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2018.01.24 [Part4. Unit 41] 패턴 231(I don't care) ~ 233(Would you care for)
2018.01.24 [Part4. Unit 40] 패턴 227(I am so glad) ~ 230(I'm afraid, but)
2018.01.24 [Part4. Unit 39] 패턴 222(It seems like) ~ 226(It seems reasonable, but)
2018.01.24 [Part4. Unit 38] 패턴 218(Do you mean) ~ 221(It doesn't mean)
2018.01.24 [Part4. Unit 37] 패턴 214(Do you mind if) ~ 217(I don't mind)
2018.01.24 [API] Tensorboard: Visualizaing Learning (텐서보드: 학습 시각화)
2018.01.24 [Part4. Unit 36] 패턴 209(If you try to) ~ 213(If there's)
2018.01.24 2018년 01.22 ~ 2018년 01.28 태교 책 읽기 기록
2018.01.23 [Part4. Unit 35] 패턴 197(I have done) ~ 208(What have you)
2018.01.23 [Part4. Unit 34] 패턴 194(I'd rather not) ~ 196(Would you rather)

[Part4. Unit 41] 패턴 231(I don't care) ~ 233(Would you care for)

[Part4. Unit 41]

패턴 231(I don't care) ~ 233(Would you care for)

패턴 231 I don't care

1. 우리가 어디를 가든 신경 안 써.
★ I don't care where we go.

2. 난 네가 어떻게 생각하든 신경 안 써.
★ I don't care what you think.

3. 난 그것에 대해 신경 안 써.
★ I don't care about that

4. 무슨 일이 일어나든 관심 없어.
★ I don't care what happens.

5. 넌 너희의 변명에 관심 없어

★ I don't care to hear your excuses.

패턴 232 He cares about

1. 그는 널 좋아해.
★ He cares about you.

2. 그는 자기 가족을 좋아해.
★ He cares about his family.

3. 그는 자기 직업을 좋아해
★ He cares about his job.

4. 그는 네가 어떻게 생각하는지 염려해.
★ He cares about what you think.

5. 그 사람은 네 의견을 염려하고 있어.

★ He cares about your opinion.

패턴 233 Would you care for

1. 담요 한 장 더 드릴까요?
★ Would you care for another blanket?

2. 음료수 드릴까요?
★ Would you care for a drink?

3. 스낵 드릴까요?
★ Would you care for a snack?

4. 잡지 드릴까요?
★ Would you care for a magazine?

5. 여행 가실래요?

★ Would you care for a tour?

이 포스팅은 영어회화 핵심패턴 233 교재의 Unit 41(패턴 231 ~ 패턴 233)대한 학습노트입니다.

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Posted by 이성윤

[Part4. Unit 40] 패턴 227(I am so glad) ~ 230(I'm afraid, but)

[Part4. Unit 40]

패턴 227(I am so glad) ~ 230(I'm afraid, but)

패턴 227 I am so glad

1. 다 끝나서 정말 좋다.
★ I am so glad that is over.

2. 우리 휴가를 가게 되어서 정말 좋아요.
★ I am so glad we are taking a vacation.

3. 당신이 맘에 들어하니 저도 좋습니다
★ I am so glad you like it.

4. 네가 직장을 잡아서 나도 기뻐.
★ I am so glad you got the job.

5. 네가 올 수 있어서 참 좋다.

★ I am so glad you could come.

패턴 228 I'm afraid of

1. 난 쥐가 싫어.
★ I'm afraid of mice.

2. 난 뱀이라면 질색이야.
★ I'm afraid of snakes.

3. 난 어둠이 싫어.
★ I'm afraid of the dark.

4. 천둥, 번개가 치는 폭풍우는 정말 두려워.
★ I'm afraid of thunderstorms.

5. 전 거미라면 질색이에요.

★ I'm afraid of spiders.

패턴 229 Don't be afraid of

1. 그를 겁내지 마세요.
★ Don't be afraid of him.

2. 거절당하는 것에 겁먹지 말아요.
★ Don't be afraid of rejection.

3. 실패를 두려워하지 말아요
★ Don't be afraid of failure.

4. 절 두려워하지 마세요.
★ Don't be afraid of me.

5. 제 개를 겁내지 마세요.

★ Don't be afraid of my dog.

패턴 230 I'm afraid, but

1. 겁은 나지만 어쨌든 해볼 겁니다.
★ I'm afraid, but I'm going to try anyway.

