무엇을 알고,
어디까지 말할 수 있는가.

01 · 지금 제공하는 정보

• 학교별 공식 입학생 LSAT·GPA 백분위, 학교 전체 합격 비율, 재학생 장학금 통계.
• 현재 점수·재응시·다음 사이클의 학교 분류 및 직접 입력한 추가 비용 비교.
• 확인한 합격 오퍼의 연간·프로그램 총 순비용, 갱신 실패 시나리오, 최초 대비 장학금 변화.
• 별도 동의를 받은 서류 AI 검토 및 근거가 붙은 전략 설명.

아직 상업적으로 이용 가능한 최신 지원자 단위 결과 자료를 확보하지 못했습니다. 예측 엔진은 구현되어 있으나 검증·승인된 모델이 없으면 개인 합격 확률, 개인 장학금 예상액, 전액 장학금 확률을 제공하지 않습니다.

02 · 공식 공시 읽는 법

2025 ABA Standard 509 보고서에서 입학생 점수는 2025년, 장학금은 2024–2025 학년도의 통계입니다. LSAT·GPA 백분위와 장학금은 Full-time JD 열을 사용하며, 학교 전체 합격 비율은 보고서의 모든 JD 프로그램 지원자 집계입니다. 서로 다른 모집단을 섞어 개인 확률로 해석하지 않습니다.

학교 전체 합격 비율 = 합격 제안 수 ÷ 완료 지원서 수. 장학금 수혜 비율 = 수혜 재학생 수 ÷ 해당 재학생 수. 금액 백분위는 수혜자에게 지급된 연간 금액이며 비수혜자를 포함하지 않습니다. 전액 이상은 등록금과 필수 수수료까지 보장하는 보고서 정의를 따릅니다.

입학생 중앙값은 합격 커트라인이 아닙니다. 해외 원점수는 임의 환산하지 않으며, 미확인 GPA와 LSAC가 비교 불가능하다고 판단한 해외 성적을 구분합니다. 프로그램별 요구사항과 현재 마감일은 반드시 학교에서 다시 확인하세요.

03 · 예측 모델의 공개 기준

학교와 GPA 체계별 L2 정규화 로지스틱 회귀를 학습합니다. 실제 LSAT, 확인된 LSAC GPA 또는 비교 불가능 체계, 지원 월, 경력 연수, 응시 횟수, 재지원 여부만 사용합니다. 인종·성별·국적·이름·학교 명성·서류 원문은 입력 변수에 넣지 않습니다. GPA 체계 분리는 성적 비교 가능성을 위한 것이며 국적 가감점이 아닙니다.

• 별도 공유·활용 동의와 관리자 근거 검토를 통과한 Full-time JD 일반 지원의 확정 합격·불합격만 사용. 대기 명단·철회·결과 미확정은 불합격으로 간주하지 않음.
• 과거 최소 2개 사이클에서 서로 다른 지원자 500명 이상 학습, 최신 종료 사이클 100명 이상 검증. 동일인은 학습·검증 양쪽에 들어가지 않음.
• 학습 합격·불합격 각각 100명 이상, 검증 각각 30명 이상. Brier score가 학습 집단 합격률만 쓰는 기준보다 5% 이상 개선되고 ECE가 0.08 이하.
• 예측 점수의 고정 5개 구간 중 검증 표본 30명 이상인 구간만 표시. 모델은 180일마다 재검증하며 확인한 사이클로부터 2년 이내의 다음 입학 사이클만 허용.
• 학습 입력 범위 밖, 미확인 필수 값, 미검증 학교·체계는 예측 보류. 학습에 기여할 수 있는 검증·동의 기록의 수정·삭제·동의 철회 시 활성 모델 자동 중지.

이 수치는 LawWay의 보수적 운영 기준이지 정확성을 증명하는 학술 인증은 아닙니다. 성능 통과 후에도 관리자가 수집 편향과 적용 대상을 검토해야 합니다. 검증 자료로 모수를 다시 조정하지 않습니다.

표시되는 95% Wilson 구간은 비슷한 예측 점수 구간의 과거 관측 비율에 대한 구간입니다. 개인 합격 확률의 신뢰구간, 자기보고 편향 보정, 다음 사이클의 보장이 아닙니다. 인터뷰·추천서·세부 경력·학교의 실제 판단은 반영하지 못합니다.

