# data[].attributes.body
도시 이름

두 도시의 거리:

두 도시 사이의 위도차이:

둘레를 구하는 식:

지구의 둘레:

실제 지구의 둘레:

차이:

# data[].attributes.body
도시 이름 : 므완자, 냐심비

두 도시의 거리: 166.78KM

두 도시 사이의 위도차이 : 2

둘레를 구하는 식 : 360 : L = 2 : 166

지구의 둘레 : 29880KM

실제 지구의 둘레 : 40009KM

차이 : 10129KM

# data[].attributes.body
도시이름:

두 도시 사이의 거리:

각도:

둘레를 구하는 식:

지구본의 둘레:

실제 지구본의 둘레:

차이:

# data[].attributes.body
도시 이름 : 마닐라 , 서울

두 도시 사이의 거리 : 6cm

각도 : 25도

둘레를 구하는 식 : 360 : L =25 : 6

지구본의 둘레 : 86.4cm

실제 지구본의 둘레 : 96cm

차이 : 9.6cm

# data[].attributes.body
도시이름:평양,다바오

두도시의 거리:3542.22km

두 도시 사이의 위도차이:32

둘레를 구하는 식:360:L=32:3542

지구의 둘레:398475

실제 지구의 둘레:40,075

차이:358400

# data[].attributes.body
도시이름: 제주시,베이징

두 도시 사이의 거리:3.5cm

각도:20도

둘레를 구하는 식: 360:L=20:3.5

지구본의 둘레:63

실제 지구본의 둘레:96.5

차이:33.5

# data[].attributes.body
도시이름 :이집트(카이로)->러시아 (모스크바)

두 도시간의 거리: 9cm

각도: 30

둘레를 구하는식: 30/360-> 1/12. 12×9=108 결론=108cm.

지구본의 둘레: 108cm

실제 지구본의 둘레:96.5cm

차이: 11.5cm

# data[].attributes.body
도시 이름 : 서울, 쿤그라드

두 도시 사이의 거리: 14cm

각도: 70도

둘레를 구하는 식: 360 : L = 70 : 14

지구본의 둘레: 72cm

실제 지구본의 둘레: 96cm

차이:24cm

# data[].attributes.body
도시이름: 멘체스터, 모스크바

두 도시 사이의 거리:7cm

각도:40도

둘레를 구하는 식:360:L=40:7

지구본의 둘레:80.5cm

실제 지구본의 둘레:96

차이:15.5

# data[].attributes.body
도시 이름: 에콰도르 - 키토, 가봉 - 림바르네

두 도시 사리의 거리: 25cm

각도:

