Datasets:

GyuHyeonWkdWkdMan

/

AIhub

like 0

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 여성 법조계의 상징적 인물로 꼽힌다. 차분하고 온화한 성품과 뛰어난 재판 능력으로 법조계에서 신망이 두텁다는 평가다. 대법관으로 재직하면서 여성 등 사회적 약자와 소수자의 권리를 신장하고 국민의 기본권 보호를 위해 노력했다는 평가를 받았다. 여성의 종중원 자격을 인정하고 학교의 종교행사 참여 강요가 종교의 자유를 침해한다는 의견을 냈다. 또 사형제와 호주제에 반대했고 양심적 병역거부자에 대한 대체복무제 도입에 찬성했다. 서울특별시 종로구 선거구에서 첫 여성 선거관리위원장으로 선임되기도 했다. 두 딸은 모두 대안학교(인성 특성화 학교) 출신인데, 두 딸을 대안학교에 보낸 이유에 대해 김영란은 부부가 전형적인 엘리트 교육을 받은 사람들이라서 아이들은 자유로운 학교에 보내서 개성을 살려주고 싶었기 때문이라고 말했다. 질문: 1. 김영란의 두 딸은 어느 학교를 다녔는가? 2. 김영란은 무엇으로 재직하였는가? 3. 법조인 김영란은 사형제와 호주제에 반대했고, 양심적 병역거주자에 대한 무엇의 도입에 찬성했나? 4. 법조인 김영란은 종로구 선거구에서 첫 여성 무엇으로 선임되었나? 5. 법조인 김영란은 두 딸에게는 자유로운 학교에 보내서 개성을 살려주고 싶었기 때문에 어디에 보냈나? 6. 김영란 부부가 자녀들의 개성을 살려주기 위해 선택한 학교는? 7. 김영란이 첫 여성 선거관리위원장으로 임명된 선거구는?

1. 대안학교(인성 특성화 학교) 2. 대법관 3. 대체복무제 4. 선거관리위원장 5. 대안학교 6. 대안학교 7. 서울특별시 종로구

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 또한 1991년(헤이세 3년)부터 1992년(헤이세 4년)에 걸쳐 연재된 VOL.12 「노비타와 구름의 왕국」은 후지코 F의 컨디션 불량 때문에 마지막 2회가 연재 당시에는 집필되지 않고 "코로코로"에는 후지코 F. 후지오 프로에 의한 「완전 비주얼판 일러스트 스토리」(일러스트 및 문장)에 게재되었다. 연재 동년의 단행본 발행도 되지 않고 있었지만 1994년(헤이세 6년)에 완결편이 『도라에몽 클럽』에 게재되어 동년 단행본도 발행되었다. 따라서 예년대로 발행된 VOL.13 「노비타와 양철의 미궁」보다 느린 단행본화가 되어 있다. 완전 비주얼판 일러스트 스토리는 영화와 만화의 두 전개와도 다른 내용이지만 단행본 및 관련 서적에는 미수록되어 있다. 질문: 1. 1991년 ~1992년에 걸쳐 연재되었으며, 1994년 단행본을 발행한 도라에몽 시리즈 12편의 이름은? 2. 도라에몽 시리즈 12편인 노비타와 구름의 왕국의 단행본이 발행된 해는? 3. VOL.12 중 마지막 2회는 누구의 컨디션 불량으로 집필 되지 못하였나? 4. VOL.12는 1991년부터 몇년까지 연재되었는가? 5. 후지코의 개인 사정으로 인하여 마지막 2회차가 연재되지 않았지만 어디에 기재되었는가? 6. 1991년에서 1992년에 후지코가 연재한 만화의 이름은?

1. 노비타와 구름의 왕국 2. 1994년 3. 후지코 F 4. 1992년 5. 코로코로 6. 노비타와 구름의 왕국

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 부레쓰(武烈) 때 오오무라치가 된 가네마로(金村)의 시대에 오토모 씨는 전성기를 맞이하였고, 그 뒤 게이타이(継体) ・ 안칸(安閑) ・ 센카(宣化) ・ 긴메이(欽明)에 이르는 다섯 오키미의 조정에서 오오무라치를 맡았다. 특히 가네마로는 에치젠 국(越前国)에서 오호도(弟) 왕자를 맞이해 와서 새로운 오키미로 옹립하는 공을 세우고 야마토 왕권 내에서도 확고한 지위를 구축하였다. 그러나 백제(百濟)의 가야 진출 과정에서 임나 4현이 백제에 넘어간 뒤 같은 오오무라치였던 모노노베 씨의 참소를 당해 실각한다 셋쓰 국 스미요시 군(住吉郡, 지금의 오사카 시 스미요시 구 미카도즈카 산帝塚山)의 저택으로 물러났다. 그 뒤 소가 씨(蘇我氏)와 모노노베 씨(物部氏)의 대립이 시작된다. 질문: 1. 야마토 왕권 내에서 확고한 지위에 있던 사람은? 2. 백제의 가야 진출 과정에서 백제에 넘어간 것은? 3. 가네마로의 시대에 전성기를 맞이한 이는? 4. 에치젠국에서 오호도 왕자를 맞이해 새로운 오키미로 옹립하는 공을 세운 이는? 5. 오호도왕자는 어느 나라에서 왔는가? 6. 백제의 가야 진출 과정에서 백제로 넘아간 지역은?

1. 가네마로 2. 임나 4현 3. 오토모 4. 가네마로 5. 에치젠 6. 임나 4현

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 2016년 이전까지만 해도 사토시 나카모토의 정체가 밝혀진 일은 없었다. 이름은 전형적인 일본식 이름이지만, 비트코인의 개발을 발표할 당시에는 사토시의 이름이 영어로만 쓰여있었고, 일본계 이름에 거의 반드시 붙어있는 한자 표기를 밝히지 않았던 관계로, 일본인으로 위장한 사람일 가능성도 제기되었다. 실제로 '사토시 나카모토'라는 이름을 본명으로 사용하는 한 일본계 미국인이 잠시 사토시의 정체라고 추정되었으나, 사토시라고 지목된 당사자는 스스로 '비트코인의 개발자 사토시'가 아니며, 동명이인임을 주장하였다. 또한 한때는 일본의 수학자로 교토 대학의 교수인 모치즈키 신이치가 사토시라고 지목되기도 했으나, 모치즈키 신이치는 자신은 사토시가 아니라고 했다. 실제로 사토시는 일본어를 쓴 적이 단 한번도 없었고, 비트코인 자체가 오픈 소스 소프트웨어 상에 구현된 전자화폐라서 실제 개발자가 누구인지 알아내기는 매우 힘드므로, 일본인이 아닐 가능성도 제기되었다. 또는 '사토시 나카모토'라는 이름 자체가 동북아시아와 북아메리카 지역의 대표적인 대기업들인 나카미치, 모토로라, 삼성, 도시바의 4개 기업이 공동으로 쓰는 가명이라는 설도 제기된 바 있다. 질문: 1. 비트코인의 개발자로 오인 받은 인물 중 일본의 수학자이며 교토대학의 교수였던 사람은 누구였나? 2. 비트코인이 발표되었을때 개발자인 사토시의 이름은 어떤 언어로만 표기되어져 있었는가? 3. 일본의 수학자이자 교토의 대학 교수는? 4. 비트코인은 오픈 소스 소프트웨어 상에 구현된 무엇인가? 5. 비트코인은 누가 개발하였나요? 6. 한때 비트코인의 개발자라고 지목되었던 일본의 수학자 이름은 무엇인가요?

