본 발명은 과거 태스크의 학습 데이터에서 추출된 특징(features) 일부를 클러스터링 기법을 통해 선별하고, 선별된 특징에 대응하는 학습 데이터를 현재 태스크에 대한 학습에 이용하는 연속 학습 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 클러스터링 기법을 활용한 연속 학습 방법은 연속적인 태스크를 이용하여 신경망 모델을 학습시키는 방법에 있어서, 과거 태스크의 제1 학습 데이터에서 추출된 특징을 클러스터링하는 단계, 각 클러스터별로 적어도 하나의 특징을 선별하고, 상기 선별된 특징에 대응하는 제1 학습 데이터를 메모리에 균등 저장하는 단계 및 현재 태스크의 제2 학습 데이터와 상기 메모리에 저장된 제1 학습 데이터를 이용하여 상기 신경망 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.