University Gate at Night
Research & Strategy Lab

입시의
궤적을
설계하다

단순한 상담을 넘어, 정밀한 데이터 분석으로 학생의 미래를 구조화합니다. Sozorivax 입시 전략 연구소는 변동하는 교육 정책 속에서도 흔들리지 않는 합격의 이정표를 제시합니다.

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Core Algorithm

The 1,000-Point Matrix:
데이터는 거짓말을 하지 않습니다.

Sozorivax의 독자적인 '1,000포인트 매트릭스'는 교과 성적, 비교과 활동, 모의고사 추이, 그리고 대학별 고사 역량을 수치화하여 분석합니다. 우리는 주관적인 '감'이 아닌, 다년간 축적된 SKY 및 명문대 합격 데이터를 기반으로 승산 있는 전형을 추출합니다.

  • 01
    학업 역량 정밀 진단

    단순 내신 등급을 넘어 학교별 특성과 과목별 상관관계를 분석하여 학생의 위치를 객밀하게 파악합니다.

  • 02
    비교과 경쟁력 지수화

    학생부 종합 전형을 위해 전공 적합성과 자기주도성을 정량적인 점수로 환산하여 비교 우위를 점검합니다.

Methodology Matrix Diagram
98.4% Data Accuracy
12,400+ Tracked Records
24/7 Policy Monitoring
0% Error Tolerance
Strategic Timeline

합격을 향한 36개월의 아키텍처

기초 설계 (G10 - 고1)

진로 적성 탐색과 핵심 교과목의 기틀을 마련하는 시기입니다. Sozorivax는 학생의 잠재력을 데이터로 분석하여 최적의 입시 트랙(수시/정시/논술)을 선점합니다.

Academic Foundation
Competitive Edge

심화 구축 (G11 - 고2)

차별화된 학생부 스토리를 완성하고 모의고사 성적을 상위권으로 안착시킵니다. 데이터 분석을 통해 지원 가능 대학 라이업을 구체화합니다.

최종 실행 (G12 - 고3)

원서 접수 전략의 정점입니다. 실시간 경쟁률 분석과 대학별 고사 집중 훈련을 통해 최종합격이라는 건축물을 완공합니다.

Final Implementation

대학별 전략 포트폴리오

SKY Universities
S.K.Y Profile

최상위권 SKY 입결 분석

서울대, 연세대, 고려대 전형별 실질 경쟁률과 내신/비교과 컷오프 데이터를 심층 분석합니다. 매년 고도화되는 면접 문항과 제시문 대비 전략을 포함합니다.

DATA REFRESH: 2026.05 VIEW DOSSIER
Medical Programs
Med-Direct

의치한수 전문 관제

극상위권 경쟁이 치열한 의학계열 입시는 한 문항의 차이로 결판납니다. MMI 면접부터 수능 최저 학력 기준 도달 가능성까지 전방위적으로 지원합니다.

PRECISION: HIGH VIEW DOSSIER
Science & Tech Universities
Inno-Matrix

이공계 특성화대 전략

KAIST, UNIST 등 과학기술원 및 이공계 중심 대학의 독특한 선발 방식을 분석하여 수학/과학 역량이 출중한 학생들을 위한 맞춤형 경로를 설계합니다.

SPECIALTY: STEM VIEW DOSSIER

신뢰의 데이터 거버넌스

학생의 성적표와 비교과 기록은 가장 민감한 개인정보입니다. Sozorivax는 국내 보안 표준을 준수하며, 파트너십을 맺은 전문 보안 업체를 통해 학생 데이터를 암호화하여 관리합니다. 우리의 분석은 정교하지만, 정보 보호는 철저합니다. 모든 상담 내용은 엄격한 NDA(비밀유지계약) 하에 진행됩니다.

  • 군 수준 보안 암호화
  • 엄격한 접근 권한 제어
  • 분기별 데이터 파기 시스템
  • 익명화 처리 통계 분석
Security Protocol

학생의 미래만큼
안전한 데이터 관리

성공적인 입시는 신뢰에서 시작됩니다. Sozorivax는 학생의 소중한 정보를 기반으로 독보적인 성과를 내는 만큼, 그 정보를 지키는 데에도 최선을 다합니다.

당신의 마스터플랜을 시작하십시오

2026학년도 대입 전형 분석 보고서가 준비되어 있습니다. 지금 바로 정밀 진단을 예약하고 차별화된 전략을 확인하십시오.

TEL: +82-2-312-2872
SEOUL: 161, YANGHWA-RO, MAPO-GU
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