2025년 9월 고1 모의고사 영어영역
25년 9월 고1 29번
Big mammalian herbivore species react to danger from predators or humans in different ways.
큰 포유류의 초식동물 종은 포식자나 인간으로부터의 위험에 대해 다른 방식으로 반응한다.
Some species are nervous, fast, and programmed for instant flight when they perceive a threat.
어떤 종들은 그들이 위협을 감지할 때 긴장하고, 빠르고, 즉각적인 비행을 하도록 프로그램화되어 있다.
Other species are slower, less nervous, seek protection in herds, stand their ground when threatened, and don’t run until necessary.
다른 종들은 더 느리고, 덜 긴장하고, 무리 속에서 보호를 찾고, 위협을 받았을 때 그들의 자리를 지키고 필요할 때까지 도망가지 않는다.
Naturally, the nervous species are difficult to keep in captivity.
자연스럽게, 긴장하는 동물 종들은 갇힌 상태를 유지하기 어렵다.
If put into an enclosure, they are likely to panic, and either die of shock or hit themselves repeatedly to death against the fence in their attempts to escape.
만약 우리 안에 넣어지면, 그들은 패닉에 빠지게 될 가능성이 있고 충격으로 죽거나 탈출하려는 시도로 그들 자신을 반복적으로 울타리에 부딪혀 죽을 가능성이 있다.
That’s true, for example, of gazelles, which for thousands of years were the most frequently hunted game species in some parts of the Fertile Crescent.
예를 들어, 이것은 가젤에 해당하는데 이들은 수천 년 동안 비옥한 초승달 지대의 일부 지역에서 가장 빈번하게 사냥된 사냥감 종이었다.
There is no mammal species that the first settled peoples of that area had more opportunity to domesticate than gazelles.
그 지역에 처음으로 정착한 인간들이 가젤보다 길들일 기회가 더 많았던 포유류는 없다.
But no gazelle species has ever been domesticated.
그러나 어떤 가젤 종도 지금까지 길들여진 적이 없다.
Just imagine trying to herd an animal that runs away, blindly hits itself against walls, can leap up to nearly 30 feet, and can run at a speed of 50 miles per hour!
도망가고, 자신을 맹목적으로 벽에 부딪히고, 거의 30피트까지 뛰어오를 수 있고, 시속 50마일 속도로 달릴 수 있는 동물을 무리 지으려고 노력하는 것을 상상해봐라!
25년 9월 고1 30번
For a species born in a time when resources were limited and dangers were great, our natural tendency to share and cooperate is complicated when resources are plenty and outside dangers are few.
자원이 제한적이고 위험이 컸던 시기에 태어난 종에게 있어, 자원이 풍부하고 외부의 위험이 거의 없을 때 나누고 협력하려는 우리의 타고난 성향은 복잡하다.
When we have less, we tend to be more open to sharing what we have.
우리가 더 적게 가질 때, 우리가 가진 것을 나누는 데 더 개방적이 되는 경향이 있다.
Certain nomadic tribes don’t have much, yet they are happy to share because it is in their interest to do so.
특정 유목 부족은 많은 것을 가지고 있지 않지만, 그렇게 하는 것이 그들의 이익에 부합하기 때문에 그들은 기꺼이 나누려고 한다.
If you happen upon them in your travels, they will open up their homes and give you their food and hospitality.
만약 당신이 여행 중 그들을 우연히 만나면, 그들은 자신의 집을 열고 당신에게 음식과 환대를 제공할 것이다.
It’s not just because they are nice people; it’s because their survival depends on sharing, for they know that they may be the travelers in need of food and shelter another day.
이는 그들이 좋은 사람이어서만이 아니다. 이는 그들의 생존이 나누는 것에 달려 있기 때문인데, 왜냐하면 그들은 또 다른 날 그들이 음식과 거처가 필요한 여행자가 될 수 있음을 알기 때문이다.
Ironically, the more we have, the bigger our fences, the more sophisticated our security to keep people away and the less we want to share.
아이러니하게도, 우리가 더 많이 가질수록, 우리의 울타리는 더 커지고, 사람들을 멀리 두기 위한 우리의 보안은 더 정교해지며, 우리는 더 적게 나누기를 원하게 된다.
Our desire for more, combined with our decreased physical interaction with the “common folk,” starts to create a disconnection or blindness to reality.
우리의 더 많은 것에 대한 욕망은 ‘일반 대중’과의 줄어든 실제적인 상호작용과 결합되어서, 현실에 대한 단절이나 눈멀음을 만들어내기 시작한다.
25년 9월 고1 31번
Whether we feel happy or sad, content or discontent, is not determined merely by each individual successive moment of life experience― a good thing happens and I’m happy, a bad thing happens and I’m sad.
우리가 행복하거나 슬프거나, 만족스럽거나 불만족스러운 것은 좋은 일이 일어나면 행복하고, 나쁜 일이 일어나면 슬픈 것처럼 단지 삶의 경험의 각각의 개별적인 연속적인 순간에 의해 결정되지 않는다.
