본 발명의 일 실시예에 따른 연결성 학습 장치는, 심층 신경망 학습에 의해 복수의 객체들 간의 연결성을 판단하고, 판단된 연결성에 기초하여 입력 신호를 분류하기 위한 연결성 학습 장치로서, 상기 복수의 객체들로부터 얻어진 원시 신호로부터 상기 객체들 간의 연결성의 존재를 나타내는 멤버십을 추출하는 멤버십 추출부; 추출된 멤버십으로부터 상기 객체들 간의 연결성을 샘플링하여 상기 객체들 간의 연결성을 그래프로 표현하는 그래프 구조를 생성하는 그래프 샘플링부; 상기 원시 신호로부터 신호 특징을 추출하는 특징 추출부; 및 생성된 상기 그래프 구조 및 추출된 상기 신호 특징에 기초하여 입력 신호를 복수의 클래스 중 어느 하나로 분류하는 분류 처리부를 포함할 수 있다. 상기 객체들 간의 연결성은 2 이상의 타입을 가질 수 있고, 상기 멤버십 추출부는 상이한 타입의 연결성을 나타내는 2 이상의 연결성 레이어에 대하여 상기 멤버십을 추출할 수 있으며, 상기 그래프 샘플링부는 각 연결성 레이어에 대하여 하나의 그래프 레이어를 생성할 수 있고, 상기 그래프 구조는 2 이상의 그래프 레이어를 포함할 수 있다. 상기 그래프 샘플링부는 결정론적 이진화에 의해 상기 그래프 구조를 생성할 수 있다.