1. 모치즈키 신이치 2. 영어 3. 모치즈키 신이치 4. 전자화폐 5. 사토시 나카모토 6. 모치즈키 신이치

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 프랑스와 그레이트브리튼 왕국은 런던에서 조약의 초안이 이미 사인된, 1711년 10월에 조약의 항목을 논의하는 데 이르렀다. 이 조약에서 우선 스페인이 소유하고 있는 유럽지역의 영토분할을 인정하고 받아들인다는 양해를 기초로 하고 있다. 이에 뒤이어, 브리스톨의 주교 존 로빈슨과 스트래포드 경 토마스 웬트워스가 대표로 참여한 회담이 1712년 1월 29일 위트레흐트에서 열렸다. 네덜란드는 내키지 않았지만, 조약의 초안을 받아들이고 대표를 파견하는 것을 받아들였다. 그러나 황제는 그가 이 초안이 구속력이 없다는 것을 확신하기 전까지는 초안을 받아들이고 대표를 파견하는 것을 거부하였다. 이러한 확신을 받고 2월이 되어서야 제국의 대표가 회담장에 나타났다. 펠리페 5세가 아직 스스로 스페인의 왕이라는 것을 자각하지 못했기 때문에, 스페인은 처음에는 전권대사를 파견하지 않았으나, 사보이 공국과 포르투갈은 전권대사를 보냈다. 질문: 1. 프랑스와 함께 런던에서 조약의 초안이 이미 사인된 ,1711년 10월에 조약의 항목을 논의한 곳은 어디입니까? 2. 1712년 1월 29일, 브리스톨의 주교 존 로빈슨과 스트래포드 경 토마스 엔트워스가 대표로 참여한 회담이 어디에서 열렸습니까? 3. 스페인은 전권대사를 파견하지 않지만 사보이 공국과 어느 나라는 전권대사를 보냈습니까? 4. 프랑스와 그레이트브리튼 왕국은 언제 위트레흐트 조약의 항목을 논의하는 데 이르렀나? 5. 1792년 1월 29일, 존 로빈슨과 토마스 웬트워스가 대표로 참여한 회담이 열린 곳은? 6. 스스로 스페인의 왕이라는 것을 자각하지 못하여 전권대사를 파견하지 못한 사람은? 7. 존 로빈슨과 토마스 웬트워스가 참여한 회담이 열린 곳은? 8. 프랑스와 그레이트브리튼 왕국이 조약의 항목을 논의하기 시작한 것은 언제인가?

1. 그레이트브리튼 왕국 2. 위트레흐트 3. 포르투갈 4. 1711년 10월 5. 위트레흐트 6. 펠리페 5세 7. 위트레흐트 8. 1711년 10월

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 722년 그레고리오 2세는 보니파시오의 선교 사업에 대한 보고를 받던 중에 그가 독일 백성들을 상대로 한 가르침과 관련된 이상한 소문을 듣고 그로부터 해명을 듣기 위해 즉각 로마로 소환하였다. 흥미로운 사실은 보니파시오가 그레고리오 2세와의 알현에서 그의 라틴어를 이해하기 어렵다고 하소연했다는 것인데, 이는 곧 고전 라틴어에서 이미 로망스어가 태동되었다는 사실을 보여준 것이다. 그레고리오 2세는 보니파시오로부터 서면으로 정통 신앙 고백을 받고 만족하였으며, 722년 11월 그를 주교로 서품하고 선교를 계속하도록 다시 독일로 보냈다. 독일에서의 선교 사업이 성공을 거두자 그레고리오 2세는 724년 12월 보니파시오에게 축하와 격려의 내용을 담은 서신을 써서 보냈다. 그리고 726년 11월에는 독일에 설정될 교계제도를 어떻게 구성해야 할지 자문을 구하는 보니파시오의 질문이 담긴 서신에 답장을 보냈다. 질문: 1. 보나파시오가 주교로 서품받은 해는? 2. 그레고리오 2세가 보나파시오주교에게 독일선교사업의 성공을 축하하는 서신을 보낸것은 언제인가? 3. 보니파시오가 그레고리오 2세에게 이해하기 어려웠던 언어는? 4. 그레고리오 2세가 726년 11월에 보니파시오에게 보낸 편지에서 자문을 준 제도는 어떤 제도인가?

1. 722년 2. 724년 12월 3. 라틴어 4. 교계제도

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 로리타의 어원은 블라디미르 나보코프가 1958년에 발표한 소설 롤리타에 등장하는 돌로레스 헤이즈의 애칭(닉네임) 중 하나인 롤리타이다. (그러므로 작중에서는 돌리, 롤 등으로 불린다.) 이 소설에 등장하는 중년 문학가는 돌로레스 헤이즈에게 첫 눈에 반하고, 돌로레스 헤이즈는 그러한 문학가를 번롱하는 12살 미소녀이다. 또한 이 작품에서 유래하여 ‘10대 초반 가량소녀에게 특별한 감정을 품은 사람’을 롤리타 콤플렉스라 부르기도 한다. 이 돌로레스라는 소녀는 소년기 특유 신비로운 매력을 지닌 마성의 소녀로, 중년 문학가 험버트 험버트를 번롱하여 파멸로 이끈다. 나보코프는 로리타를 연령적으로 어리고 (10대 초반 정도), 언동이나 용모와 자태가 소악마같고, 교태(coquetry)하고 님펫(nymphet)해야한다고 까다롭게 정의했으나, 일본에서 ‘로리타’라는 말은 님프와는 거의 반대로 ‘이미 실제로 어른이지만, 동안이라서 순진함으로 반하게 하는 여성’이나 ‘정말로 아직 에로스를 요만큼도 신체에 지니지 않은 소녀’를 가리킨다. 다케모토 노바라는 로리타를 이야기할 때 ‘나보코프가 정의한 로리타’와, 거기에서 파생하여 뒤집혀버린 ‘일본 특유 로리타 해석’을 정리해서 바로잡지 않으면, 논점이 계속 엇갈려서 혼란을 겪게 된다고 말한다. 그렇기 때문에, 다케모토 노바라는 ‘일본적 해석’ 로리타를 기본으로 정의한다고 말했다. 저서 《패치워크》(パッチワーク)에서 로리타 원류 브랜드인 ‘MILK’ 디렉터 오오카와 히토미(大川ひとみ)는 이렇게 말했다. “‘MILK’의 디자인은 ‘여자 아이(女の子)니까 귀엽고, 조금 부드럽게(ポワーン) 보이고 천사같은 구석에, 악마같은 부분을 지닌 여자 아이’ 또는 ‘어린이같은 부분을 남겨둔 고운 성인 여성’ 이미지로 만들어졌고, ‘천사 탈을 쓴 악마’를 의식하고 있다.” 질문: 1. 블라디미르 나보코프의 소설 롤리타에서 유래했으며 10대 초반 가량의 소녀에게 특별한 감정을 품은 사람을 일컫는 말은? 2. 1958년 발표한 블라디미르의 소설 속 주인공으로 로리타의 어원이 된 롤리타의 이름은? 3. 블라디미르 나보코프의 소설 롤리타에서 마성의 소녀 돌로레스에 의해 파멸하는 중년 문학가의 이름은? 4. 소설 롤리타에서 돌로레스 헤이즈는 몇살인가? 5. 로리타의 어원이 되는 소설은?

