본 출원 의 실시 예 에서 사용 하 는 상기 두 가지 피팅 방식 은 표본점 이 밀집 해 있 을수록 오차 도 작 다 . 표본점 을 x 축 에서 가장 작 은 값 에 두 는 것 을 min , x 축 에서 가장 큰 값 에 둔 것 을 max 이 고 , 입력 값 x 와 연관 된 인덱스 를 선형 변환 하 는 단계 를 index =( x - min ) * num _ table _ entry / ( max - min ) 로 작성 할 수 있 으며 , num table entry 는 매개변수 리스트 가 저장 한 매개변수 의 개수 이 다 . 만약 입력 값 x 의 입력 범위 가 min 내지 max 사이 로 설정 이 되 면 , 오 차 는 통제 가능 한 범위 내 에 있 을 것 이 고 , 입력 값 x 가 범위 밖 이 면 오 차 는 커질 것 이 다 . 따라서 종래 기술 에서 는 저장 공간 에서 의 매개변수 리스트 의 크기 를 확정 한 다음 , 정확도 와 지원 가능 한 데이터 범위 를 고려 한 절충 이 필요 하 다 . 즉 , 지원 하 는 데이터 범위 가 커졌 을 경우 는 보통 표본 밀도 가 작아지 고 정확도 가 떨어짐 을 의미 하 고 , 지원 하 는 데이터 범위 가 작 을 때 는 보통 표본 밀도 가 크 고 정확도 가 비교 적 높 음 을 의미 한다 . 본 출원 의 실시 예 에서 기재 한 기술 방안 도 종래 기술 의 상기 문제 를 눈 에 띄 게 개선 할 수 있 다 .