# data[].attributes.body
one another: 3명 이상
each other: 2명
둘 다 해석은 같음
창의력 = 문제해결력

# data[].attributes.body
get(go) through: 통과하는 것
what: ~하는 것
stop A from B: A가 B하는 것을 막다
of + 추상명사: 형용사

# data[].attributes.body
from A to B: A부터 B까지
upon(on) ~ing: ~하자마자

# data[].attributes.body
on our way:~로 가는 길에
take advabtage of:~룰 이용하다
be used to~ing:~하는데 익숙하다
be used to:~하곤 했다

# data[].attributes.body
be used to R: ~을 하는 데에 사용되다
be used to ~ing: 익숙하다
might have p.p: 과거의 추측(약한 추측)
must have p.p: 강한 추측

# data[].attributes.body
직목: 동사가 나온 후 먼저 물어보는 것, 제일 중요한 것
간목: 직목 질문 후 물어보는 것, 직목보다 덜 중요

# data[].attributes.body
1학기 때 배운 기본 개념 복습
추상/구체
동명사/분사/to부정사(준동사) 각각의 공통점
끊어 읽기{(준)동사 앞뒤,전치사(속사) 앞뒤}

# data[].attributes.body
professor: 전문가
the ~er: 비교급
of: 제거의 의미가 있음

# data[].attributes.body
So - that 원인 결과(하기위해서)
Another 또다른
vivid 생생한

# data[].attributes.body
There is no doubt that: 말하고자 하는 바
so~that~ : 인과관계
non-visual: 비시각적인

# data[].attributes.body
Medium 매체
Virtue 가치, 덕
So ~ that 원인 결과 (하기위해서)
Another 또다른
Vivid 생생한

# data[].attributes.body
so ~that:인과관계
오늘 발표한 것을 본 것을 바탕으로 다음에 발표를 준비하는데 도움이 될 것 같다

# data[].attributes.body
Such: 앞에 있는 내용을 요약
A out of B: B중에 A개 (B>A)
Which 앞에: 명사 (불완)
What 앞에: 명사 (불완)
That 앞에: 명사 O,X
명사 O: 불완 or 완
명사 X: 완

# data[].attributes.body
Not just ~ but A뿐만 아니라 B도
More than 이상
명사 which 불완전
명사X what 불완전
명사/명사X that 완전/불완전X
Make 5형식동사
Expert 전문가

# data[].attributes.body
명 which 불완전 문장
명x what 불완전 문장
명 or 명x that 불완or 완전
,that 불가능

# data[].attributes.body
one of ~~:말하고자하는바
should=답

# data[].attributes.body
If ~인지아닌지
Lap 무릎
Set 여러개
In advanve 미리

# data[].attributes.body
Recognize A as B A를 B로 인식하다
Not only-but also 나열
Be good at ~을 잘하다
Instead of ~대신에
부사 -형용사, 부사 수식

# data[].attributes.body
prescribe: 구체화
describe: 기술하는 것
구체 -> 추상화: 귀납
추상 -> 구체화: 연역

# data[].attributes.body
For example: 앞에 추상 뒤에 구체
claiming : 주장 의무

# data[].attributes.body
For example: 앞에 추상 뒤에 구체

# data[].attributes.body
a number of: 많은
the number of: ~의 수
no wonder: 당연하다

# data[].attributes.body
Go to great lengths to do:어떻게든 ~할려 노력하다
빈칸뒤에 for example이 나오면 반칸이 추상 뒤에가 구체 즉 뒤를 읽어야함

# data[].attributes.body
is:정의를 내리는 것
comtrast:대조하다/대조
belief:~의 의견 생각 주장
:=>부연설명
Thus인과관계

# data[].attributes.body
철학 같은 전문지식이 나오면 전문가가 나왔을때 처럼 말하고자 하는 바가 올 확률이 높다 is 뒤에는 정의하는 문장이 올수 있다 Thus는 그러므로라는 뜻을 가져 앞에 문장을 설명해주는 문장이 thus뒤에 온다 글을 읽을때는 서술방식을 파악하며 읽어야한다

