2023 3월 고3 영어 모의고사 분석 끊어 읽기 단어정리 '38번' 문제 해설 해석 정답 구문분석 구문독
2024.02.14 - [고3 모의고사/- 2023] - 2023 3월 고3 영어 모의고사 분석 끊어 읽기 단어정리 '37번' 문제 해설 해석 정답 구문분석 구문독해 직독직해 전국연합학력평가 2023 3월 고3 영어 모의고사 분석 끊
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2023 고3 3월 39번
정답 3번
39번. 모의고사 본문
39번. 단어 정리
영어 단어 | 뜻 / 의미 | |
1 | reasoning | 추리, 추론 (V) |
2 | be prone to | ~하기 쉽다 (V) |
3 | notoriously | 악명 높게도 (V) |
4 | causal | ① 인과 관계의 (V) ② 원인을 나타내는 접속사/연결사 |
5 | sufficiently | 충분히 (V) |
6 | complex | ① 복잡한 (V) (= complicated) ② 복합 건물 ③ 덩어리 |
7 | when it comes to | ~하는 경우 (V) |
8 | assess | ① 재다 ② 평가하다 (V) (= etimate) |
9 | the impact of A across B | A가 B에 미치는 영향 (V) |
10 | policy intervention | 정책 개입 |
11 | go beyond | ① ~을 넘어서다 (V) ②~을 초과하다 |
12 | algorithm | 알고리즘 (V) |
13 | hold out the promise | 가능성을 보이다 (V) |
14 | probabilistic | 확률적인 (V) |
15 | domain | ① 영역 (V); 범위 ② 소유지 ③ 도메인 |
16 | largely | 크게, 대체로, 주로, 많이 (V) |
17 | treatment | ① 치료 (V), 처치 ② 대우 ③ 다룸, 논의, 처리 |
18 | work | ① 일하다 ② 일 (=employment) ③ 업무 ④ 효과가 있다 (V) |
19 | refer to | ① ~을 나타내다, ~와 관련 있다 ② …을 보다, …에게 문의하다 (= consult) ③ ~을 언급하다 (V) |
20 | tend to | 경향이 있다 (V) |
on average | 평균적으로 (V) | |
21 | support A with B | B로 A를 지원하다 |
22 | structured | ① 구조가 있는; 카르텔화한 ② 체계화된 (V) |
23 | explore | ① 답사하다 ② 탐구하다 (V) (= analyse) ③ 더듬어 보다 |
24 | map out | ① (계획을) 입안하다, 계획하다, 배치하다 (= plan, organize, draft) ② ~을 정리하다 |
25 | casual relationship | 인과 관계 |
26 | represent | ① 대표하다 ② 대변하다 ③ 해당하다 (= constitute) ④ 나타내다 (V) |
27 | degree | ① (각도의 단위) 도 ② (온도의 단위) 도 ③ 정도 (V) |
28 | accurate | ① 정확한 (V) ② 정밀한 ③ 명중하는 (↔ inaccurate) |
29 | risk assessment | 위험 평가 (V) |
30 | particularly | 특히 (V), 특별히 |
31 | novel | ① 소설 ② 새로운 (V) |
32 | ecological | ① 생태계의 (V), 생태학의 ② 생태계에 관심을 가진 |
33 | disaster | ① 참사, 재난 (V) +A1063:C1096(=catastrophe) ② 엄청난 불행 ③ 완전한 실패자 |
39번. 끊어 읽기 및 분석
1. Going beyond very simple algorithms, / some AIbased tools / hold out the promise of supporting / better causal and probabilistic reasoning / in complex domains. |
매우 간단한 알고리즘을 넘어서면서 / 일부 인공 지능 기반 도구들은 / 지원할 가능성을 보인다. / 더 나은 인과적 추론과 확률적 추론을 / 복잡한 영역에서 |
매우 간단한 알고리즘을 넘어서면서 일부 인공 지능 기반 도구들은 복잡한 영역에서 더 나은 인과적 추론과 확률적 추론을 지원할 가능성을 보인다. |
2. ( ① ) Humans / have a natural ability / to build causal models of the world / — that is, to explain why things happen — / that AI systems still largely lack. |
인간에게는 / 타고난 능력이 있다. / 세상의 인과적 모형을 만드는, / 즉 어떤 일이 ‘왜’ 일어나는지를 설명하는 / 인공 지능 시스템에 여전히 많이 부족한, |
인간에게는 인공 지능 시스템에 여전히 많이 부족한, 세상의 인과적 모형을 만드는, 즉 어떤 일이 ‘왜’ 일어나는지를 설명하는 타고난 능력이 있다. |
