은 성적표 배부 전 이용하는 상품으로서 가채점 원점수만으로 주요 대학 주요 학과의 합격 가능성을 분석해줍니다.
올해 수능 시험 가채점 원점수를 "가장 정확하고 정밀한 방식으로 지난 5년 간 각 대학의 대학별 정시모집 전형 점수로 변환해 그 점수로 각 대학의 모든 학과에 지원했을 때 입시 결과가 어떠했는지
구체적으로 표시해줍니다.
예를 들어, "올해 수능 점수로 연세대 경역학과에 지원했다면 2021학년도에는 최초합격 2020학년도에는 예비합격자로 1차 추가합격 2019학년도에는 최초합격,
2018학년도에는 후반부에 추가합격, 2017학년도에는 불합격을 했을 것" 이라고 알려줍니다.
은 성적표 배부 후 이용하는 상품으로서 실제 채점 결과와 올해 입시에
대해 알려진 모든정보와 상황 변화를 반영하여 올해 각 대학 모든 학과에 지원했을 때 합격할 확률을 소수점 단위로 분석해줍니다.
예를 들어, "올해 수능 점수로 연세대 경영학과에 지원할 때
합격할 가능성은 81.1%"라고 알려줍니다.
오르비는 정보의 중력장입니다. 무려 11만 건 이상의 상위 2% 이내 표본을 보유하고 있습니다. 전체 점수대에 대한 표본으로는 450만 개의 표본을
가지고 있어야 확보 가능한 분량입니다. 우리는 인터넷 어디에든지 잠시라도 거쳐간, 실질적으로 모든 최상위권 표본을 흡수합니다. 귀하가 지원하고자 하는 그 대학 그 학과에 올해 2월 18일 오후 9시
마지막 전화를 받고 합격한 학생의 점수를 압니다. 그 학생이 합격, 불합격 사실을 공개하지 않는다면 그 학생의 앞뒤에 서있는 학생들의 점수를 확보해 업계에서 가장 많은 최상위권 지원 표본을 보유하고
있는 오르비 모의지원 표본 및 응답결과와 조합해 실제 커트라인을 아주 높은 가능성으로 추론해 냅니다. 11년 간 축적된 45만 개 이상의 대학AH 응답 결과를 통해, 두 개의 서로 다른 학교와 학과에
합격 한 학생이 각각의 학과를 택할 가능성까지도 알고 있습니다.
그 결과 우리는 올해 9월 모의평가 국어, 수학 1, 2등급에 대한 커트라인을 입시 기관들 중 가장 높은 정확도로 추정해냈습니다.
방대한 양의 최상위권 표본들과, 그동안 축적된 인공지능 분야 경험을 통해 얻은 성과입니다. 이 데이터와 지식은 Time Machine을 제작하는 데에도 모두 사용되었습니다.
사람이 잠든 시간에도 24시간 내내 수집되는 정보는, 각종 기계학습, 인공지능 도구를 이용해 24시간 내내 분 석됩니다. 이전까지는 인간의 뇌와 포도당이 표본을 분석하고, 허수 표본을 걸러냈습니다. 이제 그것은 GPU 와 전기의 몫입니다. 오르비를 거쳐가는 모든 표본은, 표본이 게시된 시점과 회선 정보 및 주소, 같은 주소에서 그동안 전송된 정보의 품질, 제출된 표본의 점수 구성과 과거 표본들 간의 벡터 연산 등을 고려해 신뢰도가 부 여됩니다. 높은 신뢰도를 가진 표본의 가중치(weight)는 높아지고, 낮은 신뢰도를 가진 표본의 가중치는 낮아 집니다. 가짜 표본을 제출한 사람에게는 (반복된 가짜 표본 제출로 인한 왜곡을 방지하기 위해) 가짜 표본이 여전히 보이지만 연산과정에서는 기각됩니다. PC 브라우저에서 제출된 국어 73, 수학 77, 영어 72, 탐구 38, 48 점 표본은 가중치가 급락합니다. 전형적인 허위 표본이기 때문입니다. (양손을 키보드 위에 올린 후 임의의 그 럴듯한 숫자를 입력하려 하면 손가락의 이동 거리가 짧은 이와 같은 점수 조합을 무의식중에 선호하게 됩니다.) 일단 허위 표본을 제출한 IP에서 향후 제출되는 정보는 가중치가 떨어져 충분한 시간이 경과하기 전까지 는 실질적으로 모두 기각됩니다.