2. 겁은 나지만 다른 선택이 없어요
★ I'm afraid, but I have no other choice

3. 두렵지만 어쨌든 갈 겁니다.
★ I'm afraid, but I'm going to go anyway.

4. 두렵지만 사실을 말할 거에요
★ I'm afraid, but I will still tell him the truth.

5. 두렵지만 위험을 감수할랍니다.

★ I'm afraid, but I meed to take risks.

이 포스팅은 영어회화 핵심패턴 233 교재의 Unit 40(패턴 227 ~ 패턴 230)대한 학습노트입니다.

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Posted by 이성윤

[Part4. Unit 39] 패턴 222(It seems like) ~ 226(It seems reasonable, but)

[Part4. Unit 39]

패턴 222(It seems like) ~ 226(It seems reasonable, but)

패턴 222 It seems like

1. 우린 서로 더 이상 얘기를 하지 않는 것 같네요
★ It seems like we never talk anymore.

2. 너 뭐 감추고 있는 것 같은데.
★ It seems like you're hiding something.

3. 난 휴식을 취할 수 없을 것 같아.
★ It seems like I can't get a break.

4. 하루가 전혀 끝날 것 같지 않아요.
★ It seems like the day will never end.

5. 눈이 올 것 같아.

★ It seems like it might snow.

패턴 223 It seems as if

1. 내가 실수한 것 같은데.
★ It seems as if you're mistaken.

2. 우리 길을 잃은 것 같아.
★ It seems as if we're lost.

3. 전에 여기 와본 것 같은데.
★ It seems as if I've been here before.

4. 전에 이것을 들어 본 것 같아.
★ It seems as if I've heard this before.

5. 너 나한테 무엇인가 감추는 것 같아

★ It seems as if you're keeping something from me.

패턴 224 You seem to

1. 너 행복한 것 같아.
★ You seem to be happy.

2. 너 화난 것 같아.
★ You seem to be angry.

3. 너 그 사람 좋아하는 것 같은데.
★ You seem to like him.

4. 너 배고픈 것 같은데.
★ You seem to be hungry.

5. 너 재미있는 시간을 보내는 것 같다.

★ You seem to be having a good time.

패턴 225 What seems to be

1. 문제가 뭐 같아요?
★ What seems to be the problem.

2. 무슨 일이 일어난 것 같습니까?
★ What seems to be happening?

3. 이것을 하는 데 가장 좋은 방법이 뭐 같아요?
★ What seems to be the best way to do this?

4. 해결 방안은 뭐 같아요?
★ What seems to be the solution.

5. 뭐 때문에 더딘 것 같습니까?

★ What seems to be the hold up?

패턴 226 It seems reasonable, but

1. 합리적인 것 같은데 그 사람은 찬성하지 않을 거야.
★ It seems reasonable, but I don't think he'll agree to it.

2. 합리적인 것 같지만 우린 승인 못 받을 것 같아.
★ It seems reasonable, but I don't think we'll be approved.

3. 공정한 가격인 것 같으나 난 살 여유가 없어.
★ It seems reasonable, but I don't think I can afford it.

4. 합리적인 것 같은데 저는 할 수 없을 것 같아요.
★ It seems reasonable, but I don't think I can make it happen.

5. 합리적인 것 같으나 생각을 해봐야겠어요.

★ It seems reasonable, but I have to think about it.

이 포스팅은 영어회화 핵심패턴 233 교재의 Unit 39(패턴 222 ~ 패턴 226)대한 학습노트입니다.

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Posted by 이성윤

[Part4. Unit 38] 패턴 218(Do you mean) ~ 221(It doesn't mean)

[Part4. Unit 38]

패턴 218(Do you mean) ~ 221(It doesn't mean)

패턴 218 Do you mean

1. 날 도와주지 못하겠다는 말이야?
★ Do you mean you can't help me?

2. 끝났다는 말이야?
★ Do you mean it's over?

3. 좀 더 원한다는 말이야?
★ Do you mean you want more?

4. 그것이 싫다는 말이니?
★ Do you mean you con't like it?

5. 네가 처리하지 못한다는 말이야?

★ Do you mean you can't handle it?

패턴 219 I didn't mean to

1. 네게 상처를 주려고 한 것은 아니었어.
★ I didn't mean to hurt your feeling.

2. 그렇게 오랬동안 가려고 한 것은 아니었어.
★ I didn't mean to be gone for so long.

3. 그런 인상을 주려고 한 것은 아닙니다.
★ I didn't mean to give you that impression.

