일배체형 조합 문제를 해결하기 위해 제시된 MLF(Minimum Letter Flips) 모델이나 WMLF(Weighted Minimum Letter Flips) 모델은 유전자형 정보를 도입함으로써 오류와 손실이 많을 때에도 높은 정확도를 얻을 수 있다. 그리고 MLF 모델에 비해 가중치 버전인 WMLF모델의 정확도가 높다는 사실도 밝혀졌다. 본 논문에서는 유전자형 정보상의 동형(homozygous)의 분포 비율과 유전자 서열판독기계의 성능에 따른 신뢰도의 차이를 매개변수로 하여 두 모델을 구체적으로 비교, 분석한다. 두 모델의 성능 비교를 위해 신경망과 유전자 알고리즘을 사용한다. 실험결과 동형의 비율이 크고 판독기계의 성능이 좋으면 특히 손실율과 오류율이 높은 경우에 WMLF/GI 모델의 정확도가 더 우수함을 보인다.