효과 측면에서도 청구항 2 발명은 통상의 기술자가 인용발명 1과 2를 결합해도 쉽게 구현할 수 없기 때문에 진보성이 인정되는 것으로 판단될 수 있다.
효과 측면에서도, 청구항 2 발명은 제1 관심영역 영상의 각 위치에 대한 연산을 수행하여 특징 벡터를 생성하고, 생성한 특징 벡터를 이용하여 제2 관심영역에 대한 후보 영역의 위치 및 크기와 후보 영역에 대해 산출한 예측점수(Score)에 기초하여 복수의 제1 관심영역에서 제2 관심영역을 도출하고, 제2 관심영역 영상에 대해 합성곱 신경망(CNN)을 적용하여 골 등급을 분류함으로써 더 정확하고 신뢰성 있는 골 연령 판독이 가능하다는 점에서 통상의 기술자가 예측하기 어려운 더 나은 효과가 있다고 판단된다. 따라서 청구항 2 발명은 통상의 기술자가 인용발명 1과 2를 결합하여도 쉽게 구현할 수 없으므로, 진보성이 인정되는 것으로 판단될 수 있다.