WO2023101272A1 - Integrated management system for generating, circulating, and trading nft based on genome data, and method thereof - Google Patents

Integrated management system for generating, circulating, and trading nft based on genome data, and method thereof Download PDF

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WO2023101272A1
WO2023101272A1 PCT/KR2022/018152 KR2022018152W WO2023101272A1 WO 2023101272 A1 WO2023101272 A1 WO 2023101272A1 KR 2022018152 W KR2022018152 W KR 2022018152W WO 2023101272 A1 WO2023101272 A1 WO 2023101272A1
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WO
WIPO (PCT)
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nft
image
genome data
rgb
bio
Prior art date
Application number
PCT/KR2022/018152
Other languages
French (fr)
Korean (ko)
Inventor
박종화
조수안
변하나
전성원
Original Assignee
주식회사 클리노믹스
울산과학기술원
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Filing date
Publication date
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/04—Payment circuits
    • G06Q20/06—Private payment circuits, e.g. involving electronic currency used among participants of a common payment scheme
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B45/00—ICT specially adapted for bioinformatics-related data visualisation, e.g. displaying of maps or networks
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
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    • G16B50/00—ICT programming tools or database systems specially adapted for bioinformatics
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16B—BIOINFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR GENETIC OR PROTEIN-RELATED DATA PROCESSING IN COMPUTATIONAL MOLECULAR BIOLOGY
    • G16B99/00—Subject matter not provided for in other groups of this subclass

Definitions

  • An embodiment of the present invention relates to an integrated management system and method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data.
  • NFT stands for 'non-fungible token' and means 'non-fungible token' or 'non-fungible token'. In other words, NFTs are assets that are unique and cannot be replaced or copied without permission.
  • NFTs are characterized by ensuring their uniqueness by permanently leaving encrypted transaction details on the blockchain.
  • NFTs can also be said to be digital assets with inherent value, and have the advantage that counterfeiting and tampering are impossible because the source of the original is clearly included using metadata.
  • NFTs Digital paintings or music are prime examples of digital assets that can be turned into NFTs (supporting various formats such as JPG, GIF, MP3, GLB, MP4, etc.).
  • the NFT market is currently art, collectibles, metaverse, sports, games, and utilities. According to the information disclosed in , it is as shown in FIG. 1 .
  • Genomic (genetic) information is the most accurate and precise digital information that defines a human being.
  • the definition of genomic information goes beyond DNA and is linked to various multiomics of an individual or group, and information that can be expressed as genome (gene) information includes each individual or animal (dog, cat, bird, etc.) ) and exogenous genomes (epigenomes), transcripts, proteomes, metabolomes, and clinical information of plants.
  • genome information can be said to be the starting point of individual uniqueness in that it does not change forever once it is determined, such as the date and time of birth of a child.
  • Transcripts derived from genomic information also hardly change, but their function and utility are determined by their expression level. Thus, transcripts from an individual's point of time or within the environment can also be included as part of digital genomic information.
  • Exogenous (epigenome) information is derived from genomic information, but is information that can change over a certain period of time or over age and health status.
  • Proteome refers to protein sequence information in which genomic information is transcribed and translated again.
  • Protein structure refers to three-dimensional protein coordinate information determined by protein sequences, and this may also be included in a kind of genome data determined by individual genome information.
  • Patent Publication No. 10-2009-0082553 published date: July 31, 2009
  • Patent Registration No. 10-2040509 registration date: October 30, 2019
  • An embodiment of the present invention is an individual's unique information derived from genomic or genetic information for various living organisms such as animals and plants, and genomic information (exogenome (epigenome), transcriptome, proteome, metabolite, clinical information, etc.) All information is NFTized, and NFT information is secured based on the genome or genetic information of individuals and the genome or genetic information of pets or plants by using the core algorithms and programs necessary for the transaction, distribution, and production of NFT information. It provides a platform that can be distributed and traded online, fast, uniquely traceable, and managed to have its own authority.
  • An integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data generates bio-arts images by converting genotype information included in genomic data into color information to generate bio-arts images. wealth; an NFT generation management unit that converts the bio-arts image into an NFT image and stores and manages it; And an online NFT market unit for mediating online transactions for the NFT image.
  • the bio-arts image generation unit includes an RGB hexadecimal code conversion unit that converts at least one genotype information of the genome sequence information and mutation information of the genome data into RGB hexa code that can be expressed in RGB colors; and generating a unique image based on a hexa code by converting the RGB hexa code converted through the RGB hexa code conversion unit into a two-dimensional figure composed of RGB colors, a gene including at least one gene characteristic test result for the genome data
  • a unique image generating unit providing the unique image as the bio-arts image when a prediction report does not exist may be included.
  • the RGB hexacode conversion unit may convert the genome data into the RGB hexacode based on predefined RGB hexacode conversion information in which a combination of one RGB hexacode and a plurality of genotype information corresponds to each other.
  • the bio-arts image generation unit analyzes the gene characteristics of the gene prediction report when the gene prediction report exists according to the request of the genome data provider who provided the genome data, and the gene characteristics provided as the analysis result.
  • a gene group specification unit for specifying a gene group as one of a plurality of pre-categorized gene groups; a gene group image conversion unit which presets image sources for each gene group and converts the gene group specified through the gene group specification unit into a preset image source; and an artificial intelligence image combination unit generating the bio-arts image by combining the unique image and the image source through a predefined artificial intelligence random algorithm.
  • the NFT generation management unit may further include: an NFT conversion unit that converts the Bio-Arts image into the NFT image and generates an encryption key and a decryption key upon conversion of the NFT image; An NFT storage management unit for storing the NFT image, the encryption key, and the decryption key generated through the NFT image conversion unit on a blockchain network; and an NFT provider that delivers the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to an NFT buyer when the transaction of the NFT image is completed through the online NFT market unit.
  • the online NFT market unit NFT transaction application unit for providing basic information of the provider of the NFT image and corresponding genome data, and applying for at least one online transaction of license transaction and ownership transaction of the NFT image; And an encryption key for processing NFT payment using cryptocurrency according to the transaction request of the NFT transaction application unit, and confirming the NFT image requested through the NFT transaction application unit and genome data matched with the corresponding NFT image when payment is completed.
  • it may include an NFT payment processing unit that provides the decryption key to the NFT buyer.
  • the bio-arts image generator converts genotype information included in genome data into color information to generate bio-arts images.
  • a bio-arts image generating step an NFT creation and management step of converting the bio-arts image into an NFT image and storing and managing it, by an NFT creation management unit; and an online NFT transaction mediation step in which an online NFT market unit mediates an online transaction for the NFT image.
  • the bio-arts image generating step may include converting at least one genotype information of the genome sequence information and mutation information of the genome data into RGB hexa code that can be expressed in RGB color; And converting the RGB hexacode converted through the RGB hexacode conversion step into a two-dimensional figure composed of RGB colors to generate a unique image based on the hexacode, including at least one genetic characteristic test result for the genome data
  • a unique image generating step of providing the unique image as the bio-arts image when the gene prediction report does not exist may be included.
  • a combination of one RGB hexacode and a plurality of genotype information corresponds to each other to convert the genome data into the hexacode based on predefined RGB hexacode conversion information.
  • the bio-arts image generating step if the gene prediction report exists according to the request of the genome data provider who provided the genome data, the gene characteristics of the gene prediction report are analyzed, and the gene provided as the result of the analysis
  • the NFT generation and management step may include: an NFT conversion step of converting the Bio-Arts image into the NFT image and generating an encryption key and a decryption key upon conversion of the NFT image; An NFT storage management step of storing the NFT image, the encryption key, and the decryption key generated through the NFT conversion step on a blockchain network; and an NFT providing step of delivering the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to an NFT buyer when the transaction of the NFT image is completed through the online NFT transaction step.
  • the online NFT transaction step NFT transaction application step of providing basic information of the NFT image and corresponding genome data provider, and applying for at least one online transaction of a license transaction and ownership transaction of the NFT image; And processing the NFT payment using cryptocurrency according to the transaction request in the NFT transaction request step, and confirming the NFT image requested through the NFT transaction request step and genome data matched with the corresponding NFT image when payment is completed
  • An NFT payment processing step of providing an encryption key and a decryption key to the NFT buyer may be included.
  • all information unique to an individual derived from genomic or genetic information on various living organisms such as animals and plants, and genomic information (exogenome (epigenome), transcriptome, proteome, metabolite, clinical information, etc.) NFT and use the core algorithms and programs necessary for the transaction, distribution, and production of NFT information to secure NFT information based on the genome or genetic information of individuals and the genome or genetic information of pets or plants, It can provide a platform that can be distributed and traded online that is fast, uniquely traceable, and managed to have its own authority.
  • Figure 1 is a graph showing the market distribution based on the market distribution and the number of transactions based on the sales scale provided by The world's largest NFT data resource.
  • FIGS. 2 and 3 are block diagrams shown to explain the overall operational flow of the integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing the overall configuration of an integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 5 is a block diagram showing the configuration of a bio-arts image generating unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 6 is a diagram shown to explain a RGB hexadecimal code conversion process based on genome data according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a process of generating an image source based on a gene prediction report according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a process of generating a bio-arts image by combining a unique image based on RGB hexadecimal code and an image source based on a gene prediction report through an artificial intelligence random algorithm according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of an NFT generation management unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a process of generating an NFT image obtained by performing NFT conversion on a Bio-Arts image according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of an online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
  • 12 and 13 are diagrams shown to explain a blockchain work pipeline of an online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 is a diagram showing the types and characteristics of cryptocurrency that can be used in the online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
  • 15 is a flowchart showing the entire process of an integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to another embodiment of the present invention.
  • 16 is a flowchart illustrating a step of generating a bio-arts image according to another embodiment of the present invention.
  • 17 is a flowchart illustrating NFT generation management steps according to another embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a flowchart illustrating an online NFT transaction step according to an embodiment of the present invention.
  • biomedical data based on the genome or genes of all living things are only one. It is unique data that does not exist, and after converting it into a unique digital form that cannot be replaced, it is traded and distributed, and through this, profit is obtained, desired health information is obtained, and the value of all various living things such as animals and plants is determined and distributed. And it is about a safe and secure system that can make transactions, and it is possible to solve the absence of a system in which humans turn all unique information related to themselves and surrounding creatures into NFT, a form of guaranteed information online. .
  • Genome, gene, or medical information is a very important task to understand by converting concepts with great expertise into intuitively easy-to-understand images (bio-arts), and to sell and utilize the images.
  • FIGS. 2 and 3 are diagrams shown to explain the overall operational flow of the integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention.
  • the integrated management system 1000 for generating, distributing, and trading genomic data-based NFTs allows individuals (genomic data providers) to use genomic data in a single form or in a mixed form.
  • the form DNA + RNA
  • the uploaded genome data is converted into a unique image through an artificial intelligence algorithm-based analysis process and provided.
  • the portal site creates a unique genome data image as another unique art image through an automated image generation algorithm, converts it into NFT, and stores it on the server of the portal site.
  • the NFT image may be combined with the encrypted genome data after encoding the corresponding genome data and stored on the blockchain network.
  • a gene prediction report can be generated through analysis of uploaded genome data and stored like genome data in an NFT image.
  • NFT images containing genome data can be distributed and traded using cryptocurrency or cryptocurrency within the marketplace within the portal.
  • the method of selling NFT ownership and usage rights is applied to the NFT transaction method, and even the data (genome data, gene prediction report analysis results) included in the NFT image can be handed over during the transaction.
  • genetic prediction reports can also be NFTed, distributed, and traded to provide not only primitive genomic data but also standardized genetic characteristic data of individuals through the marketplace within the portal.
  • NFT consumers purchases are expected to be research institutes, hospitals, companies, etc. that require data (genome data, gene prediction report analysis results), but are not limited thereto, and can be traded to all consumers who need the data. .
  • a block-chain identity authentication system can be installed to limit the distribution and trading of NFTs only to consumers whose identities have been verified.
  • FIG. 4 is a block diagram showing the entire configuration of an integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 5 is a bio-arts image according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram showing the configuration of the generation unit
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the RGB hexadecimal code conversion process based on genome data according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 7 is a diagram according to an embodiment of the present invention. It is a diagram shown to explain the process of generating an image source based on a gene prediction report, and FIG.
  • FIG. 8 is a unique image based on RGB hexadecimal code and an image based on a gene prediction report through an artificial intelligence random algorithm according to an embodiment of the present invention. It is a diagram showing a process of generating a bio-arts image by combining sources, FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of an NFT generation management unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a block diagram according to an embodiment of the present invention. It is a diagram showing a process of generating an NFT image obtained by performing NFT conversion on a bio-arts image, and FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of an online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 14 shows the types and characteristics of cryptocurrency that can be used in the online NFT market unit according to an embodiment of the present invention. is the drawing shown.
  • an integrated management system 1000 for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data includes a bio-arts image generator 100, an NFT generation management unit 200, and At least one of the online NFT market unit 300 may be included.
  • the bio-arts image generator 100 receives genome data uploaded from a genome data provider (individual) through a portal site operated by the integrated management system 1000 for NFT generation and distribution, and inputs the uploaded genome data.
  • Geno-Eye Algorithm Geno-Eye Algorithm
  • Genotype information included in genome data can include transcriptome, proteome, clinical information, etc.
  • -Arts images Bio-Arts Image
  • the Geno-Eye algorithm means a processor for generating a unique mark that is the signature of the algorithm and contains actual genome sequence information and cannot be imitated by anyone, and creates a new genre of artistic image and corresponding It can play a role in breathing life into an image.
  • the genome data may be data of 100 MB or less parsed by the Geno-Eye algorithm, but the data capacity of the genome data is not limited.
  • the bio-arts image generator 100 includes an RGB hexacode converter 110, a unique image generator 120, a gene group specification unit 130, and a gene group image converter 140 and at least one of the artificial intelligence image combination unit 150 may be included.
  • the RGB hexacode conversion unit 110 converts at least one genotype information of genome sequence information and mutation information of genome data into RGB hexacode that can be expressed in RGB color. It can (1, 2).
  • the RGB hexacode conversion unit 110 may convert the corresponding genome data into RGB hexacode based on predefined RGB hexacode conversion information in which a combination of one hexacode and a plurality of genotype information corresponds to each other.
