영어 단어 및 본문 이해 문제 풀이

단어 학습 (Word Study)

1. recommend A for B: B에게 A를 추천하다 (to recommend A to B)
2. purchase: n. 구매 / v. 구매하다 (noun: purchase / verb: to purchase)
3. communication: n. 의사소통, 통신 (noun: communication, correspondence)
4. amount: n. 양 (noun: quantity, amount)
5. trace: n. 흔적 (noun: trace, track)
6. complex: a. 복잡한 (adjective: complex, complicated)

본문 해석 (Main Text Interpretation)

Living with Big Data

Have you ever visited an online bookstore and been surprised by the books that the store recommended for you?
당신은 온라인 서점을 방문한 적이 있습니까? 그리고 그 서점이 당신에게 추천한 책들을 보고 놀란 적이 있나요?

Many of them looked interesting to you.
그 책들은 당신에게 흥미롭게 보였을 것입니다.

So how did the bookstore know what you liked?
그렇다면 서점은 당신이 무엇을 좋아했는지 어떻게 알았을까요?

This is all possible because of big data.
이것은 모두 빅데이터 덕분에 가능합니다.

What is big data?
빅데이터는 무엇인가요?

Big data is data sets that are very big and complex.
빅데이터는 매우 크고 복잡한 데이터 세트입니다.

As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before.
정보 통신 기술이 발달함에 따라, 우리가 가진 데이터의 양은 이전보다 훨씬 더 많아지고 있습니다.
“much greater”를 대신할 수 있는 것은? (even, still, far, a lot)

This is mainly because almost everything that we do online leaves a trace.
이것은 주로 우리가 온라인에서 하는 거의 모든 것이 흔적을 남기기 때문입니다.

For example, the photos you upload on your blog and the records of your purchases at online stores are all part of big data.
예를 들어, 당신이 블로그에 올린 사진들과 온라인 상점에서 구매한 기록들은 모두 빅데이터의 일부입니다.

이해 확인 (Comprehension Check)

1. The records of purchases at online stores cannot be part of big data. (T / F)
   온라인 상점에서의 구매 기록은 빅데이터의 일부가 될 수 없다.
2. Thanks to the development of information and communication technology, we can collect a much larger amount of data than before. (T / F)
   정보 통신 기술의 발달 덕분에 우리는 이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.

단어 학습 (Word Study)

1. recommend A for B: B에게 A를 추천하다 (to recommend A to B)
2. purchase: n. 구매 / v. 구매하다 (noun: purchase / verb: to purchase)
3. communication: n. 의사소통, 통신 (noun: communication, correspondence)
4. amount: n. 양 (noun: quantity, amount)
5. trace: n. 흔적 (noun: trace, track)
6. complex: a. 복잡한 (adjective: complex, complicated)

본문 해석 (Main Text Interpretation)

Living with Big Data

Have you ever visited an online bookstore and been surprised by the books that the store recommended for you?
당신은 온라인 서점을 방문한 적이 있습니까? 그리고 그 서점이 당신에게 추천한 책들을 보고 놀란 적이 있나요?

Many of them looked interesting to you.
그 책들은 당신에게 흥미롭게 보였을 것입니다.

So how did the bookstore know what you liked?
그렇다면 서점은 당신이 무엇을 좋아했는지 어떻게 알았을까요?

This is all possible because of big data.
이것은 모두 빅데이터 덕분에 가능합니다.

What is big data?
빅데이터는 무엇인가요?

Big data is data sets that are very big and complex.
빅데이터는 매우 크고 복잡한 데이터 세트입니다.

As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before.
정보 통신 기술이 발달함에 따라, 우리가 가진 데이터의 양은 이전보다 훨씬 더 많아지고 있습니다.
“much greater”를 대신할 수 있는 것은? (even, still, far, a lot)

This is mainly because almost everything that we do online leaves a trace.
이것은 주로 우리가 온라인에서 하는 거의 모든 것이 흔적을 남기기 때문입니다.

For example, the photos you upload on your blog and the records of your purchases at online stores are all part of big data.
예를 들어, 당신이 블로그에 올린 사진들과 온라인 상점에서 구매한 기록들은 모두 빅데이터의 일부입니다.

이해 확인 (Comprehension Check)

1. The records of purchases at online stores cannot be part of big data. (T / F)
   온라인 상점에서의 구매 기록은 빅데이터의 일부가 될 수 없다.
2. Thanks to the development of information and communication technology, we can collect a much larger amount of data than before. (T / F)
   정보 통신 기술의 발달 덕분에 우리는 이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있습니다.

이해 확인 (Comprehension Check)

1. The records of purchases at online stores cannot be part of big data. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "the records of your purchases at online stores are all part of big data."라고 명시되어 있습니다. 따라서 온라인 상점에서의 구매 기록은 빅데이터의 일부가 될 수 있습니다. 그러므로 이 문장은 거짓(False)입니다.

2. Thanks to the development of information and communication technology, we can collect a much larger amount of data than before. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before."라고 언급되어 있습니다. 이는 정보 통신 기술의 발달로 인해 이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있게 되었다는 의미입니다. 따라서 이 문장은 참(True)입니다.

이해 확인 (Comprehension Check)

1. The records of purchases at online stores cannot be part of big data. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "the records of your purchases at online stores are all part of big data."라고 명시되어 있습니다. 따라서 온라인 상점에서의 구매 기록은 빅데이터의 일부가 될 수 있습니다. 그러므로 이 문장은 거짓(False)입니다.