While our experiences affect our mood, we are not blown in a completely new direction by each gust of wind.
우리의 경험은 우리의 기분에 영향을 미치지만, 우리는 각 돌풍에 의해 완전히 새로운 방향으로 날아가지 않는다.
As humans, we adjust― to new information and events both good and bad― and return to our personal default level of well-being.
인간으로서 우리는 좋을 뿐 아니라 나쁘기도 한 새로운 정보와 사건들에 적응하고 우리의 개인적인 기본 행복 수준으로 돌아간다.
There will be highs and lows, but over time, like water seeking its own level, we are pulled toward our baseline― back up after bad news and back down after good.
기복은 있을 것이지만, 시간이 지나면서 고유한 수위를 찾는 물처럼 우리는 우리의 기준선으로 끌려가는데 즉, 나쁜 소식 후에는 다시 ‘올라’오고 좋은 소식 후에는 다시 ‘내려’온다.
The euphoria of first love fades, and so does the despair of a break-up.
첫사랑의 행복감은 사라지고, 결별의 절망도 그렇다.
This tendency is best seen with little kids and their toy joy: When they get what they’ve longed for, they believe they will be happy for the rest of their lives.
이 경향은 어린 아이들과 그들의 장난감 기쁨에서 가장 잘 보여진다. 그들은 간절히 원하던 것을 얻을 때, 그들의 남은 인생동안 행복할 것이라고 믿는다.
And for the first few minutes of the rest of their lives, they are.
그리고 그들의 남은 인생의 처음 몇 분 동안, 그들은 그렇다.
But then the kids― like adults―adapt.
하지만 그리고 나서 어른들처럼 아이들은 적응한다.
25년 9월 고1 32번
Although you may put off going to sleep in order to squeeze more activities into your day, eventually your need for sleep becomes overwhelming and you are forced to get some sleep.
비록 당신은 하루에 더 많은 활동을 밀어 넣기 위해 잠자는 것을 미룰 수 있지만, 결국 당신의 수면에 대한 필요는 압도적이게 되고 잠을 잘 수 밖에 없게 된다.
This daily drive for sleep appears to be due, in part, to a compound known as adenosine.
이러한 매일의 수면 욕구는 부분적으로 아데노신이라고 알려진 화합물 때문으로 보인다.
This natural chemical builds up in your blood as time awake increases.
이 자연 화학물질은 깨어 있는 시간이 증가할수록 당신의 혈액 속에 쌓인다.
While you sleep, your body breaks down the adenosine.
당신이 자는 동안, 당신의 몸은 아데노신을 분해한다.
Thus, this molecule may be what your body uses to keep track of lost sleep and to trigger sleep when needed.
따라서, 이 분자는 당신의 몸이 놓쳐버린 수면을 추적하고 필요할 때 수면을 유도하는 데 사용하는 것일지도 모른다.
An accumulation of adenosine and other factors might explain why, after several nights of less than optimal amounts of sleep, you build up a sleep debt that you must make up by sleeping longer than normal.
아데노신의 축적과 다른 요인들은 왜 당신이 최적의 수면량에 미치지 못한 며칠 밤 후에 평소보다 더 오래 잠으로써 당신이 보충해야 하는 수면 빚을 쌓는지를 설명할 수도 있다.
Because of such built-in molecular feedback, you can’t become accustomed to getting less sleep than your body needs.
이러한 내재된 분자적 피드백 때문에, 당신은 당신의 몸이 필요한 것보다 더 적은 잠을 자는 것에 익숙해질 수 없다.
Eventually, a lack of sleep catches up with you.
결국 수면 부족은 당신을 따라잡는다.
25년 9월 고1 33번
One of the things that makes uncertainty difficult for members of the public to appreciate is that the significance of uncertainty is relative.
대중이 불확실성을 이해하기 어렵게 만드는 것들 중 하나는 불확실성의 중요성이 상대적이라는 것이다.
Take, for example, the distance between Earth and the sun: 1.49597 × 10⁸ km, as measured at one point during the year.
지구와 태양 사이의 거리, 즉 연중 한 지점에서 측정된 1.49597 × 10⁸km의 예를 들어보자.
This seems relatively precise; after all, using six significant digits means I know the distance to an accuracy of one part in a million or so.
이것은 상대적으로 정확해 보이지만, 결국, 여섯 자리의 유효 숫자를 사용하는 것은 백만 분의 일 정도의 정확도로 그 거리를 알고 있다는 것을 의미한다.
However, if the next digit is uncertain, that means the uncertainty in knowing the precise Earth-sun distance is larger than the distance between New York and Chicago!
하지만, 만약 다음 숫자가 불확실하다면, 그것은 지구와 태양의 정확한 거리를 아는 것에 있어서의 불확실성이 뉴욕과 시카고의 거리보다 더 크다는 것을 의미한다!
Whether or not the quoted number is “precise” therefore depends on what I’m intending to do with it.