1. 롤리타 콤플렉스 2. 돌로레스 헤이즈 3. 험버트 험버트 4. 12살 5. 롤리타

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 2005년 7월 30일, 생방송 음악캠프에 대중들에게 잘 알려지지 않은 음악인들을 소개하는 〈이 노래 좋은가요〉코너가 신설되어 첫무대로 럭스가 무대를 돕기 위한 20여명의 펑크인들과 무대에 올랐고 〈지금부터 끝까지〉를 열창하고 있었다. 노래의 중간 간주가 나오고 있을 무렵, 분장을 한 20명의 무리에 속해있던 카우치 멤버 1명과 스파이키 브랫츠 멤버 1명이 갑자기 바지를 벗고 하반신을 드러낸 채로 뛰기 시작했다. 이에 카메라가 황급히 방향을 위쪽으로 올렸지만, 결국 6~7초간 그대로 전파를 탔다. 방송이 끝날 무렵, 당시 음악캠프의 진행을 맡고 있던 MC몽과 신지는 사과 방송을 했으며 방송국은 사과 자막을 내보냈고, 홍대에 숨은 실력파들을 차례로 소개할 예정이었던〈이 노래 좋은가요〉코너는 첫방송이 나간 바로 그날 폐지되었다. 질문: 1. 2005년에 대중들에게 잘 알려지지 않은 음악인들을 소개하기 위해 만들어진 코너의 이름은 무엇인가? 2. 이 노래 좋은가요 코너의 첫 무대에 오른 가수는? 3. 이 노래 좋은가요 코너는 몇 번째 방송만에 폐지되었는가? 4. 생방송 음악캠프의 어떤 코너에서 성기 노출 사고가 있었나? 5. 성기 노출 사고가 있었던 노래의 제목은? 6. 생방송 음악캠프에서 성기노출사고가 있었던 코너의 이름은 무엇인가요? 7. 이때, 음악캠프 진행을 맡고 있는 사람은 누구인가요?

1. 이 노래 좋은가요 2. 럭스 3. 첫방송 4. 이 노래 좋은가요 5. 지금부터 끝까지 6. 이 노래 좋은가요 7. MC몽과 신지

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 우리 민족해방의 제일보를 내딛게 되었으니 우리가 지난날의 아프고 쓰리던 것을 이 자리에서 다 잊어버리고 이 땅에다 합리적· 이상적 낙원을 건설하여야 한다. 이때는 개인적 영웅주의는 단연 없애고 끝까지 집단적으로 일사불란의 단결로 나아가자! 머지않아 연합군 군대가 입성할 터이며, 그들이 오면 민족의 모양을 그대로 보게 될 터이니 우리들의 태도는 조금도 부끄럼이 없이 하자. 세계 각국은 우리들을 주시할 것이다. 그리고 백기를 든 일본의 심흉을 잘 살피자. 물론 우리는 통쾌한 마음을 금할 수 없다. 그러나 그들에 대하여 우리들의 아량을 보이자. 세계문화 건설에 백두산 밑에서 자라난 우리 민족의 힘을 바치자. 이미 전문·대학·중학생의 경비대원이 배치되었다. 이제 곧 여러 곳으로부터 훌륭한 지도자가 들어오게 될 터이니 그들이 올 때까지 우리들의 힘은 적으나마 서로 협력하지 않으면 안 될 것이다. 질문: 1. 광복절에 우리 민족해방의 걸음을 내딛으며, 지난날의 고통을 다 잊어버리고 이 땅에 건설하고자 한 것은? 2. 세계문화 건설을 위해 바치는 우리 민족의 힘은 어디서 자라난 것인가? 3. 우리나라가 광복을 위해 싸운 나라는? 4. 광복의 목적은?

1. 합리적· 이상적 낙원 2. 백두산 밑 3. 일본 4. 민족해방

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 당시의 이탈리아에서는 세네카의 영향을 볼 수 있는 인문주의적 연극(특히 비극)이나 가톨릭교회, 특히 학교에서 라틴어 학습을 위해 보존되고 있던 로마 희극, 나아가서는 15세기 후반부터 시작되어 16세기 말에 대유행을 한 목가극 등의 장르도 존재했다. 특히 목가극은 이 시기에 창조된 장르로 베르길리우스의 <농경시>의 대화화에서 시작되었으며, 대개는 전원을 배경으로 하는 젊은 남녀 양치기들의 사랑과 시련을 소재로 했다. 줄거리는 황당무계하나 거기에는 어떤 종류의 심리적 상징주의를 볼 수 있으며, 꿈의 세계, 연애심리의 분석, 추상적이긴 하나 우아한 인간성을 묘사했다. 그리고 프랑스·영국을 비롯한 전 유럽에 파급되고 목가소설과 함께 연극사와 문학사상에까지 무시 못할 발자취를 남겨놓았다. 질문: 1. 목가극의 소재는 대개 전원을 배경으로 하는 젊은 남녀 양치기들의 무엇을 소재로 했는가? 2. 목가극의 줄거리는 황당무계했지만 우아한 무엇을 묘사했는가? 3. 목가극과 함께 연극사와 문학사상에까지 무시 못할 발자취를 남겨놓은 것은? 4. 15세기 후반부터 16세기 말 이탈리아에서 대유행 했던 연극 장르는 무엇인가? 5. 목가극의 대부분의 배경은 어디였나? 6. 라틴어 학습을 위해 이탈리아 학교에서 보존되고 있던 희극은 무엇인가?