# data[].attributes.body
contrast 대조
belief 주장: 부연설명
based 인과관계
different 대조
foundation 토대, 근거
issue 쟁점
Cause 인과관계
A number of 많은
while 대조

# data[].attributes.body
Contrast 대조
Belief 주장
: 부연설명
Based 인과관계
Different 대조
Thus 원인, 결과
Foundation 토대=근거
Issue 쟁점
Cause 인과관계
Affect 인과관계
A number of ~많은
While 대조
Marauder 약탈자
No wonder 당연하다

# data[].attributes.body
과거는 현재와의 대조
As a result:결과로써(인과관계

# data[].attributes.body
과거: 현재와 비교, 대조
As a result 결과적으로(인과관계)
E- 나가는것
Even 비교급 (비교급 강조)

# data[].attributes.body
fizzy 거품이 올라오는 것
dynamic 역학
Ect.는 라틴어에서 비롯됬으며 etc cetra의 준말이다 라틴어는 끝에오는 모음을 발음하지않기에 영어와 스펠링이 비슷해도 발음이 다르다

# data[].attributes.body
사람의 성격을 나타내는 형용사 뒤에 의미상의 주어는 of목적격
Etc=and so on ~등등
Expext 목 to부정사
~~cide 죽이는거

# data[].attributes.body
성격을 나타내는 단어가 있으면 의미상의 주어가 for가 아니라 of가 쓰인다
ect는 and so on으오 읽으면 된다

# data[].attributes.body
pest=충(벌레) cide=죽이는 것
pesticide=살충제
etc= et cetra

# data[].attributes.body
pest: 충 + cide: 죽이는 것 = pesticide: 살충제
불어는 t발음이 안남
etc: et cetra
성격이나 성질을 나타낼 때에는 of를 사용함

# data[].attributes.body
수행평가를 실시하여 soup나 rice는 복수의 형태가 없는것을 알게됨

# data[].attributes.body
수행평가를 실시했다

# data[].attributes.body
수행평가 준비

# data[].attributes.body
see A as B : A를 B로 간주하다

# data[].attributes.body
See A as B A를 B로 간주하다
문제 정답이 정해졌을때 그게 정답인 근거 찾기

# data[].attributes.body
See as A ~을 a로 보다
시행착오를 격으면서 성장할 수 있다
리딩파워 74쪽 본문은 처음에는 능력이 태어날때 부터 정해진것 처럼 나오지만 노력으로 바뀜으로 정답은 2번 자신의 통제아래 있다가 된다

# data[].attributes.body
문제를 풀었으면 왜 그 그문제 답이 그것인지 계속 물어보기

# data[].attributes.body
리딩파워 70쪽 to announce가 for a man의 실질적 주어 primal need 욕구made a lot of sense 이해가 되다

Fewer : 비용 창조
Sustainable : 지속 가능

# data[].attributes.body
As result - 인과관계
우리가 억양차이로 외국인의 한국어 실력을 짐작 가능하듯이 외국인도 똑같이 우리의 억양차이로 영어실력을 짐작 가능함

# data[].attributes.body
Unlike ~와 달리
Comprise 수동의 의미를 가진 타동사(수동태X)
CAUSE, As a result 인과관계
Medicine 약초

# data[].attributes.body
니거라는 비하발언은 니그로족에서 온 것이다.
사람이 꼬리뼈가 있다고해서 무조건 꼬리가 있었다고 확신할 순 없다

# data[].attributes.body
니거(🤬)는 미국에 노예로 잡혀간 니그로(negro)족에서 온 사람들을 비하하는 용어로, 흑인을 비하하는 단어이다.
프랑스에서 와인이 유명한 지역은 보르도 라는 지역이다.
프랑스 북부 쪽은 양모 사업이 발달 돼있다.