  • Each genotype information combination of genome data is converted into a corresponding RGB hexadecimal code, and the converted RGB hexadecimal code can be designed to be expressed in a color composed of corresponding RGB.
  • the result of converting the genome data into RGB hexa code may vary depending on the characteristics and size of the input genome data.
  • the unique image generation unit 120 may generate a unique image based on RGB hexadecimal codes by converting the RGB hexadecimal code converted through the RGB hexadecimal code conversion unit 110 into a two-dimensional figure composed of RGB colors.
  • the RGB hexacode based on genome data is expressed as a band or block (role of skeleton) composed of RGB colors, and the process of attaching flesh to the skeleton by arranging colors according to the designed band or block can proceed (3).
  • the unique image generation unit 120 may provide a unique image as a bio-arts image when there is no gene prediction report including at least one genetic characteristic test result for genome data.
  • the gene prediction report can be omitted if the genome data provider has not selected or does not want to, so if the gene prediction report does not exist, a unique image can be applied as a bio-arts image.
  • the gene group specification unit 130 analyzes the gene characteristics of the gene prediction report when there is a gene prediction report according to the request of the genome data provider who provided the genome data, and displays the gene characteristics provided as a result of the analysis in advance. It can be specified as any one group among a plurality of categorized gene groups. For example, as shown in FIG. 7, if a genome data provider wants to be provided with a gene prediction report, the gene characteristics of the provider are analyzed (1), and based on this, disease information, physical characteristics information, and disease risk are analyzed. The analysis result of information, etc. can be compared with predefined category information to be identified as a gene group of a specific category (2).
  • the gene group image conversion unit 140 may convert the gene group specified through the gene group specification unit 130 into a preset image source since image sources are preset for each gene group. For example, as shown in FIG. 7, when it is specified as gene group 2, find a preset image source for gene group 2, match the image source with gene group 2, and provide an image source for gene group 2. By doing so, the individual's genetic prediction report can finally be converted into an image source.
  • the artificial intelligence image combination unit 150 combines a unique image and an image source through a predefined artificial intelligence random algorithm to create a bio-arts image. can create As shown in FIG. 8, the unique image is an image based on RGB hexadecimal code generated using genome data, and the image source is an image generated based on a gene prediction report.
  • the artificial intelligence random algorithm can generate a unique Bio-Arts Image by receiving these two images and performing random color combination operations.
  • the NFT generation management unit 200 may convert and store and manage the bio-arts image generated through the bio-arts image generation unit 100 into an NFT image.
  • the NFT generation management unit 200 may include at least one of an NFT conversion unit 210, an NFT storage management unit 220, and an NFT providing unit 230, as shown in FIG.
  • the NFT conversion unit 210 may convert a Bio-Arts image into an NFT image, and generate an encryption key and a decryption key when converting the NFT image. Since NFT image conversion can be performed using a known NFT image conversion algorithm, a detailed description thereof will be omitted. However, when converting NFT images, genome data or information on genome data and gene prediction reports may also be encrypted, and at this time, an encryption key and a decryption key may also be generated.
  • the NFT storage management unit 220 may store the NFT image, encryption key, and decryption key generated through the NFT image conversion unit 210 on a blockchain network, and use the corresponding data through blockchain identity authentication .
  • the NFT provider 230 may deliver the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to the NFT buyer when the NFT image transaction is completed through the online NFT market unit 300.
  • the online NFT market unit 300 may mediate online transactions for NFT images.
  • the online NFT market unit 300 may include at least one of an NFT transaction application unit 310 and an NFT payment processing unit 320, as shown in FIG.
  • the NFT transaction application unit 310 provides basic information (gender, age, occupation, etc.) of the provider of the NFT image and corresponding genome data, and may apply for at least one online transaction of license transaction and ownership transaction of the NFT image. .
  • the transaction (sale) of the NFT license means an online transaction method in which the genome data provider takes ownership and sells only the right to use the NFT to a third party. It is a method of continuing to maintain ownership of and transferring only the right to use (right to inquire) to a third party, like the right to license a patent.
  • this method can be a profit model for individuals who do not want to completely sell their genomic data, but are selling only the right to use, which is the concept of license.
  • the ownership transaction (sale) of the NFT refers to an online transaction method in which the ownership of the NFT itself is sold and transferred to a third party, and an individual owns his/her NFT (Bio-Arts image + genome data (+ gene prediction report)).
  • this method can be a profit model for individuals who do not mind passing ownership by completely selling their genome data to a third party.
  • NFT consumers are expected to be research institutes, hospitals, companies, etc. that require genomic data, and a gene prediction report for providing not only primitive genomic data but also standardized individual genetic characteristic data
  • a gene prediction report for providing not only primitive genomic data but also standardized individual genetic characteristic data
  • the NFT payment processing unit 320 processes the NFT payment using cryptocurrency according to the transaction application contents (NFT usage right transaction, ownership transaction) of the NFT transaction application unit 310, and upon completion of the payment, the NFT transaction application unit 310 It is possible to provide the NFT buyer with an encryption key and a decryption key to confirm the requested NFT image and the genome data matched with the NFT image.
  • Solana coin can be applied to cryptocurrency or virtual currency used for NFT conversion and trading, but it is not limited to these specific coins.
  • the advantages of Solana coin are its high transaction speed and low transaction cost, and it can provide a more secure smart contract model.
  • Zerocoin is the calculation of the value of 1 coin as a unit of human lifespan. Regardless of which unit is used, such as hour, second, minute, or day, everything belongs to the concept of zerocoin. This is a concept coined by translating the core of the monetary concept into all goods, services, and capital that can increase or decrease human lifespan.
  • FIG. 15 is a flowchart showing the entire process of an integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to another embodiment of the present invention
  • FIG. 16 is a bio-arts image generation according to another embodiment of the present invention.
  • a flow chart showing steps Figure 17 is a flow chart showing the NFT generation management step according to another embodiment of the present invention
  • Figure 18 is a flow chart showing the online NFT transaction step according to an embodiment of the present invention.
  • an integrated management method (S1000) for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data includes a bio-arts image generation step (S100), an NFT generation management step (S200) And it may include at least one of the online NFT transaction step (S300).
  • Bio-Arts image can be created by converting the genotype information included in the genome data of the Geno-Eye algorithm into color information.
  • the Geno-Eye algorithm means a processor for generating a unique mark that is the signature of the algorithm and contains actual genome sequence information and cannot be imitated by anyone, and creates a new genre of artistic image and corresponding It can play a role in breathing life into an image.
  • the genome data may be data of 100 MB or less parsed by the Geno-Eye algorithm, but the data capacity of the genome data is not limited.
  • the bio-arts image generation step (S100) includes an RGB hexacode conversion step (S110), a unique image generation step (S120), a gene group designation step (S130), and a gene group image conversion step.
  • S140 and artificial intelligence image combination step (S150) may include at least one.
  • the RGB hexacode conversion step (S110) converts at least one genotype information of genome sequence information and mutation information of genome data into RGB hexacode that can be expressed in RGB color. It can (1, 2).
  • this RGB hex code conversion step (S110) one hex code and a combination of a plurality of genotype information correspond to each other to convert the corresponding genome data into RGB hex code based on predefined RGB hex code conversion information.
  • Each genotype information combination of genome data is converted into a corresponding RGB hexadecimal code, and the converted RGB hexadecimal code can be designed to be expressed in a color composed of corresponding RGB.
  • the result of converting the genome data into RGB hexa code may vary depending on the characteristics and size of the input genome data.
  • a unique image based on RGB hexadecimal code may be generated by converting the RGB hexadecimal code converted through the RGB hexadecimal code conversion step (S110) into a two-dimensional figure composed of RGB colors.
  • the RGB hexacode based on genome data is expressed as a band or block (role of skeleton) composed of RGB colors, and the process of attaching flesh to the skeleton by arranging colors according to the designed band or block can proceed (3).
  • the unique image when there is no gene prediction report including at least one gene characteristic test result for genome data, the unique image may be provided as a bio-arts image.
  • the gene prediction report can be omitted if the genome data provider has not selected or does not want to, so if the gene prediction report does not exist, a unique image can be applied as a bio-arts image.
  • the gene group specifying step (S130) if there is a gene prediction report at the request of the genome data provider who provided the genome data, the gene characteristics of the corresponding gene prediction report are analyzed, and the gene characteristics provided as a result of the analysis are analyzed in advance. It can be specified as any one group among a plurality of categorized gene groups. For example, as shown in FIG. 7, if a genome data provider wants to be provided with a gene prediction report, the gene characteristics of the provider are analyzed (1), and based on this, disease information, physical characteristics information, and disease risk are analyzed. The analysis result of information, etc. can be compared with predefined category information to be identified as a gene group of a specific category (2).
  • an image source is set in advance for each gene group, so that the gene group specified through the gene group specifying step (S130) can be converted into a preset image source. For example, as shown in FIG. 7, when it is specified as gene group 2, find a preset image source for gene group 2, match the image source with gene group 2, and provide an image source for gene group 2. By doing so, the individual's genetic prediction report can finally be converted into an image source.
  • a bio-arts image may be generated by combining a unique image and an image source through a predefined artificial intelligence random algorithm.
  • the unique image is an image based on RGB hexadecimal code generated using genome data
  • the image source is an image generated based on a gene prediction report.
  • the artificial intelligence random algorithm can generate a unique Bio-Arts Image by receiving these two images and performing random color combination operations.
  • the bio-arts image generated through the bio-arts image creation step (S100) may be converted into an NFT image and stored and managed.
  • the NFT generation management step (S200) may include at least one of an NFT conversion step (S210), an NFT storage management step (S220), and an NFT providing step (S230), as shown in FIG.
  • a Bio-Arts image may be converted into an NFT image, and an encryption key and a decryption key may be generated upon conversion of the NFT image. Since NFT image conversion can be performed using a known NFT image conversion algorithm, a detailed description thereof will be omitted. However, when converting NFT images, genome data or information on genome data and gene prediction reports may also be encrypted, and at this time, an encryption key and a decryption key may also be generated.
  • the NFT image, encryption key, and decryption key generated through the NFT conversion step (S210) can be stored on a blockchain network, and the corresponding data can be used through blockchain identity authentication .
  • the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key may be delivered to the NFT buyer.
  • online transaction for NFT images may be brokered.
  • the online NFT transaction step (S300) may include at least one of an NFT transaction request step (S310) and an NFT payment processing step (S320), as shown in FIG.
  • NFT transaction application step (S310) basic information (gender, age, occupation, etc.) of the provider of the NFT image and corresponding genome data may be provided, and at least one of the NFT image license transaction and ownership transaction may be applied for. .
  • the transaction (sale) of the NFT license means an online transaction method in which the genome data provider takes ownership and sells only the right to use the NFT to a third party. It is a method of continuing to maintain ownership of and transferring only the right to use (right to inquire) to a third party, like the right to license a patent.
  • this method can be a profit model for individuals who do not want to completely sell their genomic data, but are selling only the right to use, which is the concept of license.
  • the ownership transaction (sale) of the NFT refers to an online transaction method in which the ownership of the NFT itself is sold and transferred to a third party, and an individual owns his/her NFT (Bio-Arts image + genome data (+ gene prediction report)).
  • this method can be a profit model for individuals who do not mind passing ownership by completely selling their genome data to a third party.
  • NFT consumers are expected to be research institutes, hospitals, companies, etc. that require genomic data, and a gene prediction report for providing not only primitive genomic data but also standardized individual genetic characteristic data
  • a gene prediction report for providing not only primitive genomic data but also standardized individual genetic characteristic data
  • the NFT payment processing step (S320) processes the NFT payment using cryptocurrency according to the transaction application details (NFT license transaction, ownership transaction) of the NFT transaction request step (S310), and upon completion of the payment, the NFT transaction application step (S310 ) to provide the NFT buyer with an encryption key and a decryption key to confirm the NFT image requested through the NFT image and the genome data matched with the corresponding NFT image.
  • Solana coin can be applied to cryptocurrency or virtual currency used for NFT conversion and trading, but it is not limited to these specific coins.
  • the advantages of Solana coin are its high transaction speed and low transaction cost, and it can provide a more secure smart contract model.
  • Zerocoin is the calculation of the value of 1 coin as a unit of human lifespan. Regardless of which unit is used, such as hour, second, minute, or day, everything belongs to the concept of zerocoin. This is a concept coined by translating the core of the monetary concept into all goods, services, and capital that can increase or decrease human lifespan.
  • NFT through bio-arts of DNA-based genomic information can be bio-artsed by encoding the epigenome, which is a genome that changes according to the environment or in the same general form.
  • the genome or transcript information which is one step further from the gene, can also become bio-arts specialized for each individual or individual's unique state (time or environmental information).
  • sequences that have actual biological functions can also be NFTized according to the same principle.
  • sequences that have actual biological functions can also be NFTized according to the same principle.
  • individual clinical information or individual animal clinical information is mixed with genome or genetic information and coded, it is further fused to become unique digital information, which can be converted into bio-arts and NFT.

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Abstract

The present invention relates to an integrated management system for generating, circulating, and trading an NFT based on genome data, and a method thereof, and solves the problem of providing a platform on which personal genome data can be tokenized into an NFT and stably stored and managed on the blockchain, and circulated and traded online. For example, disclosed is an integrated management system for generating, circulating, and trading an NFT based on genome data, the integrated management system comprising: a bio-art image generation unit for generating a bio-art image by converting genotype information included in the genome data into color information; an NFT generation and management unit for converting the bio-art image into an NFT image, and storing and managing the NFT image; and an online NFT market unit for mediating online trading of the NFT image.

Description

게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템 및 그 방법Integrated management system and method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data
본 발명의 실시예는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.An embodiment of the present invention relates to an integrated management system and method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data.
NFT란 'non-fungible token'의 약자로, '대체불가토큰' 혹은 '대체불가능토큰'을 의미한다. 즉, NFT는 고유하고 대체하거나 무단으로 복제할 수 없는 자산이라고 할 수 있다.NFT stands for 'non-fungible token' and means 'non-fungible token' or 'non-fungible token'. In other words, NFTs are assets that are unique and cannot be replaced or copied without permission.
이러한 NFT는 암호화된 거래내역을 블록체인에 영구적으로 남김으로써 고유성을 보장받도록 하는 특징이 있다.These NFTs are characterized by ensuring their uniqueness by permanently leaving encrypted transaction details on the blockchain.