04 · 장학금과 협상

승인 모델이 있고 동일 학교·GPA 체계·최신 사이클의 고정 점수 구간에 확인 장학금을 가진 합격자 30명 이상이 있을 때만 과거 금액의 25–75백분위를 비교 자료로 제공합니다. 0달러와 미확인을 구분합니다. 이 과거 비교표는 아래의 별도 예측 모델과 구분합니다. 협상 성공 확률은 산출하지 않습니다.

장학금 예측 엔진은 합격자만 대상으로 장학금 ÷ 등록금·필수 수수료를 학습합니다. Ridge 회귀 학습 500명, 별도 사이클의 구간 보정 100명, 최신 사이클 검증 100명과 총 4개 사이클이 필요하며, 동일인은 서로 다른 단계에 겹치지 않습니다. 80% 목표 구간의 실제 검증 포함률 75% 이상, 구간 폭은 학비의 75% 이하, 평균 절대오차가 단순 평균 기준보다 5% 이상 개선되어야 합니다. 사용자가 지원학년도 학비·수수료 가정을 입력한 경우만 금액으로 환산합니다.

전액 이상 확률은 합격자 안에서 따로 학습하는 이진 모델로, 별도의 표본·Brier·calibration 기준을 통과해야 합니다. 합격 조건부 확률이며 합격과 전액 장학금을 동시에 받을 확률이 아닙니다. 이 기준 역시 내부 운영 기준이고 미래 사이클의 정확도를 보장하지 않습니다. 시간에 따라 집단이 달라지므로 conformal 구간의 일반적인 교환가능성 가정도 자동으로 성립하지 않습니다.

오퍼 순비용 = 연간 등록금 + 필수 수수료 + 생활비 − 확인 장학금. 총비용은 Full-time 3년·Part-time 4년과 사용자가 입력한 장학금 적용 기간을 사용합니다. 비용 고정 가정이며 이자·인플레이션·기회비용은 제외합니다. 갱신 실패 시에는 첫해 장학금만 반영합니다. 2년 가속 과정·연도별 금액이 다른 오퍼는 이 단순 비교의 대상이 아닙니다.

재심사 문의 초안에는 같은 입학연도·프로그램의 실제 기록만 넣습니다. 허위 경쟁 오퍼를 만들거나 학교에 자동 전송하지 않습니다. 학교별 재심사 허용 여부·조건·기한은 직접 확인해야 합니다.

05 · 외부 조사와 사용하지 않은 데이터

LSD.Law 공개 데이터 안내는 비상업적 이용 조건을 명시하고 상업 이용에는 별도 허가를 요구합니다. 이용 권한 없이 크롤링하거나 재배포본으로 우회하지 않았습니다. 공개되어 있어도 오래되거나 출처·라이선스가 불명확한 개별 지원 결과는 사용하지 않았습니다.

LSAC의 예측 도구는 실제 과거 지원·결정 자료를 사용합니다. 공개된 중앙값만으로 그 모델의 계수를 재현할 수 없으므로 LawWay가 동일한 정확도를 가진다고 주장하지 않습니다.

06 · AI와 개인정보

문서 분석은 사용자가 선택하고 전송에 동의한 문서만 검토합니다. 전략 AI는 서버가 계산한 근거 요약과 다음 행동만 설명하며, 사용자 이름·연락처·증빙 원문은 받지 않습니다. 구조화된 응답을 검증하고 지원하지 않는 출처 ID나 수치가 섞인 전략 설명은 보류합니다. 근거 연결 검사는 의미적 진실성을 완전히 보장하지 않으므로 최종 검토가 필요합니다.

API 응답 보관 옵션은 끕니다. 제공업체의 오남용 방지 보관 정책은 별도로 적용될 수 있습니다. 계정별 문서 분석 5회·전략 설명 3회, IP별 AI 요청 10회, 사이트 전체 AI 요청 50회/24시간으로 제한합니다. 문서는 동시 실행을 잠그고 완료 분석은 재사용합니다.

결과는 본인 전용이 기본값이며, 관리자 공유와 통계 활용에 각각 동의할 수 있습니다. 결과 원문을 공개하지 않고, 동의 철회와 삭제가 가능합니다. 학습에 기여한 기록의 변경·철회 시 모델을 다시 검증해야 합니다. 개인정보 처리 안내 ↗