약대 맛보기에 이어 수험생분들께 도움이 될 주제로 돌아왔습니다. ㅎㅎ
오늘은 (연세대, 고려대, 한양대, 서강대, 성균관대) 라인의 계약학과 + 상위학과에 대해 살펴보겠습니다. 아직 실제 학생들의 표본, 수시 이월 , 학교별 변환표준점수, 예상 컷에 따른 지원양상 등.. 올해의 세부적인 지표는 확인하기 어려운 상황입니다. 그럼에도 예년의 결과에 비추어 구조적인 면에서 입시의 흐름을 짚어보도록 합시다.

신설학과의 증가

상위 대학들이 서로 경쟁하듯 신설학과를 만들고 있습니다. 그 중 계약학과가 많이 있으며, 그 외의 학과도 차세대 기술로써 전문성을 높여 만든 학과들이기에 선호는 확실해 보입니다.

2021 학년도 신설 : 연세대 시스템반도체학과 (삼성전자) / 고려대 반도체공학과 (SK), 융합에너지공학과 (X), 데이터과학과 (X), 스마트보안학과 (X)

2022 학년도 신설 : 연세대 인공지능학과 (X)

2023 학년도 신설 : 연세대 디스플레이융합공학과 (LG) / 고려대 스마트모빌리티학부 (현대차), 차세대통신학과 (삼성전자) / 한양대 반도체공학과 (SK) / 서강대 반도체공학과 (SK) , 인공지능학과 (X)

2024 학년도 신설 : 성균관대 반도체융합공학과 (X), 에너지학과 (X), 지능형소프트웨어학과 (삼성전자)

+) 참고
(X)는 계약학과가 아닌 경우 입니다.
한양대 미래자동차학과는 계약학과가 아닙니다.
성균관대 지능형소프트웨어학과는 학.석사 통합 5년제 입니다.

기존 성균관대학교의 반도체 시스템공학과를 제외한 계약학과는 대부분 최근 신설된 것을 확인할 수 있습니다. 장학금과 선호 학과로 이루어진 이런 매력적인 학과들은 당연히, 공대 중 가장 높은 선호 군에 있을 수 밖에 없습니다. 하지만 입결이 이를 직접적으로 대변해주진 못합니다.
기존의 입결은 어떻게 형성되어 왔는지, 어떤 이유가 주요하게 작용했는지 살펴봅시다.

학교별 입결 & 고려사항

(1) 연세대학교
2022, 2023의 입결을 먼저 살펴보며 얘기해보겠습니다.

2022, 2023 Crux 팀 추정 예상 입결 GS 100% 컷

GS 100%	2022	2023

2.5	전기전자공학부, 컴퓨터과학과
2.6
2.7	화공생명공학부
2.8	기계공학부
2.9	수학과	산업공학과
3	물리학과
3.1	생화학과	IT융합공학과,시스템반도체공학과
3.2	시스템생물학과	시스템생물학과
3.3	화학과, 사회환경시스템공학부, 대기과학과, 건축공학부	인공지능학과
3.4	식품영양학과	도시공학과,신소재공학부
3.5	시스템반도체공학과, 생명공학과	생화학과
3.6	천문우주학과
3.7		전기전자공학부
3.8	지구시스템학과, 인공지능학과	사회환경시스템공학부

		디스플레이융합공학과(4.4) 컴퓨터과학과 (5.7%)

2022,2023학년도 모두 눈에 띄는 펑크를 확인할 수 있었습니다. 이러한 펑크는 너무 많은 요인이 있습니다만, 상위학과에서 두드러지는 구조적 원인은 “추합 이탈과 고평가로 인한 하향지원” 일 것 같습니다.

고평가에 대해 살펴보기 위해 2023학년도의 입시 업체들의 원서시기 예상 컷을 누백으로 나타낸다면

A업체	B업체
연세대 시스템반도체학과 – 0.9x%	연세대 시스템반도체학과 - 1.0x%
연세대 디스플레이융합공학과 – 2.1x%	연세대 디스플레이융합공학과- 2.2x%
연세대 인공지능학과 – 2.3x%	연세대 인공지능학과- 2.2x%

위와 같은 누백으로 예측되었습니다. 하지만 학생들이 보기에 타당한 위치일까요?