4. 그걸 깨려고 한 것은 아니었어.
★ I didn't mean to break it.

5. 그 많은 돈을 다 쓰려고 한 것은 아니었어.

★ I didn't mean to spend so much money.

패턴 220 That's what I meant to

1. 바로 그 말을 하려고 했어요.
★ That's what I meant to say.

2. 바로 그렇게 하려고 했지요.
★ That's what I meant to do.

3. 완성시키려던 것이 바로 그거에요.
★ That's what I meant to accomplish.

4. 그녀를 위해서 하려던 것이 바로 그거에요.
★ That's what I meant to do for her.

5. 그 사람에게 바로 그것을 주려고 했어요.

★ That's what I meant to give him.

패턴 221 It doesn't mean

1. 그렇다고 우리가 친구가 될 수 없다는 말은 아닙니다.
★ It doesn't mean that we can't be friends.

2. 그렇다고 제가 상관 않는다는 것은 아니지요.
★ It doesn't mean that I don't care.

3. 그렇다고 우리가 파티에 갈 수 없다는 말은 아니에요.
★ It doesn't mean that we can't go to the party.

4. 그렇다고 장난 것은 아니야.
★ It doesn't mean that it's over.

5. 그렇다고 내가 널 좋아하지 않는다는 말은 아니야.

★ It doesn't mean I don't like you.

이 포스팅은 영어회화 핵심패턴 233 교재의 Unit 38(패턴 218 ~ 패턴 221)대한 학습노트입니다.

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[Part4. Unit 37] 패턴 214(Do you mind if) ~ 217(I don't mind)

[Part4. Unit 37]

패턴 214(Do you mind if) ~ 217(I don't mind)

패턴 214 Do you mind if

1. 내가 여기 앉아도 됩니까?
★ Do you mind if I sit down?

2. 제가 좀 쉬어도 괜찮겠습니까?
★ Do you mind if I rake a break?

3. 제가 당신 전화를 좀 써도 될까요?
★ Do you mind if I use your phone?

4. 제가 일찍 퇴근해도 괜찮을까요?
★ Do you mind if I leave early?

5. 제가 그 경기를 봐도 될까요?

★ Do you mind if I watch the game?

패턴 215 Do you mind -ing

1. 기다리는 것 괜찮아요?
★ Do you mind waiting?

2. 가게까지 걸어가도 괜찮을까요?
★ Do you mind walking to the store?

3. 제 숙제를 한번 봐주시겠어요?
★ Do you mind looking over my homework for me?

4. 운전하시는 것 괜찮으세요?
★ Do you mind driving?

5. 가시기 전에 이 계약서에 서명해 주시겠어요?

★ Do you mind signing these contracts before you go?

패턴 216 If you don't mind, I'd like to

1. 괜찮다면 내가 식료품을 사오고 싶어.
★ If you don't mind, I'd like to do the grocery shopping.

2. 괜찮다면 가구를 재배치하고 싶어.
★ If you don't mind, I'd like to rearrange the furniture.

3. 괜찮으시다면 택시를 타고 싶어요.
★ If you don't mind, I'd like to take a taxi.

4. 괜찮다면 이 프로그램을 보고 싶어.
★ If you don't mind, I'd like to watch this program.

5. 네가 괜찮으면 우리 가기 전에 이것 끝내고 싶은데.

★ If you don't mind, I'd like to finish this up before we leave.

패턴 217 I don't mind

1. 줄 서서 기다려도 전 괜찮아요.
★ I don't mind waiting in line.

2. 버스 타는 것 전 상관없어요.
★ I don't mind taking the bus.

3. 네가 집에 있어도 난 괜찮아.
★ I don't mind if you'd rather stay home.

4. 네가 선물을 되돌려줘도 난 상관없어.
★ I don't mind if you return the gift.

5. 잠시 쉬기를 원해도 난 괜찮아요.

★ I don't mind if you want to take a break.

이 포스팅은 영어회화 핵심패턴 233 교재의 Unit 37(패턴 214 ~ 패턴 217)대한 학습노트입니다.

