지문 형태 예측 부 ( 170 ) 는 추출 된 지문 정보 의 결과 에 기초 하 여 아동 지문 의 형태 를 예측 할 수 있 다 . 이때 , 예측 된 아동 지문 의 형태 는 과거 및 / 또는 미래 의 지문 이미지 일 수 있 다 . 예컨대 , 지문 형태 예측 부 ( 170 ) 는 추출 된 지문 정보 의 결과 에 기초 하 여 아동 지문 의 형태 를 예측 하 되 , 딥 러닝 학습 알고리즘 을 이용 해 아동 지문 의 과거 및 / 또는 미래 의 지문 이미지 를 예측 하 여 결과 를 도출 할 수 있 다 . 한편 , 도출 된 결과 의 지문 이미지 는 데이터베이스 에 업데이트 될 수 있 다 . 한편 , 본 실시 예 에 따른 딥 러닝 학습 알고리즘 은 인공 신경망 의 한계 를 극복 하 기 위해 제안 된 기계 학습 방법 의 하나 로 , 사물 이나 데이터 를 군집 화 하 거나 분류 하 는 데 사용 하 는 기술 이 다 . 따라서 , 본 실시 예 에 따른 딥 러닝 알고리즘 은 다양 한 나이 및 성별 을 갖 는 아동 들 의 지문 이미지 를 사전 에 미리 저장 하 고 , 이러 한 정보 들 을 유사 한 구성 요소 를 갖 는 지문 이미지 끼리 군집 화 하 고 분류 하 여 , 입력 받 은 아동 지문 의 변화 를 예측 하 는 데 사용 할 수 있 다 . 본 실시 예 에 따른 딥 러닝 학습 알고리즘 은 , 아동 의 성장 에 따른 다양 한 지문 이미지 의 융 선 간 의 거리 이동 결과 에 따른 학습 결과 에 기초 할 수 있 다 .