メモリへのデータの格納方法であって、特定変数条件により特定データが得られると、複数のセルに分割されている全メモリ領域で、前記特定変数条件に該当するセルを指定する段階と、前記特定データを前記セルに格納する段階と、特定データが格納されたセルを分割する段階と、を有し、以後、新しい特定変数条件により新しい特定データが得られるごとに、前記全メモリ領域で、新しい特定データが発生した変数条件に該当するセルの指定と、新しい特定データの格納と、データが格納されたセルの分割と、を繰り返すことを特徴とするメモリへのデータ格納方法。前記特定データの格納後、データを格納したセルに対して予め分割禁止が設定されているか否かを確認する段階と、前記データを格納したセルに対して予め分割禁止が設定されていなかった場合に、前記データを格納したセルを分割する段階と、分割されたセルが所定の最小単位セルに分割された場合に、前記最小単位セルそれぞれに分割禁止を設定する段階と、を更に含み、前記特定データの格納後に分割されたセルが、所定の最小単位セルにまで分割された場合は更なるセルの分割を行わないことを特徴とする請求項1に記載のメモリへのデータ格納方法。前記データが、制御装置の学習制御の過程で、変数条件により求められる学習値であることを特徴とする請求項1または2に記載のメモリへのデータ格納方法。前記学習値が、車両内の制御装置の運転条件により求められる車両の学習値であることを特徴とする請求項3に記載のメモリへのデータ格納方法。前記学習値が、車両変速機の制御変数条件により求められる車両変速機の学習値であることを特徴とする請求項3に記載のメモリへのデータ格納方法。前記セルを分割する段階で、データが格納されたセルをk×kk≧2の自然数の形態に等分することを特徴とする請求項1に記載のメモリへのデータ格納方法。本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、様々な変数条件で発生する学習値を、各条件により細分化された学習メモリ領域に効率的に格納できるメモリへのデータ格納方法を提供することを目的とする。かかる課題を解決するためになされた本発明は、メモリへのデータの格納方法であって、特定変数条件により特定データが得られると、複数のセルに分割されている全メモリ領域で特定変数条件に該当するセルを指定する段階と、特定データをセルに格納する段階と、特定データが格納されたセルを分割する段階と、を有し、以後、新しい特定変数条件により新しい特定データが得られるごとに、全メモリ領域で、新しい特定データが発生した変数条件に該当するセルの指定と、新しい特定データの格納と、データが格納されたセルの分割と、を繰り返すことを特徴とする。ここで、特定データの格納後、データを格納したセルに対して予め分割禁止が設定されているか否かを確認する段階と、データを格納したセルに対して予め分割禁止が設定されていなかった場合に、データを格納したセルを分割する段階と、分割されたセルが所定の最小単位セルに分割された場合に、最小単位セルそれぞれに分割禁止を設定する段階と、を更に含み、特定データの格納後に分割されたセルが、所定の最小単位セルにまで分割された場合は更なるセルの分割を行わないことを特徴とする。また本発明は、データが、制御装置の学習制御の過程で、変数条件により求められる学習値であることを特徴とする。また本発明は、学習値が、車両内の制御装置で運転条件により求められる車両の学習値であることを特徴とする。また本発明は、学習値が、車両変速機の制御変数条件により求められる学習値であることを特徴とする。また本発明は、セルを分割する段階で、データが格納されたセルをk×kk≧2の自然数の形態に等分することを特徴とする。本発明によるメモリへのデータ格納方法によれば、各変数条件を細分化して求めた学習値を、細分化された学習メモリ領域に効率的に格納することができる。特に、微細な条件の違いにより発生する学習値それぞれを更に細分化された学習メモリ分割領域に格納することが可能であり、且つ細分化されたメモリ分割領域最小単位セルに学習値が全て満たされるまでの学習回数を低減して、学習値の収束効率を向上させることができるので、学習値が得られた変数条件の違いの判別度を向上させることにより、格納された学習値を適用する時の制御精度を向上させることができる。このようなセル分割方式の学習値格納方法は、車両内の制御装置、例えば、エンジン制御装置や変速機の制御装置などの学習値の格納方法のみに限定されず、任意の変数条件から得られるデータを一定規格のメモリ領域に格納することを必要とする様々な分野、例えば、通信分野やコンピュータ分野などにも汎用的に適用することが可能である。以下に、本発明の実施形態を説明する。本発明は、データ格納領域が、最小分割単位を有する複数の仮想セルに分割されたメモリにおいて、変数条件の相違により発生する複数のデータを、メモリのセル全体に迅速に格納するための方法を提供する。