3. ( ② ) For example, / while / a doctor / can explain / to a patient why a treatment works, / referring to the changes / it causes in the body, / a modern machinelearning system / could only tell you / that patients who are given this treatment tend, / on average, to get better. |
예를 들어, / 의사는 / 설명할 수 있는 반면(while), / 변화를 언급하면서 / 그것이 몸에 가져오는 / 환자에게 어떤 치료가 왜 효과가 있는지, / 현대의 기계 학습 시스템은 / 여러분에게 말해 줄 수 있을 뿐이다. / 이 치료를 받는 환자들이 / 평균적으로 더 나아지는 경향이 있다고 |
예를 들어, 의사는 환자에게 어떤 치료가 왜 효과가 있는지, 그것이 몸에 가져오는 변화를 언급하면서 설명할 수 있는 반면, 현대의 기계 학습 시스템은 이 치료를 받는 환자들이 평균적으로 더 나아지는 경향이 있다고 여러분에게 말해 줄 수 있을 뿐이다. |
4. However, / human reasoning / is still notoriously prone to confusion and error / when causal questions become sufficiently complex,/ such as when it comes to assessing the impact / of policy interventions across society. |
하지만 / 인간의 추론은 / 혼동하고 실수하기 쉽기로 여전히 악명높다. / 인과관계의 문제가 충분히 복잡해지면 / 미치는 영향을 평가하는 경우처럼, / 정책 개입이 사회 전반에 |
하지만 정책 개입이 사회 전반에 미치는 영향을 평가하는 경우처럼, 인과관계의 문제가 충분히 복잡해지면 인간의 추론은 혼동하고 실수하기 쉽기로 여전히 악명높다. |
5. ( ③ ) In these cases, / supporting human reasoning / with more structured AIbased tools / may be helpful. |
이런 경우에는 / 인간의 추론을 지원하는 것이 / 더 체계화된 인공 지능 기반 도구로 / 도움이 될 수 있다. |
이런 경우에는 더 체계화된 인공 지능 기반 도구로 인간의 추론을 지원하는 것이 도움이 될 수 있다. |
6. ( ④ ) Researchers / have been exploring the use of Bayesian Network s/ — an AI technology that can be used / to map out the causal relationships between events, / and to represent degrees of uncertainty / around different areas — / for decision support, / such as to enable / more accurate risk assessment. |
연구자들은 / Bayesian Networks 사용을 탐구해오고 있다. / 사용될 수 있는 인공 지능 기술인 / 사건 간의 인과관계를 정리하고 / 불확실성의 정도를 나타내기 위해 / 서로 다른 영역 주변의 / 의사 결정 지원을 위해 / 가능케 하는 것과 같은 / 더 정확한 위험 평가를 |
연구자들은 더 정확한 위험 평가를 가능케 하는 것과 같은 의사 결정 지원을 위해 사건 간의 인과관계를 정리하고 서로 다른 영역 주변의 불확실성의 정도를 나타내기 위해 사용될 수 있는 인공 지능 기술인 Bayesian Networks 사용을 탐구해오고 있다. |
7. ( ⑤ ) These / may be particularly useful / for assessing the threat of novel or rare threats, / where little historical data is available, / such as the risk of terrorist attacks and new ecological disasters. |
이것들은 / 특히 유용할 수 있다. / 새롭거나 드문 위협들의 위험을 평가하는 데 / 이용할 수 있는 역사적 데이터가 거의 없는 / 테러리스트 공격과 새로운 생태 재난의 위험과 같은 |
이것들은 테러리스트 공격과 새로운 생태 재난의 위험과 같은, 이용할 수 있는 역사적 데이터가 거의 없는 새롭거나 드문 위협들의 위험을 평가하는 데 특히 유용할 수 있다. |
2023 3월 고3 영어 모의고사 분석 끊어 읽기 단어정리 '40번' 문제 해설 해석 정답 구문분석 구문독
2024.03.17 - [고3 모의고사/- 2023] - 2023 3월 고3 영어 모의고사 분석 끊어 읽기 단어정리 '39번' 문제 해설 해석 정답 구문분석 구문독해 직독직해 전국연합학력평가 2023 3월 고3 영어 모의고사 분석 끊
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