시스템반도체학과의 경우 과도하게 고평가되어 있어 한의대와 그 라인을 같이하였고, 나머지 학과들 또한 약&수 지원자와 겹치는 것으로 전체적인 고평가로 볼 수 있습니다.
추가로 작년의 경우엔 기존 입결에 의거해 저평가된 고려대학교의 예상 컷이 연세대학교 지원을 생각하던 학생들의 이탈을 부추기기도 했습니다.

위의 학과들에 지원을 고려하는 학생들을 예상 컷 기준으로 나눠본다면.
- 안정지원 : 한&약&수 적정~소신 지원 성적대로 메디컬로 이탈 가능성이 크다.
- 적정지원, 소신지원 : 합격의 확신이 없기에 <가>군의 학과를 내리게 되는 경우와 지원을 감행하는 경우가 있을텐데, <나>군의 선택지가 서성한이기에 전자의 경우가 많다.

안정 지원학생들의 추합에 의한 이탈, 적정,소신지원 학생들의 하향지원으로 큰 펑크가 만들어진다. 이것이 거시적인 구조라고 생각해 볼 수 있습니다.
(당연하게도 이에 더해 표본의 분포, 학과 간의 위치를 구체적으로 따지는 미시적 판단도 당연히 필요합니다.)

추가로 올해 주목해서 볼 점은 <나>군 서울대의 이탈률 일텐데요. 서울대의 2과목 이점이 아직 존재하는 시점에선, 연고대 상위학과 안정~적정 지원 성적대가 되어야 서울대 중~하위과 지원이 되지 않을까 아직은 추정 중입니다만, 이탈률이 늘어날 요인으로 충분히 볼 수 있을 것 같습니다.

(2) 고려대학교
2022, 2023 입결을 살펴보겠습니다.

2022, 2023 Crux 팀 추정 예상 입결 GS 100% 컷

2022학년도	2023학년도
반도체공학과 2.1x%	반도체공학과 1.2x%
데이터과학과 2.9x%	차세대통신학과 1.8x%
융합에너지공학과 3.0x%	스마트모빌리티 2.4x%
전기전자공학부 4.1x%	컴퓨터학과 2.7x%
컴퓨터학과 7.0x%	데이터학과, 전기전자공학부 3.4x%

위와 같은 입결을 형성하였습니다.

22학년도의 컴퓨터학과의 큰 펑크부터 생각해보자면
컴퓨터학과의 이전 년도 21학년도의 큰 펑크로 인한 집중도 + 업체들의 고평가가 더해져
모의지원 초반~후반까지 반도체공학과와 비슷한 예상 컷들을 형성하는 업체들이 생기게 됩니다.
앞서 말한 지원양상에 의해 학생들이 흩어지고 지원 표본 중간에 공백이 생기게 되는 것이죠.
계약학과와 더불어 상위학과인 전전, 컴공을 같이 모아보아야 할 이유가 여기 있습니다.
또한 빅스나 학생의 경우에도, 이러한 상위학과가 뚫리는 폭이 큰 경우가 많기 때문에 (위의 연대의 경우도 참고하신다면) 지원 가능 점수가 아니더라도 표본을 계속 지켜볼 필요가 있습니다.

23학년도의 경우 입결 상 큰 문제가 없어 보이지만, 그래도 한 가지 고려점을 찾아간다면
작년 원서접수 직전의 차세대통신의 표본의 순간적 이탈 + 저평가를 확인할 수 있었는데,
결과적으론 폭의 결과를 냈습니다. 입시판에서 자주 쓰이는 말인 “심리전을 예상한 심리전이 있을것이다” 는 역시 잘 통하진 않는다 생각합니다. 저평가의 경우 학생들의 지원을 이끄는 모습을 확인할 수 있었습니다.

고려대의 경우에도 연세대와 마찬가지로 서울대의 영향이 필연적으로 있을 것인데, 그 흐름을 보는 것이 중요할 것입니다. 또한 올해부터 교과반영 지원이 함께 병행되는 만큼 구조적 분석과 더불어 올해 입시만이 가질 특성들을 잡아내며 표본, 경쟁률, 예상컷 등을 종합적으로 관망해야 합니다.

