Wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

중3동아(윤) 7과 어법선택

Total questions: 28

Worksheet time: 20mins

Name
Class
Date
1.

당신은 온라인 서점을 방문해서 그 서점이 당신에게 추천한 책들을 보고 놀란 적이 있는가?
Have you ever [visited / been visited] an online bookstore and been [surprised / surprising] by the books [what / that] the store recommended for you?

 

a)

visited

b)

been visited

c)

surprised

d)

surprising

e)

that

2.

그 책들 중 다수가 당신에게 흥미로워 보였다. 그 서점은 당신이 무엇을 좋아하는지 어떻게 알았을까?
Many of them looked [interesting / interested] to you. So how did the bookstore know [that / what] you liked?

 

a)

interesting

b)

interested

c)

that

d)

what

3.

이것은 모두 빅데이터 때문에 가능하다.
This is all [possibly / possible] [because of / because] big data.

a)

possibly

b)

possible

c)

because of

d)

because

4.

빅데이터는 매우 크고 복잡한 데이터의 집합이다.
Big data is data sets [that / what] [are / is] very big and complex.

 

a)

that

b)

what

c)

are

d)

is

5.

정보 통신 기술이 발달함에 따라 우리가 갖고 있는 데이터의 양이 이전보다 훨씬 더 많아지고 있다.
As information and communication technology [develop / develops], the amount of data we have [is / are] getting [very / much] [greatest / greater] than before.

a)

develop

b)

develops

c)

is

d)

much

e)

greater

6.

이것의 주된 이유는 우리가 온라인상에서 하는 거의 모든 것들이 흔적을 남기기 때문이다.
This is mainly [because of / because] almost everything [that / what] we do online [leaves / leave] a trace.

a)

because of

b)

because

c)

that

d)

leaves

e)

leave

7.

예를 들어, 당신이 블로그에 올린 사진들과 온라인 상점에서의 구매 기록들이 모두 빅데이터의 일부이다.
For example, the photos you upload on your blog and the records of your purchases at online stores [are / is] all part of big data.

a)

are

b)

is

8.

하지만 단순히 데이터를 수집하는 것만으로는 충분하지 않다.
Simply [collect / collecting] data, however, [are / is] not enough.

a)

collect

b)

collecting

c)

are

d)

is

9.

빅데이터는 분석되어야 하는데, 이것은 빅데이터 전문가들에 의해서 이루어진다.
Big data has to [be analyzed / analyze], and this is [doing / done] by big data experts.

 

a)

be analyzed

b)

analyze

c)

doing

d)

done

10.

전문가들은 다양한 방법들을 사용하여 빅데이터를 분석하고, 그것으로부터 의미 있는 결과들을 도출한다.
[Using / Used] various methods, experts analyze big data and [draws / draw] [meaningful / meaningfully] results from it.

a)

Using

b)

Used

c)

draw

d)

meaningful

e)

meaningfully

11.

그런 다음, 이런 결과들은 의사결정을 하거나 미래를 예측하는 데 사용될 수 있다.
These results then can [be used / use] [making / to make] decisions or to predict the future.

a)

be used

b)

use

c)

making

d)

to make

12.

빅데이터는 우리 삶의 거의 모든 부분에 영향을 미치고 있다.
Big data is [influencing / influenced] almost [all / every] parts of our lives.

a)

influencing

b)

influenced

c)

all

d)

every

13.

그것은 회사들이 소비자들이 필요로 하는 것을 더 잘 이해하고 더 많은 상품을 팔도록 도와준다.
It helps companies [understand / understanding] [its / their] customers’ needs better and [help / helps] them [selling / sell] more products.

 

a)

understand

b)

understanding

c)

their

d)

helps

e)

sell

14.

당신은 날씨 전문가들이 날씨를 예측하는 것과 같이 현재 건강 전문가들이 질병을 예측할 수 있다는 것을 알고 있었는가?
Did you know [that / what] health professionals can now forecast a disease just as weather experts [forecasting / forecast] the weather?

a)

that

b)

what

c)

forecasting

d)

forecast

15.

