• 검색 결과가 없습니다.

Big Data

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "Big Data"

Copied!
8
0
0

로드 중.... (전체 텍스트 보기)

전체 글

(1)

05 How Far Will Technology Go?

기술은 얼마나 멀리 갈 것인가?

영어2 비상(홍민표) 05과 본문 해석 ①

Big Data

빅데이터

Part ①

Every Move Counts

모든 움직임이 중요하다

① It is now almost impossible to live a truly private life because every human activity, be it a walk to the park or the sending of a simple text message, produces data.

① 그것이 공원에서 산책이든 간단한 문자 메시지를 보내는 것이든 모든 인간의 활동이 데이터를 생산하기 때문에, 진정으 로 사적인 생황을 산다는 것은 이제 거의 불가능합니다.

② Phones, TVs, computers, cameras in cars, and sensors in buildings and street corners all generate different forms of data.

② 전화기, 텔레비전, 컴퓨터, 차량의 카메라, 건물 안과 거리 모퉁이마다의 감지기들이 모두 각기 다른 형태의 데이터를 발 생시킵니다.

③ The Internet of Things (IoT) connects home appliances to the web, uploading such everyday information as how often we take cheese from the fridge or do a load of laundry.

③ 사물인터넷(IoT)는 가전제품들을 웹에 연결시킵니다, 그리고 우리가 얼마나 자주 냉장고에서 치즈를 꺼내는지 혹은 세탁 을 얼마나 자주 하는지와 같은 일상의 정보들을 업로드 합니다.

④ The development of information and communications technology allows this data not only to be generated but also to be collected and stored.

④ 정보통신기술의 발달은 이 데이터가 생성될 뿐만 아니라 수집되고 저장되도록 허락합니다.

⑤ Almost every move we make adds up to form a vast bank of information called Big Data.

⑤ 우리가 만들어내는 거의 모든 움직임이 쌓여 빅데이터라 불리는 거대한 정보 저장소를 형성합니다.

Questions

Ⓠ① What is the purpose of this paragraph?

Ⓠ① 이 단락의 목적은 무엇입니까?

Ⓐ① ⓐ to emphasize that all human activity can be a part of Big Data

ⓑ to warn readers not to expose their personal data on the web

Ⓐ① ⓐ 모든 인간 활동이 빅데이터의 일부가 될 수 있다는 것을 강조하기 위해

ⓑ 독자들에게 웹상에서 그들의 개인 정보를 노출하지 말 것을 경고하기 위해

Part ②

What Is Big Data?

빅데이터는 무엇인가?

➊① Big Data is frequently characterized and defined by volume, variety, and velocity:

① 빅데이터는 용량, 다양성, 그리고 속도에 의해 빈번하게 특성이 기술되고 정의됩니다.

ⓒ towardsdatascience.com

(2)

② 05과 본문 해석 영어2 비상(홍민표)

information ever recorded before that.

③ 사실, 지난 2년만의 데이터의 총 축적량은 그 이전의 기록된 모든 정보보다 더 큽니다.

④ In addition, data comes in various forms, ranging from texts, pictures, and sound files to GPS-based location information and credit card transaction records.

④ 게다가, 데이터는 문자, 사진 그리고 음향 파일에서 GPS 기반의 위치 정보, 신용카드 거래기록에 이르는, 다양한 형태로 나옵니다.

⑤ Moreover, such data is gathered and stored at a remarkable speed:

⑤ 게다가, 그러한 데이터는 놀랄 만한 속도로 모아지고 저장됩니다.

⑥ as soon as you use your library card, a record of your visit can be sent to the web and may contribute to expanding the pool of data.

⑥ 당신이 당신의 도서관 카드를 사용하자마자, 당신의 방문의 기록이 웹으로 보내지고 데이터 풀의 확장에 기여할지도 모 릅니다.

➋⑦ Modern technology now allows us to analyze data in an efficient and economical way.

⑦ 현대 기술은 이제 우리에게 효율적이고 경제적인 방법으로 데이터를 분석할 수 있도록 허락합니다.

⑧ When such data is analyzed with the help of statistical and computational tools, it may tell a meaningful story.

⑧ 그러한 데이터는 통계적이고 컴퓨터의 도구의 도움으로 분석될 때, 그것은 의미 깊은 이야기를 할지도 모릅니다.

