2023년 1월 고2 모의고사 37번 영어 지문 분석 및 해설

For a long time, random sampling was a good shortcut. It made analysis of large data problems possible in the pre-digital era. But much as converting a digital image or song into a smaller file results in loss of data, information is lost when sampling. Having the full (or close to the full) dataset provides a lot more freedom to explore, to look at the data from different angles or to look closer at certain aspects of it. A fitting example may be the light-field camera, which captures not just a single plane of light, as with conventional cameras, but rays from the entire light field, some 11 million of them. The photographers can decide later which element of an image to focus on in the digital file. There is no need to focus at the beginning, since collecting all the information makes it possible to do that afterwards. Because rays from the entire light field are included, it is closer to all the data. As a result, the information is more "reuseable" than ordinary pictures, where the photographer has to decide what to focus on before she presses the shutter.::오랫동안, 무작위 추출법은 좋은 지름길이었다. 그것은 디지털 시대 이전에 상당한 데이터 문제 분석을 가능하게 했다. 그러나 디지털 이미지나 노래를 더 작은 파일로 변환하는 것이 데이터 손실을 유발하는 것과 마찬가지로, 추출을 할 때 정보가 손실된다. 전체(또는 전체에 가까운) 데이터 세트를 가지는 것은 탐색하거나 다른 각도에서 데이터를 살펴보거나 그것의 특정 측면들을 더 자세히 보게 하는 자유를 훨씬 더 많이 제공한다. 라이트 필드 카메라가 적절한 비유가 될 수 있는데, 그것은 기존 카메라처럼 한 평면의 빛만 포착할 뿐만 아니라 약 1,100만 개에 달하는 전체 라이트 필드로부터의 광선들도 포착한다. 사진사들은 디지털 파일에서 이미지의 어느 요소에 초점을 맞출지를 나중에 결정할 수 있다. 모든 정보를 수집하는 것은 그것을 나중에 하는 것을 가능하게 만들기 때문에, 처음에 초점을 맞출 필요는 없다. 전체 라이트 필드의 빛이 포함되기 때문에, 그것은 모든 데이터에 더 가깝다. 결과적으로 사진사가 셔터를 누르기 전에 그녀가 무엇에 초점을 맞출지를 결정해야 하는 일반 사진들보다 그 정보는 더 '재사용 가능'하다.