# data[].attributes.body
a lot example - 많은 예시들 즉, 공통점을 가진 예시들이 나열됨
우리가 생각하는 노예랑 미국의 노예는 가치관이 다름

# data[].attributes.body
Rise(출현) 대조
New(새로운) 대조
Improvement(향상) 대조
Make sense 말이되다, 타당하다
Turn down 거절하다

# data[].attributes.body
rise/improvement:대조
a lot of example: 나열 공통점

# data[].attributes.body
count A as B: A를 B로 간주하다
Ask,learn:질문 몰랐던것을 알게되다
공부는 우직하게

# data[].attributes.body
Recently 최근에 (대조)
Ask 질문
Learn 몰랐던 것을 알게됨
Loyal 단골, 충실한

# data[].attributes.body
A follow B에서는 A가B를 따라간다이기때문에 앞쪽이 작은 개념 뒤쪽을 큰 개념으로 볼 수 있지만
B followed by  A에서는  B에 의해 A가 따라가진다 이기 때문이 앞쪽이 큰개념 뒤쪽이 작은 개념으로 볼 수 있다

# data[].attributes.body
연도는 숫자 두개로 끊어서 읽는다
예) 2014 같은 경우에는 twenty-fourteen으로 읽는다.
1908 같은 경우에는 중간에 0을 안 읽으면 nineteen-eight, 즉 198 이 되기 때문에 0을 영어 o로 발음해서 nineteen-O-eight으로 읽어야 한다

# data[].attributes.body
A follow(ing) B - A가 B를 뒤따른다
B followed by A - A가 B를 뒤따른다

# data[].attributes.body
5/24
A follow B  B가 더 큼
A following B B가 더큼
A followed by B  A가 더큼

# data[].attributes.body
그/그녀가 노래를 잘한다: He/she is singer
누가 너 찾는다: you have visitor
1 2 3: Here we go
A follow B=B followed by A. B가 큼, following으로 바뀌면 A가 큼

# data[].attributes.body
deforestation-벌채
fertilizer-비료
proportion-비율
purpose-목적

# data[].attributes.body
emit의 e는 out의 의미다. escape, 성경에 나오는 이집트 탈출이 한 예다. Depression의 de는 부정의 의미다. 도표 문제는 3, 4, 5가 대부분이다.

# data[].attributes.body
too~to= so that can't ~때문에 ~할 수 없었다.

# data[].attributes.body
도표문제는 3번부터 풀어보는 게 시간적으로 효율적이다. 하지만 내용을 앞에 내용과 비교하며 풀어야 하기 때문에 딱히 빨리 풀거나 요령은 없다. the X 명사에서 X는 형용사 to부정사와 분사의 공통점은 형용사,부사이다.
the number of - ~의 수
a number of - 많은

# data[].attributes.body
Plant-based 채식 위주의
ingredient 재료
minimum 최소한의
hands-on 직접 해보는
recipe 요리법
Submission 제출
sponsor 후원하다
consent 동의
carbon monoxide 일산화탄소
guardian 대상
prepayment 사전 납부

# data[].attributes.body
E는 out
De는 낮추는 것

# data[].attributes.body
실용문은 보통 정답이 345중에 있음

# data[].attributes.body
A number of: 많은
The number of: 숫자
도표문제도 3,4,5에 답이 대체로 있다

# data[].attributes.body
전치사 + 명사 = 부사
Now 시제
Too - to = so ~ that ~ can't
너무 ~해서 ~할 수 없다
Why 뒤에는 결과

# data[].attributes.body
toto :~해서 ~할수 없다
so,that,cant

# data[].attributes.body
too~to = so+ that cannot = ~때문에 ~할 수 없었다. 영어 지문에는 불어가 나올 때도 있다. 문제로 시간을 끌으려고 하는 문제는 3번 답지부터 보는 게 조금 더 효율적이다

# data[].attributes.body
사실 확인 문제 한문제만 보고 판단하지 않기
문제에 일치 불일치 잘 보고 문제풀기

# data[].attributes.body
too~to=so that~cannot=인과관계
단어를 외우면 단어의 어원 찾아보기

# data[].attributes.body
분사구문의 접속사는 회복의 가능성에 따라 생략이 안될 수도 있다
머리 뒤쪽을 마사지하면 집중하는데에 도움을 준다

# data[].attributes.body
동사ed는 과거 분사와 과거 동사로 나뉜다
그것을 판단하는 기준은 과거 분사는 뒤에 목적어가 없는데 일반적이다
하지만 분사 뒤에도 목적어가 붙을 수 있다
분사가 들어간 문장이 4,5형식일때에는 뒤에 목적어가 붙을 수 있다