⑨ It is worth exploring in the following illustrations how this new technology might influence the way we live.

⑨ 다음의 예시들에서 이 새로운 기술이 우리가 사는 방식에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 탐구할 가치가 있습니다.

Questions

Ⓠ② Big data is a term that refers to huge amounts of data in various forms gathered in real time.

Ⓠ② 빅데이터는 실시간으로 수집되는 다양한 형태의 거대한 양의 데이터를 가리키는 용어입니다.

Part ③

Big Data for the Public Good

공익을 위한 빅데이터

➊① Seoul and its satellite cities are home to more than 25 million people who are often forced to take expensive taxi rides late at night when buses and subways are no longer available.

① 서울과 그것의 위성 도시들은 버스나 지하철이 더 이상 이용불가능 할 때 밤늦게 종종 비싼 택시를 타도록 강요받는 2천 5백만이 넘는 사람들에게 거주지입니다.

② When city officials decided to provide a new late-night bus service to commuters, they had to

(3)

05 How Far Will Technology Go?

기술은 얼마나 멀리 갈 것인가?

영어2 비상(홍민표) 05과 본문 해석 ③

figure out the highest frequency routes and commuter hot spots so they could accommodate as many people as possible.

② 시 공무원들이 통근자들에게 새로운 심야버스를 제공하기로 결정했을 때, 그들은 그들이 가능한 한 많은 사람들을 수용 할 수 있도록 하기 위해 가장 높은 빈도의 경로와 통근자가 많은 지역들을 알아내어야만 했습니다.

➋③ With the help of Big Data analytics, city officials examined the records of five million late-night taxi rides and 30 billion late-night mobile phone communications, and discovered a sudden increase in rides and text messages at certain places and times.

③ 빅데이터 분석학의 도움으로, 시 공무원들은 5백만 건의 심야택시 탑승기록과 300억 건의 심야 이동전화 통신기록을 조 사하고 특정한 장소와 시간대에 탑승과 문자매시지의 갑작스런 증가를 발견했습니다.

④ Based upon this information, they settled on several late-night routes and schedules to provide the bus service to the maximum number of people.

④ 이 정보를 근거하여, 그들은 최대한의 수의 사람들에게 버스 서비스를 제공하기 위해 몇몇 심야 노선들과 일정들을 결정 했습니다.

⑤ This was how the Seoul Owl Bus came to be.

⑤ 이것이 서울 올빼미 버스가 나오게 된 방법이었습니다.

Questions

Ⓠ③ ⑴ People were having trouble finding public transportation late at night. [Ⓣ / F]

⑵ City officials discovered commuter hot spots by conducting surveys. [T / Ⓕ]

Ⓠ③ ⑴ 사람들은 밤늦게 대중교통을 찾는 데 어려움을 겪고 있었습니다. [Ⓣ / F]

⑵ 도시 공무원들은 설문조사를 함으로써 통근자가 많은 장소를 발견했습니다. [T / Ⓕ]

Part ④

Big Data in Education

교육에서의 빅데이터

① Over the next decade, Big Data will be replacing traditional academic guidance methods.

① 다음 10년 동안, 빅데이터는 전통적인 학업 지도 방법을 교체할 것입니다.

② In fact, in some universities, data analysis has already been used to predict the probable success or failure of certain students.

② 사실, 몇몇 대학에서, 빅데이터 분석은 특정 학생들의 성공이나 실패 가능성을 예측하기 위해 이미 쓰이고 있습니다.

③ Data analysts have scanned through hundreds of thousands of personal and academic student records in order to predict when intervention may be needed.

③ 데이터 분석자들은 개입이 필요할지도 모르는 때를 예측하기 위해 수만의 개인 학업 학생 기록을 통해 훑어 보았습니다.

④ Certain behaviors seem to be informative, such as how often students see advisers and tutors or if they take a course out of sequence.

④ 얼마나 자주 학생들이 조언자나 개인지도 교사들을 만났는지 혹은 그들이 순서에 맞지 않게 수업을 듣는지와 같은 특정 한 정보는 유익한 정보를 주는 것일지 모릅니다.