2. Thanks to the development of information and communication technology, we can collect a much larger amount of data than before. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before."라고 언급되어 있습니다. 이는 정보 통신 기술의 발달로 인해 이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있게 되었다는 의미입니다. 따라서 이 문장은 참(True)입니다.

이해 확인 (Comprehension Check)

1. The records of purchases at online stores cannot be part of big data. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "For example, the photos you upload on your blog and the records of your purchases at online stores are all part of big data."라고 명확하게 언급되어 있습니다. 이는 온라인 상점에서의 구매 기록이 빅데이터의 일부가 될 수 있음을 의미합니다. 따라서 주어진 문장은 거짓(False)입니다.

2. Thanks to the development of information and communication technology, we can collect a much larger amount of data than before. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before."라고 설명되어 있습니다. 이는 정보 통신 기술의 발달 덕분에 이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있게 되었다는 뜻입니다. 따라서 주어진 문장은 참(True)입니다.

이해 확인 (Comprehension Check)

1. The records of purchases at online stores cannot be part of big data. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "For example, the photos you upload on your blog and the records of your purchases at online stores are all part of big data."라고 명확하게 언급되어 있습니다. 이는 온라인 상점에서의 구매 기록이 빅데이터의 일부가 될 수 있음을 의미합니다. 따라서 주어진 문장은 거짓(False)입니다.

2. Thanks to the development of information and communication technology, we can collect a much larger amount of data than before. (T / F)

   • 해설: 본문에서 "As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before."라고 설명되어 있습니다. 이는 정보 통신 기술의 발달 덕분에 이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터를 수집할 수 있게 되었다는 뜻입니다. 따라서 주어진 문장은 참(True)입니다.

빅데이터 관련 이론 및 개념 설명

본문에서 다루는 내용은 빅데이터(Big Data)에 대한 기본적인 이해를 돕는 내용입니다. 빅데이터는 단순히 '많은 양의 데이터'를 넘어, 그 특성과 처리 방식에 대한 이해가 필요합니다.

1. 빅데이터 (Big Data) 란?

• 정의: 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 수집, 저장, 관리, 분석하기 어려울 정도로 방대하고 복잡한 데이터 집합을 의미합니다.
• 특징 (3V): 일반적으로 빅데이터는 다음과 같은 세 가지 특징을 가집니다.
  • Volume (양): 데이터의 양이 매우 많습니다. (예: 수십 테라바이트, 페타바이트 이상)
  • Velocity (속도): 데이터가 생성되고 처리되는 속도가 매우 빠릅니다. (예: 실시간 스트리밍 데이터)
  • Variety (다양성): 데이터의 형태가 정형(Structured), 반정형(Semi-structured), 비정형(Unstructured) 등 매우 다양합니다. (예: 텍스트, 이미지, 영상, 로그 파일 등)
• 본문에서의 빅데이터: 본문에서는 빅데이터를 "very big and complex" (매우 크고 복잡한) 데이터 세트로 정의하며, 온라인 활동에서 발생하는 다양한 데이터(추천 도서, 블로그 사진, 구매 기록 등)가 빅데이터의 일부가 될 수 있음을 설명합니다.

2. 정보 통신 기술의 발달과 데이터 양 증가

• 개념: 정보 통신 기술(Information and Communication Technology, ICT)의 발전은 데이터를 생성하고 수집하는 방식을 혁신적으로 변화시켰습니다. 인터넷, 스마트폰, 사물인터넷(IoT) 등의 확산으로 인해 이전과는 비교할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터가 실시간으로 생성되고 있습니다.
• 본문과의 연관성: "As information and communication technology develops, the amount of data we have is getting much greater than before." 라는 문장은 이러한 기술 발달이 데이터 양의 폭발적인 증가를 가져왔음을 명확히 보여줍니다.

3. 온라인 활동의 흔적 (Trace)

• 개념: 우리가 온라인에서 수행하는 거의 모든 활동은 서버나 서비스 제공자에게 데이터 형태로 기록됩니다. 이를 '디지털 발자국' 또는 '온라인 흔적'이라고 합니다.
• 예시:
  • 웹사이트 방문 기록
  • 검색어 기록
  • 온라인 쇼핑몰에서의 구매 및 검색 기록
  • 소셜 미디어에서의 활동 (게시물, 좋아요, 댓글)
  • 위치 정보
  • 블로그나 클라우드에 업로드하는 사진 및 파일
• 본문과의 연관성: "This is mainly because almost everything that we do online leaves a trace." 라는 문장은 이러한 온라인 활동의 흔적이 빅데이터를 구성하는 중요한 요소임을 설명합니다. 온라인 서점의 추천 시스템은 사용자의 과거 구매 기록, 검색 기록 등의 '흔적'을 분석하여 이루어집니다.

4. "much greater" 를 대신할 수 있는 표현

• 본문에서 "much greater"는 '훨씬 더 큰'이라는 의미로, 비교급 'greater'를 강조하는 부사 'much'와 함께 사용되었습니다.
• 이와 유사하게 비교급을 강조하는 부사로는 다음과 같은 것들이 있습니다.
  • even: "even greater" (훨씬 더 큰)
  • still: "still greater" (여전히 더 큰)
  • far: "far greater" (훨씬 더 큰)
  • a lot: "a lot greater" (훨씬 더 큰)
• 이 표현들은 모두 '이전보다 훨씬 더 많은 양의 데이터'를 수집할 수 있게 되었다는 의미를 강조하는 데 사용될 수 있습니다.

이러한 개념들을 이해하면 빅데이터가 어떻게 우리의 일상생활과 연결되는지, 그리고 온라인 활동이 어떻게 데이터로 활용되는지에 대한 더 깊은 통찰을 얻을 수 있습니다.