[Crux] 폭빵의 시그널

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<폭빵 총론>

안녕하세요. CRUX 김희범입니다.

폭빵이 발생하는 원리는 간단하지만 그 양상은 생각보다 다양합니다. 간단한 원리여도 각자 설명하는 언어는 조금씩 다른데, 오늘은 저의 언어로 폭빵을 설명해볼까합니다. (글 읽으시기 전에 '좋아요' 와 '팔로우' 부탁드립니다.)

먼저, 빵꾸의 대전제는 두 가지입니다.

1. 컷의 기존 예측 위치에서의 하강  2. 완충 작용을 하는 축적의 부재

1. 컷의 기존 예측 위치에서의 후퇴

예측컷은 결국 예측상으로 문을 닫을 것으로 예상되는 지원자의 환산점수이기 때문에, ‘컷의 기존 예측 위치에서의 후퇴’는 ‘예상했던 최종 합격 구간에서 결원이 발생한다’는 의미입니다. 예측상 배정받은 자리보다 한 자리씩 땡겨지는 것이죠. 컷이 뒤로 밀리는 것은 다시 두가지로 나누어지는데 1) 양적으로 인원이 예상보다 적거나, 2) 질적으로 인원이 ‘최종 합격’ 대상이 아닌 경우입니다.

1) 양적으로 인원이 예상보다 적은 경우는 또 다시 두 가지로 나누어 볼 수 있습니다. i) 한 학과의 관찰되고 있는 표본 내에서 결원이 발생한 경우와 ii) 한 학과의 관찰되고 있는 표본 외에서 발생한 경우입니다.

i)의 발생 원인은 ‘회피’입니다. 표본 내에 머무르다가 모종의 이유에 의해 실제 지원 시에는 이탈하는 것입니다. 이탈한다는 것은 어딘가로 간다는 것을 뜻합니다. 어디로 갈지, 왜 갈지 생각해보면, ‘회피’가 발생할지 아닐지 예상해볼 수 있습니다. 이탈한 표본들이 한 곳에 모이게 되면 그곳에서는 폭이 발생합니다.

ii)는 결국 한 학과의 표본 외부에 상정된 인원에서의 결원을 의미하는데, 가시적인지 비가시적인지에 따라 두 케이스로 나누어집니다. ㄱ. 다른 학과 표본에서 눈팅하다가 실제 지원으로 이어지진 않은 경우, ㄴ. 어떤 표본에서도 관측되지 않던 가상의 외부 인원들의 부존재입니다.

ㄱ은 앞선 i)의 원인과 사실상 같은 방식으로 이해해볼 수 있습니다. 지원자들에게 상대적으로 선택되지 않은 경우이죠.

ㄴ은 아예 구조 외부에서 예상보다 적게 실지원이 이루어진 것인데, 수치적으로 알맞게 가정되어 있는지 의심해보는 정도만이 최선입니다. 라인이나 구간으로 묶어서 보는 것이 좋습니다. 

2) 질적으로 인원이 최종 합격 대상이 아닌 경우는 ‘예상 이상의 추가합격’을 의미합니다. 눌러 앉았어야 할 인원들이 빠져나가면서 예상했던 최종적인 합격 대상 인원에 여유가 생기는 것이죠. 이는 본인이 속한 라인의 지원 구조를 파악하고 구조상 종으로, 횡으로 엮이는 구간을 같이 살펴서 가정되어 있는 추가합격 인원에 대해 합리적으로 판단해보아야 한다는 의미입니다.

2. 완충 작용을 하는 축적의 부재

컷이 밀리기 시작해도 대기표가 쌓여 있으면 유의미한 컷 하락이 이루어지지 않습니다. 점수대가 촘촘하다는 의미이므로 몇 자리 밀려도 티가 나지 않습니다.