(4)

④ 05과 본문 해석 영어2 비상(홍민표)

⑥ Based upon this Big Data analysis, many universities maintain a list of courses that might signal a need for intervention.

⑥ 이 빅데이터 분석에 근거하여, 많은 대학들이 개입의 필요의 신호를 보낼지도 모르는 강좌 목록을 유지하고 있습니다.

⑦ If a student leaves the path of previous successful students, advisers can be alerted so they can reach out and offer guidance.

⑦ 만약 한 학생이 이전의 성공적인 학생들의 경로를 떠나면, 조언자들은 그들이 연락을 취하고 지도를 제공할 수 있도록 알림을 받을 수 있습니다.

Questions

Ⓠ④ What can be inferred from this paragraph?

Ⓠ④ 이 단락으로부터 무엇이 추론될 수 있습니까?

Ⓐ④ ⓐ Successful students follow a certain academic path in a predictable way.

ⓑ Predictor courses refer to college subjects that all students are required to take.

Ⓐ④ ⓐ 성공적인 학생들은 예측 가능한 방식으로 특정한 학업의 길을 따릅니다.

ⓑ 예측변수 과목들은 모든 학생들이 수강하는 것이 요구되는 대학 과목을 가리킵니다.

Part ⑤

Big Data in Medicine

의학에서의 빅데이터

① More complex analyses of Big Data will be changing the way health is assessed and medicine is practiced in the future.

① 빅데이터의 좀 더 복잡한 분석들은 건강이 평가되고 의학이 미래에 시행되는 방식을 바꾸고 있을 것입니다.

② The biomedical sciences are already so data-driven that biologists and doctors are accustomed to collecting, analyzing, and interpreting huge datasets with the help of supercomputers.

② 생물의학계는 이미 매우 데이터 기반으로 생물학자들과 의사들이 슈퍼컴퓨터들의 도움으로 거대한 데이터 세트를 수집하 고 분석하고 해석하는 데 익숙합니다.

③ The Human Genome Project is a case in point.

③ <휴먼 게놈 프로젝트>는 딱 들어맞는 사례입니다.

④ It took 13 years to complete the first full genome sequence of one person, consisting of six billion base pairs.

④ 60억 개의 염기쌍으로 이루어진, 한 사람의 최초의 전체 유전자 배열을 완성하는 데 13년이 걸렸습니다.

⑤ These days, it only takes about 24 hours to sequence a person's genome, demonstrating the massive impact data analysis technology has had on the field.

(5)

05 How Far Will Technology Go?

기술은 얼마나 멀리 갈 것인가?

영어2 비상(홍민표) 05과 본문 해석 ⑤

⑤ 요즘, 한 사람의 게놈을 나열시키는 데 오직 약 24시간이 걸립니다, 데이터 분석 기술이 그 분야에 가져온 거대한 영향 을 보여주고 있습니다.

⑥ Biomedical scientists are still trying to figure out what each gene in the sequence does and how they interact to affect our health.

⑥ 생물의학 과학자들은 배열 안에서 각각의 유전자가 무엇을 하는지 그리고 그들이 우리의 건강에 영향을 미추기 위해 어 떻게 상호작용을 하는지 알아내기 위해 여전히 노력하고 있습니다.

⑦ They are optimistic that genomic data analysis will revolutionize our understanding of health and disease on a scale we cannot imagine now.

⑦ 그들은 게놈 데이터 분석이 우리가 지금 상상할 수 없는 규모로 건강과 질병에 대한 우리의 이해에 혁명을 일으킬 거라 는 것에 낙관적입니다.

Questions

Ⓠ⑤ What is the main idea of this paragraph?

Ⓠ⑤ 이 문단의 중심 생각은 무엇입니까?

Ⓐ⑤ ⓐ Big Data analytics will play a key role in future healthcare and medicine.

ⓑ The Human Genome Project will be documented on a larger scale thanks to Big Data.

Ⓐ⑤ ⓐ 빅데이터 분석가들은 미래의 보건과 의학에서 핵심적인 역할을 할 것입니다.

ⓑ 휴먼 게놈 프로젝트는 빅데이터 덕택에 더 큰 규모로 기록될 것입니다.

Part ⑥

① Biological variety on an individual level has necessitated a move from Big Data to “really” Big Data.

