본 논문에서는 기존에 제시된 수정된 K-평균 방법을 이용한 VQ 학습 알고리즘을 분석하고, 보다 개선된 성능을 보이는 학습 알고리즘을 제안한다. 수정된 K-평균 학습 알고 리즘은 자기 집단에 속하는 데이터의 중심을 데이터의 중심을 새로운 코드워드로 삼는 것이 아니라 현재 코드워드와 새로 구한 집단의 중심을 연결한 선상에서 새로 구한 중심 너머의 일정한 점을 새로운 코드워드로 선택하는 방식이다. 본 논문에서는 이렇게 구한 새로운 코 드워드가 어떠한 조건을 만족할 때 알고리즘이 반복적 감소의 성질을 가지는지 살펴보고, 그 조건을 만족시키는 영역 중 기존의 방식보다 더 좋은 성능을 보이는 코드워드 선택법을 제시함으로써 개선된 학습 알고리즘을 제안한다.