단지 많은 수의 표본만이 지금의 오르비를 가능하게 했던 것은 아닙니다. 얼마 전까지도 입시란 그것이 어느 방향으로 움직일지 도무지 예측할 수 없는 생물이었습니다. 진실을 찾기 위해 매일 밤을 새운 우리의 노력은 지난 18년 전까지 거슬러 올라갑니다. 그동안 축적된 모든 정보와 노하우는 수백 메가바이트의 코드 속에 상수로 정제되거나, 변수로 산입되거나, 공식으로 결정체를 이루었습니다.
2002년에도 이미 상당히 높은 정확도로 최상위권 대학의 합격선을 추정해냈습니다.
2003 수능 Cutraced
Report
그것은 단순히 주먹구구와 감으로 계산을 하지 않고 이런 연구를 했기 때문에 가능했습니다.
2003. 10. 대학수학능력시험 변환표준점수의 이해
대학이 입학사정에서 반영하는 수능 과목의 숫자가 적을 때 합격선이 올라가는 현상인 백분위 밀림 현상은 오르비가 처음으로 정의하고 설명하였으며, 그것은 탐구
영역 선택 과목제도가 실시되기도 전인 2003년 12월이 었습니다.
The Future
2005
2008학년도 서울대학교 법과대학이 마지막으로 신입생을 선발할 때 서울법대에서 발생할, 소위 “펑크”와 그 펑크의 정도까지 정확히
예측하였습니다.
2008학년도 서울대 정시 오르비 프래서지움 추정 정확도
2010년부터 이미 서울대 변환표준점수표를 거의 완벽하게 예측할 수 있는 노하우를 갖추고 있었습니다.
2011 수능 서울대 변환표준점수 공식 발표
2011년에는 최상위권 모든 학과의 합격자 표본을 1명 단위로 추적해서 60페이지 분량의 보고서를 냈습니다.
Fait Accompli 11 Review
귀하가 제출한 가채점 원점수는 무한한 연산능력의 클라우드 서버에서 지금까지의 모든 정보와 노하우를 통과해 한 장의 종이 위를 수놓는 색으로 변환됩니다. 지금 들고 있는 점수로 서울대, 연세대, 고려대, 서강대, 성균관대, 한양대의 모든 학과에 지난 5년 간 원서를 접수했다면 어떤 결과를 받았을 것인가 - 모든 정보와 공식, 지식과 인공지능은 오로지 이 질문에 가장 정확한 답을 도출하기 위해 이 자리에서 귀하를 기다리고 있는 것입니다.
은 성적표 배부 전 이용하는 상품으로서 가채점 원점수만으로 주요 대학 주요 학과의 합격 가능성을 분석해줍니다.
올해 수능 시험 가채점 원점수를 "가장 정확하고 정밀한 방식으로 지난 5년 간 각 대학의 대학별 정시모집 전형 점수로 변환해 그 점수로 각 대학의 모든 학과에 지원했을 때 입시 결과가 어떠했는지
구체적으로 표시해줍니다.
예를 들어, "올해 수능 점수로 연세대 경역학과에 지원했다면 2021학년도에는 최초합격 2020학년도에는 예비합격자로 1차 추가합격 2019학년도에는 최초합격,
2018학년도에는 후반부에 추가합격, 2017학년도에는 불합격을 했을 것" 이라고 알려줍니다.
은 성적표 배부 후 이용하는 상품으로서 실제 채점 결과와 올해 입시에
대해 알려진 모든정보와 상황 변화를 반영하여 올해 각 대학 모든 학과에 지원했을 때 합격할 확률을 소수점 단위로 분석해줍니다.
예를 들어, "올해 수능 점수로 연세대 경영학과에 지원할 때
합격할 가능성은 81.1%"라고 알려줍니다.