이에 따라 NFT는 고유의 가치를 지닌 디지털 자산이라고도 말할 수 있으며, 메타데이터를 사용해 원본의 출처가 명확하게 포함되기에 위조와 변조가 불가능하다는 장점이 있다.Accordingly, NFTs can also be said to be digital assets with inherent value, and have the advantage that counterfeiting and tampering are impossible because the source of the original is clearly included using metadata.
디지털 페인팅 또는 음악은 NFT로 전환될 수 있는 디지털 자산의 대표적인 예(JPG, GIF, MP3, GLB, MP4 등 다양한 형식을 지원)이다. Digital paintings or music are prime examples of digital assets that can be turned into NFTs (supporting various formats such as JPG, GIF, MP3, GLB, MP4, etc.).
NFT 시장은 현재 예술, 수집품, 메타버스, 스포츠, 게임 및 유틸리티 등이며 판매 규모를 기준으로 한 시장 분포와 거래 건수를 기준으로 한 시장 분포는"The world's largest NFT data resource" 사이트(Nonfungible.com)에 공개된 정보에 따르면 도 1에 도시된 바와 같다.The NFT market is currently art, collectibles, metaverse, sports, games, and utilities. According to the information disclosed in , it is as shown in FIG. 1 .
게놈(유전자) 정보는 인간을 정의하는 가장 정확하고, 정밀한 디지털 정보이다. 게놈 정보의 정의는 DNA를 넘어서 한 개인이나 집단이 가지는 다양한 다중오믹스(multiomics)에 모두 연계되어 있으며, 게놈(유전자) 정보로 표현될 수 있는 정보에는 각 개인이나 동물(개, 고양이, 새 등) 및 식물들의 외유전체(에피게놈), 전사체, 단백체, 대사체, 임상정보 등을 포함할 수 있다. 게놈 정보의 특징은, 사주팔자의 생년월일시와 같이 한번 정해지면 영원히 변하지 않는다는 점에서 개개인의 고유성의 시발점이라 할 수 있다. Genomic (genetic) information is the most accurate and precise digital information that defines a human being. The definition of genomic information goes beyond DNA and is linked to various multiomics of an individual or group, and information that can be expressed as genome (gene) information includes each individual or animal (dog, cat, bird, etc.) ) and exogenous genomes (epigenomes), transcripts, proteomes, metabolomes, and clinical information of plants. The characteristics of genome information can be said to be the starting point of individual uniqueness in that it does not change forever once it is determined, such as the date and time of birth of a child.
게놈 정보에서 유래된 전사체 또한 거의 변하지 않으나, 그것의 발현 정도에 따라 기능과 효용이 결정된다. 따라서, 개개인의 한 시점이나 환경 내에서의 전사체도 디지털 게놈 정보의 일부에 포함될 수 있다. 외유전체(후성유전체, epigenome) 정보는 게놈 정보에 기인하나, 일정한 시간에 걸쳐, 혹은 나이와 건강상태에 걸쳐 변할 수 있는 정보이다. 단백체는 게놈 정보가 전사되고, 다시 번역된 단백질 서열 정보를 말한다. 단백질 구조는 단백질 서열에 의해 결정되는 3차원 단백질 좌표정보를 말하며, 이것 역시 개개인의 게놈 정보에 의해 결정되는 일종의 게놈 데이터에 포함될 수 있다.Transcripts derived from genomic information also hardly change, but their function and utility are determined by their expression level. Thus, transcripts from an individual's point of time or within the environment can also be included as part of digital genomic information. Exogenous (epigenome) information is derived from genomic information, but is information that can change over a certain period of time or over age and health status. Proteome refers to protein sequence information in which genomic information is transcribed and translated again. Protein structure refers to three-dimensional protein coordinate information determined by protein sequences, and this may also be included in a kind of genome data determined by individual genome information.
본 발명과 관련된 선행기술문헌으로는 공개특허공보 제10-2009-0082553호(공개일자: 2009년07월31일) 및 등록특허공보 제10-2040509호(등록일자: 2019년10월30일)가 있다.Prior art documents related to the present invention include Patent Publication No. 10-2009-0082553 (published date: July 31, 2009) and Patent Registration No. 10-2040509 (registration date: October 30, 2019) there is
본 발명의 실시예는, 동물, 식물 등 다양한 생명체에 대한 게놈 또는 유전자 정보, 그리고 게놈정보(외유전체(에피게놈), 전사체, 단백체, 대사체, 임상정보 등)에서 도출된 개개인의 고유한 모든 정보를 NFT화하고, NFT화된 정보들의 거래, 유통, 생산에 필요한 핵심 알고리즘과 프로그램들을 이용하여 개개인들 자신의 게놈 또는 유전자 정보 및 애완동물이나 식물들의 게놈 또는 유전자 정보를 기반으로 NFT 정보를 안전하고, 빠르고, 고유하게 추적이 가능하며 고유의 권한을 갖도록 관리하는 온라인 상에 유통 및 거래 할 수 있는 플랫폼을 제공한다.An embodiment of the present invention is an individual's unique information derived from genomic or genetic information for various living organisms such as animals and plants, and genomic information (exogenome (epigenome), transcriptome, proteome, metabolite, clinical information, etc.) All information is NFTized, and NFT information is secured based on the genome or genetic information of individuals and the genome or genetic information of pets or plants by using the core algorithms and programs necessary for the transaction, distribution, and production of NFT information. It provides a platform that can be distributed and traded online, fast, uniquely traceable, and managed to have its own authority.
본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템은, 게놈데이터에 포함된 유전형 정보를 색상 정보로 변환하여 바이오-아츠 이미지를 생성하는 바이오-아츠 이미지 생성부; 상기 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환 및 저장 관리하는 NFT 생성 관리부; 및 상기 NFT 이미지에 대한 온라인 거래를 중개하는 온라인 NFT 마켓부를 포함한다.An integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention generates bio-arts images by converting genotype information included in genomic data into color information to generate bio-arts images. wealth; an NFT generation management unit that converts the bio-arts image into an NFT image and stores and manages it; And an online NFT market unit for mediating online transactions for the NFT image.
또한, 상기 바이오-아츠 이미지 생성부는, 상기 게놈데이터의 게놈서열정보 및 변이정보 중 적어도 하나의 유전형 정보를 RGB 색상으로 표현할 수 있는 RGB 헥사 코드(Hexa code)로 변환하는 RGB 헥사 코드 변환부; 및 상기 RGB 헥사 코드 변환부를 통해 변환된 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 2차원 도형으로 변환하여 헥사 코드 기반의 유니크 이미지를 생성하되, 상기 게놈데이터에 대한 적어도 하나 이상의 유전자 특성 검사 결과를 포함하는 유전자 예측 리포트가 존재하지 않는 경우 상기 유니크 이미지를 상기 바이오-아츠 이미지로 제공하는 유니크 이미지 생성부를 포함할 수 있다.In addition, the bio-arts image generation unit includes an RGB hexadecimal code conversion unit that converts at least one genotype information of the genome sequence information and mutation information of the genome data into RGB hexa code that can be expressed in RGB colors; and generating a unique image based on a hexa code by converting the RGB hexa code converted through the RGB hexa code conversion unit into a two-dimensional figure composed of RGB colors, a gene including at least one gene characteristic test result for the genome data A unique image generating unit providing the unique image as the bio-arts image when a prediction report does not exist may be included.
또한, 상기 RGB 헥사 코드 변환부는, 상기 RGB 헥사 코드 하나와 다수의 유전형 정보의 조합이 서로 대응되어 미리 정의된 RGB 헥사 코드 변환 정보를 기반으로 상기 게놈데이터를 상기 RGB 헥사 코드로 변환할 수 있다.In addition, the RGB hexacode conversion unit may convert the genome data into the RGB hexacode based on predefined RGB hexacode conversion information in which a combination of one RGB hexacode and a plurality of genotype information corresponds to each other.
또한, 상기 바이오-아츠 이미지 생성부는, 상기 게놈데이터를 제공한 게놈데이터 제공자의 요청에 따라 상기 유전자 예측 리포트가 존재하는 경우 상기 유전자 예측 리포트에 대한 유전자 특성을 분석하고, 분석 결과로 제공되는 유전자 특성을 미리 카테고리화된 다수의 유전자 그룹 중 어느 한 그룹으로 특정하는 유전자 그룹 특정부; 상기 유전자 그룹 별로 이미지 소스가 각각 미리 설정되어, 상기 유전자 그룹 특정부를 통해 특정된 유전자 그룹을 미리 설정된 이미지 소스로 변환하는 유전자 그룹 이미지 변환부; 및 상기 유니크 이미지와 상기 이미지 소스를 미리 정의된 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 조합하여 상기 바이오-아츠 이미지를 생성하는 인공지능 이미지 조합부를 포함할 수 있다.In addition, the bio-arts image generation unit analyzes the gene characteristics of the gene prediction report when the gene prediction report exists according to the request of the genome data provider who provided the genome data, and the gene characteristics provided as the analysis result. a gene group specification unit for specifying a gene group as one of a plurality of pre-categorized gene groups; a gene group image conversion unit which presets image sources for each gene group and converts the gene group specified through the gene group specification unit into a preset image source; and an artificial intelligence image combination unit generating the bio-arts image by combining the unique image and the image source through a predefined artificial intelligence random algorithm.
또한, 상기 NFT 생성 관리부는, 상기 바이오-아츠 이미지를 상기 NFT 이미지로 변환하고, 상기 NFT 이미지의 변환 시 암호화 키와 복호화 키를 생성하는 NFT 변환부; 상기 NFT 이미지 변환부를 통해 생성된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키 및 상기 복호화 키를 블록체인 네트워크 상에 저장하는 NFT 저장 관리부; 및 상기 온라인 NFT 마켓부를 통해 상기 NFT 이미지의 거래 완료 시 NFT 구매자에게 블록체인 네트워크 상에 저장된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키와 상기 복호화 키를 전달하는 NFT 제공부를 포함할 수 있다.The NFT generation management unit may further include: an NFT conversion unit that converts the Bio-Arts image into the NFT image and generates an encryption key and a decryption key upon conversion of the NFT image; An NFT storage management unit for storing the NFT image, the encryption key, and the decryption key generated through the NFT image conversion unit on a blockchain network; and an NFT provider that delivers the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to an NFT buyer when the transaction of the NFT image is completed through the online NFT market unit.
또한, 상기 온라인 NFT 마켓부는, 상기 NFT 이미지 및 해당 게놈데이터 제공자의 기본정보를 제공하고, 상기 NFT 이미지의 사용권 거래 및 소유권 거래 중 적어도 하나의 온라인 거래를 신청하는 NFT 거래 신청부; 및 상기 NFT 거래 신청부의 거래 신청 내용에 따라 암호화폐를 이용한 NFT 결제를 처리하고, 결제 완료 시 상기 NFT 거래 신청부를 통해 신청한 NFT 이미지와, 해당 NFT 이미지와 매칭된 게놈데이터를 확인하기 위한 암호화 키 및 복호화 키를 NFT 구매자에게 제공하는 NFT 결제 처리부를 포함할 수 있다.In addition, the online NFT market unit, NFT transaction application unit for providing basic information of the provider of the NFT image and corresponding genome data, and applying for at least one online transaction of license transaction and ownership transaction of the NFT image; And an encryption key for processing NFT payment using cryptocurrency according to the transaction request of the NFT transaction application unit, and confirming the NFT image requested through the NFT transaction application unit and genome data matched with the corresponding NFT image when payment is completed. And it may include an NFT payment processing unit that provides the decryption key to the NFT buyer.
본 발명의 다른 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법은, 바이오-아츠 이미지 생성부가, 게놈데이터에 포함된 유전형 정보를 색상 정보로 변환하여 바이오-아츠 이미지를 생성하는 바이오-아츠 이미지 생성 단계; NFT 생성 관리부가, 상기 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환 및 저장 관리하는 NFT 생성 관리 단계; 및 온라인 NFT 마켓부가, 상기 NFT 이미지에 대한 온라인 거래를 중개하는 온라인 NFT 거래 중개 단계를 포함한다.In an integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data according to another embodiment of the present invention, the bio-arts image generator converts genotype information included in genome data into color information to generate bio-arts images. a bio-arts image generating step; an NFT creation and management step of converting the bio-arts image into an NFT image and storing and managing it, by an NFT creation management unit; and an online NFT transaction mediation step in which an online NFT market unit mediates an online transaction for the NFT image.
또한, 상기 바이오-아츠 이미지 생성 단계는, 상기 게놈데이터의 게놈서열정보 및 변이정보 중 적어도 하나의 유전형 정보를 RGB 색상으로 표현할 수 있는 RGB 헥사 코드(Hexa code)로 변환하는 RGB 헥사 코드 변환 단계; 및 상기 RGB 헥사 코드 변환 단계를 통해 변환된 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 2차원 도형으로 변환하여 헥사 코드 기반의 유니크 이미지를 생성하되, 상기 게놈데이터에 대한 적어도 하나 이상의 유전자 특성 검사 결과를 포함하는 유전자 예측 리포트가 존재하지 않는 경우 상기 유니크 이미지를 상기 바이오-아츠 이미지로 제공하는 유니크 이미지 생성 단계를 포함할 수 있다.In addition, the bio-arts image generating step may include converting at least one genotype information of the genome sequence information and mutation information of the genome data into RGB hexa code that can be expressed in RGB color; And converting the RGB hexacode converted through the RGB hexacode conversion step into a two-dimensional figure composed of RGB colors to generate a unique image based on the hexacode, including at least one genetic characteristic test result for the genome data A unique image generating step of providing the unique image as the bio-arts image when the gene prediction report does not exist may be included.
또한, 상기 RGB 헥사 코드 변환 단계는, 상기 RGB 헥사 코드 하나와 다수의 유전형 정보의 조합이 서로 대응되어 미리 정의된 RGB 헥사 코드 변환 정보를 기반으로 상기 게놈데이터를 상기 헥사 코드로 변환할 수 있다.In addition, in the RGB hexacode conversion step, a combination of one RGB hexacode and a plurality of genotype information corresponds to each other to convert the genome data into the hexacode based on predefined RGB hexacode conversion information.
