영어 구사자들의 평균 어휘력 영어를 모국어로 사용하는 일반 성인은 약 20,000 에서 30,000 개 정도의 단어를 알고 있다고 한다. 옥스포드 영어 사전에는 약 17만개의 영어단어가 수록되어있다고 한다. 모국어가 영어가 아닌 영어 구사자들은 보통 2,500 에서 9,000 개 정도의 단어를 알고 있다고 한다. 어휘력을 테스트해보자 그럼 내가 알고 있는 영단어의 개수는 몇개일까? 17만여개가 수록된 옥스포드 사전을 일일히 훑으면서 모두 찾아볼 수는 없는 노릇이다. 통계적인 방법으로 내가 알고 있는 어휘의 개수를 근사적으로 추측해볼 수 있는 서비스가 인터넷에 많이 있다. '영어 어휘력 측정' 정도의 검색어를 검색엔진에 입력하면 간단히 아는 단어를 선택하는 것으로, 내가 알고 있는 단어의 개수를 개략적으로..
모르는 단어가 많아지기 시작했다 모르는 단어가 출현할 때마다 플래그를 붙여서 단어의 위치를 명시했었다. 2000번대를 넘어서니, 이제는 거의 모든 페이지에서 모르는 단어가 출현하기 시작했다. 플래그를 붙이는 의미가 없어졌다. 모르는 단어에는 형광팬으로 색칠을 하기 시작했다. 이렇게 많이 모를줄 몰랐다 영단어 상위 4000개쯤이야 한 번에 금방 훑고 지나갈 수 있을거라 생각했다. 하지만 2601 개까지 보고 나니, 정말 모르는 단어가 많구나라는걸 알 수 있었다. 그동안 독해가 잘 안된다고 느꼈던 이유도 단지 모르는 단어가 많아서일 것이라는 생각이 들었다. 통계를 내보자 다음 표는 256개(16x16) 개의 칸이다. 각 칸에는 10개의 단어 중 모르는 단어의 개수를 넣어봤다. 후반부에 가까이 갈수록 색이 짙..
8일차 09.07. 2401~2500 2401 notwithstanding ~에도 불구하고, 그렇긴 하지만 2404 regiment 연대, 다수 2405 deliberate 고의의, 의도적인, 숙고하다, 신중히, 생각하다 2406 attain 이루다, 이르다 2421 parliament 의회, 국회 2426 stern 엄중한, 근업한, (배의 고물), 선미 2428 surplus 과잉, 흑자, 잉여, 과잉의, 잉여의 2429 spontaneous 자연스러운, 마음에서 우러난, 즉흥적인 2430 analogy 비유, 유추 2432 span 폭, 걸치다, 포괄하다, 기간 2433 mortgage 저당 잡히다, 대출, 융자 2437 absurd 우스꽝스러운, 부조리, 터무니없는 2443 sheer 순전한, 순..
tslint deprecated tslint 는 typescript lint 를 위한 npm 패키지이다. 회사에서 사용하는 패키지 중에 아직 tslint 를 린팅 라이브러리로 사용하고 있는 것들이 있는데, npm i 를 시도하니 다음과 같은 메시지가 나타났다. npm WARN deprecated tslint@6.1.3: TSLint has been deprecated in favor of ESLint. Please see https://github.com/palantir/tslint/issues/4534 for more information. deprecated 사전 정의에 따르면 deprecated 란 다음의 뜻을 갖는다. 중요도가 떨어져 더 이상 사용되지 않고 앞으로는 사라지게 될 (컴퓨터 시스템 기..
닭: 우리 함께 '스테이크-N-달걀' 식당을 차리자! 돼지: 됐어. 난 헌신하게 될테지만, 넌 관여될 뿐이잖아! 스크럼에서 닭과 돼지란? 최근 팀 내에 스크럼 프로세스를 도입하고자 이것 저것 조사를 했었다. 그렇게 Chicken 은 프로젝트 이해관계자들을, Pig 는 스크럼팀을 의미한다는 것을 알게 되었고, 위 그림을 보게 되었다. 위 그림은 스크럼팀, 즉 제품개발에 직접 참여하는 사람들(Pig, 돼지)과 회사의 대표나 고객과 같이 프로젝트 제품개발에는 직접 참여하지는 않고 간접적으로 관련된 이해관계자들을(Chicken, 닭)이라고 표현하고 있다. 이 둘의 관계를 만화에서는 재밌게 풍자하고 있다. 닭(Chicken)은 누구인가? 🐔 Chicken: Stakeholder, 제품 이해관계자 제품 생산에 있어..