① 개인적 수준에서 생물학적 다양성이 빅데이터로부터 “정말” 큰 데이터로 이동을 필요로 했습니다.

② Each person is unique in terms of diet, environment, habits, and the relationships they have.

② 각각의 사람이 식단, 환경, 습관, 그들이 가진 관계의 측면에서 독특합니다.

③ To add further complexity, hundreds of trillions of tiny bacteria live in the human intestinal tract, some of which help cells extract energy and maintain overall health, while others, like H. pylori, may cause stomach cancer or other diseases.

③ 더 복잡성을 더하자면, 수백조의 작은 박테리아가 사람의 장속에 살 고 있습니다, 그리고 그것들 중 몇몇이 세포가 에너 지를 추출하고 전체적인 건강을 유지하는 것을 돕습니다, 반면에, 헬리코박터 파일로리와 같은 다른 것들은 위암이나 다 른 질병을 일으킬지도 모릅니다.

④ No individual has the same combination of gut bacteria, and they may adapt and change over time.

④ 어떠한 개인도 같은 조합의 내장 박테리아를 가지고 있지 않습니다, 그리고 그것들은 아마도 시간이 지남에 따라 적응하 고 변화할지도 모릅니다.

⑤ The enormous number of combinations can only be researched using Big Data analysis.

⑤ 수많은 수의 조합이 빅데이터 분석을 사용해서만 연구될 수 있습니다.

(6)

⑥ 05과 본문 해석 영어2 비상(홍민표)

Questions

Ⓠ⑥ Big Data analysis is all the more important in the fields of medicine because of the huge number of gut bacteria and the adaptation and changes they make over time.

Ⓠ⑥ 빅데이터 분석은 엄청난 수의 내장 박테리아와 시간이 지나며 그들이 만드는 적응과 변화 때문에 의학 분야에서 훨씬 더 중요합니다.

Part ⑦

Two Sides of a Coin

동전의 양면

① It's hard to doubt that Big Data will continue to be an important part of human society.

① 빅데이터가 계속 인간 사회의 중요한 부분일 것이라는 것은 의심하기 어렵습니다.

② Data-based prediction will replace simple guessing, arming people with techniques to uncover hidden patterns, unanticipated correlations, global trends, and other meaningful information that will hopefully lead to more informed decisions.

② 데이터기반의 예측은 사람들을 숨겨진 패턴, 예기치 못한 상관관계, 세계적인 추세와 더 많은 정보를 기반한 결정으로 이 어지길 바라는 다른 의미 깊은 정보를 알아내기 위한 기술들로 무장해서, 단순한 추측을 교체할 것입니다.

③ Some argue it will fundamentally reshape our lives.

③ 몇몇은 그것이 근본적으로 우리의 삶을 개조할 것이라고 주장합니다.

④ However, it should be noted that Big Data is a resource that could be used for good or ill, and that, no matter what, using it may give rise to unintended consequences.

④ 그러나, 빅데이터가 선하게도 악하게도 사용될 수 있는 자원이라는 것과, 그것이 무엇이든지, 그것을 사용하는 것은 의도 치 않은 결가를 낳을 수도 있다는 것을 주의해야 합니다.

⑤ Depending on what data you examine, how you interpret it, and what purpose you have, the end result may tell different stories.

⑤ 당신이 무슨 데이터를 조사하는지, 당신이 그것을 어떻게 해석하는지, 그리고 당신이 무슨 목적을 가졌는지에 따라, 최종 결과는 다른 이야기를 할지도 모릅니다.

Questions

Ⓠ⑦ What do you think the author is trying to say through this paragraph?

Ⓠ⑦ 이 단락을 통하여 저자가 무엇을 말하고자 하는 것이 무엇이라고 생각합니까?

Ⓐ⑦ ⓐ Big Data will prove a beneficial resource for our society.

ⓑ Big Data may have possible or negative outcomes.

Ⓐ⑦ ⓐ 빅데이터는 우리 사회에 혜택을 주는 자원을 제공할 것입니다.

ⓑ 빅데이터는 긍정적이거나 부정적인 결과를 가질지도 모릅니다.

(7)

05 How Far Will Technology Go?

기술은 얼마나 멀리 갈 것인가?

