

다음으로, 제어모듈(230)은 S230 단계에서 학습데이터생성망(250)을 이용하여 사용자의 DNA 정보로부터 2차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성한다. 이와 같이, 2차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성할 때, 학습데이터생성망(250)으로부터 딥러닝을 통해 생성된 인공신경망 모델을 이용하여 사용자의 DNA 정보 및 1차 목표치의 학습 DNA 정보로부터 2차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성한다. Next, the control module 230 generates learning DNA information of a secondary target value from the user's DNA information using the learning data generation network 250 in step S230. In this way, when generating the learning DNA information of the second target value, the artificial neural network model generated through deep learning from the learning data generation network 250 is used to obtain the second target value from the user's DNA information and the learning DNA information of the first target value. It generates the learning DNA information of the target value.

다음으로, 제어모듈(230)은 S250 단계에서 2차 목표치의 학습 DNA 정보로부터 모든 마커를 추출하고, S260 단계에서 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 품질(QC: Quality Control)에 부합하는 마커를 선정한다. 그런 다음, 제어모듈(230)은 S270 단계에서 선정된 마커를 이용하여 상기 예측망(240)을 다시 학습시킨다. 그런 다음, 제어모듈(230)은 S280 단계에서 재학습이 완료된 예측망(240)을 통해 사용자의 신체 요건을 예측한다. 즉, 제어모듈(230)은 사용자의 DNA 정보의 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC에 부합하는 마커를 선별하고, 상기 선별된 마커를 다시 학습된 예측망(240)에 입력한 후, 다시 학습된 예측망(240)이 출력한 확률값에 따라 사용자의 신체 요건을 추정한다. Next, the control module 230 extracts all markers from the learning DNA information of the secondary target value in step S250, and selects a marker that meets the minimum quality (QC) of the microarray among all the markers extracted in step S260. Select. Then, the control module 230 retrains the prediction network 240 using the marker selected in step S270. Then, the control module 230 predicts the body requirements of the user through the prediction network 240 on which the relearning is completed in step S280. That is, the control module 230 selects a marker that matches the minimum QC of the microarray among the markers of the user's DNA information, inputs the selected marker to the learned prediction network 240, and then re-learns prediction. According to the probability value output from the network 240, the user's body requirements are estimated.

반면, S220 단계의 판단 결과, 사용자의 DNA 정보와 기 설정된 유사도를 가지는 DNA 정보의 수가 기 설정된 기준치 이상이면, S290 단계로 진행한다. 제어모듈(230)은 S290 단계에서 사용자의 DNA 정보의 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC에 부합하는 마커를 선별하고, 선별된 마커를 기존(재학습하지 않은) 예측망(240)에 입력한 후, 그 예측망(240)이 출력한 확률값에 따라 사용자의 신체 요건을 추정한다. On the other hand, as a result of the determination in step S220, if the number of DNA information having a predetermined similarity with the user's DNA information is greater than or equal to a preset reference value, the process proceeds to step S290. The control module 230 selects a marker corresponding to the minimum QC of the microarray among the markers of the user's DNA information in step S290, inputs the selected marker into the existing (not relearned) prediction network 240, The user's body requirement is estimated according to the probability value output by the prediction network 240.

이와 같이, 본 발명은 사용자의 유전자 데이터를 입력 받아서 표현형을 해석할 때 미리 학습된 모델을 이용하여 예측된 결과를 알려주고, 그 데이터를 다시 학습하여 새로운 모델을 구축함으로써 계속 진화하는 실시간 학습모델을 제공한다. 또한, 마이크로어레이 기반의 유전형 데이터, 유전체와 유전체 관련 데이터를 활용하여 논문에서 밝혀진 부분 마커가 아닌 전체 마커세트를 사용하여 데이터를 재학습함으로써 정확도를 지속적으로 높이는 딥러닝과 머신러닝 알고리즘(랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신)을 이용할 수 있다. 분석 초기부터 많은 수의 샘플을 구할 수 없다는 문제를 해결하기 위해, 샘플 수에 따라 적용 기술이 달라질 수 있다. As described above, the present invention provides a real-time learning model that continuously evolves by providing a predicted result using a pre-learned model when analyzing the phenotype by receiving the user's genetic data and re-learning the data to construct a new model. do. In addition, deep learning and machine learning algorithms (random forest) that continuously increase accuracy by relearning data using microarray-based genotyping data, genome and genome-related data, using the entire set of markers rather than the partial markers found in the paper. Support Vector Machine) can be used. In order to solve the problem that a large number of samples cannot be obtained from the beginning of the analysis, the applied technology may vary depending on the number of samples.

한편, 앞서 설명된 본 발명의 실시예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨터수단을 통하여 판독 가능한 프로그램 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 기록될 수 있다. 여기서, 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 예컨대 기록매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함한다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 와이어뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 와이어를 포함할 수 있다. 이러한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다. Meanwhile, the methods according to the embodiments of the present invention described above may be implemented in the form of programs readable by various computer means and recorded on a computer-readable recording medium. Here, the recording medium may include a program command, a data file, a data structure, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the recording medium may be specially designed and configured for the present invention, or may be known and usable to those skilled in computer software. For example, the recording medium includes magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic-optical media such as floptical disks ( magneto-optical media), and hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions may include not only machine language wires such as those made by a compiler, but also high-level language wires that can be executed by a computer using an interpreter or the like. These hardware devices may be configured to operate as one or more software modules to perform the operation of the present invention, and vice versa.