1. 사랑과 시련 2. 인간성 3. 목가소설 4. 목가극 5. 전원 6. 로마 희극

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 1945년 11월 이연공업사를 정리할 때 받은 보상금과 그동안 저축한 돈을 모아 인천시 해안동에서 '한진상사'를 창업했다. 당시는 트럭 한대 뿐이었다. 창업 2년 만에 화물자동차 10대를 보유하게 됐다. 1947년에는 교통부로부터 경기도 일원에 대한 화물자동차 운송사업 면허를 정식으로 받았다. 창업 5년째 되던 해에는 종업원 40명, 트럭 30대, 화물운반선 10척을 보유한 운송전문회사로 성장했다. 1957년 처음으로 미군과 7만달러짜리 수송계약을 체결했고, 이후 연평균 300%씩 급성장했다. 한진상사는 미군 운송권을 독점하다시피 했고, 1960년 한해 계약고만 220만 달러, 용차를 포함한 가용차량이 500대에 이르는 기업으로 성장했다. 1961년 8월 주한미군 통근버스 20대를 매입해 서울-인천 구간에서 한국 최초의 '좌석버스' 사업을 시작했다. 이것이 한진고속의 시초이다. 질문: 1. 보상금과 저축한 돈을 모아 조중훈이 창업한 것은? 2. 1961년 한국 최초의 무슨 사업을 시작했는가? 3. '한진상사'가 창업된 년도는? 4. 한국 최초의 '좌석버스'사업이 시작된 년도는? 5. 한진상사 창업한 위치는? 6. 한진고속은 한국 최초의 무슨사업을 시작했나요? 7. 한진고속의 옛 이름 한진상사는 트럭 30대 화문운반선 10척을 보유한 어떤 부류의 회사였나요??

1. 한진상사 2. 좌석버스 3. 1945년 4. 1961년 5. 인천시 해안동 6. 좌석버스 7. 운송전문회사

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 「공직선거법」 제14조제1항에 의거하여 문재인의 대통령 임기는 중앙선거관리위원회 위원들이 전체회의를 열어 개표 상황을 확인한 뒤 대통령 당선을 확인함으로써 시작했다. 이후 국립서울현충원을 참배하고 국회에서 당선증을 수령한 뒤 12시에 국회 로텐더홀에서 약식으로 취임식을 진행했는데 행사 명칭이 기존과 달리 '제19대 대통령 취임식'이 아닌 '제19대 대통령 취임선서 및 국민께 드리는 말씀'이었던 만큼 취임선서와 취임사를 중심으로 간략하게 진행했다. 군악의장대의 예포 발사와 보신각 타종 등의 의례가 생략되었고 초청 대상도 300여 명으로 축소했으며 25분만에 끝냈을 정도로 파격적인 취임식을 선보였다. 이는 과도한 의전이나 축하공연을 생략한 대신 국민들에게 좀 더 가까이 다가가려는 새 정부의 국정철학을 반영했다는 평가다. 취임선서를 낭독한 뒤 대국민 담화문에서는 "오늘 대한민국이 다시 시작한다. 나라를 나라답게 만드는 대역사가 시작된다"며 "신명을 바쳐 일하겠다"고 밝혔다. 식이 진행되는 동안에는 국회 앞마당에 많은 시민들이 모여 이를 지켜봤고 문재인은 국회 본관을 나와 시민들과 셀카를 찍기도 했다. 질문: 1. 문재인 대통령이 약식으로 취임식을 진행한 곳은 어디인가? 2. 문재인대통령은 몇 대 대통령인가? 3. 문재인 대통령이 당선되고 당선증을 수령한 곳은? 4. 문재인 대통령이 국회에서 당선증을 수령하기 전에 참배했던 장소는? 5. 문재인 대통령이 국회 로텐더홀에서 약식 취임식을 한 시간은? 6. 문재인 대통령 취임식에 소요된 시간은 몇 분 인가?

1. 국회 로텐더홀 2. 제19대 3. 국회 4. 국립서울현충원 5. 12시 6. 25분

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 귀신고래(鬼神-, gray whale 또는 gray back whale, Pacific gray whale 또는 California gray whale, 학명:Eschrichtius robustus)는 고래목 귀신고랫과에 속한 유일한 고래이다. 쇠고래, 회색고래라고 부르기도 한다. 이 고래는 몸길이 15미터, 몸무게 36톤까지 자라며, 평균 수명은 50~60년이다. 현재는 북태평양에만 분포하며, 북아메리카 태평양 해안을 따라 이동하는 군(‘북동태평양 개체군’)과 동북아시아 연안을 따라 이동하는 군(‘북서태평양 개체군’)이 있지만, 이 두 개체군이 서로 아종으로 구분되지는 않는다. 즉, 이 두 개체군은 하나의 단일한 종으로 분류된다. 이동 거리는 흑고래와 함께 고래 중에서 매우 긴 편에 속한다. 질문: 1. 귀신고래가 분포하는 지역은? 2. 쇠고래와 함께 귀신고래를 부르는 다른 이름은? 3. 고래목 귀신고랫과에 속한 유일한 고래는? 4. 귀신고래의 수명은? 5. 고래목 귀신고랫과에 속한 귀신고래의 다른 이름은? 6. 귀신고래의 몸길이는? 7. 귀신고래는 몸무게 몇 톤까지 자라는가?

1. 북태평양 2. 회색고래 3. 귀신고래 4. 50~60년 5. 쇠고래, 회색고래 6. 15미터 7. 36톤

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 승교점은 게자리의 3도에서 강교점은 사수자리의 3도에서 고양지위를 갖는다. 그 위치들은 11세기 알비루니의 저서 《점성예술의 요소에 대한 소개서(Book of Instruction in the elements of the art of astrology)》와 같은 중세 초기 아랍 시대의 점성술 문헌들에 수록되어 있다. 현대 베다 점성가들은 교점의 고양 지위에 중요성을 부여하는 반면, 중세 유럽을 통해 전해진 서양 점성술의 전통은 그 실천에 있어서 전통적으로 그리고 현재에 그것들을 약간만 사용한다. 그리스인들과 페르시아인들과는 반대로 알비루니는 그 점들의 고양에 대해 알리며, 그 원리를 "아주 적절한" 것으로 묘사했는데 반해, 그의 시대의 힌두 점성가들은 태양과 목성 그리고 토성의 고양 위치에 일치가 없었으며, 교점의 고양은 인정하지 않았다. 질문: 1. 점성술 문헌 중 하나로 알비루니의 저서의 이름은 무엇인가? 2. 알비루니는 점의 고양에 관한 원리를 어떻게 묘사하였는가? 3. 승교점이나 강교점에 대한 위치가 저술되어 있던 중세 아랍 점성술 책의 이름은? 4. 점성술의 요소에 대한 소개서의 저자는 누구인가? 5. 점성가들이 교점들의 고양 지위를 중요하게 생각한 시대는 언제인가? 6. 승교점은 어느 별자리의 3도에서 고양 지위를 갖는가? 7. 알비루니가 점성예숭의 요소에 대한 소개서가 쓰여진 시기는? 8. 그리스인이나 페르시아인들과 달리 고점의 고양을 적절한 것으로 묘사한 인물의 이름은?