또한, 상기 바이오-아츠 이미지 생성 단계는, 상기 게놈데이터를 제공한 게놈데이터 제공자의 요청에 따라 상기 유전자 예측 리포트가 존재하는 경우 상기 유전자 예측 리포트에 대한 유전자 특성을 분석하고, 분석 결과로 제공되는 유전자 특성을 미리 카테고리화된 다수의 유전자 그룹 중 어느 한 그룹으로 특정하는 유전자 그룹 특정 단계; 상기 유전자 그룹 별로 이미지 소스가 각각 미리 설정되어, 상기 유전자 특성 카테고리 그룹 특정 단계를 통해 특정된 유전자 그룹을 미리 설정된 이미지 소스로 변환하는 유전자 그룹 이미지 변환 단계; 및 상기 유니크 이미지와 상기 이미지 소스를 미리 정의된 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 조합하여 상기 바이오-아츠 이미지를 생성하는 인공지능 이미지 조합 단계를 포함할 수 있다.In addition, in the bio-arts image generating step, if the gene prediction report exists according to the request of the genome data provider who provided the genome data, the gene characteristics of the gene prediction report are analyzed, and the gene provided as the result of the analysis A gene group specifying step of specifying a characteristic as one of a plurality of pre-categorized gene groups; a gene group image conversion step of presetting an image source for each gene group and converting the gene group specified through the gene characteristic category group specifying step into a preset image source; and an artificial intelligence image combining step of generating the bio-arts image by combining the unique image and the image source through a predefined artificial intelligence random algorithm.
또한, 상기 NFT 생성 관리 단계는, 상기 바이오-아츠 이미지를 상기 NFT 이미지로 변환하고, 상기 NFT 이미지의 변환 시 암호화 키와 복호화 키를 생성하는 NFT 변환 단계; 상기 NFT 변환 단계를 통해 생성된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키 및 상기 복호화 키를 블록체인 네트워크 상에 저장하는 NFT 저장 관리 단계; 및 상기 온라인 NFT 거래 단계를 통해 상기 NFT 이미지의 거래 완료 시 NFT 구매자에게 블록체인 네트워크 상에 저장된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키와 상기 복호화 키를 전달하는 NFT 제공 단계를 포함할 수 있다.In addition, the NFT generation and management step may include: an NFT conversion step of converting the Bio-Arts image into the NFT image and generating an encryption key and a decryption key upon conversion of the NFT image; An NFT storage management step of storing the NFT image, the encryption key, and the decryption key generated through the NFT conversion step on a blockchain network; and an NFT providing step of delivering the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to an NFT buyer when the transaction of the NFT image is completed through the online NFT transaction step.
또한, 상기 온라인 NFT 거래 단계는, 상기 NFT 이미지 및 해당 게놈데이터 제공자의 기본정보를 제공하고, 상기 NFT 이미지의 사용권 거래 및 소유권 거래 중 적어도 하나의 온라인 거래를 신청하는 NFT 거래 신청 단계; 및 상기 NFT 거래 신청 단계의 거래 신청 내용에 따라 암호화폐를 이용한 NFT 결제를 처리하고, 결제 완료 시 상기 NFT 거래 신청 단계를 통해 신청한 NFT 이미지와, 해당 NFT 이미지와 매칭된 게놈데이터를 확인하기 위한 암호화 키 및 복호화 키를 NFT 구매자에게 제공하는 NFT 결제 처리 단계를 포함할 수 있다.In addition, the online NFT transaction step, NFT transaction application step of providing basic information of the NFT image and corresponding genome data provider, and applying for at least one online transaction of a license transaction and ownership transaction of the NFT image; And processing the NFT payment using cryptocurrency according to the transaction request in the NFT transaction request step, and confirming the NFT image requested through the NFT transaction request step and genome data matched with the corresponding NFT image when payment is completed An NFT payment processing step of providing an encryption key and a decryption key to the NFT buyer may be included.
본 발명에 따르면, 동물, 식물 등 다양한 생명체에 대한 게놈 또는 유전자 정보, 그리고 게놈정보(외유전체(에피게놈), 전사체, 단백체, 대사체, 임상정보 등)에서 도출된 개개인의 고유한 모든 정보를 NFT화하고, NFT화된 정보들의 거래, 유통, 생산에 필요한 핵심 알고리즘과 프로그램들을 이용하여 개개인들 자신의 게놈 또는 유전자 정보 및 애완동물이나 식물들의 게놈 또는 유전자 정보를 기반으로 NFT 정보를 안전하고, 빠르고, 고유하게 추적이 가능하며 고유의 권한을 갖도록 관리하는 온라인 상에 유통 및 거래 할 수 있는 플랫폼을 제공할 수 있다.According to the present invention, all information unique to an individual derived from genomic or genetic information on various living organisms such as animals and plants, and genomic information (exogenome (epigenome), transcriptome, proteome, metabolite, clinical information, etc.) NFT, and use the core algorithms and programs necessary for the transaction, distribution, and production of NFT information to secure NFT information based on the genome or genetic information of individuals and the genome or genetic information of pets or plants, It can provide a platform that can be distributed and traded online that is fast, uniquely traceable, and managed to have its own authority.
도 1은 The world's largest NFT data resource에서 제공하는 판매 규모를 기준으로 한 시장 분포와 거래 건수를 기준으로 한 시장 분포를 나타낸 그래프이다.Figure 1 is a graph showing the market distribution based on the market distribution and the number of transactions based on the sales scale provided by The world's largest NFT data resource.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템의 전체 동작 흐름을 설명하기 위해 나타낸 블록도이다.2 and 3 are block diagrams shown to explain the overall operational flow of the integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템의 전체 구성을 나타낸 도면이다.4 is a diagram showing the overall configuration of an integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 바이오-아츠 이미지 생성부의 구성을 나타낸 블록도이다.5 is a block diagram showing the configuration of a bio-arts image generating unit according to an embodiment of the present invention.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터를 기반으로 한 RGB 헥사 코드 변환 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.6 is a diagram shown to explain a RGB hexadecimal code conversion process based on genome data according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유전자 예측 리포트를 기반으로 한 이미지 소스 생성 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.7 is a diagram for explaining a process of generating an image source based on a gene prediction report according to an embodiment of the present invention.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 RGB 헥사 코드 기반의 유니크 이미지와 유전자 예측 리포트 기반의 이미지 소스를 조합하여 바이오-아츠 이미지를 생성하는 과정을 나타낸 도면이다.8 is a diagram illustrating a process of generating a bio-arts image by combining a unique image based on RGB hexadecimal code and an image source based on a gene prediction report through an artificial intelligence random algorithm according to an embodiment of the present invention.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 NFT 생성 관리부의 구성을 나타낸 블록도이다.9 is a block diagram showing the configuration of an NFT generation management unit according to an embodiment of the present invention.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 바이오-아츠 이미지에 대한 NFT 변환을 수행하여 얻은 NFT 이미지 생성 과정을 나타낸 도면이다.10 is a diagram illustrating a process of generating an NFT image obtained by performing NFT conversion on a Bio-Arts image according to an embodiment of the present invention.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 NFT 마켓부의 구성을 나타낸 블록도이다.11 is a block diagram showing the configuration of an online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 NFT 마켓부의 블록체인 작업 파이프라인을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.12 and 13 are diagrams shown to explain a blockchain work pipeline of an online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 NFT 마켓부에서 사용될 수 있는 암호화폐의 종류와 특징을 나타낸 도면이다.14 is a diagram showing the types and characteristics of cryptocurrency that can be used in the online NFT market unit according to an embodiment of the present invention.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법을 전체 과정을 나타낸 흐름도이다.15 is a flowchart showing the entire process of an integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to another embodiment of the present invention.
도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 바이오-아츠 이미지 생성 단계를 나타낸 흐름도이다.16 is a flowchart illustrating a step of generating a bio-arts image according to another embodiment of the present invention.
도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 NFT 생성 관리 단계를 나타낸 흐름도이다.17 is a flowchart illustrating NFT generation management steps according to another embodiment of the present invention.
도 18은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 NFT 거래 단계를 나타낸 흐름도이다.18 is a flowchart illustrating an online NFT transaction step according to an embodiment of the present invention.
본 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템 및 그 방법은, 사람 개개인과 각 동물, 식물 등 다양한 모든 생명체들의 게놈 또는 유전자에 기반한 다양한 생명의료 데이터들은 단 하나밖에 없는 고유한 데이터이고, 이것을 대체되지 않는 고유한 디지털 형태의 데이터로 변환한 후 거래 및 유통하고, 이를 통해 수익을 내거나 원하는 건강정보를 얻거나, 동물, 식물 등의 다양한 모든 생명체들의 가치를 정하여 유통 및 거래를 할 수 있는 안전하며 보안화 된 시스템에 관한 것으로, 인간이 자기 자신과 주위의 생명체들과 관련된 모든 고유한 정보를 온라인 상에서 보장된 정보의 형태인 NFT화하는 시스템의 부재를 해결할 수 있다. 일반인들에겐 게놈 또는 유전자 정보와 같이 추상적인 정보를 생산, 거래, 유통한다는 개념이 이해하기 어렵고 사용하기가 어렵다. 그러나, 이런 추상적이지만 가장 본인에게 중요하다고 볼 수 있는 게놈 또는 유전자 등의 다양한 정보를 자신의 건강관리에 활용, 수익을 위한 거래, 인류의 건강을 위한 기증 등에 최소한의 노력과 걱정으로 안정하게 활용할 수 있는 쉽게 이해하고, 활용할 수 있는 시스템은 현재에도 매우 절실하다. 게놈 또는 유전자나 의료 정보는 전문성이 큰 개념들을 직관적으로 이해하기 쉬운 이미지(바이오-아츠)로 변환하여 이해하고, 그 이미지를 판매 및 활용하는 것이 매우 중요한 과제이다.In the integrated management system and method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to this embodiment, various biomedical data based on the genome or genes of all living things, such as individual humans, animals, and plants, are only one. It is unique data that does not exist, and after converting it into a unique digital form that cannot be replaced, it is traded and distributed, and through this, profit is obtained, desired health information is obtained, and the value of all various living things such as animals and plants is determined and distributed. And it is about a safe and secure system that can make transactions, and it is possible to solve the absence of a system in which humans turn all unique information related to themselves and surrounding creatures into NFT, a form of guaranteed information online. . For the general public, the concept of producing, trading, and distributing abstract information such as genome or genetic information is difficult to understand and difficult to use. However, it is possible to use various information such as genome or gene, which is abstract but most important to oneself, for health management, trading for profit, and donation for human health, with minimal effort and worry. A system that can be easily understood and utilized is still very much needed. Genome, gene, or medical information is a very important task to understand by converting concepts with great expertise into intuitively easy-to-understand images (bio-arts), and to sell and utilize the images.
도 2 및 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템의 전체 동작 흐름을 설명하기 위해 나타낸 도면이다.2 and 3 are diagrams shown to explain the overall operational flow of the integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention.
도 2 및 도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템(1000)은 개인(게놈데이터 제공자)이 게놈데이터를 단일 형태 또는 혼합 형태(DNA+RNA)를 본 시스템(1000)에서 운영하는 포털 사이트로 업로드 하면 인공지능 알고리즘 기반의 분석 프로세스를 통해 업로드 된 게놈데이터를 유니크 한 이미지로 변환하여 제공한다. 해당 포털 사이트에서는 유니크 한 게놈데이터 이미지를 자동화된 이미지 생성 알고리즘을 통해 또 하나의 유니크 한 아츠 이미지로 생성하고, 이를 NFT화하여 해당 포털 사이트의 서버에 저장한다. 이때, NFT 이미지는 해당 게놈데이터를 암호화한 후 암호화된 게놈데이터와 결합되어 블록체인 네트워크 상에 저장될 수 있다. Referring to FIGS. 2 and 3, the integrated management system 1000 for generating, distributing, and trading genomic data-based NFTs according to an embodiment of the present invention allows individuals (genomic data providers) to use genomic data in a single form or in a mixed form. When the form (DNA + RNA) is uploaded to the portal site operated by this system (1000), the uploaded genome data is converted into a unique image through an artificial intelligence algorithm-based analysis process and provided. The portal site creates a unique genome data image as another unique art image through an automated image generation algorithm, converts it into NFT, and stores it on the server of the portal site. At this time, the NFT image may be combined with the encrypted genome data after encoding the corresponding genome data and stored on the blockchain network.
한편, 포털 사이트에서는 업로드 된 게놈데이터의 분석을 통해 유전자 예측 리포트를 생성하고 이를 NFT 이미지 내에 게놈데이터와 같이 저장할 수 있다.Meanwhile, on the portal site, a gene prediction report can be generated through analysis of uploaded genome data and stored like genome data in an NFT image.
게놈데이터를 담고 있는 NFT 이미지는 포털 내 마켓 플레이스 내에서 암호화폐 또는 가상화폐를 이용하여 유통 및 거래될 수 있다. 이때, NFT의 거래 방식에는 NFT의 소유권 판매와 사용권 판매 방식이 적용되며 거래 시 NFT 이미지에 포함된 데이터(게놈데이터, 유전자 예측 리포트 분석 결과)까지도 인계할 수 있다. 즉, 포털 내 마켓 플레이스를 통해 원시적인 게놈데이터뿐만 아니라 정형화된 개인의 유전적 특성 데이터 제공을 위해 유전자 예측 리포트 또한 NFT화되어 유통 및 거래될 수 있다.NFT images containing genome data can be distributed and traded using cryptocurrency or cryptocurrency within the marketplace within the portal. At this time, the method of selling NFT ownership and usage rights is applied to the NFT transaction method, and even the data (genome data, gene prediction report analysis results) included in the NFT image can be handed over during the transaction. In other words, genetic prediction reports can also be NFTed, distributed, and traded to provide not only primitive genomic data but also standardized genetic characteristic data of individuals through the marketplace within the portal.
NFT 수요자(구매자)는 데이터(게놈데이터, 유전자 예측 리포트 분석 결과)를 필요로 하는 연구기관, 병원, 기업 등으로 예상되나, 그에 한정하지 않고, 해당 데이터를 필요로 하는 모든 수요자에게 거래될 수 있다. 다만, 신원이 확인되지 않은 수요자와의 거래를 방지하기 위해 블록체인 신원인증 시스템을 갖추어 신원이 인증된 수요자를 대상으로만 NFT의 유통 및 거래가 이루어질 수 있도록 제한할 수 있다.NFT consumers (purchasers) are expected to be research institutes, hospitals, companies, etc. that require data (genome data, gene prediction report analysis results), but are not limited thereto, and can be traded to all consumers who need the data. . However, in order to prevent transactions with unidentified consumers, a block-chain identity authentication system can be installed to limit the distribution and trading of NFTs only to consumers whose identities have been verified.
