In an embodiment of the present invention, feature information for receiving a user's biosignal measured in at least one or more methods in a past period, analyzing the received biosignal, and extracting feature information for each time point at which the biosignal was measured Extraction step； A parameter calculating step of calculating a blood pressure related parameter for the past period based on the extracted feature information； And a blood pressure estimation control step of inputting the calculated blood pressure related parameters into a recurrent neural network (RNN) in time series to output the estimated blood pressure of the user in a future period including the present time point. Provides a method for estimating section blood pressure using a neural network.본 발명의 일 실시 예는, 과거기간에 적어도 한 가지 이상의 방식으로 측정된 사용자의 생체신호를 수신하고, 상기 수신된 생체신호를 분석하여 상기 생체신호가 측정된 시점별로 특징정보를 추출하는 특징정보추출단계； 상기 추출된 특징정보를 기초로 상기 과거기간에 대한 혈압관련파라미터를 산출하는 파라미터산출단계； 및 상기 산출된 혈압관련파라미터를 순환신경망(RNN: Recurrent Neural Network)에 시계열적으로 입력하여 현재시점을 포함하는 미래기간에서의 상기 사용자의 추정혈압이 출력되도록 제어하는 혈압추정제어단계를 포함하는 순환신경망을 이용한 구간혈압 추정 방법을 제공한다.