💡 각 문장의 해석은 책의 해석을 그대로 싣기보다, Flitto (flitto.com) 의 인공지능 번역을 활용하였습니다. 7일차 61~70 유행을 나타내는 be in 65. I don't think those pants look good on you. Try these on. They're really in now! be in: 유행하고 있다. 🤖 Flitto: 나는 그 바지들이 너에게 잘 어울리지 않는다고 생각한다. 이것들을 입어봐. 그들은 지금 정말 안에 있어! 🤖 Google: 나는 그 바지가 당신에게 잘 어울리지 않는다고 생각합니다. 이것을 시도하십시오. 그들은 지금 정말입니다! 🤖 Papago: 그 바지는 당신에게 어울리지 않는 것 같아요. 이걸 한번 입어보세요. 진짜 들어갔어. 🤖 kakao..
💡 각 문장의 해석은 책의 해석을 그대로 싣기보다, Flitto (flitto.com) 의 인공지능 번역을 활용하였습니다. 3일차 31~40 It goes without saying that 31. It goes without saying that the aging of society is inevitable. it goes without saying that ~: ~은 말할 것도 없다(= needless to say) 🤖 사회의 고령화가 불가피하다는 것은 두말할 나위가 없다. juvenile, delinquency 32. Please take a look at this chart. It indicates that juvenile delinquency is on the increase at an alar..
5일차 09.02. 2001~2200 2003 faint 희미한, 열의 없는, 기절하다, 실신 2018 elaborate 정교한, 정성을 들인, 상술하다 2021 secular 세속적인 2026 modest (크기가) 대단하지는 않은, 보통의, 겸손한, 수수한, 얌전한 2041 adverse 부정적인, 불리한 2047 compromise 타협, 절충, 타협하다 2048 manifest 나타내다, 분명한 2061 sovereignty 통치권, 자주권, 2073 keen 영민한, 예리한, 열망하는, 열정적인 2076 assault 폭행, 맹비난, 괴롭히다 2097 temper 울화통, 누그러뜨리다. 담금질하다. 2101 splendid 정말 좋은, 훌륭한, 인상적인 2103 craft 공예, 술책, 탈 것(..
3일차 09.01. 1651~1850 1652 commission 위원회, 수수료, 의뢰, 의뢰하다, 장교직, 임관시키다 1660 vice (섹스, 마약이 관련된) 범죄, 비행 1667 conviction 유죄선고, 신념 1670 conscience 양심, 가책 1673 deck 갑판, 꾸미다, 때려눕히다 1676 profound 엄청난, 심오한, 깊은 1687 vain 헛된, 허영심이 가득한 1689 affair 일(문제), 사건, 불륜, 정사 1694 judicial 사법의 1701 assess 재다, 평가하다 1715 treaty 조약, 협정 1738 jury 배심원단 1752 dispute 분쟁, 이의를 제기하다, 분쟁을 벌이다 1753 affection 패배시키다 1738 legitimate 정..
Duo 3.3 root 고등학교 때 친구들이 이 책을 가지고 단어를 외우던 모습이 생각이 난다. 학창시절 당시에, 문장을 통해서 단어를 암기하는 것이 굉장히 효과적일 것이라고 생각했었다. 대학에 입학 후 군대를 다녀온 뒤에 서점에서 우연히 다시 이 책을 보게 되었다. (중고교시절, 나는 영어공부를 단어장으로 한 적이 없다. 모르는 단어가 등장하면 사전을 찾아보고, 나만의 단어장을 만들었었다.) 책은 총 560개의 문장으로 구성되어있고, 5000개의 단어 3000개의 숙어가 포함되어있다고 소개한다. 서점에서 이 책을 다시 보았을 때 이 560개의 문장을 외워버리기만 하면 탄탄한 기초를 쌓는 것일거라는 환상이 뇌리를 스쳤다. 음원도 함께 출시되었었는데, 핸드폰에 넣어서 주구장창 듣고 다녔던 기억이 있다. D..
BIGVOCA 2017년이었던 것 같다. 지금이 2022년이니까 5년 전이다. 페이스북으로 BIGVOCA 책을 알게되어 구입했었다. 그러나 지금까지 책장신세였다. 이제 꺼내서 내가 모르는 단어들만 추출하고 없애버릴 생각이다. Ngram Viewer 이 책에 단어들은 구글의 Ngram Viewer 의 검색 결과에 따라 만들어졌다. Ngram Viewer 는 700만권에 해당하는 도서의 단어 정보를 갖고 있고, 키워드를 입력하면 연도에 따라 단어의 빈도 추이를 나타내준다. Google Books Ngram Viewer Google Books Ngram Viewer books.google.com Core & Advance BIGVOCA 는 이렇게 자주 등장하는 단어 8000 개를 추출하여 앞의 4000개가 C..