또한, 게놈데이터를 NFT화하여 유통하는 것을 넘어서 유전자를 기반으로 데이팅, 헬스 케어 정보/상품 추천, 직업추천 등과 관련된 사업자와의 매칭 서비스를 제공할 수 있다.In addition, it is possible to provide matching services with operators related to dating, health care information/product recommendation, job recommendation, etc. based on genes beyond converting genomic data into NFTs and distributing them.
이하, 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템의 구성에 대하여 보다 상세히 설명한다.Hereinafter, the configuration of an integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention will be described in more detail.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템의 전체 구성을 나타낸 블록도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 바이오-아츠 이미지 생성부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터를 기반으로 한 RGB 헥사 코드 변환 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 유전자 예측 리포트를 기반으로 한 이미지 소스 생성 과정을 설명하기 위해 나타낸 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 RGB 헥사 코드 기반의 유니크 이미지와 유전자 예측 리포트 기반의 이미지 소스를 조합하여 바이오-아츠 이미지를 생성하는 과정을 나타낸 도면이고, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 NFT 생성 관리부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 바이오-아츠 이미지에 대한 NFT 변환을 수행하여 얻은 NFT 이미지 생성 과정을 나타낸 도면이고, 도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 NFT 마켓부의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 12 및 도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 NFT 마켓부의 블록체인 작업 파이프라인을 설명하기 위해 나타낸 도면이며, 도 14는 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 NFT 마켓부에서 사용될 수 있는 암호화폐의 종류와 특징을 나타낸 도면이다.4 is a block diagram showing the entire configuration of an integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 5 is a bio-arts image according to an embodiment of the present invention. It is a block diagram showing the configuration of the generation unit, and FIG. 6 is a diagram for explaining the RGB hexadecimal code conversion process based on genome data according to an embodiment of the present invention, and FIG. 7 is a diagram according to an embodiment of the present invention. It is a diagram shown to explain the process of generating an image source based on a gene prediction report, and FIG. 8 is a unique image based on RGB hexadecimal code and an image based on a gene prediction report through an artificial intelligence random algorithm according to an embodiment of the present invention. It is a diagram showing a process of generating a bio-arts image by combining sources, FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of an NFT generation management unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 10 is a block diagram according to an embodiment of the present invention. It is a diagram showing a process of generating an NFT image obtained by performing NFT conversion on a bio-arts image, and FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of an online NFT market unit according to an embodiment of the present invention. It is a diagram shown to explain the blockchain operation pipeline of the online NFT market unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 14 shows the types and characteristics of cryptocurrency that can be used in the online NFT market unit according to an embodiment of the present invention. is the drawing shown.
도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템(1000)은 바이오-아츠 이미지 생성부(100), NFT 생성 관리부(200) 및 온라인 NFT 마켓부(300) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4 , an integrated management system 1000 for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data according to an embodiment of the present invention includes a bio-arts image generator 100, an NFT generation management unit 200, and At least one of the online NFT market unit 300 may be included.
상기 바이오-아츠 이미지 생성부(100)는, NFT 생성 및 유통을 위한 통합 관리 시스템(1000)에서 운용하는 포털 사이트를 통해 게놈데이터 제공자(개인)로부터 게놈데이터를 업로드 받고, 업로드 된 게놈데이터를 입력 받아 Geno-Eye 알고리즘 게놈데이터에 포함된 유전형 정보(전사체, 단백체, 임상정보 등도 포함 가능)를 색상 정보로 변환하여 사람, 동물, 식물 등의 다양한 모든 생명체의 고유 정보에 예술적 가치가 부여된 바이오-아츠 이미지(Bio-Arts Image)를 생성할 수 있다. 여기서, Geno-Eye 알고리즘은, 해당 알고리즘만의 시그니쳐(Signature)이자 실제 게놈 서열 정보를 담고 있으며 아무나 흉내 낼 수 없는 고유의 마크를 생성하기 위한 프로세서를 의미하며, 새로운 장르의 예술적 이미지를 탄생시키고 해당 이미지에 생명을 불어 넣는 역할을 할 수 있다. 본 실시예에서 게놈데이터는 Geno-Eye 알고리즘에서 파싱된 100MB 이하의 데이터일 수 있으나, 게놈데이터의 데이터용량에 대하여 한정하는 것은 아니다.The bio-arts image generator 100 receives genome data uploaded from a genome data provider (individual) through a portal site operated by the integrated management system 1000 for NFT generation and distribution, and inputs the uploaded genome data. Geno-Eye Algorithm Geno-Eye Algorithm Genotype information included in genome data (can include transcriptome, proteome, clinical information, etc.) is converted into color information to give artistic value to unique information of all living things such as humans, animals, and plants. -Arts images (Bio-Arts Image) can be created. Here, the Geno-Eye algorithm means a processor for generating a unique mark that is the signature of the algorithm and contains actual genome sequence information and cannot be imitated by anyone, and creates a new genre of artistic image and corresponding It can play a role in breathing life into an image. In this embodiment, the genome data may be data of 100 MB or less parsed by the Geno-Eye algorithm, but the data capacity of the genome data is not limited.
이를 위해 바이오-아츠 이미지 생성부(100)는 도 5에 도시된 바와 같이, RGB 헥사 코드 변환부(110), 유니크 이미지 생성부(120), 유전자 그룹 특정부(130), 유전자 그룹 이미지 변환부(140) 및 인공지능 이미지 조합부(150) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, as shown in FIG. 5, the bio-arts image generator 100 includes an RGB hexacode converter 110, a unique image generator 120, a gene group specification unit 130, and a gene group image converter 140 and at least one of the artificial intelligence image combination unit 150 may be included.
상기 RGB 헥사 코드 변환부(110)는, 도 6에 도시된 바와 같이 게놈데이터의 게놈서열정보 및 변이정보 중 적어도 하나의 유전형 정보를 RGB 색상으로 표현할 수 있는 RGB 헥사 코드(Hexa code)로 변환할 수 있다(①, ②). 이러한 RGB 헥사 코드 변환부(110)는, 헥사 코드 하나와 다수의 유전형 정보의 조합이 서로 대응되어 미리 정의된 RGB 헥사 코드 변환 정보를 기반으로 해당 게놈데이터를 RGB 헥사 코드로 변환할 수 있다. 게놈데이터의 각 유전형 정보 조합이 그에 대응되는 RGB 헥사 코드로 변환되며, 변환된 해당 RGB 헥사 코드는 그에 대응하는 RGB로 구성된 색상으로 표현이 가능하도록 설계될 수 있다. 이때, 게놈데이터를 RGB 헥사 코드로 변환한 결과는 입력되는 게놈데이터의 특성, 사이즈 등에 따라 달라질 수 있다.As shown in FIG. 6, the RGB hexacode conversion unit 110 converts at least one genotype information of genome sequence information and mutation information of genome data into RGB hexacode that can be expressed in RGB color. It can (①, ②). The RGB hexacode conversion unit 110 may convert the corresponding genome data into RGB hexacode based on predefined RGB hexacode conversion information in which a combination of one hexacode and a plurality of genotype information corresponds to each other. Each genotype information combination of genome data is converted into a corresponding RGB hexadecimal code, and the converted RGB hexadecimal code can be designed to be expressed in a color composed of corresponding RGB. At this time, the result of converting the genome data into RGB hexa code may vary depending on the characteristics and size of the input genome data.
상기 유니크 이미지 생성부(120)는, RGB 헥사 코드 변환부(110)를 통해 변환된 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 2차원 도형으로 변환하여 RGB 헥사 코드 기반의 유니크 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 게놈데이터 기반의 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 띠 또는 블록(뼈대 역할)으로 표현하고, 설계된 띠 또는 블록에 맞춰서 색상을 배열하여 뼈대에 살을 붙이는 과정을 진행할 수 있다(③).The unique image generation unit 120 may generate a unique image based on RGB hexadecimal codes by converting the RGB hexadecimal code converted through the RGB hexadecimal code conversion unit 110 into a two-dimensional figure composed of RGB colors. For example, as shown in FIG. 6, the RGB hexacode based on genome data is expressed as a band or block (role of skeleton) composed of RGB colors, and the process of attaching flesh to the skeleton by arranging colors according to the designed band or block can proceed (③).
상기 유니크 이미지 생성부(120)는, 게놈데이터에 대한 적어도 하나 이상의 유전자 특성 검사 결과가 포함된 유전자 예측 리포트가 존재하지 않는 경우 유니크 이미지를 바이오-아츠 이미지로서 제공할 수 있다. 여기서, 유전자 예측 리포트는 게놈데이터 제공자가 선택하지 않았거나 원하지 않는 경우 생략 가능하므로, 유전 예측 리포트가 존재하지 않으면 유니크 이미지를 바이오-아츠 이미지로서 적용할 수 있다. The unique image generation unit 120 may provide a unique image as a bio-arts image when there is no gene prediction report including at least one genetic characteristic test result for genome data. Here, the gene prediction report can be omitted if the genome data provider has not selected or does not want to, so if the gene prediction report does not exist, a unique image can be applied as a bio-arts image.
상기 유전자 그룹 특정부(130)는, 게놈데이터를 제공한 게놈데이터 제공자의 요청에 따라 유전자 예측 리포트가 존재하는 경우 해당 유전자 예측 리포트에 대한 유전자 특성을 분석하고, 분석 결과로 제공되는 유전자 특성을 미리 카테고리화된 다수의 유전자 그룹 중 어느 한 그룹으로 특정할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 게놈데이터 제공자가 유전자 예측 리포트도 함께 제공 받고자 하는 경우 해당 제공자에 대한 유전자 특성을 분석하고(①), 이를 기반으로 얻은 질병 정보, 신체적 특징 정보, 질병 위험도 정보 등의 분석 결과를 미리 정의한 카테고리 정보와 비교하여 특정 카테고리의 유전자 그룹으로 특정할 수 있다(②). The gene group specification unit 130 analyzes the gene characteristics of the gene prediction report when there is a gene prediction report according to the request of the genome data provider who provided the genome data, and displays the gene characteristics provided as a result of the analysis in advance. It can be specified as any one group among a plurality of categorized gene groups. For example, as shown in FIG. 7, if a genome data provider wants to be provided with a gene prediction report, the gene characteristics of the provider are analyzed (①), and based on this, disease information, physical characteristics information, and disease risk are analyzed. The analysis result of information, etc. can be compared with predefined category information to be identified as a gene group of a specific category (②).
상기 유전자 그룹 이미지 변환부(140)는, 유전자 그룹 별로 이미지 소스가 각각 미리 설정되어 있어서 유전자 그룹 특정부(130)를 통해 특정된 유전자 그룹을 미리 설정된 이미지 소스로 변환할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 유전자 그룹 2로 특정된 경우, 유전자 그룹 2에 대하여 미리 설정된 이미지 소스를 찾아 해당 이미지 소스 및 유전자 그룹 2를 매칭하고, 유전자 그룹 2에 대한 이미지 소스를 제공함으로써 최종적으로는 개인의 유전자 예측 리포트를 이미지 소스로 변환할 수 있다.상기 인공지능 이미지 조합부(150)는, 유니크 이미지와 이미지 소스를 미리 정의된 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 조합하여 바이오-아츠 이미지를 생성할 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 유니크 이미지는 게놈데이터를 이용하여 생성된 RGB 헥사 코드 기반의 이미지이고, 이미지 소스는 유전자 예측 리포트를 기반으로 생성된 이미지이다. 인공지능 랜덤 알고리즘은 이러한 두 개의 이미지를 입력 받고 랜덤 방식의 색상 조합 동작을 수행하여 유니크한 하나의 바이오-아츠 이미지(Bio-Arts Image)를 생성할 수 있다.The gene group image conversion unit 140 may convert the gene group specified through the gene group specification unit 130 into a preset image source since image sources are preset for each gene group. For example, as shown in FIG. 7, when it is specified as gene group 2, find a preset image source for gene group 2, match the image source with gene group 2, and provide an image source for gene group 2. By doing so, the individual's genetic prediction report can finally be converted into an image source. The artificial intelligence image combination unit 150 combines a unique image and an image source through a predefined artificial intelligence random algorithm to create a bio-arts image. can create As shown in FIG. 8, the unique image is an image based on RGB hexadecimal code generated using genome data, and the image source is an image generated based on a gene prediction report. The artificial intelligence random algorithm can generate a unique Bio-Arts Image by receiving these two images and performing random color combination operations.
상기 NFT 생성 관리부(200)는 바이오-아츠 이미지 생성부(100)를 통해 생성된 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환 및 저장 관리할 수 있다.The NFT generation management unit 200 may convert and store and manage the bio-arts image generated through the bio-arts image generation unit 100 into an NFT image.
이를 위해 NFT 생성 관리부(200)는 도 9에 도시된 바와 같이, NFT 변환부(210), NFT 저장 관리부(220) 및 NFT 제공부(230) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, the NFT generation management unit 200 may include at least one of an NFT conversion unit 210, an NFT storage management unit 220, and an NFT providing unit 230, as shown in FIG.
상기 NFT 변환부(210)는, 도 10에 도시된 바와 같이 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환하고, NFT 이미지의 변환 시 암호화 키와 복호화 키를 생성할 수 있다. NFT 이미지 변환은 공지된 NFT 이미지 변환 알고리즘을 이용해 수행될 수 있으므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다. 다만, NFT 이미지 변환 시 게놈데이터 또는 게놈데이터 및 유전자 예측 리포트에 대한 정보도 암호화될 수 있으며, 이때 암호화 키와 복호화 키도 함께 생성될 수 있다. 이때, 바이오-아츠 이미지에 게놈데이터만 존재하는 경우 게놈데이터에 대한 NFT 이미지 변환(암호화)이 수행되며, 유전자 예측 리포트도 함께 포함되어 있는 경우 해당 리포트에 대한 정보 또한 NFT 이미지로 변환(암호화) 작업이 수행될 수 있다.As shown in FIG. 10 , the NFT conversion unit 210 may convert a Bio-Arts image into an NFT image, and generate an encryption key and a decryption key when converting the NFT image. Since NFT image conversion can be performed using a known NFT image conversion algorithm, a detailed description thereof will be omitted. However, when converting NFT images, genome data or information on genome data and gene prediction reports may also be encrypted, and at this time, an encryption key and a decryption key may also be generated. At this time, if only genome data exists in the Bio-Arts image, NFT image conversion (encryption) is performed on the genome data, and if a gene prediction report is also included, the information on the report is also converted (encryption) into an NFT image. this can be done
상기 NFT 저장 관리부(220)는, NFT 이미지 변환부(210)를 통해 생성된 NFT 이미지, 암호화 키 및 복호화 키를 블록체인 네트워크 상에 저장할 수 있으며, 블록체인 신원인증을 통해서 해당 데이터를 사용할 수 있다.The NFT storage management unit 220 may store the NFT image, encryption key, and decryption key generated through the NFT image conversion unit 210 on a blockchain network, and use the corresponding data through blockchain identity authentication .