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[API] Tensorboard: Visualizaing Learning (텐서보드: 학습 시각화)

[API] Tensorboard: Visualizaing Learning

(텐서보드: 학습 시각화)

Tensorboard: Visualizaing Learning

거대한 deep neural network을 학습하는 것처럼 TensorFlow를 사용한 계산은 복잡하고 이해하기 어려울 수 있다. TensorFlow 프로그램을 더 쉽게 이해하고, 디버깅 하고 그리고 최적화 하기위해서, TensorBoard라 부르는 시각화 도구 세트를 포함했다. TensorBoard를 사용하여, TensorFlow 그래프를 시각화 하고, Graph의 실행에 대한 양적지표(quantitative metrics)을 도표로 나타내고, 그리고 그것을 통하여 전달된 이미지와 같은 추가적인 데이터를 보여줄 수 있다. TensorBoard가 완전히 구성되면, 아래와 같이 보일 것이다.

이 튜토리얼은 간단한 TensorBoard 사용법을 담고 있으며 사직 할 수 있도록 돕고자 하는 목적이 있다. 또한 다른 사용 가능한 자원도 있다. TensorBoard's GitHub는 tips 과 트릭 그리고 디버깅 정보를 포함하는 TensorBoard 사용법에 대한 더 많은 정보를 가지고 있다.

Serializing the data

TensorBoard는 Tensorflow 이벤트 파일을 읽어서 동작한다. Tensorflow 이벤트 파일은 Tensorflow를 수행할 때 생성한 summary 데이터를 포함한다. TensorBoard에는 summary 데이터를 위한 일반적인 라이프사이클이 있다.

첫 번째, summary 데이터를 수집하고 싶은 Tensorflow 그래프를 생성하고, summary operations 에 주석을 달고 싶은 노드를 결정한다.

예를 들어, MNIST 숫자를 인식하기 위해 CNN을 학습한다고 가정한다. 시간에 따라 학습율이 어떻게 달라지는지, 목표 함수가 어떻게 바뀌어가는지 기록하고 싶어할 것이다. 학습율과 손실을 각각 출력하는 노드에 tf.summary.scalar ops을 추가함으로써 데이터를 수집한다. 그러면, scalar_summary에는 'learning rate' 또는 'loss function' 과 같은 의미있는 tag를 제공한다.

아마도 특정 계층의 activations 분포 또는 gradients 또는 weights의 분포를 시각화하고 싶을 수 있다. gradient 결과물이나 가중치를 가지는 변수에 각각 tf.summary.histogram ops를 추가하여 데이터를 수집한다.

사용가능한 모든 summary operation에 대한 자세한 내용은 summary operations 문서를 확인하면 된다.

Tensorflow에서의 Operation은 operation을 수행하거나 결과에 의존성이 있는 operation이 수행 될 때까지 아무것도 하지 않는다. 그리고 방금 생성했던 summary 노드들은 그래프에서 지엽적(주변장치)이다. 현재 수행중인 어떠한 operation도 summary 노드들과 연관성이 있지 않다. 그래서 summaries를 만들기 위해서, 모든 summary 노드들을 수행 할 필요가 있다. 직접 수동으로 모든 summary 노드들을 관리하는 것은 지루한 일이 될 것이다, 그래서 모든 summary 데이터를 생성하는 single operation으로 여러 summary operation을 합치기 위해서 tf.summary.merge_all을 사용하자.

그러면, 주어진 단계에 모든 summary 데이터를 담은 직렬화된 Summary 프로토버프 오브젝트를 생성하는 합쳐진 summary op을 실행시킬 수 있다. 마지막으로, 이러한 summary 데이터를 디스크에 쓰기 위해서, summary 프로토버프를 tf.summary.FileWriter.으로 전달한다.

FileWriter는 생성자에서 로그디렉토리를 사용해야 한다. - 로그 디렉토리는 꽤 중요하다, 모든 이벤트들이 쓰여질 디렉토리이다. 또한, FileWriter는 생성자에서 Graph를 선택적으로 사용할 수 있다. 그래프 오브젝트를 받으면, Tensorboard는 tensor shape 정보에 때라 Graph를 시각화 할 것이다. Graph를 통하여 어떠한 흐름인지 훨씬 더 나은 정보를 주게 될 것이다. Tensor shape information.참고

Graph를 수정했고 하나의 FileWriter를 갖게 되었기 때문에, 네트워크를 실행할 준비가 되었다. 원한다면, 합쳐진 summary op를 매 단계마다 실행시키고, 많은 양의 학습데이터를 기록할 수 있다. 그렇지만 필요한 것보다 더 많은 데이터가 될 가능성이 있다. 대신, n 단계 마다 합쳐진 summary op를 수행하도록 고려해보자.

