포도밭 온도 측정 상황 가정
↙↖
Suppose / we need to measure (the temperature in a vineyard).
가정해 보자 ..우리가 측정할 필요가 있다고 ...포도밭에서의 온도를 말이다.
넓은곳에 온도 센서 단 하나면 ① => 치밀(정확) 해야지 ↑
↙↖ = (넓은 구획의) 단 하나 센서
If we have (only one temperature sensor for the whole plot of land), we must make sure / it is accurate and working / at all times; no messiness allowed. (that)↗
항상 * no N allowed: N이 허용되지 않는다.
만약 우리가 오직 한개의 온도센서만 갖고 있다면.. 땅의 전체 구획에 대해 말이다, 우리는 확실히 해야 한다 .. 그것이 정확하고 그리고 항상 작동하고 있는 걸 말이다; 혼란스러움은 허용되지 않는다.
반대로, 수백그루 포도나무 당 각 센서가 있다면? => (여러개니) 엉터리 아니면 덜 까탈, 걍 쓰겠지 ↓
↙↖
In contrast, if we have (a sensor for every one of the hundreds of vines), we can use cheaper, less sophisticated sensors (as long as they do not introduce a systematic bias).
~ 하는 한 n. 편향, 편중
반면에, 만약 우리가 센서(감지기)가 있다면 ...수백그루 포도나무의 각 한 그루당, 우리는 더욱 저렴하고, 덜 정교한 센서들을 사용할 수 있다 ... 그것들이 일관된 편중(결과)를 보이지 않은 한은 말이다.
↙ (낚시 중)
(100 그루 센서들중) ↓
↖ ｜￣￣￣￣￣￣(A)￣￣￣￣￣￣￣￣￣↘ ↓
물론, 몇 센서들 자료 아마 부정확 (그래서)=> (①) 자료집합 보다 부정확, 혼란자료집합 만들수도 있겠지.
↗ ↘
Probably, {at some points}, a few sensors may report incorrect data, creating (a less exact, or "messier," dataset) than the (one from a single precise sensor). , which creates
=dataset↖↙
아마도, 어느 순간에는, 몇몇 감지기들이 부정확한 자료를 보일 것이다, 만들어내고 말이다... 덜 정확하고, 혹은 더 혼란스러운 자료집합을 말이다 .... 하나의 정확한 감지기에서 나온 놈(자료집합) 보다 말이다.
여론 조사 1명 보다는 => 100명이 => 100명 보다는 1000명이 더 종합적 의견 반영하겠지.
많은 것 중 특정 측정치는 부정확 할 수 있지 => ★ 근데, 측정치 모듬은 훨씬 더 종합적인 그림을 만들지.
Any particular reading may be incorrect, / but the collection of many readings will provide a more comprehensive picture.
어떤 특정한 측정값은 부정확할 지도 모른다, 그렇지만 많은 측정값들의 수집은 더욱 종합적은 그림(모습)을 제공할 것이다.
더 많은 자료값들은 혼란스러움 (A)정도라 치자를 보상할만한 훨 큰 가치를 제공한다. ★
= 많은 측정값의 자료집합 ↙↖ ad.아마도, ~ 듯한
Because this dataset consists of more data points, it offers (far greater value that likely compensates for its messiness). ｜＿↗
이러한 자료집합이 더 많은 자료 측정치로 이루어져 있기 때문에, 그것은 더 유용한 가치를 제공해 준다....그것의 혼란스러움을 (아마) 보상해줄 수 있을 유용한 가치를 말이다.
↙↖
Suppose / we need to measure (the temperature in a vineyard).
가정해 보자 ..우리가 측정할 필요가 있다고 ...포도밭에서의 온도를 말이다.
넓은곳에 온도 센서 단 하나면 ① => 치밀(정확) 해야지 ↑
↙↖ = (넓은 구획의) 단 하나 센서
If we have (only one temperature sensor for the whole plot of land), we must make sure / it is accurate and working / at all times; no messiness allowed. (that)↗
항상 * no N allowed: N이 허용되지 않는다.
만약 우리가 오직 한개의 온도센서만 갖고 있다면.. 땅의 전체 구획에 대해 말이다, 우리는 확실히 해야 한다 .. 그것이 정확하고 그리고 항상 작동하고 있는 걸 말이다; 혼란스러움은 허용되지 않는다.