1. 점성예술의 요소에 대한 소개서 2. 아주 적절한 3. 점성예술의 요소에 대한 소개서(Book of Instruction in the elements of the art of astrology) 4. 알비루니 5. 현대 6. 게자리 7. 11세기 8. 알비루니

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 2008년 10월13일 김석기 당시 서울지방경찰청장 등을 대상으로 같은 해 초여름을 뜨겁게 달궜던 광우병 촛불집회 참석자들에 대한 경찰의 과잉진압과 집회 참석자 수사 문제 등을 다룬 국회 행정안전위원회(현 안전행정위원회) 국정감사에서 참고인을 상대로 고함치면서 설명을 하려고 하면서 '묻는 말에만 답하라'고 고압적인 태도를 취하여 하여 논란이 되었다. 국정감사 때 장제원 의원은 경찰의 촛불집회 수사에 대한 당위성을 주장하며 유모차부대의 집회 당시 영상을 공개했다. 그러면서 “(유모차부대가) 도로를 완전히 점령하고 있다. 일찍 해산했다고 얘기하고 있지만 밤이다. 밤에 도로를 완전히 점령하고 있다”고 설명했다. 장혜원 씨가 이 설명에 대해 반박하면서 “끝까지 들어주세요”라고 하자 장 의원은 “아니오, 끝까지 들을 마음이 없습니다”라고 말하면서 장씨가 “처음에 화면을 보면 해가 지고 있었다. 해가 져서 해산을 했다”고 설명하자 장 의원은 듣지 않고 바로 “자, 두 번째 질문이다”라며 말을 끊은 뒤 “참고인, 묻는 말에 대답하세요”라고 고함을 질렀다. 그리고 또 장제원 의원은 “유모차 불법시위가 빗나간 모정임을 국민들이 충분히 납득하리라 믿는다”라고 말하자. 이에 장혜원씨가 “통제된 도로에서 경찰서장 허락 하에”라고 설명하려고 하자 장 의원은 “말을 하지 마세요”라고 다시 소리쳐 행정안전위원장의 제지를 받았다. 질문: 1. 국정감사 때 경찰의 촛불집회 수사에 대한 당위성을 주장했던 사람은? 2. 2008년 초여름에 경찰의 과잉진압과 집회 참석자 수사문제가 있었던 일은? 3. 2008년 서울지방경찰청장 등을 대상으로 광우병 촛불집회 참석자들에 대한 경찰의 과잉진압을 다룬 국정감사를 연 국회 위원회는? 4. 장제원이 끝까지 들을 마음이 없습니다라고 말한 사람은? 5. 장제원이 다시 소리치자 제지를 한 사람은?

1. 장제원 2. 광우병 촛불집회 3. 행정안전위원회 4. 장혜원 5. 행정안전위원장

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 1990년 3당 합당시 결국 참여를 거부, 김영삼 등과 결별하고 함께 삼당합당을 거부한 노무현, 김정길, 무소속 의원인 홍사덕, 이철등과 함께 민주당(꼬마민주당)을 창당하였다. 이어 꼬마민주당 총재에 선출되었고 이후 평민당과 야권통합협상을 벌였다. 한편 그는 국군보안사령부의 사찰대상 중 한 사람이 되어 노태우 정부로부터 감시당하였는데, 1990년 10월 4일 오후 6시 40분쯤 외국어대 재학 중 민학투련 출신이었던, 탈영병 윤석양 이병의 폭로에 의해 밝혀졌다. 윤석양은 탈영후 서울시 연지동 기독교회관 7층 한국기독교교회협의회 인권위원회 사무실에서 「양심선언」을 통해 탈영당시 보안사에서 갖고 나온 동향파악대상자 개인색인표 신상철, 이들 내용이 입력된 컴퓨터디스켓을 공개하였다. 1991년 개헌후 처음 벌어졌던 기초지방선거에서 참패한 후, 9월 10일 합당에 합의하여 9월 16일 김대중의 신민주연합당과 합당해서 "민주당"을 창당하고 김대중과 함께 공동대표가 되어 1992년 14대 총선에서는 지역구 해운대를 떠나 전국구로 당선되었다. 질문: 1. 민주당은 몇년도에 창당되었는가? 2. 1990년 당시 대통령은 누구인가? 3. 1990년 3당 합당을 거부하고 노무현, 김정길, 이철 등과 만든 당은? 4. 14대 총선에서 해운대가 아닌 전국구로 당선된 연도는? 5. 1990년 보안사에서 가져온 동향파악대상자 신상철을 공개한 군인은? 6. 국군보안사령부의 사찰대상이었으며 그를 감시했던 정부는? 7. 탈영 후 양심선언을 통해 탈영당시 동향파악대상자 개인색인표 신상철, 내용이 입력된 디스켓을 공개한 사람은?