둘레를 구하는 식: 360° : 지구본 전체 둘레 = 90° : 25cm

지구본 전체 둘레: 100cm

실체 지구본의 둘레: 96cm

차이: 4cm

# data[].attributes.body
도시 이름: 우즈베키스탄 - 타슈켄트, 카자흐스탄 - 아스타나

두 도시의 거리: 1,119km

두 도시의 위도차이: 10°

둘레를 구하는 식: 360° : 지구의 둘레 = 10° : 1,119km

지구의 둘레: 40,284km

실제 지구의 둘레: 40,075km

차이: 209km

# data[].attributes.body
도시이름: 중국(인촨시)-> 중국( 충칭)

두 도시의 거리: 988,269.21m

두 도시 사이의 위도 차이: 9

둘레를 구하는 식: 360 : L= 9: 40

지구의 둘레: 39520KM

실제 지구의 둘레: 40,075KM

차이: 555KM

# data[].attributes.body
도시 이름: 리제, 빙괼

두 도시의 거리: 234km

두 도시 사이의 위도차이: 3

둘레 구하는 식: 360 : 지구의 둘레= 3 : 234

지구의 둘레: 28080km

실제 지구의 둘레: 40009km

차이: 11929

# data[].attributes.body
도시 이름: 마이애미, 케이맨 제도.

두 도시의 거리:707.76KM

두 도시 사이의 위도 차이:6

둘레를 구하는 식: 360: L=6 :707

지구의 둘레:42420KM

실제 지구의 둘레:40,075KM

차이:2345KM

# data[].attributes.body
도시 이름: 댈러스,휴스턴

두 도시의 거리: 384km

두 도시 사이의 위도차이:5

둘레를 구하는 식:360:L=5:384

지구의 둘레:27,648km

실제 지구의 둘레:40000km

차이:12,355km

# data[].attributes.body
도시 이름: 안양시, 전라남도

두 도시의 거리: 281km

두 도시 사이의 위도 차이: 2

둘레를 구하는 식: 360:L=2:281

지구의 둘레: 50580km

실제 지구의 둘레:40,075km

차이: 10505km

# data[].attributes.body
도시이름:하노버,밀라노

두 도시의 거리 : 765Km

두 도시 사이의 위도차이: 7

둘레를 구하는 식: 360:L = 7 : 765 KM

지구의 둘레: 39342km

실제 지구의 둘레 : 40,075km

# data[].attributes.body
도시 이름: 이르쿠츠크, 에르데네트

두 도시의 거리: 358,347.56m

두 도시 사이의 위도 차이:3

둘레를 구하는 식:360:L=3:358

지구의 둘레:42960

실제 지구의 둘레:40075

차이:2885

# data[].attributes.body
도시 이름 : 투먼, 옴스크

두 도시의 거리 : 538,16km

두 도시의 위도차이 : 7

둘레를 구하는 식 : 360:L = 7:538,16

지구의 둘레 : 27,676km

실제 지구의 둘레 : 40,075km

차이 : 12,339km

# data[].attributes.body
도시이름 : 하얼빈 시, 선양 시

두 도시의 거리 : 508,770.9m

두 도시 사이의 위도차이 : 4

둘레를 구하는 식 : 360 : L = 4:508Km

지구의 둘레 : 45720KM

실제 지구의 둘레 : 40,075km

차이 : 5645

# data[].attributes.body
도시이름:메카이,시드니

두 도시의 거리 : 1363.22km

두 도시 사이의 위도 차이 : 12

둘레를 구하는 식 : 360:L=12:1363

지구의 둘레 : 40890km

실제지구의 둘레 : 40009km

차이 : 881km

# data[].attributes.body
악토베-카잔

두 도시의 거리:820km

두 도시 차이의 위도차이:5

둘레를 구하는 식: 360:L=5:820

지구의 둘레:59,040

실제지구의 둘레:40009km

차이:19,031km

# data[].attributes.body
도시 이름 : 창더 시, 허저우 시

두 도시 사이의 거리 : 513km

두 도시 사이의 위도 차이 : 5

둘레를 구하는 식 : 360 : L = 5 : 513

지구의 둘레 : 36936km

실제 지구의 둘레 : 40075km

차이 : 3139km

# data[].attributes.body
도시 이름: 서울, 제주도

두 도시의 거리: 464,001.87Km

두 도시의 사이의 위도 차이: 4도

둘레를 구하는 식: 360 : L = 4 : 464

지구의 둘레: 41760

실제 지구의 둘레: 40,075km

차이: 1685km

# data[].attributes.body
도시 이름 옌청시 ,제주시

두 도시의 거리: 약 592km

두 도시 사이의 위도차이: 9º

둘레를 구하는 식: 360º : L = 9º: 592

지구의 둘레: 23680km

실제 지구의 둘레: 40,075km

# data[].attributes.body
도시 이름: 므완자 냐심비

두 도시 거리: 166.78km

두 도시 사이의 위도 거리:2

둘례를 구하는 식 360:L=166

지구의 둘레: 39880KM

실제 지구의 둘레:40.075KM

차이:10135KM

# data[].attributes.body
도시 이름 후쿠오카시-시안시

두 도시의 거리: 1,982,265m

두 도시 사이의 위도차이: 22

둘레를 구하는 식: 360 : L = 22 : 1,982,265km

지구의 둘레:32,437,063

실제 지구의 둘레:40,075

차이:32,396,988

# data[].attributes.body
마나우스, 루이즈버그

두 도시의 거리: 약 5431km

두 도시 사이의 위도 차이: 48˚

둘레를 구하는 식: 360 : L = 48 : 5431

지구의 둘레: 40732.5km

실제 지구의 둘레: 40075km

차이: 657.5km

# data[].attributes.body
0. 실험 사진

1. 둥근 물체의 지름(d):

2. 눈과 물체 사이의 거리(l):

3. 눈과 사진 사이의 거리(L):