반대로, 수백그루 포도나무 당 각 센서가 있다면? => (여러개니) 엉터리 아니면 덜 까탈, 걍 쓰겠지 ↓
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In contrast, if we have (a sensor for every one of the hundreds of vines), we can use cheaper, less sophisticated sensors (as long as they do not introduce a systematic bias).
~ 하는 한 n. 편향, 편중
반면에, 만약 우리가 센서(감지기)가 있다면 ...수백그루 포도나무의 각 한 그루당, 우리는 더욱 저렴하고, 덜 정교한 센서들을 사용할 수 있다 ... 그것들이 일관된 편중(결과)를 보이지 않은 한은 말이다.
↙ (낚시 중)
(100 그루 센서들중) ↓
↖ ｜￣￣￣￣￣￣(A)￣￣￣￣￣￣￣￣￣↘ ↓
물론, 몇 센서들 자료 아마 부정확 (그래서)=> (①) 자료집합 보다 부정확, 혼란자료집합 만들수도 있겠지.
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Probably, {at some points}, a few sensors may report incorrect data, creating (a less exact, or "messier," dataset) than the (one from a single precise sensor). , which creates
=dataset↖↙
아마도, 어느 순간에는, 몇몇 감지기들이 부정확한 자료를 보일 것이다, 만들어내고 말이다... 덜 정확하고, 혹은 더 혼란스러운 자료집합을 말이다 .... 하나의 정확한 감지기에서 나온 놈(자료집합) 보다 말이다.
여론 조사 1명 보다는 => 100명이 => 100명 보다는 1000명이 더 종합적 의견 반영하겠지.
많은 것 중 특정 측정치는 부정확 할 수 있지 => ★ 근데, 측정치 모듬은 훨씬 더 종합적인 그림을 만들지.
Any particular reading may be incorrect, / but the collection of many readings will provide a more comprehensive picture.
어떤 특정한 측정값은 부정확할 지도 모른다, 그렇지만 많은 측정값들의 수집은 더욱 종합적은 그림(모습)을 제공할 것이다.
더 많은 자료값들은 혼란스러움 (A)정도라 치자를 보상할만한 훨 큰 가치를 제공한다. ★
= 많은 측정값의 자료집합 ↙↖ ad.아마도, ~ 듯한
Because this dataset consists of more data points, it offers (far greater value that likely compensates for its messiness). ｜＿↗
이러한 자료집합이 더 많은 자료 측정치로 이루어져 있기 때문에, 그것은 더 유용한 가치를 제공해 준다....그것의 혼란스러움을 (아마) 보상해줄 수 있을 유용한 가치를 말이다.
① the importance of accurate measurement 정확한 측정의 중요성
② the benefit of obtaining a large set of data 많은 양의 자료 획득의 이점
③ types of sensors appropriate for vineyards 포도밭에 적절한(온도) 감지기의 유형
④ factors influencing the value of the dataset 자료 집합의 가치에 영향을 주는 요인들
⑤ the effects of technology on grape farming 기술이 포도 농사에 미치는 영향
소재: 많은 양의 자료 수집이 가지는 장점
우리가 포도밭에서 온도를 측정해야 한다고 가정하자. 만약 우리가 땅의 전체 구획에 대해서 오직 하나의 온도 감지기만 가지고 있다면, 우리는 그것이 정확하고 항상 작동하고 있는지 확인해야 한다. 혼란스러움은 허용되지 않는다. 반면에, 만약 우리가 수백 그루의 포도나무 한 그루마다 감지기를 가진다면, 우리는 더 저렴하고 덜 정교한 감지기를 사용할 수 있다(그 감지기들이 일관되게 편의[편중된 결과]를 보이지 않는 한). 어쩌면, 어느 순간에는, 몇몇 감지기들이 부정확한 자료를 보일 수 있고, 그래서 하나의 정확한 감지기로부터 얻은 자료 집합보다 덜 정확하고, 혹은 '더 혼란스러운' 자료 집합을 만들어 낼 수 있다. 어떤 특정한 측정치는 부정확할 수도 있지만, 많은 측정치의 수집은 더 종합적인 모습을 제공할 것이다. 이 자료 집합은 더 많은 측정치로 구성되어 있기 때문에, 어쩌면 그것의 혼란스러움을 보상해 줄 수도 있을 훨씬 더 유용한 가치를 제공해 준다.