기존 방법들의 메모리 버퍼 의존성과 새로운 샘플 학습 능력 한계를 해결하기 위해, 클래스 간 유추 증강과 클래스 내 중요도 분석을 통해 메모리 버퍼 없이도 효과적으로 지속 학습을 수행할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다.