4. 사진의 지름을 구하는 비례식

5. 사진의 지름

# data[].attributes.body
1. 3cm

2. 20

3. 165

4. 20:3=165:D

5. 사진의 지름: 24.75

# data[].attributes.body
둥근 물체의 지름 : 3.5

눈과 물체 사이의 거리 : 16

눈과 사진 사이의 거리 : 119

사진의 지름을 구하는 비례식 : 16 : 3.5 = 119 : x

사진의 지름 : 26.03125

# data[].attributes.body
도시이름: 런던, 아크라

두도시의 거리:5078km

두도시의 사이의 위도차이: 46

둘레를 구하는 식: 360:L : 지구의 둘레 = 22° 5095 km

지구의 둘레: 2436KM

실제 지구의 둘레: 40,075km

차이: 37639km

# data[].attributes.body
h jzwxe drc,vb

# data[].attributes.body
1. 둥근 물체의 지름 (d): 2.5cm

2. 눈과 물체 사이의 거리 (l): 35cm

3. 눈과 사진 사이의 거리 (L): 347cm

4. 사진의 지름을 구하는 비례식:

[2.5 : 35 = D : 347]

5. 사진의 지름: 25cm (24.78571428571429...)

# data[].attributes.body
1. 둥근 물체의 지름(d): 2cm

2. 눈과 물체 사이의 거리(l): 8cm

3. 눈과 사진 사이의 거리(L): 101cm

4. 사진의 지름을 구하는 비례식: 8:2 = 101:D

5. 사진의 지름: 25.25cm

# data[].attributes.body
둥근물체의 지름:1.5cm

눈과 물체 사이의 거리:1.5cm

눈과 사진사이의 거리: 62cm

사진의 지름을 구하는 비례식: (눈과물체 사이의거리):(물체의 지름)=(눈과 사진사이의 거리):(사진의 지름)

사진의 지름:20.6cm

# data[].attributes.body
둥근 물체의 지름:2.4cm

눈과 물체 사이의 거리: 28cm

눈과 사진 사이의 거리:141cm

사진의 지름을 구하는 비례식:

28:2.4=141:D

사진의 지름: 12.085

# data[].attributes.body
1. 질량(지구를 1로 했을 때)

2. 반지름(지구를 1로 했을 때)