아래의 예제 코드는 simple MNIST tutorial의 수정본이며, 몇 개의 summary ops를 추가하고, 10 단계마다 수행하게 된다. 이것을 수행하고 tensorboard --logdir=/tmp/tensorflow/mnist을 실행하게 되면, 학습이 진행되는 동안 weights 또는 accuracy가 어떻게 변화하는지에 대한 통계들을 시각화 할 수 있다. 아래의 코드는 발췌 된 것이고; 전체 소스는 here.에서 확인

def variable_summaries(var):
  """Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualization)."""
  with tf.name_scope('summaries'):
    mean = tf.reduce_mean(var)
    tf.summary.scalar('mean', mean)
    with tf.name_scope('stddev'):
      stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))
    tf.summary.scalar('stddev', stddev)
    tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))
    tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var))
    tf.summary.histogram('histogram', var)

def nn_layer(input_tensor, input_dim, output_dim, layer_name, act=tf.nn.relu):
  """Reusable code for making a simple neural net layer.

  It does a matrix multiply, bias add, and then uses relu to nonlinearize.
  It also sets up name scoping so that the resultant graph is easy to read,
  and adds a number of summary ops.
  """
  # Adding a name scope ensures logical grouping of the layers in the graph.
  with tf.name_scope(layer_name):
    # This Variable will hold the state of the weights for the layer
    with tf.name_scope('weights'):
      weights = weight_variable([input_dim, output_dim])
      variable_summaries(weights)
    with tf.name_scope('biases'):
      biases = bias_variable([output_dim])
      variable_summaries(biases)
    with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
      preactivate = tf.matmul(input_tensor, weights) + biases
      tf.summary.histogram('pre_activations', preactivate)
    activations = act(preactivate, name='activation')
    tf.summary.histogram('activations', activations)
    return activations

hidden1 = nn_layer(x, 784, 500, 'layer1')

with tf.name_scope('dropout'):
  keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
  tf.summary.scalar('dropout_keep_probability', keep_prob)
  dropped = tf.nn.dropout(hidden1, keep_prob)

# Do not apply softmax activation yet, see below.
y = nn_layer(dropped, 500, 10, 'layer2', act=tf.identity)

with tf.name_scope('cross_entropy'):
  # The raw formulation of cross-entropy,
  #
  # tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.softmax(y)),
  #                               reduction_indices=[1]))
  #
  # can be numerically unstable.
  #
  # So here we use tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits on the
  # raw outputs of the nn_layer above, and then average across
  # the batch.
  diff = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(targets=y_, logits=y)
  with tf.name_scope('total'):
    cross_entropy = tf.reduce_mean(diff)
tf.summary.scalar('cross_entropy', cross_entropy)

with tf.name_scope('train'):
  train_step = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(
      cross_entropy)

with tf.name_scope('accuracy'):
  with tf.name_scope('correct_prediction'):
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
  with tf.name_scope('accuracy'):
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)

# Merge all the summaries and write them out to /tmp/mnist_logs (by default)
merged = tf.summary.merge_all()
train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',
                                      sess.graph)
test_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/test')
tf.global_variables_initializer().run()

FileWriter를 초기화 시킨 후에, 모델을 train 하거나 test하기 위해서 FileWriter에 summaries을 추가해야 한다.

# Train the model, and also write summaries.
# Every 10th step, measure test-set accuracy, and write test summaries
# All other steps, run train_step on training data, & add training summaries

def feed_dict(train):
  """Make a TensorFlow feed_dict: maps data onto Tensor placeholders."""
  if train or FLAGS.fake_data:
    xs, ys = mnist.train.next_batch(100, fake_data=FLAGS.fake_data)
    k = FLAGS.dropout
  else:
    xs, ys = mnist.test.images, mnist.test.labels
    k = 1.0
  return {x: xs, y_: ys, keep_prob: k}

for i in range(FLAGS.max_steps):
  if i % 10 == 0:  # Record summaries and test-set accuracy
    summary, acc = sess.run([merged, accuracy], feed_dict=feed_dict(False))
    test_writer.add_summary(summary, i)
    print('Accuracy at step %s: %s' % (i, acc))
  else:  # Record train set summaries, and train
    summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict=feed_dict(True))
    train_writer.add_summary(summary, i)

이제 Tensorboard를 사용하여 이러한 데이터를 시각하기 위한 모든 설정이 되었다.