# data[].attributes.body
동사 ,전치사 , 접속사 앞에서는 끊어 읽어야하고 문장에 동사가 과거형이 있으면  과거분사 또는 과거동사중 하나이다

# data[].attributes.body
ing/y로 끝나는 단어는 대부분 작은것을 의미한다
october에서 octo는 8을 의미한다

# data[].attributes.body
[주어 뒤에는 어떤 /동사 앞에는 은,는,이가 /동사 뒤에는 목적어(을,를,에게)]<--와 같은 1차적 질문
끊어 읽기는 동사 앞 뒤에서/ 전치사 앞에서/ 접속사 앞에서 한다.

# data[].attributes.body
동사 앞에 있는 것은 주어 (은는이가)
동사 뒤에 있는 것은 목적어 (을를에게)
명사 뒤에 있는 질문은 ‘어떤’
하이픈으로 명사를 형용사로 바꿀 수 있음
(five days festival 에 하이픈이 붙은 경우, five-day festival 이 되면서 s가 사라짐)
전치사, 동사 앞뒤에서 끊어읽기

# data[].attributes.body
동사 앞뒤에 끊어읽기 전치사 접속사 앞에 끊어읽기
동사 앞에 은,는,이,가 동사 뒤에 을,를,에,게
명사뒤에 어떤

# data[].attributes.body
동사 앞에는 주어가 오고 질문은 은/는/이/가
동사 뒤에는 목적어가 오며 질문은 을/를
명사가 나오면 질문은 어떤/무슨

# data[].attributes.body
영어 끊어읽기할때는 동사,전치사,접속사 앞에서 끊어 읽는다
끊어읽기는  언어의 기초이다
어디가서 무식하게 행동하지 말자

# data[].attributes.body
영어 1등급을 위해 지습함

# data[].attributes.body
영어 1등급을 위해 자습함

# data[].attributes.body
33,34,37,38,39: 3점짜리 문제 품
Somehow:어떻게든--whatever
빈칸 문제나 순서 문제는 앞이나 뒷문장에 있는 대명사를 의식해 풀면 쉽다

# data[].attributes.body
글의 흐름 문제나 문맥상 알맞지 않은 단어를 고르는 문제는 전체를 다 읽어봐야한다 하지만 시간이 부족하면 3,4,5번중애 하나로 찍으명 맞을 확률이 높다
effect: 인과관계
40번:인과관계
is: 정의를 내림
문장처음에 부정어구가 붙으면 대부분 문제제시임

# data[].attributes.headline
4월 21일 6교시 수업노트

# data[].attributes.subject
4월 21일 6교시 수업노트

# data[].attributes.body
모의고사에서 무조건 3점이라고 어려운것은 아니다.
are to는 예정을 뜻함
접근법 =접근방법 (approaches)=방법= 접근하는 방식에 관련한 모든것=ex) attitude, styles
those,these,this 같은것은 앞에 요약
과학적인 내용의 지문은 무조건 인과 관계가 들어간다
effect=인과관계
concentrations=집중,
high concentrations=집중이 높다=한 지점에 집중되어있다= 농도가 높다
첫 시작 문장에 not이 들어가있는 지문은 문제상황을 제시한 다음 해결방안을 내놓는다.
추상 <-for example-> 구체

# data[].attributes.body
과학 관련 내용은 인과 관계이다.
not이 지문 처음에 나오면 문제상황이다. 그 해결방안이 답이다.
For example앞은 추상, 뒤는 구체이다. 추상은 정답일 확률↑.
is는 정의.