영어2 비상(홍민표) 05과 본문 해석 ⑦

Part ⑧

Debating Big Data

빅데이터 토론하기

➊① What are the issues that deserve careful deliberation?

① 주의 깊은 숙고할 만한 이슈들은 무엇일까요?

② One of the biggest concerns is the question of whether or not past data can be used to predict future events.

② 가장 큰 우려들 중 하나는 과거의 데이터가 미래 사건들을 예측하기 위해 쓰일 수 있으나 없느냐의 문제입니다.

② The results of Big Data analyses may mean that some people are denied health insurance coverage because of their family's genetic history, or that others could be put on watch lists because their past behavior indicates possible future criminal activities.

② 빅데이터 분석의 결과는 몇몇 사람들이 그들의 가족의 유전적 내력 때문에 건강보험 보장을 거부되는 것 혹은 다른 사람 들이 그들의 과거의 행동이 가능한 미래의 범죄 활동을 나타내기 때문에 감시 목록에 오를 수 있다는 것을 의미할지도 모릅니다.

③ History tells a story, but the future is always unknown.

③ 역사는 이야기를 말 합니다, 하지만 미래는 항상 알 수 없습니다.

➋④ Another concern is whether the collector of the data or the provider of the data has ownership rights.

④ 또 다른 우려는 데이터의 수집자나 데이터의 제공자가 소유권을 갖는지 아닌지 입니다.

⑤ For example, many companies sell their customers' personal information for commercial purposes.

⑤ 예를 들면, 많은 회사들이 상업적인 의도로 그들의 고객들의 개인 정보를 팝니다.

⑥ Both the buyer and the seller can make financial gains, but the customers that provide the information are left out.

⑥ 사는 사람과 파는 사람 모두 재정적인 이익을 얻을 수 있습니다, 하지만 그 정보를 제공하는 고객은 소외됩니다.

⑦ Like any resource, using it wisely can be beneficial, but using it carelessly can lead to unexpected outcomes.

⑦ 어떠한 자원처럼, 그것을 현명하게 사용하는 것은 유익할 수 있습니다, 하지만 그것을 부주의하게 사용하는 것은 예기치 못한 결과로 이어질 수 있습니다.

Questions

Ⓠ⑧ [How about you?] Which example in the text was most interesting to you about the use of Big Data?

Ⓠ⑧ 빅데이터의 사용에 대해 본문의 어느 예가 당신에게 가장 흥미로웠습니까?

Ⓐ⑧ I thought the use of Big Data to design late-night bus routes was most interesting as I often take the Seoul Owl Bus myself.

(8)

교과서 본문은 출판사 및 공동저자에게 저작권이 있습니다.

ⓒ 2021. Minkyu Hwang.

All right reserved

⑧ 05과 본문 해석 영어2 비상(홍민표)

paragraphs.

Ⓠ⑨ 단락들에서 언급된 빅데이터의 사용에 관련된 두 가지 우려를 밑줄 치시오.

Ⓐ⑨ whether or not past data can be used to predict future events, whether the collector of the data or the provider of the data has ownership rights

Ⓐ⑨ 과거의 데이터가 미래를 예측하기 위해 사용될 수 있는지, 데이터 수집자 혹은 데이터의 제공자가 소유권을 갖고 있는 지 여부

참조

관련 문서

‰ ‰ 생산현장정보 생산현장정보 실시간 실시간 관리 관리 – – Real- Real -Time Data Manager Time Data Manager. i

Pooling Cross-section and Time Series Data in the Estimation of a Dynamic Model: The Demand for Natural Gas. Econometric Analysis of Panel Data, second

Students will learn the concept of big data and development process using information and communication technology from the point of view of convergence

Data quality is essential for Analytical CRM, where strategies are developed based on the results of data analysis.. Socio-economic data of customers is both easily gathered

Data sampled at the scan interval is recorded in the internal memory as measured data for each specified data type (display data and event data).. Measured value at

Azure Data Factory (ADF) is a cloud-based data integration service that allows you to orchestrate and automate data movement and data transformation. Ingesting data can

•Web Log Mining ( Zaïane, Xin and Han, 1998 ) Uses KDD techniques to understand general access patterns and trends.

• In the traditional layer based data model heights are treated as attributes to the objects, not as a part of the geometry.. But the real world