개시된 실시예는 기존 학습 데이터에 따라 기존 학습 클래스를 분류하도록 이전 학습된 기존 시멘틱 분할 신경망에 대해 추가적인 증분 클래스에 대한 증분 학습 데이터를 기반으로 증분 학습을 수행하여 증분 시멘틱 분할 신경망을 획득하고, 이전 학습된 기존 시멘틱 분할 신경망에서 추정된 이전 특징맵에서 추출되어 미리 저장된 클래스별 특징 벡터와 증분 학습 이후, 기존 시멘틱 분할 신경망과 증분 시멘틱 분할 신경망 각각에서 획득된 기존 특징맵과 증분 특징맵 사이의 관계를 추정하여 클래스별 대표 특징 벡터를 획득하며, 클래스별 대표 특징 벡터를 기반으로 클래스별 회전 행렬을 설정하는 변환 학습을 수행하고, 클래스별 회전 행렬을 이용하여 변환된 클래스별 특징 벡터를 시멘틱 분할 신경망에 입력하여 추가 학습을 수행하여, 적은 메모리 용량으로 보안성을 향상시키면서 치명적 망각 문제를 해소할 수 있는 클래스 증분 시멘틱 분할 학습 장치 및 방법을 제공한다.