①
병원체가 모기로 전파되는 말라리아는 감염병(ㄱ 옳음), 최고 기온은 4월부터 15 ℃ 이상이었는데 A가 없었으므로 ㉠은 최저 기온(ㄴ 틀림), Y+2년 최저 기온은 5월 4주에 15 ℃를 넘으므로 ㉡은 5월(ㄷ 틀림) → 정답 ①.
핵심 개념
감염병은 병원체가 사람이나 매개체를 통해 전파되어 생기는 질병이며, 매개체의 발생 시기를 기온 데이터로 분석하면 감염병 유행 시기를 예측할 수 있다.
단서 따라가기
말라리아의 병원체는 A를 매개로 전파된다병원체가 모기 같은 매개체를 거쳐 다른 사람에게 옮겨 가 생기는 질병은 감염병이다 보기 ㄱ (옳음)
Y년·Y+1년: 최고 기온은 4월 1주부터 15 ℃ 이상, 그런데 A는 4~5월에 채집되지 않음최고 기온이 15 ℃ 이상인 시기에도 A가 없으므로 최고 기온은 채집 시작 조건이 될 수 없다 보기 ㄴ (틀림 — ㉠은 최저 기온)
Y년 최저 기온 5월 4주 무렵 15 ℃ → 6월 1주부터 채집 / Y+1년 5월 5주 무렵 15 ℃ → 6월 1주부터 채집두 해 모두 최저 기온이 15 ℃에 이른 직후부터 A가 채집되므로 ㉠은 최저 기온이다 ㉠ = 최저 기온
Y+2년 예측: 최저 기온이 5월 3주와 4주 사이에 15 ℃를 넘음최저 기온이 15 ℃ 이상이 되는 5월 4주 무렵부터 A가 채집되기 시작할 것으로 예상된다 보기 ㄷ (틀림 — ㉡은 5월)
정답 근거
보기 ㄱ: 말라리아는 병원체(말라리아 원충)가 모기 A를 매개로 사람에게 옮겨 가 생기는 질병이므로 감염병이다. 따라서 옳은 것은 ㄱ뿐이고 정답은 ①이다. (ㄴ은 최고 기온이 4월 1주부터 계속 15 ℃ 이상이었는데도 Y년·Y+1년 모두 A가 4~5월에 채집되지 않았고, 최저 기온이 15 ℃에 이른 직후인 6월 1주부터 채집되었으므로 ㉠이 최저 기온이어서 틀리다. ㄷ은 Y+2년 예측에서 최저 기온이 5월 3주와 4주 사이에 15 ℃를 넘어 5월 4주에 15 ℃ 이상이 되므로, A가 채집되기 시작하는 시기 ㉡은 5월이어서 틀리다.)
선지별로 왜 틀렸나
②
함정 '기온이 15 ℃ 이상'이라는 조건을 그날 가장 따뜻한 기온, 즉 최고 기온으로 떠올리기 쉽다.
ㄴ은 최고 기온이 4월부터 15 ℃ 이상인데도 A가 채집되지 않았으므로 ㉠이 최저 기온이어서 틀리고, 옳은 ㄱ이 빠졌다.
③
함정 Y년·Y+1년에 A가 모두 6월 1주부터 채집된 것을 보고 Y+2년도 똑같이 6월일 것이라고 그대로 옮겨 적기 쉽다.
ㄷ은 Y+2년 최저 기온이 5월 4주에 이미 15 ℃ 이상이 되어 ㉡이 5월이므로 틀리고, 옳은 ㄱ이 빠졌다.
④
함정 여름에 가까울수록 최고 기온이 높아지는 그래프 모양만 보고 최고 기온을 기준으로 삼기 쉽다.
ㄱ은 옳지만, ㄴ은 최고 기온이 4월부터 15 ℃ 이상인데도 A가 없었으므로 틀리다.
⑤
함정 예측 그래프를 확인하지 않고, 앞선 두 해의 채집 시작 시기(6월 1주)를 그대로 적용하기 쉽다.
ㄱ은 옳지만, ㄷ은 Y+2년 최저 기온이 5월 4주에 15 ℃ 이상이 되어 ㉡이 5월이므로 틀리다.
이 문항이 묻는 능력
여러 해의 기온·개체수 데이터에서 채집 시작 조건을 찾아내고, 이를 새 예측 자료에 적용해 매개체 발생 시기를 예상하는 데이터 기반 추론 능력
다음에 비슷한 문제를 만나면
두 기온 선 중 15 ℃ 선과 만나는 시점이 개체수 증가 시점과 매년 일치하는 것을 찾기(반례: 기준을 넘었는데 개체가 없는 시기 확인) → 찾은 조건을 예측 그래프에 적용해 기준을 넘는 주 확인 → 그 주가 속한 달로 시기 판단
다음 문항 · 10번
표는 전기 에너지를 생산하는 발전소 A, B, C에 대한 자료이다. 공급된 에너지의 양이 같을 때, A, B…
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관련 개념
감염병세균, 바이러스 같은 병원체가 사람이나 동물의 몸에 들어와 증식하면서 생기고, 다른 사람에게 옮을 수 있는 질병이다. 병원체는 직접 접촉, 기침이나 재채기로 나오는 비말, 오염된 물이나 음식, 그리고 모기나 진드기 같은 매개체를 거쳐 전파된다. 과학기술은 감염병을 진단하고 전파 경로를 추적해 확산을 막는 데 쓰인다.
빅데이터디지털 형태로 축적된, 양이 매우 많고 형식이 다양하며 빠르게 생성되는 데이터이다. 과학 실험, 기상 관측, 유전체 분석, 신약 개발, 감염병 예측 등에 활용되며, 컴퓨터와 인공지능으로 수집·분석하여 일정한 경향성이나 규칙성을 찾아낸다. 개인 정보 유출, 사생활 침해, 데이터의 오류와 편향 같은 문제점도 있다.
감염병 병원체 매개체 빅데이터 기후 변화와 감염병