Launching TensorBoard

Tensorboard를 실행하기 위해서, 아래의 명령을 사용한다.(alternatively python -m tensorboard.main)

tensorboard --logdir=path/to/log-directory

logdir은 FileWriter가 데이터를 직렬화 시켜놓은 디렉토리를 가리킨다. logdir 디렉토리가 개별 실행으로부터 직렬화된 데이터를 포함하는 하위 디렉토리들을 포함하면, Tensorboard는 모든 수행으로부터의 데이터를 시각화 할 것이다. Tensorboard가 수행중이라면, Tensorboard를 보기위해 웹 브라우저에서 localhost:6006을 접속하여 볼 수 있다.

Tensorboard를 보면, 오른쪽 상단 구석에서 navigation 탭을 볼 수 있다. 각각의 탭은 시각화 될 수 있는 직렬화된 데이터 셋을 의미한다.

Graph를 시각화하기 위해서, graph 탭을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 TensorBoard: Graph Visualization. 을 참고하자.

전반적인 Tensorboard에 대한 사용 정보를 알고 싶으면 TensorBoard's GitHub 을 참고하자.

이 포스팅은 머신러닝/딥러닝 오픈소스 Tensorflow 개발을 위한 선행학습으로 T ensorFlow Develop의 TensorBoard 대한 학습노트입니다.

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Posted by 이성윤

[Part4. Unit 36] 패턴 209(If you try to) ~ 213(If there's)

[Part4. Unit 36]

패턴 209(If you try to) ~ 213(If there's)

패턴 209 If you try to

1. 당신이 숨으려고 하면 그들이 당신을 찾아낼 겁니다.
★ If you try to hide, they'll find you.

2. 네가 도망가려고 하면, 난 널 잡을 거야.
★ If you try to run, I'll catch you

3. 네가 최선을 다한다면, 난 참 기쁠거야.
★ If you try to your best, I'll be happy

4. 네가 그것을 옮기려고 하면 깨뜨릴지도 몰라.
★ If you try to move it, you might break it.

5. 네가 직장을 구하려고 한다면 구할 거야.

★ If you try to get a job, you will probably find one.

패턴 210 If you have any

1. 네가 시간이 있어 날 도와주면 정말 고마울 거야.
★ If you have any time, I'd appreciate your help.

2. 너 돈이 있으면 잘 잠가 둬.
★ If you have any cash, you should lock it up.

3. 질문 있으면 제게 알려 주세요.
★ If you have any questions, let me know.

4. 걱정거리가 있따면 지금 말씀하셔야 합니다.
★ If you have any concerns, you should tell me now.

5. 정보가 있으면 함께 나누셔야 돼요.

★ If you have any information, you should share it.

패턴 211 If you want me to

1. 네가 오기를 원하면 말해.
★ If you want me to some over, let me know.

2. 내가 널 믿길 바라면 네가 정직하면 돼.
★ If you want me to trust you, you need to be honest.

3. 내가 널 도와주기를 원한다면 단지 말만 해.
★ If you want me to help you, all you have to do is ask.

4. 내 전화 받기를 워하면 네 전화번호를 줘.
★ If you want me to call you, I need your phone number.

5. 네가 내 공과급 내주기를 워하면 내 지갑 이리 줘.

★ If you want me to pay the bill, hand me my purse.

패턴 212 If I were you

1. 내가 너라면 좀 더 주의할 텐데 말이야.
★ If I were you, I would be careful.

2. 내가 너라면 아무 말도 안 할 거야.
★ If I were you, I wouldn't say anything.

3. 내가 너라면 그 사람의 조언을 받아들일 거야.
★ If I were you, I'd take his advice.

4. 내가 너라면 그녀가 말하는 것을 들을 거야.
★ If I were you, I'd listen to what she has to say.

5. 내가 너라면 그냥 내버려 둘 거야.

★ If I were you, I would let it go.

패턴 213 If there's

1. 내가 도울 일이 있으면 내게 알려 줘.
★ If there's anything I can do to help, just let me know.

2. 내가 할 수 있는 일이 있으면 전화해.
★ If there's anything I can do, just call.

3. 나한테 할 말이 있으면 지금 말해.
★ If there's anything you need to tell me, now is the time.

4. 필요한 것이 있으면 저한테 알려 주세요.
★ If there's anything you need, just let me know.

5. 내가 도울 일이 있으면 기꺼이 도울게.

★ If there's anything I can do to help, I'm willing to do it.

이 포스팅은 영어회화 핵심패턴 233 교재의 Unit 36(패턴 209 ~ 패턴 213)대한 학습노트입니다.

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Posted by 이성윤