SVM 또한 머신 러닝 의 종류 중 하나 로 , 주로 분류 와 회귀 분석 을 위해 사용 된다 . 두 그룹 중 어느 하나 에 속한 데이터 의 집합 이 주어졌 을 때 , SVM 은 주어진 데이터 집합 을 바탕 으로 새로운 데이터 가 어느 그룹 에 속 할지 판단 하 는 선형 분류 모델 을 만든 다 . 결과 적 으로 , SVM 은 서로 다른 두 그룹 의 데이터 를 분리 할 수 있 는 최적 의 초평면 ( 결정 경계 ) 를 찾 는 알고리즘 이 다 . SVM 은 선형 분류 와 더불 어 비 선형 분류 에서 도 사용 될 수 있 으며 , 비 선형 분류 를 하 기 위해서 주 어 진 데이터 를 고차원 공간 으로 사상 하 는 작업 이 필요 한데 , 이 를 효율 적 으로 하 기 위해 커널 트릭 ( Kernel trick ) 을 사용 하 기 도 한다 . SVM 에서 주로 사용 되 는 커널 은 가우 시안 RBF ( gaussian radial basis function ) , 다항 ( Polynomial ) , 시그모이드 ( Sigmoid ) 가 있 으며 , 본 발명 에서 는 RBF 커널 을 사용 하 여 모델 을 구성 하 였 다 .