인용발명 1은 기 설정된 세 개의 손가락에 대해 능동형상모델 알고리즘을 사용하여 특징벡터를 추출하고, SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘을 통해 손가락 나이를 진단하는 구성을 개시하고 있고, 인용발명 2는 합성곱 신경망(CNN) 학습부가 입력 영상과 패턴화 모듈로부터 수신 받은 패턴 영상을 합성곱 신경망을 기반으로 학습하는 구성을 개시하고 있다. 통상의 기술자가 인용발명 1과 2로부터 손 영상에 기초하여 합성곱 신경망을 적용하여 골 등급을 분류하는 구성을 도출할 수는 있지만, 청구항 2 발명의 제1 관심영역으로부터 추출된 제2 관심영역 영상에 대해 합성곱 신경망(CNN)을 적용하여 골 등급을 분류하는 구체적인 구성까지 도출하기는 어렵다고 판단되고, 인용발명 1, 2에 그 구체적인 구성이 시사 내지 암시되었다고 볼 수 없다.
인용발명 1은 손가락 나이를 진단하고, 인용발명2는 CNN 기반으로 골 등급을 분류 도출할 수 있지만, 청구항 2발명의 제1 관심영역으로 추출된 제2 관심영역의 골 등급을 분류하는 구체적인 구성까지 도출하기는 어렵다고 보인다.