많은 질병들이 정복되면서 삶의 질을 향상시키지만, 유전병들은 많은 분석 및 연구가 필요하다. 이러한 질병과 유전자 관련도를 분석할 때 다양한 요구사항이 존재하고, 알고리즘 최적화 유무로 인해 런타임 효율성이 저하된다. 본 논문은 유전자 질병 관련도 분석 플랫폼을 소개하고 위의 이슈를 해결하기 위한 분석 API와 두가지 런타임 효율성 최적화 알고리즘을 제시한다. 그리고 제시한 분석 API를 이용하여 관련도 측정실험을 진행, 두 최적화 알고리즘의 결과와 비교했다. 첫 번째 알고리즘은 이전 실험과 같은 결과를 적은 시간에 도출했고, 두 번째 알고리즘은 이전 실험들에 비해 낮은 정확도의 결과를 더 적은 시간에 도출했다. 따라서 본 플랫폼을 통해 여러 방식의 유전자와 질병 관련도를 효율적으로 얻을 수 있다.

While the quality of life is enhanced as many types of diseases are remedied, there is a high demand for analysis and research on gene-related diseases. There exists various forms and requirements in analyzing the relevance between genes and diseases, and the runtime efficiency can be decreased due to the level of algorithm optimization. This paper proposes a platform for analyzing gene disease relevance, provides API for remedying the variability issue, and suggests two algorithms which optimize the runtime efficiency. And, we conduct experiments for measuring the relevancy using the analysis API, and compare the two algorithms. The first algorithm is to improve the runtime efficiency comparing to the conventional methods, and the second algorithm is to improve the runtime efficiency with lower accuracy. This platform can be well utilized for analyzing various forms of gene disease analytics.