그러나 청구항 1 발명은 합성곱 신경망 학습모델에 관하여 구체적으로 특정하고 있지 않은 바, 상기의 차이점은 통상의 기술자에게는 인용발명 2에 개시된 CNN 학습부가 영상 입력부로부터 받은 입력 영상과 패턴화 모듈로부터 수신 받은 패턴 영상을 합성곱 신경망을 기반으로 학습시키고, CNN 실행부가 CNN 학습부로부터 학습정보와 영상 입력부로부터 받은 입력 영상을 전달받으면, 최종 분류부가 CNN 실행부로부터 영상 정보를 받아 영상 정보의 객체를 종류별로 분류하는 학습모델로부터 쉽게 도출할 수 있다. 또한 출원시 기술수준에 비추어 보아도 통상의 기술자가 인용발명 1의 시사를 통해 인용발명 2의 구성을 인용발명 1에 결합하는데 특별한 곤란성이 없고, 효과에 현저한 차이가 없다고 판단된다.
그러나 위의 차이점은 인용발명 2에 개시된 학습모델로부터 쉽게 도출할 수 있다. 또한 출원시 기술수준에 비추어도 인용발명 2의 구성을 인용발명 1에 결합하는 것은 충분히 가능하며 효과에도 큰 차이가 없다.