구체 적 으로 , 상기 서포트 벡터 머신 모듈 ( 620 ) 은 학습 데이터 를 이진 분류 할 때 분류 의 기준 이 되 는 분리 경 계면 ( Hyperplane ) 을 학습 알고리즘 으로 찾 을 수 있 는데 , 이러 한 서포트 벡터 머신 모듈 ( 620 ) 은 입력 벡터 를 고차원 의 특징 공간 으로 사상 시킨 후 , 두 분류 집단 사이 의 마진 ( Margin ) 을 최대 화 시키 는 분리 경 계면 을 찾 을 수 있 고 , 이러 한 최대 마진 분리 경계 면은 두 분류 사이 를 최대 거리 로 분리 할 수 있 는데 , 이때 최대 마진 결정 함수 에 가장 근접 한 학습 데이터 가 서포트 벡터 ( Support Vector ) 이 다 .