Common Data Set(CDS) 100% 활용법 — 50% 합격선·한인 학부모 가이드 (2026)

Common Data Set — 미국 대학 입시의 '원시 데이터'

Common Data Set (CDS)은 미국 대학이 *College Board·Peterson·U.S. News* 등 가이드 출판사 표준 양식에 맞춰 *매년 자발적으로 공개*하는 통계 문서입니다. 1997년부터 도입된 자발적 표준이며, 정의가 일관되어 *학교 간 직접 비교*가 가능한 거의 유일한 공식 데이터입니다. 한인 학부모가 *합격 가능성·재정·전형 비율*을 객관적으로 판단하는 가장 강력한 도구지만, 활용법을 모르면 *학교 마케팅 문구*에 휘둘리기 쉽습니다.

CDS 어디서 찾나

각 대학 *Institutional Research·Office of Planning* 페이지에 PDF/Excel 공개
Google 검색 = "Common Data Set" "Stanford" 또는 CDS [학교명] [연도]
해당 학교 IR 페이지가 *항상 가장 최신*. 가이드 사이트는 1~2년 지연 가능
예 — Princeton: oirp.princeton.edu / Yale OIR / MIT IRDR / Stanford IR

CDS 구조 — 10개 섹션 한눈에

섹션	내용	한인 학부모 활용
A	학교 기본 정보	주소·총장 등
B	등록 학생 통계	전체 재학생 수·다양성
C	1학년 admissions	가장 중요 — 합격률·SAT·GPA
D	편입 transfer	편입 합격 통계
E	학업 정책	학점·졸업 요건
F	학생 생활	주거·클럽·다양성
G	학비·비용	등록금·기숙·총 비용
H	financial aid	매우 중요 — 평균 aid·need 충족률
I	교수진	교수·학생 비율
J	전공별 졸업	전공별 분포

섹션 C — 합격 판단의 핵심

C1 — 지원자·합격자·등록자 수 (overall acceptance rate)
C2 — 지원자 *Early Decision·Early Action* 합격률 (한인 학부모 자주 놓침: ED가 RD보다 *합격률 2~4배* 높은 학교 多)
C7 — 입학사정관이 *고려하는 요소* 표 (Very Important / Important / Considered / Not Considered)
C8 — SAT/ACT submission rate, 25%~75% percentile
C9 — GPA distribution, class rank
C10 — first-time freshmen 거주지·인종 분포

"50% 합격선" — CDS C8/C9 정확한 읽기

SAT 1450~1560 (25~75 percentile)이 *합격자* 통계라면, 한가운데 50%인 *1500*은 *Median*. 본인이 1500이면 *50번째 percentile*
다만 *enrolled 학생*(등록한 학생) 기준이지 *applicant* 기준이 아님. *합격 후 다른 학교 간 학생*은 빠짐
SAT submission rate가 50% 미만(test-optional) 학교는 *제출자만 통계* → 미제출자 수치는 더 다양함 가능
한국 한인 자녀 = *국제 학생 트랙*이므로 *unhooked applicant pool*은 통계보다 *더 높은 점수* 필요한 경우 [INFERENCE]

섹션 H — Financial Aid 정확히 읽기

H1 — Need 산정 가구의 *평균 grant*, *self-help*(work-study·loan), *need 충족률*
H2 — Need-blind / Need-aware / Domestic-only 표시
H2A — 국제 학생 aid 가능 여부
H5 — Merit-based grant 수혜 학생 수·평균액
예 — MIT·Harvard·Princeton·Yale = *need-blind for international*도 일부 (학교별 다름), full-need-met. 다른 학교는 *국제 학생에게 need-aware*

CDS로 답할 수 있는 질문 — 5가지

SAT/GPA 본인 위치 — C8/C9의 25/50/75 percentile에서 본인 비교
ED vs RD 어느 라운드 — C2 두 라운드 합격률 비교
이 학교는 EC를 얼마나 보나 — C7 *Talent / Character / EC* 항목 가중치
국제 학생 재정 보조 받을 수 있나 — H2A
합격자가 등록한 비율(Yield) — C1에서 합격자 대비 등록자 = yield. 학교의 *진정한 1지망 비율* 가늠

CDS 한계

CDS는 *지원자 전체* 풀의 통계 — *국제 학생·인종·소득별* 세분은 보통 없음
*전공별 합격률* 미공개(소수 학교만) — CS·공대가 더 어려운지 알 수 없음
*Legacy·Athletic·QuestBridge·1st-gen* 등 *hooked* 풀의 영향 빠짐
자발 공개 — *Caltech 일부·MIT 등*은 일부 항목 미공개

한인 학부모 — CDS 활용 워크북 (5단계)

관심 학교 10개 — 최신 CDS PDF 다운로드
섹션 C8/C9에서 25/50/75 percentile 표 작성
본인 자녀 점수를 percentile에 표시 → *Reach·Match·Likely* 3-tier 분류
C2에서 ED·EA·RD 합격률 차이 → 전략 라운드 결정
H2/H2A 확인 → 재정 가능 학교만 final list

출처

Common Data Set Initiative (공식 정의): commondataset.org
예 — Yale OIR CDS: oir.yale.edu/quick-facts/common-data-set-archive
예 — MIT IRDR: ir.mit.edu/cds
예 — Princeton OIR: oirp.princeton.edu
U.S. News 가이드(가공 데이터): usnews.com/best-colleges

※ 본 글은 일반 입시 정보이며 합격을 보장하지 않습니다. CDS 데이터는 *과거* 입학 통계이며 *미래 합격 예측*은 아닙니다.