1. 1991년 2. 노태우 3. 꼬마민주당 4. 1992년 5. 윤석양 6. 노태우 정부 7. 윤석양

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 1820년 4월 21일, 덴마크의 과학자 한스 크리스티안 외르스테드는 강의 시범용 장치를 설치하다가 놀라운 발견을 했다. 그는 대학원생들에게 전류가 백금전선에서 열을 어떻게 발생시키는지를 보여주고 있었다. 그때 그는 우연히 실험을 보여주던 책상 위에 나침반을 올려두었다. 나침반의 바늘은 처음에는 지구의 자기장을 따라 남-북으로 정렬되어 있었다. 그런데 외르스테드가 전선에 전류를 흐르게 하자마자 나침반의 바늘이 갑자기 백금전선과 수직인 방향으로 돌아갔다. 그리고 전류를 끊자 곧바로 바늘은 원래 위치로 돌아갔다. 당시 외르스테드는 이 현상에 몹시 당황했고 몇 달 동안 이 실험을 하지 않았다. 3개월 후 외르스테드는 전류가 나침반의 자석에 힘을 가하는지에 대하여 알아보기 위해 실험을 다시 시작했다. 또한 그는 전선과 전류에 변화를 줄 때마다 나침반의 바늘에 어떠한 일이 일어나는지 관찰했다. 몇 달 동안 연구한 뒤 외르스테드는 전류가 흐르는 전선이 자기적 성질을 보이고, 그 자기력은 기존에 아이작 뉴턴이 제시했던 힘과는 전혀 다른 종류라는 결론을 내렸다. 그리고 그는 과학계에 자신의 전자기 발견을 담은 소책자를 출판했다. 이 책은 전기와 자기는 개별적이라고 생각하던 당시의 많은 사람들에게 신선한 충격을 주었다. 또한 전자기라는 개념을 통해 앙드레 마리 앙페르와 마이클 패러데이와 같은 사람들이 이에 대한 위대한 업적을 세울 수 있었다. 질문: 1. 한스 크리스티안 외르스테드의 직업은? 2. 한스 크리스티안 외르스테드의 국적은? 3. 전선에 전류가 흐르자 나침반의 바늘이 무엇과 수직인 방향으로 회전했는가? 4. 외르스테드가 전선에 전류를 흐르게하자 백금전선과 수직인 방향으로 돌아간 것은? 5. 전자기를 발견한 사람은? 6. 외르스테드가 대학원생들에게 실험을 보여주던중 책상 위에 우연히 올려놓은 것은? 7. 외르스테드는 전류가 흐르는 전선이 무슨 성질을 띈다고 생각했나?

1. 과학자 2. 덴마크 3. 백금전선 4. 나침반의 바늘 5. 외르스테드 6. 나침반 7. 자기적 성질

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 현재 240p, 320p의 저화질, 480p의 SD 화질 그리고 720p, 1080p, 오리지널(Original)(1080p 이상의 경우에만 선택적 지원) 등의 HD급 영상 재생을 지원해 웹플레이어 오른쪽 하단의 옵션을 통해 선택할 수 있다. 2010년 7월 유튜브는 최대 4096x3072 화소의 4K 포맷의 비디오를 지원한다고 발표하였다. 그러나 2012년 2048 x 1536로 하향되었다. 2014년 10월 HD와 풀HD 해상도에 60프레임 재생 설정이 추가되었으며 2015년 3월 유튜브는 4K UHD 해상도(3,840x2,160) 60프레임 동영상 서비스를 개시했다. 2015년 6월 8K UHD 해상도(7,680×4,320) 지원까지 확대되었다. 질문: 1. 유튜브가 최대 4096x3072화소의 4k 포맷의 비디오를 지원한다고 발표한때는 언제인가? 2. 유튜브가 8k UHD해상도 지원까지 확대된 때는 언제인가? 3. 유튜브가 4K 포맷 비디오를 지원하기 시작한 해는? 4. 유튜브가 8K UHD 지원을 개시한 해는? 5. 유튜브가 최대 4096x3072 화소의 4K 포맷의 비디오 지원을 공식화한 해는? 6. 2015년 유튜브가 서비스를 시작한 동영상의 해상도는? 7. 2014년 HD와 풀HD 해상도에 추가된 재생 설정 프레임은?

1. 2010년 7월 2. 2015년 6월 3. 2010년 4. 2015년 5. 2010년 6. 4K UHD 7. 60프레임

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 2014년 아시안 게임에서는 정다소미, 이특영과 함께 단체전에서 금메달을 획득하였으며, 개인전에서는 정다소미에게 패해 은메달을 획득하였다. 2년 후인 2016년 하계 올림픽을 앞두고 펼쳐진 국가대표 선발전에서 마지막 날 반드시 1위를 해야 리우행 티켓을 딸 수 있었던 장혜진은 극적으로 1위를 해 런던올림픽때와는 반대로 4위를 한 신인 강채영을 1점 차로 제치고 3위로 선발전을 통과해 리우데자네이루행 티켓을 잡으며 나이 30세에 처음으로 올림픽 무대를 밟게 됐다. 기보배, 최미선과 함께 단체전에서 금메달을 획득하여 8연패를 이루어냈고 개인전 16강 에서는 북한의 강은주를 상대로 남북 대결을 펼쳤는데 장혜진이 완승하였다. 그리고 준결승전에서 최미선의 탈락으로 2연속 2관왕이 유력했던 디펜딩 챔피언 기보배를 이겨서 결승에 올랐고 마침내 올림픽 2관왕의 꿈을 이루었다. 질문: 1. 처음으로 올림픽에 출전하게 된 나이는? 2. 개인전에서 은메달을 획득한 경기는? 3. 2014년 아시안 게임에서 은메달을 획득한 사람은? 4. 2016년 국가대표 선발전에서 강채영과 장혜진의 점수차는? 5. 장혜진이 처음으로 올림픽에 출전하게 된 나이는 몇 세 였는가? 6. 정다소미, 이특영과 함께 단체전에서 금매달을 획득한 경기는? 7. 2014년 아시안 게임 개인전에서 장혜진이 획득한 메달은?

1. 30세 2. 2014년 아시안 게임 3. 장혜진 4. 1점 5. 30세 6. 2014년 아시안 게임 7. 은메달

주어진 정보를 기반으로 질문에 답하세요. 답을 모른다면 답을 지어내지 말고 그냥 모른다고 말하세요. 뉴델리 메탈로-베타락타마제 (New Delhi metalo-beta-lactamase, NDM-1) 는 박테리아가 카바페넴 (carbapenem) 항생제에 내성을 갖게 하는 유전자이다. 산물은 베타락탐 가수분해 효소 (beta-lactamase) 중 하나인 카바페넴아제 (carbapenemase)다. 이 유전자를 가지고 있는 박테리아는 2010년 들어 언론 매체에서 슈퍼버그라는 이름으로 보도되고 있다. 아직까지 NDM-1을 막기 위한 항생제는 개발이 되지 않은 상태다. 현재까지 이 유전자는 대장균 (E.coli)과 폐렴막대균 (Klebsiella pneumoniae) 일부 균주에서 발견되었으며, 수평적 유전자 이동 (horizontal gene transfer)을 통해 다른 균주 또는 종으로 넘어갈 수 있다. 질문: 1. 뉴델리 메탈로-베타락타마제를 가지고 있는 박테리아는 어떤 이름으로 알려지고 있는가? 2. 슈퍼버그가 다른 균주 또는 다른 종으로 넘어가는 방법은? 3. 뉴델리 메탈로-베타락타마제는 박테리아가 어느 항생제에 내성을 갖게 하는가? 4. 2010년 슈퍼버그라고 보도된 박테리아가 가진 유전자는 무엇인가? 5. 박테리아가 다른 종이나 균주로 넘어가는 현상을 무엇이라 하는가? 6. 대장균의 영어 학명은 무엇인가? 7. 박테리아가 카바페넴 항생제에 내성을 갖게 하는 유전자는? 8. 유전자 뉴델리 메탈로-베타락타마제의 산물이자 베타락타 가수분해 효소의 하나는? 9. 2010년부터 언론에서 슈퍼 버그라고 보도되는 박테리아가 보유한 유전자의 이름은?