상기 NFT 제공부(230)는, 온라인 NFT 마켓부(300)를 통해 NFT 이미지의 거래 완료 시 NFT 구매자에게 블록체인 네트워크 상에 저장된 NFT 이미지, 암호화 키와 복호화 키를 전달할 수 있다.The NFT provider 230 may deliver the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to the NFT buyer when the NFT image transaction is completed through the online NFT market unit 300.
상기 온라인 NFT 마켓부(300)는 NFT 이미지에 대한 온라인 거래를 중개할 수 있다.The online NFT market unit 300 may mediate online transactions for NFT images.
이를 위해 온라인 NFT 마켓부(300)는 도 11에 도시된 바와 같이, NFT 거래 신청부(310) 및 NFT 결제 처리부(320) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, the online NFT market unit 300 may include at least one of an NFT transaction application unit 310 and an NFT payment processing unit 320, as shown in FIG.
상기 NFT 거래 신청부(310)는, NFT 이미지 및 해당 게놈데이터 제공자의 기본정보(성별, 나이, 직업 등)를 제공하고, NFT 이미지의 사용권 거래 및 소유권 거래 중 적어도 하나의 온라인 거래를 신청할 수 있다. The NFT transaction application unit 310 provides basic information (gender, age, occupation, etc.) of the provider of the NFT image and corresponding genome data, and may apply for at least one online transaction of license transaction and ownership transaction of the NFT image. .
도 12에 도시된 바와 같이, NFT의 사용권 거래(판매)는, 게놈데이터 제공자가 소유권을 갖고, 제3자에게 NFT의 사용 권리만 판매하는 온라인 거래 방식을 의미하는 것으로, 개인이 자신의 게놈데이터에 대한 소유권을 계속 유지하고 있고, 특허의 실시권과 같이 사용권(조회권)만을 제3자에게 양도하는 방식이다. 또한, 이러한 방식은 자신의 게놈데이터를 완전히 판매하기를 원하지 않고, 실시권 개념인 사용권만 판매하고 있은 개인들을 위한 수익모델이 될 수 있다. 그리고, NFT의 소유권 거래(판매)는, NFT의 소유권 자체를 제3자에게 판매 양도하는 온라인 거래 방식을 의미하는 것으로, 개인이 자신의 NFT(Bio-Arts 이미지 + 게놈데이터(+유전자 예측 리포트)를 판매하여 소유권 전체를 제3자에게 양도하는 방식이다. 또한, 이러한 방식은 자신의 게놈데이터를 완전히 제3자에게 판매하여 소유권을 넘겨도 무방한 개인들을 위한 수익모델이 될 수 있다.As shown in FIG. 12, the transaction (sale) of the NFT license means an online transaction method in which the genome data provider takes ownership and sells only the right to use the NFT to a third party. It is a method of continuing to maintain ownership of and transferring only the right to use (right to inquire) to a third party, like the right to license a patent. In addition, this method can be a profit model for individuals who do not want to completely sell their genomic data, but are selling only the right to use, which is the concept of license. In addition, the ownership transaction (sale) of the NFT refers to an online transaction method in which the ownership of the NFT itself is sold and transferred to a third party, and an individual owns his/her NFT (Bio-Arts image + genome data (+ gene prediction report)). In addition, this method can be a profit model for individuals who do not mind passing ownership by completely selling their genome data to a third party.
도 13에 도시된 바와 같이, NFT 수요자는 게놈데이터를 필요로 하는 연구기관, 병원, 기업 등으로 예상되며, 원시적인 게놈 데이터뿐만 아니라 정형화된 개인의 유전적 특성 데이터의 제공을 위한 유전자 예측 리포트 또한 NFT화하여 거래되도록 함으로써, 다양한 유전자 정보의 안전한 유통 및 거래가 가능하다. 또한, 게놈데이터를 NFT화하여 유통하는 것을 넘어서 유전자를 기반으로 데이팅, 헬스 케어 정보/상품 추천, 직업추천 등과 관련된 사업자와의 매칭 서비스를 제공할 수 있다.As shown in FIG. 13, NFT consumers are expected to be research institutes, hospitals, companies, etc. that require genomic data, and a gene prediction report for providing not only primitive genomic data but also standardized individual genetic characteristic data By converting to NFT and making it tradeable, it is possible to safely distribute and trade various genetic information. In addition, it is possible to provide matching services with operators related to dating, health care information/product recommendation, job recommendation, etc. based on genes beyond converting genomic data into NFTs and distributing them.
상기 NFT 결제 처리부(320)는, NFT 거래 신청부(310)의 거래 신청 내용(NFT 사용권 거래, 소유권 거래)에 따라 암호화폐를 이용한 NFT 결제를 처리하고, 결제 완료 시 NFT 거래 신청부(310)를 통해 신청한 NFT 이미지와, 해당 NFT 이미지와 매칭된 게놈데이터를 확인하기 위한 암호화 키 및 복호화 키를 NFT 구매자에게 제공할 수 있다.The NFT payment processing unit 320 processes the NFT payment using cryptocurrency according to the transaction application contents (NFT usage right transaction, ownership transaction) of the NFT transaction application unit 310, and upon completion of the payment, the NFT transaction application unit 310 It is possible to provide the NFT buyer with an encryption key and a decryption key to confirm the requested NFT image and the genome data matched with the NFT image.
본 실시예에서 NFT 변환 및 거래에 사용되는 암호화폐 또는 가상화폐는 솔라나 코인을 적용할 수 있으나 이러한 특정 코인으로만 한정하는 것은 아니다. 도 14를 참조하면, 솔라나 코인의 장점은 빠른 거래속도와 저렴한 거래비용 등이 가장 크며, 보다 안전한 스마트 컨트랙트 모델을 제공할 수 있다.In this embodiment, Solana coin can be applied to cryptocurrency or virtual currency used for NFT conversion and trading, but it is not limited to these specific coins. Referring to FIG. 14, the advantages of Solana coin are its high transaction speed and low transaction cost, and it can provide a more secure smart contract model.
사용자가 본 시스템(1000)에 접속하여 NFT를 생성하고 거래하는 비즈니스 모식도는 도 13에 도시된 바와 같으며, NFT 거래에 사용되는 플랫폼 코인인 솔라나 코인을 자체 발행한 제로코인과도 교환할 수 있다. 제로코인이란 1코인의 가치의 계산을 인간의 수명의 단위로 하는 것으로 시, 초, 분, 일 등 어떤 단위를 사용하든 모든 것은 제로코인의 개념에 속한다. 이것은 화폐 개념의 핵심을 인간수명을 늘리거나 줄일 수 있는 모든 재화, 서비스, 자본을 번역하여 코인화 한 개념이다. A schematic diagram of a business in which a user connects to this system 1000 to create and trade NFTs is shown in FIG. there is. Zerocoin is the calculation of the value of 1 coin as a unit of human lifespan. Regardless of which unit is used, such as hour, second, minute, or day, everything belongs to the concept of zerocoin. This is a concept coined by translating the core of the monetary concept into all goods, services, and capital that can increase or decrease human lifespan.
도 15는 본 발명의 다른 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법을 전체 과정을 나타낸 흐름도이고, 도 16은 본 발명의 다른 실시예에 따른 바이오-아츠 이미지 생성 단계를 나타낸 흐름도이고, 도 17은 본 발명의 다른 실시예에 따른 NFT 생성 관리 단계를 나타낸 흐름도이며, 도 18은 본 발명의 실시예에 따른 온라인 NFT 거래 단계를 나타낸 흐름도이다.15 is a flowchart showing the entire process of an integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genomic data according to another embodiment of the present invention, and FIG. 16 is a bio-arts image generation according to another embodiment of the present invention. A flow chart showing steps, Figure 17 is a flow chart showing the NFT generation management step according to another embodiment of the present invention, Figure 18 is a flow chart showing the online NFT transaction step according to an embodiment of the present invention.
도 15를 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따른 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법(S1000)은 바이오-아츠 이미지 생성 단계(S100), NFT 생성 관리 단계(S200) 및 온라인 NFT 거래 단계(S300) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 15, an integrated management method (S1000) for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data according to another embodiment of the present invention includes a bio-arts image generation step (S100), an NFT generation management step (S200) And it may include at least one of the online NFT transaction step (S300).
상기 바이오-아츠 이미지 생성 단계(S100)는, NFT 생성 및 유통을 위한 통합 관리 시스템(1000)에서 운용하는 포털 사이트를 통해 게놈데이터 제공자(개인)로부터 게놈데이터를 업로드 받고, 업로드 된 게놈데이터를 입력 받아 Geno-Eye 알고리즘 게놈데이터에 포함된 유전형 정보를 색상 정보로 변환하여 바이오-아츠 이미지를 생성할 수 있다. 여기서, Geno-Eye 알고리즘은, 해당 알고리즘만의 시그니쳐(Signature)이자 실제 게놈 서열 정보를 담고 있으며 아무나 흉내 낼 수 없는 고유의 마크를 생성하기 위한 프로세서를 의미하며, 새로운 장르의 예술적 이미지를 탄생시키고 해당 이미지에 생명을 불어 넣는 역할을 할 수 있다. 본 실시예에서 게놈데이터는 Geno-Eye 알고리즘에서 파싱된 100MB 이하의 데이터일 수 있으나, 게놈데이터의 데이터용량에 대하여 한정하는 것은 아니다.In the bio-arts image generation step (S100), genome data is uploaded from a genome data provider (individual) through a portal site operated by the integrated management system 1000 for NFT generation and distribution, and the uploaded genome data is input. Bio-Arts image can be created by converting the genotype information included in the genome data of the Geno-Eye algorithm into color information. Here, the Geno-Eye algorithm means a processor for generating a unique mark that is the signature of the algorithm and contains actual genome sequence information and cannot be imitated by anyone, and creates a new genre of artistic image and corresponding It can play a role in breathing life into an image. In this embodiment, the genome data may be data of 100 MB or less parsed by the Geno-Eye algorithm, but the data capacity of the genome data is not limited.
이를 위해 바이오-아츠 이미지 생성 단계(S100)는 도 16에 도시된 바와 같이, RGB 헥사 코드 변환 단계(S110), 유니크 이미지 생성 단계(S120), 유전자 그룹 특정 단계(S130), 유전자 그룹 이미지 변환 단계(S140) 및 인공지능 이미지 조합 단계(S150) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, as shown in FIG. 16, the bio-arts image generation step (S100) includes an RGB hexacode conversion step (S110), a unique image generation step (S120), a gene group designation step (S130), and a gene group image conversion step. (S140) and artificial intelligence image combination step (S150) may include at least one.
상기 RGB 헥사 코드 변환 단계(S110)는, 도 6에 도시된 바와 같이 게놈데이터의 게놈서열정보 및 변이정보 중 적어도 하나의 유전형 정보를 RGB 색상으로 표현할 수 있는 RGB 헥사 코드(Hexa code)로 변환할 수 있다(①, ②). 이러한 RGB 헥사 코드 변환 단계(S110)는, 헥사 코드 하나와 다수의 유전형 정보의 조합이 서로 대응되어 미리 정의된 RGB 헥사 코드 변환 정보를 기반으로 해당 게놈데이터를 RGB 헥사 코드로 변환할 수 있다. 게놈데이터의 각 유전형 정보 조합이 그에 대응되는 RGB 헥사 코드로 변환되며, 변환된 해당 RGB 헥사 코드는 그에 대응하는 RGB로 구성된 색상으로 표현이 가능하도록 설계될 수 있다. 이때, 게놈데이터를 RGB 헥사 코드로 변환한 결과는 입력되는 게놈데이터의 특성, 사이즈 등에 따라 달라질 수 있다.As shown in FIG. 6, the RGB hexacode conversion step (S110) converts at least one genotype information of genome sequence information and mutation information of genome data into RGB hexacode that can be expressed in RGB color. It can (①, ②). In this RGB hex code conversion step (S110), one hex code and a combination of a plurality of genotype information correspond to each other to convert the corresponding genome data into RGB hex code based on predefined RGB hex code conversion information. Each genotype information combination of genome data is converted into a corresponding RGB hexadecimal code, and the converted RGB hexadecimal code can be designed to be expressed in a color composed of corresponding RGB. At this time, the result of converting the genome data into RGB hexa code may vary depending on the characteristics and size of the input genome data.
상기 유니크 이미지 생성 단계(S120)는, RGB 헥사 코드 변환 단계(S110)를 통해 변환된 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 2차원 도형으로 변환하여 RGB 헥사 코드 기반의 유니크 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이 게놈데이터 기반의 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 띠 또는 블록(뼈대 역할)으로 표현하고, 설계된 띠 또는 블록에 맞춰서 색상을 배열하여 뼈대에 살을 붙이는 과정을 진행할 수 있다(③).In the unique image generation step (S120), a unique image based on RGB hexadecimal code may be generated by converting the RGB hexadecimal code converted through the RGB hexadecimal code conversion step (S110) into a two-dimensional figure composed of RGB colors. For example, as shown in FIG. 6, the RGB hexacode based on genome data is expressed as a band or block (role of skeleton) composed of RGB colors, and the process of attaching flesh to the skeleton by arranging colors according to the designed band or block can proceed (③).