3. 평균 밀도

4. 위성 수

5. 고리

# data[].attributes.body
1. 질량: 0.06

2. 반지름: 0.38

3. 평균 밀도: 5.43

4. 위성 수: 0

5. 고리: 없음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 0.06

2. 반지름 = 0.38

3. 평균밀도 = 0.43

4. 위성 수 = 0

5. 고리 = 0

# data[].attributes.body
1. 질량 = 0.82

2. 반지름 = 0.95

3. 평균 밀도 = 5.24

4. 위성수 = 0

5. 고리 =0

# data[].attributes.body
1. 질량: 0.82

2. 반지름: 0.95

3. 평균 밀도: 5.24

4. 위성 수: 0

5. 고리: 없음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 1

2. 반지름 = 1

3. 평균밀도 = 5.51

4. 위성수=1개

5. 고리 = 0

# data[].attributes.body
1. 질량: 1.00

2. 반지름: 1.00

3. 평균 밀도: 5.51

4. 위성 수: 1

5. 고리: 없음

# data[].attributes.body
1.질량:17.09

2.반지름:3.88

3.평균밀도:1.64

4.위성 수:14

5.고리:있음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 0.11

2. 반지름 = 0.53

3. 평균밀도 = 3.93

4. 위성수 = 2

5. 고리 =0

# data[].attributes.body
질량 317.92

반지름 11.21

평균 밀도 1.33

위성 수 69

고리 있음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 317.92

2. 반지름= 11.21

3. 평균 밀도= 1.33

4. 위성 수 = 69

5. 고리 = 있음

# data[].attributes.body
1.질량:0.06

2.반지름:0.38

3.평균 밀도:5.43

4.위성 수:0

5.고리:없음

# data[].attributes.body
1. 질량: 0.11

2. 반지름: 0.53

3. 평균 밀도: 3.93

4. 위성 수: 2

5. 고리: 없음

# data[].attributes.body
질량 96.14

반지름 9.45

평균 밀도 0.69

위성 수 62

고리 있음

# data[].attributes.body
태양- 수성 (3반 2조)

질량: 0.06

반지름: 0.38

평균밀도 : 5.43

위성 수 : 0

고리 : 없음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 95.14

2. 반지름 = 9.45

3. 평균 밀도 = 0.69

4. 위성 수 = 62

5. 고리 = 있음

# data[].attributes.body
질량 14.54

반지름 4.01

평균 밀도 1.27

위성 수 27

고리 있음

# data[].attributes.body
1.질량:0.82

2.반지름:0.95

3.평균 밀도:5.24

4.위성 수:0

5.고리:없음

# data[].attributes.body
1.질량(지구를 1로 했을 때) : 0.06

2.반지름(지구를 1로 했을 때) : 0.38

3.평균 밀도 : 5.43

4.위성 수 : 0

5.고리 : 없음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 14.54

2. 반지름 = 4.01

3. 평균 밀도 = 1.27

4. 위성 수 = 27

5. 고리 = 있음

# data[].attributes.body
질량 : 0.82

반지름 : 0.95

평균 밀도 : 5.24

위성 수 : 0

고리 : 0

# data[].attributes.body
질량 17.09

반지름 3.88

평균 밀도 1.64

위성 수 14

고리 있음

# data[].attributes.body
1. 질량 = 17.09

2. 반지름 = 3.88

3. 평균 밀도 = 1.64

4. 위성 수 = 14

5. 고리 = 있음

# data[].attributes.body
1.질량:1

2.반지름:1

3.평균 밀도:5.51

4.위성 수:1

5.고리:없음

# data[].attributes.body
질량 : 1

반지름 : 1

평균 밀도 : 5.51

위성 수 : 1

고리 : 0

# data[].attributes.body
1.질량 (지구를 1로 했을 때) : 0.82

2.반지름 (지구를 1로 했을 때) : 0.95

3.평균 밀도 : 5.24

4.위성 수 : 0

5.고리 : 없음

# data[].attributes.body
질량0.06

반지름0.38

평균 밀도5.43

위성 수0

고리없음

# data[].attributes.body
1.질량:0.11

2.반지름:0.53

3.평균 밀도:3.93

4.위성 수:2

5.고리:없음

# data[].attributes.body
1.질량 (지구를 1로 했을 때) : 317.92

2.반지름 (지구를 1로 했을 때) : 11.21

3.평균 밀도 : 1.33

4.위성 수 : 69

5.고리 : 없음

# data[].attributes.body
질량 : 0.11

반지름 : 0.53

평균 밀도 : 3.93

위성 수 : 2

고리 : 0

# data[].attributes.body
1. 질량(지구를 1로 했을 때) : 1.00

2. 반지름(지구를 1로 했을 때) : 1.00

3. 평균 밀도 : 5.51

4. 위성 수 : 1

5. 고리 : 없음

# data[].attributes.body
질량 : 317.92

반지름 : 11.21

평균 밀도 : 1.33

위성 수 : 69

고리 : 있음

# data[].attributes.body
1. 질량(지구를 1로 했을 때) : 0.11

2. 반지름(지구를 1로 했을 때) : 0.53

3. 평균 밀도 : 3.93

4. 위성 수 : 2

5. 고리 : 없음

# data[].attributes.body
질량 95.14

반지름 9.45

평균밀도 0.69

위성수 62

고리 있음

# data[].attributes.body
질량 : 95.14

반지름 : 9.45

평균 밀도 : 0.69

위성 수 : 62

고리 : 있음

# data[].attributes.body
질량 : 14.54

반지름 : 4.01

평균 밀도 : 1.27

위성 수 : 27

고리 : 있음

# data[].attributes.body
질량 :95.14

반지름 :9.45

평균 밀도 :0.69

위성 수: 62

고리: 있음

# data[].attributes.body
질량 : 17.09

반지름 : 3.88

평균밀도 : 1.64

위성수: 14

고리 : 있음

# data[].attributes.body
1.질량:14.54

2.반지름:4.01

3.평균밀도:1.27

4.위성 수:27

5.고리:있음

# data[].attributes.body
1.질량:95.14

2.반지름:9.45

3.평균밀도:0.69

4.위성 수:62

5.고리:있음

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질량:0.82

반지름:0.95

평균 밀도: 5.24

위성 수: 0

고리: 없음

# data[].attributes.headline
1조(태양처럼 커다란 마음)

# data[].attributes.subject
1조(태양처럼 커다란 마음)

# data[].attributes.body
1.질량:317.92

2.반지름:11.21

3.평균밀도:1.33

4.위성 수:69

5.고리:있음

# data[].attributes.body
질량: 317.92

반지름:11.21

평균 밀도:1.33

위성 수: 69

고리: 있음

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질량:1

반지름:1

평균 밀도:5.51

위성 수: 1

고리: 없음

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질량:0.11

반지름:0.53

평균 밀도:3.93

위성수: 2

고리: 없음

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질량:14.54

반지름:4.01

평균 밀도: 1.27

위성 수: 27

고리: 있음

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질량:17.09

반지름:3.88

평균 밀도: 1.64

위성 수: 14

고리: 있음