本発明は、特定変数条件により特定データが得られると、複数のセルに分割されている全メモリ領域で特定変数条件の領域に該当するセルを指定する段階と、特定変数条件の領域に該当するセルにデータを格納した後、データを格納したセルを分割する段階と、以後、新しい特定変数条件により新しい特定データが得られるごとに、複数のセルに分割されている全メモリ領域で、新しい特定データが発生した変数条件の領域に該当するセルを指定し、新しいデータの格納及びデータが格納されたセルの分割を繰り返す段階と、を含むメモリへのデータ格納方法に主な特徴がある。ここで、特定データは、制御装置の学習制御の過程で、特定の変数条件により求められる学習値である。従って本発明は、車両の制御装置で様々な変数条件により演算された学習値を格納する方法として有用である。また本発明は、車両の制御装置で演算された学習値を、各変数条件により細分化された学習メモリ領域に効率的に格納することができる。更に本発明は、微細な条件の違いにより発生する学習値を細分化して格納すると共に、細分化されたメモリ分割領域最小単位セルに学習値が全て満たされるまでの学習回数を低減することができるので、学習値の収束効率を向上させることができると共に、学習値が得られた変数条件の違いの判別度を増大させ、格納された学習値を適用する時の制御の精密度を向上させることができる。以下に、本発明の実施例を、添付した図面を参照して説明する。図2は、本発明による変速機の制御装置TCUの学習値格納過程を例示するフローチャートである本発明は、学習値を求めた後、全メモリ領域で学習値が格納されるセルを指定するまでの基本的な過程S11~S16は従来技術と同一である。図1、2に示すように、変速機制御装置は、変速開始後、学習条件に該当するかを指定し、学習条件を満たすとS11~S13、車速、油温、入力トルクなどの変数条件により学習値を演算しS14、変数条件学習値が求められた条件により全メモリ領域で学習値が格納される学習セルを指定するS15。ここで、変数条件は、変速機制御装置であれば、車速、油温、入力トルクなどであってもよく、また車両の制御装置により学習制御に必要な各種センサ値、運転条件、及び/または先行演算により求めた多様な制御パラメータであってもよい。本発明は、学習値が求められ、その学習値を算出した変数条件により学習値が格納される学習セルが指定されると、学習値が格納されS16、その学習セルが所定の分割数、即ちk×kk≧2の自然数に分割される過程を更に含むS18。すなわち、学習値が発生した変数条件に対応する学習セルのメモリ領域内の位置が定められ、その学習セルが得られた学習値が格納される位置であると指定されて学習値が格納され、学習値が格納された学習セルがk×kに分割される過程が行われる。以後、変速機制御装置は、新しい学習値が発生して格納されるごとに、学習値を格納した後、学習セルをk×kに分割する過程を繰り返す。変速機制御装置は、新しい学習値が発生するごとに、変数条件による位置が属する学習セルに学習値を格納し、その新しい学習値が格納された学習セルを再びk×kに分割し、以後、新しい学習値が発生するごとに、複数のセルに分割された全メモリ領域で変数条件の領域に該当するセルを指定して学習値を格納する。好ましくは、メモリ領域のセル分割は、最大分解能を考慮して所定の最小単位セルに分割される。そのため、図2に示すように、本発明の学習値格納過程は、学習値を格納した後、該当セルに対して以前の分割禁止設定があるか否かを確認する過程とS17、セルの分割後、分割されたセルが最小単位セルに分割された場合、即ち分割によりセルが最小単位セルになった場合は分割された各セルの次回分割禁止を設定する過程S19、S20と、を更に含む。即ち、図2に示すように、学習値が格納されS16ると、学習値が格納されたセルの分割前にそのセルに分割禁止が設定されているか否かをチェックすることによりS17、分割しようとするセルが最小単位セルであるか否かを確認する。ここで、分割禁止が設定されていない場合、即ち学習値が格納されたセルを更に分割できる場合であれば、そのセル領域をk×kに等分し、分割禁止が設定されている場合、即ち学習値が格納されたセルが既に最小単位セルに分割されたセルであれば、セルを分割せず、次の学習値の格納が行われる。ここで、最小単位セルは、全メモリ領域が100万個のセルに分割可能に設定された場合であれば、全メモリ領域の1/100万に該当するメモリ領域になる。本発明の学習値格納方式は、学習値が一回格納されるごとに、学習値が格納されたセルがk×kに分割されるセル分割方式の格納方式学習値を格納するごとにセルが分割される方式であって、本発明では、このようなセル分割格納方式を適用することにより、精密で細分化された学習値の格納が可能になる。図3は、本発明による学習値格納方法の概念を説明するための図面である。図3に示すように、2×2に分割されるように設定された例k=2において、学習セルが分割されるの前状態で1番目の学習値が発生すると、分割されていない全メモリ領域に学習値を格納した後、メモリ領域を4等分する。この時、すでに全メモリ領域に1番目の学習値が格納されている。次いで、2番目の学習値が発生すると、4等分されている領域のうち、学習値が発生した領域セルに2番目の学習値を格納し、その領域を再び4等分する。