예측 컷 뒤에 인원이 있다는 의미 자체는 불합을 각오하고 그 자리에 있다는 뜻입니다. 불합이 예측되는데도 인원이 쌓이게 되는 원인은 두 가지입니다. 1) 컷이 뒤로 밀릴 것을 기대하거나 2) 갈 곳이 없거나.

1)의 경우는 잘 나타나지 않는데, 컷 하락이 있을 것으로 판단, 기대하고 모두 모여드는 경우입니다. 일반적으로 마감전에 경쟁률이 절대적으로 너무 낮아도 발생할 수 있습니다. 그런데 모여드는 인원들의 점수가 그다지 유의미하지 않아서 보통 정상입결 주변이나 약빵 정도로 마무리됩니다. 혹은 다수의 전문가들이 동시에 빵을 예측해서 빵이 막혀버리는 상황도 이론 상 있을 수는 있는데, 거의 발생하지 않습니다.

2)의 경우는 오히려 흔한데, 해당 군이나 구간에서 딱히 쓸 대체 카드가 없다고 지원자들이 느끼면 발생할 수 있습니다. 쉽게 찾자면, 다군 중앙대를 생각해보시면 될 것 같습니다. 혹은 문과 서울대도 있습니다. 그 곳 말고는 쓸 곳이 없는 것입니다. 라인의 경계에 끼어 있는 지원자들도 윗 구간으로 소신 및 스나 카드를 쓰는 방법말고는 방법이 없기 때문에 스나나 소신 지원의 대상이 되는 구간의 하단 학과들은 빵이 잘 없습니다. 어찌되었던 표본이 밀집되는 상황이 발생하면 컷의 후퇴를 방어하게 됩니다.

세부적으로 원인들을 언급하기는 하였으나, 인원이 쌓여있는지 아닌지는 가시적으로 확인 가능합니다. 표본을 열어서 지원 형태를 시각화하여 확인하면 경험 있는 사람들 눈에는 쉽게 들어옵니다. 예측 되는 컷 뒤로 얼마나 듬성듬성한지가 결국 빵의 크기를 좌우합니다.

‘폭’은 ‘빵’과 반대로 생각하면 됩니다. 경쟁권에 예상 이상의 인원이 유입되면 됩니다. 주의해야할 점은 설명드린 요인들 중 어떤 요소는 빵, 어떤 요소는 정상입결이나 폭으로 보일 수 있다는 점입니다. 이럴때는 어떤 요소의 힘이 강하냐에 따라 컷이 좌우됩니다. 빵으로 보이던 학과가 특정 조건이 안 따라줘서 막혀버리면 정상입결로 끝날 수 있습니다. 결국 복합적으로 요소들을 확인하는 것이 중요합니다. 이러한 복합적인 요인들의 범주를 정리하면, 크게 네 가지입니다.

① 한 구간 전체에 대한 판단

② 한 구간 내에서의 상대적인 역학에 대한 판단

③ 위와 옆으로 묶이는 구간들에 대한 판단

④ 한 학과 내 지원 양상에 대한 판단

대부분의 개인들이 가고 싶은 한 학과만 들여다봅니다. 하지만 이렇게 해서 성과를 보기는 매우 어렵습니다. 결국은 거시적인 시각에서의 데이터와 정보, 이를 이용한 판단이 필요합니다. 오늘 설명드린 내용들을 이해하시고 적용하신다면, 생각보다 쉽게 입시를 마칠 수 있을 것입니다.

입시는 결과적으로 인원의 규모와 이동의 문제입니다. 이와 관련하여 한 가지 팁을 덧붙이자면, 입시에서의 여러 지표들은 모두 가정과 모의이지만, 유일하게 한 가지 지표만은 실제 상황을 반영합니다. 바로 실시간 경쟁률입니다. 경쟁률은 세워놓은 가정과 시나리오를 확증하는 기능을 합니다. 시간에 된다면 이에 대해 다뤄보겠습니다. 여러분들의 입시를 응원합니다.

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