상기 유니크 이미지 생성 단계(S120)는, 게놈데이터에 대한 적어도 하나 이상의 유전자 특성 검사 결과가 포함된 유전자 예측 리포트가 존재하지 않는 경우 유니크 이미지를 바이오-아츠 이미지로서 제공할 수 있다. 여기서, 유전자 예측 리포트는 게놈데이터 제공자가 선택하지 않았거나 원하지 않는 경우 생략 가능하므로, 유전 예측 리포트가 존재하지 않으면 유니크 이미지를 바이오-아츠 이미지로서 적용할 수 있다. In the unique image generating step (S120), when there is no gene prediction report including at least one gene characteristic test result for genome data, the unique image may be provided as a bio-arts image. Here, the gene prediction report can be omitted if the genome data provider has not selected or does not want to, so if the gene prediction report does not exist, a unique image can be applied as a bio-arts image.
상기 유전자 그룹 특정 단계(S130)는, 게놈데이터를 제공한 게놈데이터 제공자의 요청에 따라 유전자 예측 리포트가 존재하는 경우 해당 유전자 예측 리포트에 대한 유전자 특성을 분석하고, 분석 결과로 제공되는 유전자 특성을 미리 카테고리화된 다수의 유전자 그룹 중 어느 한 그룹으로 특정할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 게놈데이터 제공자가 유전자 예측 리포트도 함께 제공 받고자 하는 경우 해당 제공자에 대한 유전자 특성을 분석하고(①), 이를 기반으로 얻은 질병 정보, 신체적 특징 정보, 질병 위험도 정보 등의 분석 결과를 미리 정의한 카테고리 정보와 비교하여 특정 카테고리의 유전자 그룹으로 특정할 수 있다(②). In the gene group specifying step (S130), if there is a gene prediction report at the request of the genome data provider who provided the genome data, the gene characteristics of the corresponding gene prediction report are analyzed, and the gene characteristics provided as a result of the analysis are analyzed in advance. It can be specified as any one group among a plurality of categorized gene groups. For example, as shown in FIG. 7, if a genome data provider wants to be provided with a gene prediction report, the gene characteristics of the provider are analyzed (①), and based on this, disease information, physical characteristics information, and disease risk are analyzed. The analysis result of information, etc. can be compared with predefined category information to be identified as a gene group of a specific category (②).
상기 유전자 그룹 이미지 변환 단계(S140)는, 유전자 그룹 별로 이미지 소스가 각각 미리 설정되어 있어서 유전자 그룹 특정 단계(S130)를 통해 특정된 유전자 그룹을 미리 설정된 이미지 소스로 변환할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 바와 같이 유전자 그룹 2로 특정된 경우, 유전자 그룹 2에 대하여 미리 설정된 이미지 소스를 찾아 해당 이미지 소스 및 유전자 그룹 2를 매칭하고, 유전자 그룹 2에 대한 이미지 소스를 제공함으로써 최종적으로는 개인의 유전자 예측 리포트를 이미지 소스로 변환할 수 있다.In the gene group image conversion step (S140), an image source is set in advance for each gene group, so that the gene group specified through the gene group specifying step (S130) can be converted into a preset image source. For example, as shown in FIG. 7, when it is specified as gene group 2, find a preset image source for gene group 2, match the image source with gene group 2, and provide an image source for gene group 2. By doing so, the individual's genetic prediction report can finally be converted into an image source.
상기 인공지능 이미지 조합 단계(S150)는, 유니크 이미지와 이미지 소스를 미리 정의된 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 조합하여 바이오-아츠 이미지를 생성할 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, 유니크 이미지는 게놈데이터를 이용하여 생성된 RGB 헥사 코드 기반의 이미지이고, 이미지 소스는 유전자 예측 리포트를 기반으로 생성된 이미지이다. 인공지능 랜덤 알고리즘은 이러한 두 개의 이미지를 입력 받고 랜덤 방식의 색상 조합 동작을 수행하여 유니크한 하나의 바이오-아츠 이미지(Bio-Arts Image)를 생성할 수 있다.In the artificial intelligence image combining step (S150), a bio-arts image may be generated by combining a unique image and an image source through a predefined artificial intelligence random algorithm. As shown in FIG. 8, the unique image is an image based on RGB hexadecimal code generated using genome data, and the image source is an image generated based on a gene prediction report. The artificial intelligence random algorithm can generate a unique Bio-Arts Image by receiving these two images and performing random color combination operations.
상기 NFT 생성 관리 단계(S200)는 바이오-아츠 이미지 생성 단계(S100)를 통해 생성된 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환 및 저장 관리할 수 있다.In the NFT creation and management step (S200), the bio-arts image generated through the bio-arts image creation step (S100) may be converted into an NFT image and stored and managed.
이를 위해 NFT 생성 관리 단계(S200)는 도 17에 도시된 바와 같이, NFT 변환 단계(S210), NFT 저장 관리 단계(S220) 및 NFT 제공 단계(S230) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, the NFT generation management step (S200) may include at least one of an NFT conversion step (S210), an NFT storage management step (S220), and an NFT providing step (S230), as shown in FIG.
상기 NFT 변환 단계(S210)는, 도 10에 도시된 바와 같이 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환하고, NFT 이미지의 변환 시 암호화 키와 복호화 키를 생성할 수 있다. NFT 이미지 변환은 공지된 NFT 이미지 변환 알고리즘을 이용해 수행될 수 있으므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다. 다만, NFT 이미지 변환 시 게놈데이터 또는 게놈데이터 및 유전자 예측 리포트에 대한 정보도 암호화될 수 있으며, 이때 암호화 키와 복호화 키도 함께 생성될 수 있다. 이때, 바이오-아츠 이미지에 게놈데이터만 존재하는 경우 게놈데이터에 대한 NFT 이미지 변환(암호화)이 수행되며, 유전자 예측 리포트도 함께 포함되어 있는 경우 해당 리포트에 대한 정보 또한 NFT 이미지로 변환(암호화) 작업이 수행될 수 있다.In the NFT conversion step (S210), as shown in FIG. 10, a Bio-Arts image may be converted into an NFT image, and an encryption key and a decryption key may be generated upon conversion of the NFT image. Since NFT image conversion can be performed using a known NFT image conversion algorithm, a detailed description thereof will be omitted. However, when converting NFT images, genome data or information on genome data and gene prediction reports may also be encrypted, and at this time, an encryption key and a decryption key may also be generated. At this time, if only genome data exists in the Bio-Arts image, NFT image conversion (encryption) is performed on the genome data, and if a gene prediction report is also included, the information on the report is also converted (encryption) into an NFT image. this can be done
상기 NFT 저장 관리 단계(S220)는, NFT 변환 단계(S210)를 통해 생성된 NFT 이미지, 암호화 키 및 복호화 키를 블록체인 네트워크 상에 저장할 수 있으며, 블록체인 신원인증을 통해서 해당 데이터를 사용할 수 있다.In the NFT storage management step (S220), the NFT image, encryption key, and decryption key generated through the NFT conversion step (S210) can be stored on a blockchain network, and the corresponding data can be used through blockchain identity authentication .
상기 NFT 제공 단계(S230)는, 온라인 NFT 거래 단계(S300)를 통해 NFT 이미지의 거래 완료 시 NFT 구매자에게 블록체인 네트워크 상에 저장된 NFT 이미지, 암호화 키와 복호화 키를 전달할 수 있다.In the NFT providing step (S230), when the NFT image transaction is completed through the online NFT transaction step (S300), the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key may be delivered to the NFT buyer.
상기 온라인 NFT 거래 단계(S300)는 NFT 이미지에 대한 온라인 거래를 중개할 수 있다.In the online NFT transaction step (S300), online transaction for NFT images may be brokered.
이를 위해 온라인 NFT 거래 단계(S300)는 도 18에 도시된 바와 같이, NFT 거래 신청 단계(S310) 및 NFT 결제 처리 단계(S320) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.To this end, the online NFT transaction step (S300) may include at least one of an NFT transaction request step (S310) and an NFT payment processing step (S320), as shown in FIG.
상기 NFT 거래 신청 단계(S310)는, NFT 이미지 및 해당 게놈데이터 제공자의 기본정보(성별, 나이, 직업 등)를 제공하고, NFT 이미지의 사용권 거래 및 소유권 거래 중 적어도 하나의 온라인 거래를 신청할 수 있다. In the NFT transaction application step (S310), basic information (gender, age, occupation, etc.) of the provider of the NFT image and corresponding genome data may be provided, and at least one of the NFT image license transaction and ownership transaction may be applied for. .
도 12에 도시된 바와 같이, NFT의 사용권 거래(판매)는, 게놈데이터 제공자가 소유권을 갖고, 제3자에게 NFT의 사용 권리만 판매하는 온라인 거래 방식을 의미하는 것으로, 개인이 자신의 게놈데이터에 대한 소유권을 계속 유지하고 있고, 특허의 실시권과 같이 사용권(조회권)만을 제3자에게 양도하는 방식이다. 또한, 이러한 방식은 자신의 게놈데이터를 완전히 판매하기를 원하지 않고, 실시권 개념인 사용권만 판매하고 있은 개인들을 위한 수익모델이 될 수 있다. 그리고, NFT의 소유권 거래(판매)는, NFT의 소유권 자체를 제3자에게 판매 양도하는 온라인 거래 방식을 의미하는 것으로, 개인이 자신의 NFT(Bio-Arts 이미지 + 게놈데이터(+유전자 예측 리포트)를 판매하여 소유권 전체를 제3자에게 양도하는 방식이다. 또한, 이러한 방식은 자신의 게놈데이터를 완전히 제3자에게 판매하여 소유권을 넘겨도 무방한 개인들을 위한 수익모델이 될 수 있다.As shown in FIG. 12, the transaction (sale) of the NFT license means an online transaction method in which the genome data provider takes ownership and sells only the right to use the NFT to a third party. It is a method of continuing to maintain ownership of and transferring only the right to use (right to inquire) to a third party, like the right to license a patent. In addition, this method can be a profit model for individuals who do not want to completely sell their genomic data, but are selling only the right to use, which is the concept of license. In addition, the ownership transaction (sale) of the NFT refers to an online transaction method in which the ownership of the NFT itself is sold and transferred to a third party, and an individual owns his/her NFT (Bio-Arts image + genome data (+ gene prediction report)). In addition, this method can be a profit model for individuals who do not mind passing ownership by completely selling their genome data to a third party.
도 13에 도시된 바와 같이, NFT 수요자는 게놈데이터를 필요로 하는 연구기관, 병원, 기업 등으로 예상되며, 원시적인 게놈 데이터뿐만 아니라 정형화된 개인의 유전적 특성 데이터의 제공을 위한 유전자 예측 리포트 또한 NFT화하여 거래되도록 함으로써, 다양한 유전자 정보의 안전한 유통 및 거래가 가능하다. 또한, 게놈데이터를 NFT화하여 유통하는 것을 넘어서 유전자를 기반으로 데이팅, 헬스 케어 정보/상품 추천, 직업추천 등과 관련된 사업자와의 매칭 서비스를 제공할 수 있다.As shown in FIG. 13, NFT consumers are expected to be research institutes, hospitals, companies, etc. that require genomic data, and a gene prediction report for providing not only primitive genomic data but also standardized individual genetic characteristic data By converting to NFT and making it tradeable, it is possible to safely distribute and trade various genetic information. In addition, it is possible to provide matching services with operators related to dating, health care information/product recommendation, job recommendation, etc. based on genes beyond converting genomic data into NFTs and distributing them.
상기 NFT 결제 처리 단계(S320)는, NFT 거래 신청 단계(S310)의 거래 신청 내용(NFT 사용권 거래, 소유권 거래)에 따라 암호화폐를 이용한 NFT 결제를 처리하고, 결제 완료 시 NFT 거래 신청 단계(S310)를 통해 신청한 NFT 이미지와, 해당 NFT 이미지와 매칭된 게놈데이터를 확인하기 위한 암호화 키 및 복호화 키를 NFT 구매자에게 제공할 수 있다.The NFT payment processing step (S320) processes the NFT payment using cryptocurrency according to the transaction application details (NFT license transaction, ownership transaction) of the NFT transaction request step (S310), and upon completion of the payment, the NFT transaction application step (S310 ) to provide the NFT buyer with an encryption key and a decryption key to confirm the NFT image requested through the NFT image and the genome data matched with the corresponding NFT image.
본 실시예에서 NFT 변환 및 거래에 사용되는 암호화폐 또는 가상화폐는 솔라나 코인을 적용할 수 있으나 이러한 특정 코인으로만 한정하는 것은 아니다. 도 14를 참조하면, 솔라나 코인의 장점은 빠른 거래속도와 저렴한 거래비용 등이 가장 크며, 보다 안전한 스마트 컨트랙트 모델을 제공할 수 있다.In this embodiment, Solana coin can be applied to cryptocurrency or virtual currency used for NFT conversion and trading, but it is not limited to these specific coins. Referring to FIG. 14, the advantages of Solana coin are its high transaction speed and low transaction cost, and it can provide a more secure smart contract model.
사용자가 본 시스템(1000)에 접속하여 NFT를 생성하고 거래하는 비즈니스 모식도는 도 13에 도시된 바와 같으며, NFT 거래에 사용되는 플랫폼 코인인 솔라나 코인을 자체 발행한 제로코인과도 교환할 수 있다. 제로코인이란 1코인의 가치의 계산을 인간의 수명의 단위로 하는 것으로 시, 초, 분, 일 등 어떤 단위를 사용하든 모든 것은 제로코인의 개념에 속한다. 이것은 화폐 개념의 핵심을 인간수명을 늘리거나 줄일 수 있는 모든 재화, 서비스, 자본을 번역하여 코인화 한 개념이다. A schematic diagram of a business in which a user connects to this system 1000 to create and trade NFTs is shown in FIG. there is. Zerocoin is the calculation of the value of 1 coin as a unit of human lifespan. Regardless of which unit is used, such as hour, second, minute, or day, everything belongs to the concept of zerocoin. This is a concept coined by translating the core of the monetary concept into all goods, services, and capital that can increase or decrease human lifespan.
DNA기반의 게놈정보(유전자 정보)의 바이오-아츠화를 통한 NFT는 같은 일반적 형태로 또는 환경에 따라 변하는 게놈인 외유전체(epigenome) 또한 코드화하여 바이오 아츠화를 할 수 있다. 게놈 또는 유전자에서 한걸음 더 나아간 전사체의 정보 또한 각 개인이나 개체의 고유한 한 상태(시간 혹은 환경정보)에 특화한 바이오-아츠가 될 수 있다. NFT through bio-arts of DNA-based genomic information (genetic information) can be bio-artsed by encoding the epigenome, which is a genome that changes according to the environment or in the same general form. The genome or transcript information, which is one step further from the gene, can also become bio-arts specialized for each individual or individual's unique state (time or environmental information).