1. 슈퍼버그 2. 수평적 유전자 이동 3. 카바페넴 4. 카바페넴아제 5. 수평적 유전자 이동 6. E.coli 7. 뉴델리 메탈로-베타락타마제 8. 카바페넴아제 9. 뉴델리 메탈로-베타락타마제

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 아버지께 들은 이야기로 <MASK> 소는 나에게 경계 대상이다.

인해서

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['위해', '구경하기', '찾아온', '붐빈다', '마을은', '축제를', '사람들로']

마을은 축제를 구경하기 위해 찾아온 사람들로 붐빈다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['시각을', '자극하는', '우리의', '요소들을', '그들은', '정비했다']

그들은 우리의 시각을 자극하는 요소들을 정비했다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: <MASK> 대학 시절부터 오늘날까지 이 책을 꾸준히 읽어 왔다.

나는

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['농부는', '끌고', '키우는', '갔다', '농장에서', '달아', '고삐를', '말에']

농부는 농장에서 키우는 말에 고삐를 달아 끌고 갔다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 아무리 일정을 <MASK> 잡는다 해도 모레까지는 무조건 끝내야 한다.

늦게

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['못', '알코올', '술', '나처럼', '된다', '그러다가', '중독이', '끊으면', '너']

너 그러다가 술 못 끊으면 나처럼 알코올 중독이 된다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 이번 작품은 사람들 모두가 <MASK> 만한 내용이다.

공감할

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['직접', '향토', '만들었다', '그곳에서', '제작진은', '프로그램을', '예술', '소개하는', '작품을']

제작진은 직접 그곳에서 향토 예술 작품을 소개하는 프로그램을 만들었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 그는 부모가 맞선을 보게 한 여자와 곧 <MASK>.

결혼한다

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['쓰러졌다', '마구', '어둠', '화살에', '팍팍', '쏘는', '속에서', '오랑캐들은', '맥없이']

어둠 속에서 마구 쏘는 화살에 오랑캐들은 맥없이 팍팍 쓰러졌다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 디자이너는 단골 손님의 머리를 <MASK> 열중했다.

꾸미는데

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['있다', '책이', '이해할', '깊이', '수', '보다', '있는', '내용을']

내용을 보다 깊이 이해할 수 있는 책이 있다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['아침마다', '가는', '나무가', '공원에', '키', '큰', '빽빽하다']

아침마다 가는 공원에 키 큰 나무가 빽빽하다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['조선의', '호암', '미술관에서', '전시를', '나는', '분청사기', '보았다']

나는 호암 미술관에서 조선의 분청사기 전시를 보았다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 비는 여전히 흐린 하늘에서 꾸준하게 내리고 <MASK>.

있다

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: <MASK> 하루 종일 울상을 하고 긴 한숨만 내쉬었다.

그는

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 나는 며칠 <MASK> 새워 열심히 시험공부를 했다.

밤을

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['국민들의', '경기는', '전혀', '기미가', '호전될', '없었다', '노력에도']

국민들의 노력에도 경기는 호전될 기미가 전혀 없었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['이', '사람들만', '뿐이다', '근처에는', '간사한', '한결같이', '우글댈']

이 근처에는 한결같이 간사한 사람들만 우글댈 뿐이다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['굴었다', '버릇없이', '많은', '아이는', '어른들에게', '장난끼가']

장난끼가 많은 아이는 어른들에게 버릇없이 굴었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['훈민정음을', '기록', '세계', '기관에서', '이번에', '그', '유산으로', '지정하였다']

그 기관에서 이번에 세계 기록 유산으로 훈민정음을 지정하였다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['일어', '제품이', '중국이다', '이', '영어', '지원되는', '언어는']

이 제품이 지원되는 언어는 영어, 일어, 중국이다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['걸을', '들어갈', '발이', '쑥', '갯벌은', '정도로', '질벅했다', '때마다']

걸을 때마다 발이 쑥 들어갈 정도로 갯벌은 질벅했다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 지수는 우리가 아무리 심한 말을 해도 절대 <MASK> 안 낸다.

화를

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['대감과', '가서', '사뢰었다', '마님께', '못', '뵈옵고', '죄송하다고']

대감과 마님께 못 뵈옵고 가서 죄송하다고 사뢰었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['주기로', '월급을', '우리', '회사가', '직원들에게', '많은', '유명하다']

우리 회사가 직원들에게 많은 월급을 주기로 유명하다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['할', '수', '이상', '더', '만들어졌다', '없는', '어떻게', '분위기가']

더 이상 어떻게 할 수 없는 분위기가 만들어졌다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['이들에게', '경제적', '당연하다', '남녀의', '그저', '평등은', '매우']

이들에게 남녀의 경제적 평등은 그저 매우 당연하다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 이 <MASK> 배터리를 넣고 사용할 수 있다.

손전등은

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['코로나의', '개인적으로', '변화하고', '문화가', '여파로', '노래방', '있다', '최근']

코로나의 여파로 최근 노래방 문화가 개인적으로 변화하고 있다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['이번에', '절대', '너희는', '사람을', '함부로', '된다', '대하면', '안']

이번에 너희는 사람을 함부로 대하면 절대 안 된다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['배', '대항하거나', '나는', '선생님의', '권위에', '적이', '없다', '도전한']

나는 배 선생님의 권위에 대항하거나 도전한 적이 없다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['이', '어떤', '분명', '들어온', '있어', '사람들이다', '곡절이', '사람들은', '여기']

이 사람들은 분명 어떤 곡절이 있어 여기 들어온 사람들이다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 오늘 <MASK> 가장 친한 친구 결혼식에 가려고 예쁘게 꾸몄다.

나의

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['악조건', '성공한', '최고봉', '등정에', '속에서도', '등반대였다']

악조건 속에서도 최고봉 등정에 성공한 등반대였다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['있었다', '종류의', '가게에는', '진열되어', '와인들이', '다양한']

가게에는 다양한 종류의 와인들이 진열되어 있었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['좋아야만이', '잘', '판매자의', '옷이', '감각이', '패션', '팔린다']

판매자의 패션 감각이 좋아야만이 옷이 잘 팔린다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['어머니께서', '주셨다', '재래', '된장을', '담가', '직접', '매년', '우리에게', '보내']

어머니께서 우리에게 매년 재래 된장을 직접 담가 보내 주셨다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['얽맨다', '부모의', '아이의', '행동이', '자라나는', '창의성을', '강압적인']

부모의 강압적인 행동이 자라나는 아이의 창의성을 얽맨다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 젊은이에게는 도전하는 용기가 있고 늙은이에게는 <MASK> 있다.