# data[].attributes.body
관계대명사 What은 선행사가 없다

사실확인 문제는 345중에 찍어라

# data[].attributes.body
what 앞에는 선행사가 없다.
문장에 동사가 두개 나오면 사역동사 또는 지각동사이다. 대명사는 무조건 해석해야한다. 내용상 틀린 보기 고르기(혹은 일치)는 문제를 다 읽게 하기 위해 3, 4, 5 중에 답이 있을 확률이 높다. 만약 답을 골랐을때 시간이 충분하면 확인 사살, 부족하다면 그대로 간다.

# data[].attributes.body
What 앞에는 선행사가 존재해서는 안되며 what 뒤에는 주어가 없는 불안정한 문장이 와야한다 어법문제가 나왔을때 동사가 2개나오면 지각동사가 있는지 사역동사가 있는지 확인해야하고 대명사가 나오면 해석해봐야 한다 대동사는 do 와 be가 있다

# data[].attributes.body
similarity:공통점
crucial:결정적인
해석이 된다면 빈칸은 어려운게 아니다. 근거를 찾으면 쉽다.
관대 what은 앞에 선행사X 뒤에 문장 불완정한 문장

# data[].attributes.body
도표문제나 어법문제는 끝까지 읽게 하는 것이 목표 3,4,5번 중에 답이 있음(무조건은 아님) 빈칸 문제는 근거를 찾아야함 what은 선행사가 없음 한 문장에 동사가 두개 있을 땐 그 동사 중 하나는 사역동사 또는 지각동사임 대동사,대명사는 무조건 해석해야만 함

# data[].attributes.body
모의고사 풀기 팁을 배웠다.
점수가 3점인 문제는 3점인 이유가 있다. 어려운 문제 3점짜리 하나 맞추는 것 보다 2점짜리 3개가 훨씬 더 이득이다.

# data[].attributes.body
어려운문제가 있다면 머뭇거리지말고 다른 문제를 먼저 푸는것이 중요하다 모의고사 19번부터 23번까지 풀이를 했다

# data[].attributes.body
모의고사 3점짜리는 나중에 풀자
cause, evidence: 인괴관계

# data[].attributes.body
3점짜리 문제는 어려우니까 나중에 풀고 우선 쉬운것부터 푼다. 풀고 틀리는것 보다 찍어서 틀리는게 효율이 좋다

# data[].attributes.body
보기가 한글로 돼있으면 보기부터 읽고 공통점을 찾는다. 문제를 풀때에는 점수가 많이 배점되는 문제(난이도가 있는 문제)는 나중에 풀고 쉬운문제를 먼저 정확히 다 푼뒤에 어려운 문제에 시간을 투자(어차피 틀릴거 찍어서 틀리는 게 마음 편함 ㅎ)

# data[].attributes.body
문제가 사실인 것을 찾는건지, 사실이 아닌것을 찾는건지 잘 읽어봐야 한다.
사실 확인 문제는 3번을 먼저 지문의 중심 부근에서 찾아 내려간다

# data[].attributes.body
세부내용 파악 문제는 아는 단어가 나오거나 지명,이름이 나와 빠르게 스캔할수있는 것부터 확인하고 푼다 또한 이런문제를 풀때는 옳지 않은것을 고르는건지 옳은것을 고르는건지 잘보고 풀어야한다

# data[].attributes.body
사실 확인 문제는 3번부터 보는게 좋다

# data[].attributes.body
so that=such that= 너무 ~~해서~~하다. 인과관계.
사실이 아닌 문장 찾기에선 숫자를 확인해라, 3번부터 보기. 정답을 찍을땐 3, 4, 5 중에서 골라라.

# data[].attributes.body
; 는 접속사로서 사용될 수 있다.
분사구문에서 being 은 생략될 수 있다.
문법을 알아야 독해가 가능하다
So that = Such that

# data[].attributes.body
,          ,문장이 무조건 삽입은 아니다
:이 접속사 역할 가능
대명사가 가르키는것은 보통 앞에 있는데 대명사절 앞에 접속사가 있으면 뒤에서 수식할 수 있ㄷ
so~that,such~that: 너무 ~~해서 ~하다 인과관계
사실확인은 문항에 숫자가 있는것 먼저 봐라
3,4,5 먼저 확인