또한, 단백체와 같이 실제 생물학적 기능을 하는 서열 또한 같은 원칙에 의해 NFT화 될 수 있다. 또한, 개개인의 임상정보 혹은 개개 동물의 임상정보 또한 게놈 또는 유전자 정보와 혼합되어 코드화 할 때 추가로 융합되어 고유한 디지털 정보가 되고, 이를 바이오-아츠 및 NFT화를 할 수 있다.In addition, sequences that have actual biological functions, such as proteomes, can also be NFTized according to the same principle. In addition, when individual clinical information or individual animal clinical information is mixed with genome or genetic information and coded, it is further fused to become unique digital information, which can be converted into bio-arts and NFT.

Claims (12)

  1. 게놈데이터에 포함된 유전형 정보를 색상 정보로 변환하여 바이오-아츠 이미지를 생성하는 바이오-아츠 이미지 생성부;a bio-arts image generation unit generating a bio-arts image by converting genotype information included in the genome data into color information;
    상기 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환 및 저장 관리하는 NFT 생성 관리부; 및an NFT generation management unit that converts the bio-arts image into an NFT image and stores and manages it; and
    상기 NFT 이미지에 대한 온라인 거래를 중개하는 온라인 NFT 마켓부를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템.An integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, comprising an online NFT market unit for mediating online transactions for the NFT image.
  2. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 바이오-아츠 이미지 생성부는,The bio-arts image generating unit,
    상기 게놈데이터의 게놈서열정보 및 변이정보 중 적어도 하나의 유전형 정보를 RGB 색상으로 표현할 수 있는 RGB 헥사 코드(Hexa code)로 변환하는 RGB 헥사 코드 변환부; 및An RGB hexadecimal code conversion unit for converting at least one genotype information of the genome sequence information and mutation information of the genome data into an RGB hexacode that can be expressed in RGB colors; and
    상기 RGB 헥사 코드 변환부를 통해 변환된 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 2차원 도형으로 변환하여 RGB 헥사 코드 기반의 유니크 이미지를 생성하되, 상기 게놈데이터에 대한 적어도 하나 이상의 유전자 특성 검사 결과를 포함하는 유전자 예측 리포트가 존재하지 않는 경우 상기 유니크 이미지를 상기 바이오-아츠 이미지로 제공하는 유니크 이미지 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템.The RGB hexacode converted through the RGB hexacode converter is converted into a two-dimensional figure composed of RGB colors to create a unique image based on RGB hexacode, Gene containing at least one gene characteristic test result for the genome data An integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, comprising a unique image generation unit that provides the unique image as the bio-arts image when a prediction report does not exist.
  3. 제2 항에 있어서,According to claim 2,
    상기 RGB 헥사 코드 변환부는,The RGB hexacode conversion unit,
    상기 RGB 헥사 코드 하나와 다수의 유전형 정보의 조합이 서로 대응되어 미리 정의된 RGB 헥사 코드 변환 정보를 기반으로 상기 게놈데이터를 상기 RGB 헥사 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템.Generating and distributing NFTs based on genome data, characterized in that the combination of the RGB hexa code and a plurality of genotype information corresponds to each other and converts the genome data into the RGB hexa code based on predefined RGB hexa code conversion information and an integrated management system for transactions.
  4. 제2 항에 있어서,According to claim 2,
    상기 바이오-아츠 이미지 생성부는,The bio-arts image generating unit,
    상기 게놈데이터를 제공한 게놈데이터 제공자의 요청에 따라 상기 유전자 예측 리포트가 존재하는 경우 상기 유전자 예측 리포트에 대한 유전자 특성을 분석하고, 분석 결과로 제공되는 유전자 특성을 미리 카테고리화된 다수의 유전자 그룹 중 어느 한 그룹으로 특정하는 유전자 그룹 특정부;At the request of the genome data provider who provided the genome data, if the gene prediction report exists, the gene characteristics of the gene prediction report are analyzed, and the gene characteristics provided as a result of the analysis are selected from among a plurality of pre-categorized gene groups. a gene group specific unit for specifying any one group;
    상기 유전자 그룹 별로 이미지 소스가 각각 미리 설정되어, 상기 유전자 그룹 특정부를 통해 특정된 유전자 그룹을 미리 설정된 이미지 소스로 변환하는 유전자 그룹 이미지 변환부; 및a gene group image conversion unit which presets image sources for each gene group and converts the gene group specified through the gene group specification unit into a preset image source; and
    상기 유니크 이미지와 상기 이미지 소스를 미리 정의된 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 조합하여 상기 바이오-아츠 이미지를 생성하는 인공지능 이미지 조합부를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템.An artificial intelligence image combination unit for generating the bio-arts image by combining the unique image and the image source through a predefined artificial intelligence random algorithm for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, characterized in that Integrated management system.
  5. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 NFT 생성 관리부는,The NFT generation management unit,
    상기 바이오-아츠 이미지를 상기 NFT 이미지로 변환하고, 상기 NFT 이미지의 변환 시 암호화 키와 복호화 키를 생성하는 NFT 변환부;an NFT conversion unit converting the bio-arts image into the NFT image and generating an encryption key and a decryption key upon conversion of the NFT image;
    상기 NFT 이미지 변환부를 통해 생성된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키 및 상기 복호화 키를 블록체인 네트워크 상에 저장하는 NFT 저장 관리부; 및An NFT storage management unit for storing the NFT image, the encryption key, and the decryption key generated through the NFT image conversion unit on a blockchain network; and
    상기 온라인 NFT 마켓부를 통해 상기 NFT 이미지의 거래 완료 시 NFT 구매자에게 블록체인 네트워크 상에 저장된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키와 상기 복호화 키를 전달하는 NFT 제공부를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템.Genome data-based NFT comprising an NFT providing unit that delivers the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key, and the decryption key to the NFT buyer upon completion of the transaction of the NFT image through the online NFT market unit. An integrated management system for production, distribution and trading.
  6. 제1 항에 있어서,According to claim 1,
    상기 온라인 NFT 마켓부는,The online NFT market unit,
    상기 NFT 이미지 및 해당 게놈데이터 제공자의 기본정보를 제공하고, 상기 NFT 이미지의 사용권 거래 및 소유권 거래 중 적어도 하나의 온라인 거래를 신청하는 NFT 거래 신청부; 및NFT transaction application unit for providing basic information of the NFT image and corresponding genome data provider, and requesting at least one online transaction of license transaction and ownership transaction of the NFT image; and
    상기 NFT 거래 신청부의 거래 신청 내용에 따라 암호화폐를 이용한 NFT 결제를 처리하고, 결제 완료 시 상기 NFT 거래 신청부를 통해 신청한 NFT 이미지와, 해당 NFT 이미지와 매칭된 게놈데이터를 확인하기 위한 암호화 키 및 복호화 키를 NFT 구매자에게 제공하는 NFT 결제 처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 시스템.Processing NFT payment using cryptocurrency according to the transaction request of the NFT transaction application unit, and upon completion of payment, an encryption key for verifying the NFT image requested through the NFT transaction application unit and genome data matched with the corresponding NFT image, and An integrated management system for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, comprising an NFT payment processing unit that provides a decryption key to an NFT buyer.
  7. 바이오-아츠 이미지 생성부가, 게놈데이터에 포함된 유전형 정보를 색상 정보로 변환하여 바이오-아츠 이미지를 생성하는 바이오-아츠 이미지 생성 단계;a bio-arts image generation step of generating a bio-arts image by converting the genotype information included in the genome data into color information, by the bio-arts image generation unit;
    NFT 생성 관리부가, 상기 바이오-아츠 이미지를 NFT 이미지로 변환 및 저장 관리하는 NFT 생성 관리 단계; 및an NFT creation and management step of converting the bio-arts image into an NFT image and storing and managing it, by an NFT creation management unit; and
    온라인 NFT 마켓부가, 상기 NFT 이미지에 대한 온라인 거래를 중개하는 온라인 NFT 거래 중개 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법.An integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, comprising an online NFT transaction mediation step in which the online NFT market unit mediates online transactions for the NFT image.
  8. 제7 항에 있어서,According to claim 7,
    상기 바이오-아츠 이미지 생성 단계는,The bio-arts image generating step,
    상기 게놈데이터의 게놈서열정보 및 변이정보 중 적어도 하나의 유전형 정보를 RGB 색상으로 표현할 수 있는 RGB 헥사 코드(Hexa code)로 변환하는 RGB 헥사 코드 변환 단계; 및RGB hexacode conversion step of converting at least one genotype information of the genome sequence information and mutation information of the genome data into an RGB hexacode that can be expressed in RGB color; and
    상기 RGB 헥사 코드 변환 단계를 통해 변환된 RGB 헥사 코드를 RGB 색상으로 구성된 2차원 도형으로 변환하여 RGB 헥사 코드 기반의 유니크 이미지를 생성하되, 상기 게놈데이터에 대한 적어도 하나 이상의 유전자 특성 검사 결과를 포함하는 유전자 예측 리포트가 존재하지 않는 경우 상기 유니크 이미지를 상기 바이오-아츠 이미지로 제공하는 유니크 이미지 생성 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법.Converting the RGB hexacode converted through the RGB hexacode conversion step into a two-dimensional figure composed of RGB colors to create a unique image based on RGB hexacode, including at least one genetic characteristic test result for the genome data An integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, comprising a unique image generation step of providing the unique image as the bio-arts image when a gene prediction report does not exist.
  9. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 RGB 헥사 코드 변환 단계는,In the step of converting the RGB hexadecimal code,
    상기 RGB 헥사 코드 하나와 다수의 유전형 정보의 조합이 서로 대응되어 미리 정의된 RGB 헥사 코드 변환 정보를 기반으로 상기 게놈데이터를 상기 RGB 헥사 코드로 변환하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법.Generating and distributing NFTs based on genome data, characterized in that the combination of the RGB hexa code and a plurality of genotype information corresponds to each other and converts the genome data into the RGB hexa code based on predefined RGB hexa code conversion information and integrated management methods for transactions.
  10. 제8 항에 있어서,According to claim 8,
    상기 바이오-아츠 이미지 생성 단계는,The bio-arts image generating step,
    상기 게놈데이터를 제공한 게놈데이터 제공자의 요청에 따라 상기 유전자 예측 리포트가 존재하는 경우 상기 유전자 예측 리포트에 대한 유전자 특성을 분석하고, 분석 결과로 제공되는 유전자 특성을 미리 카테고리화된 다수의 유전자 그룹 중 어느 한 그룹으로 특정하는 유전자 그룹 특정 단계;At the request of the genome data provider who provided the genome data, if the gene prediction report exists, the gene characteristics of the gene prediction report are analyzed, and the gene characteristics provided as a result of the analysis are selected from among a plurality of pre-categorized gene groups. Gene group specific steps to specify any one group;
    상기 유전자 그룹 별로 이미지 소스가 각각 미리 설정되어, 상기 유전자 특성 카테고리 그룹 특정 단계를 통해 특정된 유전자 그룹을 미리 설정된 이미지 소스로 변환하는 유전자 그룹 이미지 변환 단계; 및a gene group image conversion step of presetting an image source for each gene group and converting the gene group specified through the gene characteristic category group specifying step into a preset image source; and
    상기 유니크 이미지와 상기 이미지 소스를 미리 정의된 인공지능 랜덤 알고리즘을 통해 조합하여 상기 바이오-아츠 이미지를 생성하는 인공지능 이미지 조합 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법.An artificial intelligence image combining step of generating the bio-arts image by combining the unique image and the image source through a predefined artificial intelligence random algorithm to generate, distribute, and trade NFTs based on genome data, characterized in that integrated management method for
  11. 제7 항에 있어서,According to claim 7,
    상기 NFT 생성 관리 단계는,In the NFT creation management step,
    상기 바이오-아츠 이미지를 상기 NFT 이미지로 변환하고, 상기 NFT 이미지의 변환 시 암호화 키와 복호화 키를 생성하는 NFT 변환 단계;an NFT conversion step of converting the bio-arts image into the NFT image and generating an encryption key and a decryption key upon conversion of the NFT image;
    상기 NFT 변환 단계를 통해 생성된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키 및 상기 복호화 키를 블록체인 네트워크 상에 저장하는 NFT 저장 관리 단계; 및An NFT storage management step of storing the NFT image, the encryption key, and the decryption key generated through the NFT conversion step on a blockchain network; and
    상기 온라인 NFT 거래 단계를 통해 상기 NFT 이미지의 거래 완료 시 NFT 구매자에게 블록체인 네트워크 상에 저장된 상기 NFT 이미지, 상기 암호화 키와 상기 복호화 키를 전달하는 NFT 제공 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법.When the transaction of the NFT image is completed through the online NFT transaction step, the NFT image stored on the blockchain network, the encryption key and the decryption key are delivered to the NFT buyer. Integrated management method for NFT creation, distribution and trading.
  12. 제7 항에 있어서,According to claim 7,
    상기 온라인 NFT 거래 단계는,The online NFT transaction step,
    상기 NFT 이미지 및 해당 게놈데이터 제공자의 기본정보를 제공하고, 상기 NFT 이미지의 사용권 거래 및 소유권 거래 중 적어도 하나의 온라인 거래를 신청하는 NFT 거래 신청 단계; 및NFT transaction request step of providing basic information of the NFT image and corresponding genome data provider, and applying for at least one online transaction of a license transaction and an ownership transaction of the NFT image; and
    상기 NFT 거래 신청 단계의 거래 신청 내용에 따라 암호화폐를 이용한 NFT 결제를 처리하고, 결제 완료 시 상기 NFT 거래 신청 단계를 통해 신청한 NFT 이미지와, 해당 NFT 이미지와 매칭된 게놈데이터를 확인하기 위한 암호화 키 및 복호화 키를 NFT 구매자에게 제공하는 NFT 결제 처리 단계를 포함하는 게놈데이터 기반의 NFT 생성, 유통 및 거래를 위한 통합 관리 방법.Encryption for processing NFT payment using cryptocurrency according to the transaction request in the NFT transaction request step, and confirming the NFT image requested through the NFT transaction request step and genome data matched with the corresponding NFT image upon completion of payment An integrated management method for generating, distributing, and trading NFTs based on genome data, including the NFT payment processing step of providing keys and decryption keys to NFT buyers.
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