지혜가

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 그는 그동안 오랜 방황 끝에 <MASK> 이 집에 정착했다.

마침내

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['관계없는', '그것을', '일이다', '보고', '아픈', '우리들에게는', '배가']

그것을 보고 배가 아픈 우리들에게는 관계없는 일이다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['돈으로', '돈을', '벌었다', '장사를', '비교적', '하며', '많은', '적은']

비교적 적은 돈으로 장사를 하며 많은 돈을 벌었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['아이에게는', '불균형의', '생긴다', '영양', '문제가', '편식하는', '야채를', '싫어해']

야채를 싫어해 편식하는 아이에게는 영양 불균형의 문제가 생긴다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 회사는 광고를 하며 현재 대형 타입 일부 <MASK> 세대를 판매 중이다.

잔여

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 전화의 수화기를 들고 급히 <MASK> 돌렸다.

다이얼을

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['국가의', '못했다', '전반을', '위치나', '아직', '정부가', '자주', '모습', '갖추지']

정부가 아직 자주 국가의 위치나 모습 전반을 갖추지 못했다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: <MASK> 여러 관객들은 배우의 열창에 큰 박수를 보냈다.

공연장에서

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 그와는 사이가 <MASK> 남이 되어 가는 것 같다.

멀어져

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 이번 계획에 <MASK> 여러 사람들의 반대가 쏟아지고 있습니다.

대한

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['그는', '불덩이', '화가', '같은', '것', '속에서', '끓어오르는', '가슴', '같았다']

그는 불덩이 같은 화가 가슴 속에서 끓어오르는 것 같았다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['왠지', '보인다', '더', '눈이', '오늘따라', '지수의', '커']

오늘따라 지수의 눈이 왠지 더 커 보인다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['나지', '귀티가', '옷을', '전혀', '않는다', '휘감아도', '비싼', '그녀는', '온몸에']

그녀는 온몸에 비싼 옷을 휘감아도 전혀 귀티가 나지 않는다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 우리는 마지막까지 생사를 같이 하는 사이가 되자고 <MASK>.

약속한다

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['다른', '사람의', '된다', '계속', '안', '이야기하면', '남에게', '약점을', '시시콜콜']

다른 사람의 약점을 시시콜콜 남에게 계속 이야기하면 안 된다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['머뭇대며', '모습이', '굉장히', '어정어정', '수상했다', '곁을', '나는', '그의', '맴도는']

나는 어정어정 머뭇대며 곁을 맴도는 그의 모습이 굉장히 수상했다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 이번 수학 시험 범위는 처음부터 <MASK> 페이지까지로 정해졌다.

오십

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 추위에 약한 그는 날씨가 <MASK> 두꺼운 옷을 입었다.

추워서

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 나라에서 만든 <MASK> 중학교가 점차 늘고 있다.

국립

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['필요하다', '자료가', '팩스로', '거래처에서', '하여', '보냈다']

거래처에서 자료가 필요하다 하여 팩스로 보냈다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['꼭', '옛날에는', '모셨다', '손님이', '남자', '기다리던', '사랑방에', '오면']

옛날에는 기다리던 남자 손님이 오면 꼭 사랑방에 모셨다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 그가 무뚝뚝한 표정과 <MASK> 짐을 나르고 있었다.

분위기로

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['것은', '먼저', '부품입니다', '가장', '국산품으로', '대체되어야', '자동차', '하는']

가장 먼저 국산품으로 대체되어야 하는 것은 자동차 부품입니다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['날아다니던', '먹으려고', '내려왔다', '사뿐히', '하늘을', '비둘기는', '과자를']

하늘을 날아다니던 비둘기는 과자를 먹으려고 사뿐히 내려왔다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 고객의 안전을 위해 우리는 무인 경비 <MASK> 도입하였다.

시스템을

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['바를', '제대로', '걸린다', '거는', '안', '휘어지면', '고리가', '살짝', '바가', '잘']

바를 거는 고리가 살짝 휘어지면 바가 제대로 잘 안 걸린다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['우리', '살리기', '실시했다', '고향에서', '운동을', '물']

우리 고향에서 물 살리기 운동을 실시했다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['뜨개질', '때', '일정한지', '살펴봐야', '코의', '니트를', '한다', '고를', '균형이']

니트를 고를 때 뜨개질 코의 균형이 일정한지 살펴봐야 한다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['전철화하고', '철도를', '기존의', '신식', '있었다', '노후된']

기존의 노후된 철도를 신식 전철화하고 있었다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['나와', '만나기만', '사람의', '험담을', '하면', '다른', '한다', '친구는']

친구는 나와 만나기만 하면 다른 사람의 험담을 한다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['우리가', '앨범을', '컴백했다', '좋아했던', '미니', '들고', '그가']

우리가 좋아했던 그가 미니 앨범을 들고 컴백했다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 영감이 말라 가는 목을 <MASK> 축이고 말을 이었다.

물로

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 솔로 무대를 위해 중앙에 쏘는 <MASK> 마치 번개처럼 밝다.

빛이

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['부분에', '들어', '소설은', '주제가', '이야기이다', '있는', '이', '마지막']

이 소설은 주제가 마지막 부분에 들어 있는 이야기이다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 골목에는 냄새 더러운 담배 꽁초만 <MASK> 쌓여 있었다.

소복하게

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 지시사항에 따라 가장 적절한 문장을 생성하세요.

이 문제에는 문장에서 공백을 기준으로 나누고, 구두점을 제거한 무작위로 섞인 단어들이 담긴 리스트가 제공됩니다. 이 리스트의 단어를 모두 활용하여 가장 문맥상 적절한 문장을 생성하세요. #단어리스트: ['요즘은', '문제라도', '달라고', '한다', '작은', '환불해', '전부', '발견되면']

요즘은 작은 문제라도 발견되면 전부 환불해 달라고 한다.

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 요즘에 정신도 없고 <MASK> 많아서 자꾸 실수를 했다.

일이

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 관계 당국은 현실성 없는 <MASK> 계속해서 남발한다.

대책만

당신은 인공지능 비서입니다. 주어진 질문에 가장 적절한 답변을 제공하세요.

이 문제에서는 주어진 텍스트 내의 <MASK>로 표시된 부분에 들어갈 적절한 단어를 예측해야 합니다. <MASK>가 위치한 문장의 전체 문맥을 분석하여, 문장의 나머지 내용과 일관되게 <MASK>에 들어갈 가장 적합한 단어를 답하세요. #텍스트: 남자는 별안간 권총을 뽑더니 허공에 총질을 <MASK>.

했다