残りの3個の領域には1番目の学習値が格納されている。このような方法で3回の学習値が発生した状態を図3bに示す。このような過程を学習値が発生するごとに繰り返すことにより、学習値が格納されるメモリ領域を迅速に分割し、より細分化された条件により学習値を格納し、最小単位セル全体に学習値が格納される時間及び学習回数を短縮することができる。ここで、メモリを分割する規則として4等分2×2分割する方法は1つの例示であり、分割数をより多く設定して任意の個数k×k、kは3以上に等分する場合、非常に迅速に学習メモリを分割し、データを効率的に格納することができる。各特定セルが最小単位セルにまで分割された場合、次回にそのセルの分割が禁止されるように、該当セルに対しては分割禁止が設定される。図3cは学習値の格納及びセルの分割を繰り返して全メモリ領域が所定の最小単位セルに分割された状態を示す図面である。このように本発明では学習値が格納された後にセルを分割する方式を適用することにより、学習値が全ての最小単位セルに格納されるまでに必要とされる学習回数が大幅に低減され、学習値の収束速度が大幅に向上する。本発明は、従来のようなデータの上書きによって以前に格納されたデータが全て削除されるという無駄を省くことができるため、短時間に多くの変数条件のデータを格納でき、また、より多いセルにデータを均等に分散して格納でき、学習回数を低減させることができる。例えば、全メモリ領域を100万個のセルに分割してデータを格納するに当たって、従来法では最低100万回の学習回数が必要であった。図4は、本発明による学習値格納過程における学習値の格納及びセルの分割過程を詳細に示す図面である。図4は、セル分割が2×2の分割として設定された例であって、各段階を更に詳細に示す。図4aは、学習が行われておらずセルが分割されていない状態であるため、全メモリ領域は同一の学習値が格納された1つのセルである。図4bに示すように、最初の学習値が発生すると、その学習値は全メモリ領域に格納され、1回の学習値を格納した後、全メモリ領域は4個のセルに分割される。図4cに示すように、新しい学習値、即ち第2回目の学習値が発生すると、第2回目に分割された4個のセルのうち、第2回目の学習値が発生した変数条件に対応する位置のセルのみが選択され、第2回目の学習値が格納され、第2回目の学習値が格納されたセルが4個のセルに分割される。図4dに示すように、第3回目の学習値が発生すると、学習値が発生した変数条件領域のセルが選択され、第3回目の学習値は、学習値が発生した変数条件のセルにだけ格納され、第3回目の学習値が格納されたセルは再び4個のセルに分割される。本発明のメモリへのデータ格納方法は、同一の方式で学習値が発生するごとに該当セルに学習値を格納し、そのセルを2×2に等分し続ける。この規則から、セル分割数が2×2k=2である時は、n回分割されるセルの個数N_Cellは下記数1のように計算される。数1N_Cell=n-122-1221また、前記規則を、セル分割数k×kに一般化すると、n回分割されたセルの個数は下記数2のように計算される。数2N_Cell=n-1k2-1k22全メモリ領域が最小単位セルに分割されて、全ての最小単位セルにデータが格納される速度を比較すると、予めセルを分割した後各セルにデータを格納する従来の方式に比べて、本発明のセル分割方式は、データの上書きが最小化され、学習値の格納によるデータ格納速度を高速化することができる。本発明のセル分割方式では、分割されたセルに格納されているデータが、同一の条件により後から発生したデータに上書されて削除されることもあるが、この時でも、以前のデータは、分割された他の領域に残っているため、全単位セルにデータが格納される速度を短縮することができる。本発明によるセル分割方式の学習値格納方法は、微細な条件の違いにより発生する学習値を更に細分化して格納することが可能であり、細分化されたメモリ分割領域に学習値が全て満たされるまでの学習回数を低減することができ、且つ学習値が得られる条件の違いの判別度を増大させることにより、格納された学習値を学習制御に適用する時、制御精密度及び学習値の収束効率を更に向上させることができる。本発明は、マイクロコンピュータが図2に示した各過程、即ち変数条件による学習値演算S14、学習セル指定S15、メモリ内の学習値格納S16、セルの分割禁止判定S17、セル分割S18、分割禁止設定S19、S20などの機能を担当し、各段階のメモリ領域内のセル分割情報、各セルの分割禁止設定情報などは、マイクロコンピュータの制御下に別途の補助メモリまたは別途に割り当てられたメモリ領域に格納するように設定される。このようなセル分割方式の学習値格納方法は、車両の制御装置、例えばエンジン制御装置や変速機の制御装置などの学習値の格納に限定されず、任意の変数条件で得られるデータを一定規格のメモリ領域に格納することを必要とする様々な分野、例えば通信分野やコンピュータ分野などにも適用することができる。以上、本発明に関する好ましい実施形態を説明したが、本発明は前記実施形態に限定されず、本発明の属する技術範囲を逸脱しない範囲での全ての変更が含まれる。