이상 본 발명을 몇 가지 바람직한 실시예를 사용하여 설명하였으나, 이들 실시예는 예시적인 것이며 한정적인 것이 아니다. 이와 같이, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 본 발명의 사상과 첨부된 특허청구범위에 제시된 권리범위에서 벗어나지 않으면서 균등론에 따라 다양한 변화와 수정을 가할 수 있음을 이해할 것이다. The present invention has been described above using several preferred embodiments, but these embodiments are illustrative and not limiting. As such, those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains will understand that various changes and modifications can be made according to the equivalence theory without departing from the spirit of the present invention and the scope of the rights presented in the appended claims.

100: 사용자장치 110: 통신부
120: 카메라부 130: 입력부
140: 저장부 150: 표시부
160: 제어부 200: 서비스서버
210: 통신모듈 220: 저장모듈
230: 제어모듈 240: 예측망
250: 학습데이터생성망 300: 정보제공서버 100: user device 110: communication unit
120: camera unit 130: input unit
140: storage unit 150: display unit
160: control unit 200: service server
210: communication module 220: storage module
230: control module 240: prediction network
250: learning data generation network 300: information providing server

Claims (5)

인공신경망 기반의 유전자를 분석하기 위한 장치에 있어서,
DNA 정보를 기초로 신체 요건에 대한 예측을 확률값으로 출력하는 인공신경망 모델인 예측망;
사용자의 DNA 정보 및 상기 사용자가 선택한 신체 요건에 대한 예측 요청을 수신하는 통신모듈;
DNA 정보를 생성하는 인공신경망 모델인 학습데이터생성망; 및
상기 사용자의 DNA 정보에서 모든 마커를 추출하고, 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC(Quality Control)에 부합하는 마커를 선별하고, 선별된 마커를 상기 예측망에 입력한 후, 상기 예측망이 출력한 확률값에 따라 상기 사용자의 신체 요건을 예측하고, 상기 사용자의 사용자장치로 상기 통신모듈을 통해 상기 예측된 상기 사용자의 신체 요건을 전송하는 제어모듈;을 포함하되,
상기 제어모듈은
상기 통신모듈을 통해 상기 예측 요청을 수신한 후, 상기 사용자의 DNA 정보와 기 설정된 유사도를 가지는 DNA 정보의 수가 기 설정된 기준치 미만이면,
상기 학습데이터생성망을 기초로 머신러닝을 통해 생성된 모델을 이용하여 상기 사용자의 DNA 정보로부터 1차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성하고, 상기 학습데이터생성망을 기초로 딥러닝을 통해 생성된 모델을 이용하여 1차 목표치의 학습 DNA 정보로부터 2차 목표치의 학습 DNA 정보를 생성하고,
상기 2차 목표치의 학습 DNA 정보로부터 모든 마커를 추출하고, 추출된 모든 마커 중 마이크로어레이의 최소 QC(Quality Control)에 부합하는 마커를 선정하고, 선정된 마커를 이용하여 상기 예측망을 다시 학습시키는 것을 특징으로 하는
유전자를 분석하기 위한 장치. In an apparatus for analyzing genes based on an artificial neural network,
A prediction network, which is an artificial neural network model that outputs a prediction of a body requirement as a probability value based on DNA information;
A communication module for receiving a request for prediction of the user's DNA information and the body requirement selected by the user;
A learning data generation network, which is an artificial neural network model that generates DNA information; And
After extracting all markers from the user's DNA information, selecting a marker that satisfies the minimum QC (Quality Control) of the microarray among all the extracted markers, and inputting the selected marker into the prediction network, the prediction network A control module for predicting the body requirement of the user according to the output probability value, and transmitting the predicted body requirement of the user to the user device of the user through the communication module;
The control module
After receiving the prediction request through the communication module, if the number of DNA information having a preset similarity to the user's DNA information is less than a preset reference value,
A model generated through deep learning based on the learning data generation network and generates the learning DNA information of the primary target value from the user's DNA information using a model generated through machine learning based on the learning data generation network Using the learning DNA information of the first target value to generate the learning DNA information of the second target value,
Extracting all markers from the learning DNA information of the secondary target value, selecting a marker that matches the minimum QC (Quality Control) of the microarray among all the extracted markers, and retraining the prediction network using the selected marker. Characterized by
A device for analyzing genes. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 제어모듈은
상기 사용자의 상기 예측된 신체 요건과 실제 신체 요건이 서로 다른 경우, 신체 요건이 다른 이유를 추정한 후, 추정된 이유에 따라 이를 개선할 수 있는 처방을 추출하고, 상기 통신모듈을 통해 추출된 처방을 상기 사용자장치로 전송하는 것을 특징으로 하는
유전자를 분석하기 위한 장치.
The method of claim 1,
The control module
When the predicted body requirements and actual body requirements of the user are different from each other, after estimating the reason for the different body requirements, extracting a prescription that can improve it according to the estimated reason, and the prescription extracted through the communication module Characterized in that transmitting to the user device
A device for analyzing genes.
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