따라서, 인용된 숫자가 ‘정확한지’ 아닌지는 내가 그것으로 무엇을 하려고 하느냐에 따라 다르다.
If I care only about what minute the sun will rise tomorrow, then the number quoted here is fine.
만약 내가 내일 태양이 몇 분에 뜰지에만 관심이 있다면, 여기 인용된 숫자로 괜찮다.
If I want to send a satellite to orbit just above the sun, however, then I would need to know distances more accurately.
하지만 만약 내가 태양 바로 위에 궤도를 돌 위성을 보내고 싶다면, 나는 더 정확하게 거리를 알 필요가 있을 것이다.
25년 9월 고1 34번
Richard Heinberg, an American journalist, argues that in building the renewable energy infrastructure to stop global warming, we are actually involved in one of the greatest change projects in human history.
미국인 저널리스트인 Richard Heinberg는 지구 온난화를 막기 위해 재생 가능 에너지 기반 시설을 구축할 때, 우리는 실제로 인류 역사상 가장 큰 변화 프로젝트 중 하나에 관여하는 것이라고 주장한다.
In addition to solar panels and wind turbines, we have to build an alternative transport infrastructure, farming procedures and industrial processes.
태양광 패널과 풍력 터빈에 더하여 우리는 대체 교통 기반 시설, 농업 절차 그리고 산업 프로세스를 구축해야 한다.
This transformation cannot happen without fossil fuels.
이 변화는 화석 연료 없이는 일어날 수 없다.
For instance, production of concrete structures and steel elements require amounts of energy that is only possible to produce with fossil energy.
예를 들어, 콘크리트 구조물과 강철 요소의 생산은 화석 에너지로만 생산가능한 에너지의 양을 필요로 한다.
Production of solar panels requires scarce and expensive minerals which must be excavated, again requiring the use of fossil fuels.
태양광 패널의 생산은 발굴되어져야 하는 희귀하고 값비싼 광물들을 필요로 하며, 이는 또한 화석 연료 사용을 필요로 한다.
Thus, the harder we push towards a renewable energy system, the faster we have to use fossil energy for the construction process.
따라서, 우리가 재생 가능 에너지 시스템을 향하여 더 세게 밀고 나아갈수록, 더 빠르게 우리는 건설 과정에서 화석 에너지를 사용해야 한다.
This is not only expensive, but also an undermining factor for our efforts to cut global emissions.
이는 단지 비용이 많이 들 뿐만 아니라, 전세계적 배기가스를 줄이려는 우리의 노력을 훼손하는 요인이 된다.
Heinberg remarks that the cost of building this new energy infrastructure is seldom counted in transition proposals, which tend to focus just on energy supply requirements.
Heinberg는 이러한 새로운 에너지 기반 시설을 구축하는 비용이 전환 제안에서 거의 계산되지 않는다고 언급하는데, 이는 에너지 공급 요구 사항에만 집중하는 경향이 있다.
25년 9월 고1 35번
Humans for centuries have dreamed of machines that could become intelligent and make human-like decisions.
인간은 수 세기 동안 지능적이게 될 수 있고 인간과 같은 결정을 내릴 수 있는 기계를 꿈꿔왔다.
There have been myths about robots, automatons, and artificial beings since ancient Greece (e.g., the myth of Pandora, who released ills upon the world).
고대 그리스 이래로 로봇, 자동 장치, 인공 생명체에 대한 신화가 존재해 왔다. (예를 들면, 세상에 불행을 퍼뜨린 Pandora의 신화).
Likewise, literature throughout history has dreamed of creating human-like creatures and thinking machines (e.g., Mary Shelley’s Frankenstein).
마찬가지로, 역사를 통틀어 문학은 인간과 같은 생명체와 사고하는 기계를 창조하는 꿈을 꿔왔다. (예를 들면, Mary Shelley의 ‘프랑켄슈타인’).
In 1950, British mathematician Alan Turing asked whether machines could think and reason like humans and then developed the Turing test to measure a machine’s intelligence and whether the machines can think autonomously.
1950년, 영국의 수학자 Alan Turing은 기계가 인간처럼 사고하고 추론할 수 있는지 물었고, 그 다음에 기계의 지능과 기계가 자율적으로 사고할 수 있는지를 측정하기 위해 튜링 테스트를 개발했다.
A few years later, MIT professor John McCarthy coined “artificial intelligence,” replacing the previously used expression “automata studies.”
몇 년 후, MIT 교수 John McCarthy는 이전에 사용된 ‘자동 장치 연구’라는 표현을 대체해 ‘인공지능’이라는 표현을 만들어냈다.
Since then, artificial intelligence has become the study and practice of “making intelligent machines” that are programmed to think like humans―endowed by their creators with reasoning and learning.
그 이후로, 인공지능은 인간처럼 사고하도록 프로그램화된 즉, 그들의 창조자들에 의해 추론과 학습 능력을 부여받은 ‘지능적인 기계 만들기’에 대한 연구와 실행이 되었다.
2025년 3월 고3 모의고사 한줄 해석 (18-25번)