이것은 빅데이터 덕분에 가능하다. 예를 들어, 독감의 계절이 오면 사람들은 독감 약을 더 많이 구입할 것이다.
This is [possibly / possible] thanks to big data. For example, when the flu season [comes / come], people will [buy / be bought] more flu medicine.

 

a)

possibly

b)

possible

c)

comes

d)

buy

e)

be bought

16.

그들은 또한 온라인상에서 독감 증상에 대해 더 많이 검색해 볼 것이다.
They will also [search / searched] online about flu symptoms more.

a)

search

b)

searched

17.

이런 종류의 데이터가 현명하게 분석된다면, 독감의 확산을 예측할 수 있다.
If this kind of data [were / is] [analyzed / analyzing] wisely, the spread of the flu can [predict / be predicted].

a)

is

b)

analyzed

c)

analyzing

d)

predict

e)

be predicted

18.

당신은 스포츠 팬인가? 빅데이터는 스포츠를 더 흥미진진하게 만들면서 선수들의 경기력을 향상하고 있다.
Are you a sports fan? Well, big data is [improving / improved] the performance of players, [made / making] sports more [exciting / excited].

 

a)

improving

b)

improved

c)

making

d)

exciting

e)

excited

19.

한 유명한 사례가 독일 국가 대표 축구팀이다.
A famous example [is / does] Germany’s national soccer team.

a)

is

b)

does

20.

그 팀은 선수들에 관한 엄청난 양의 데이터를 모으고 분석함으로써 데이터베이스를 구축했다.
The team [built / was built] a database by collecting and [analyzing / analyzed] a huge amount of data on players.

a)

built

b)

was built

c)

analyzing

d)

analyzed

21.

예를 들어, 그 데이터는 각각의 선수들이 얼마나 많이 달렸고, 얼마나 오랫동안 공을 갖고 있었는지를 포함했다.
For example, the data [including / included] information about how much each [player / players] ran and how long [he had / had he] the ball.

 

a)

including

b)

included

c)

player

d)

players

e)

he had

22.

이 데이터베이스의 도움으로, 독일 국가 대표 축구팀은 경기력을 향상할 수 있었고, 2014년 월드컵에서 우승할 수 있었다.
With the help of this database, Germany’s national soccer team was able [improving / to improve] its performance and [won / win] the 2014 World Cup.

a)

improving

b)

to improve

c)

won

d)

win

23.

빅데이터 덕분에 경찰은 이제 범죄가 발생하기 전에 그 범죄를 예측할 수 있다.
Thanks to big data, police can now predict crime before it [is happened / happens].

 

a)

is happened

b)

happens

24.

범죄의 유형, 시간 및 장소에 관한 빅데이터 분석을 통해, 경찰은 범죄 다발 지역의 지도를 만들 수 있다.
Through the analysis of big data about the type, time and place of crime, police can [make / be made] a map of crime hot spots.

a)

make

b)

be made

25.

이 지도는 범죄가 언제, 어디에서 가장 발생할 것 같은지 알려 준다.
This map [identifies / identifying] when and where crime [is / are] most likely to [happening / happen].

a)

identifies

b)

identifying

c)

is

d)

happening

e)

happen

26.

경찰은 이 지도가 예측하는 지역과 시간대에 집중함으로써 추가 범죄를 예방할 수 있다.
Police can [be prevented / prevent] further crime by [focused / focusing] on the areas and the times this map predicts.

a)

be prevented

b)

prevent

c)

focused

d)

focusing

27.

그러면 빅데이터 산업은 여기에서부터 어디로 가게 될까?
So where will the big data industry [go / goes] from here?

a)

go

b)

goes

28.

누구도 확실히 알지는 못하지만, 전문가들은 빅데이터가 우리 삶에서 더욱 더 중요한 역할을 할 것이라는 데에는 동의한다.
Nobody [know / knows] for sure, but experts agree [what / that] big data will [play / be played] a more and more [important / importantly] role in our lives.

a)

knows

b)

what

c)

that

d)

play

e)

important