(3) <가>군 서성한 상위학과
연고대의 경우 학교별로 보았다면, 서성한에선 <군>의 역할이 더욱 중요해집니다.

2024학년도 <가>군
한양대 – 융합전자공학부, 컴퓨터소프트웨어학과
성균관대 – 반도체시스템공학과, 지능형소프트웨어학과

<가>군 서성한 상위학과 지원자의 경우 연고대로의 지원을 포기하고 지원하게 되므로 추합 이탈이 생기는 경우는 <나>군의 서성한 상위학과에 가게 된 경우로 축약할 수 있습니다.
그렇기에 상대적으로 수가 적을 수 밖에 없고, 입결에선 적은 폭과 적은 펑크를 가져가게 됩니다.
다만 올해 <나>군 서울대와의 동시 지원자에 대한 생각도 해볼 수 있을텐데, 지원이 어렵지 않을까 생각이 들긴 합니다. 과탐 1+1 지원가능으로 서울대의 지원풀이 늘 것이기에 23학년도의 하락한 입결을 따라가지 않을 것이고, 한양대에선 2과목 가산점도 폐지되었기에 연고대 대신 지원할 요인도 적어보입니다.

(4) <나>군 서성한 상위학과
<나>군의 경우가 연고대와의 동시 지원이 일어나 실제적으로 펑크가 잦은 구간입니다.

2024학년도 <나>군
한양대 – 반도체공학과, 미래자동차공학과, 데이터사이언스학부, 에너지공학과
성균관대 ㅡ 소프트웨어학과, 글로벌바이오메디컬공학과, 전기전자공학부
서강대 ㅡ 반도체공학과, 전자공학과, 컴퓨터공학과, 인공지능학과

실제 기존 입결도 확인해 본다면
2022, 2023 Crux 팀 추정 예상 입결 GS 100% 컷

2022학년도
서강대 컴퓨터공학과 6.3x%, 전자공학과 6.8x%
한양대 에너지공학과 4.6x%, 미래자동차공학과 5.1x%, 데이터사이언스 5.3x%

2023학년도
서강대 인공지능학과 7.2x%
성균관대 소프트웨어학과 5.0x%
한양대 데이터사이언스학부 4.8x%

<가>군에 비해 눈에 띄는 펑크를 확인해 볼 수 있습니다.

<나>군 서성한 상위학과 지원 성적대를 고려한다면, 일반적으로 <가>군 연고대 중~하위과와 겹치게 됩니다. 펑크가 생기는 구조는 연고대 적정 지원학생이 안정카드로 <나>군을 가져갈 경우 생길 이탈과 연고대 소신 지원학생이 고평가의 불안으로 학과를 하향 지원할 경우가 됩니다.
하지만 반영비의 유불리로 서성한 중 특정 학교만 선호하게 되는 학생이 존재하고, 펑크는 결국 연고대로의 추합을 전제하기 때문에 해당년도의 특이성도 많이 따르게 됩니다. 지원 구간 학생들의 성적분포가 어떤 경향을 띄고 있는지에 따라 학교별 지원율이 달라지기 때문입니다.
예시로 한양대를 지원하는 학생의 경우 수학, 과탐의 성적이 높을 것이고 고려대에 비해 연세대 식의 점수가 높을 수 밖에 없습니다. 그렇다면 연세대의 추합률에 영향을 자연스럽게 받게됩니다. 따라서 연대,고대 중 추합이 많이 도는 곳의 낙수효과를 받을 학교가 어딘지 앞선 예측도 필요합니다.

매해 느끼지만 해당년도만의 특별한 이슈와 성적 분포 그리고 이에 따른 사람들의 심리 변화는 단순히 판단할 수 없습니다. 성공적인 입시를 위해선 사람들의 심리 변화를 담은 동적인 지표인 모의지원 자료와 당해년도의 시험/성적 구조를 반영한 정적인 지표인 누백, 과거의 입결 모두를 살펴봐야 합니다. 기존의 정적인 지표들을 바탕으로 저희 크럭스팀원이 쓴 글들을 참고하시면 분명 도움이 될 것입니다.