생태계 명사
[saengtake]

생물과 그 환경이 상호작용하는 체계.

Example:

건강한 생태계는 인간의 생존에 필수적이다.

진화 명사
[jinhwa]

생물이 시간이 지남에 따라 변화하는 과정.

Example:

진화론은 생물의 다양성을 설명하는 중요한 이론이다.

화석 명사
[hwaseok]

오랜 시간 동안 보존된 고대 생물의 잔해.

Example:

화석은 고대 생물에 대한 정보를 제공한다.

상상 명사
[sangsang]

존재하지 않는 것에 대한 생각이나 그림을 그리는 과정.

Example:

상상력은 창의력의 기초가 된다.

곤충 명사
[gonchung]

벌레의 일종으로, 주로 날개와 더듬이가 있는 생물체.

Example:

곤충은 다양한 환경에서 발견된다.

생물학 명사
[saengmulhak]

생명체와 그 생명체의 삶을 연구하는 학문.

Example:

생물학은 생태계를 이해하는 데 중요하다.

기술 명사
[gisul]

문제를 해결하거나 특정 작업을 수행하기 위한 방법이나 도구.

Example:

새로운 기술이 교육에 큰 변화를 가져왔다.

모델링 명사
[modeling]

실제 객체나 시스템을 재현하는 과정.

Example:

3D 모델링은 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다.

과학자들이 고대 2.7미터 길이의 벌레 머리를 재현하다

역사상 가장 큰 벌레인 약 2.7미터 길이, 여러 개의 다리를 가진 괴물의 머리 모양을 과학자들은 상상할 수 있었습니다. 이 벌레의 많은 화석은 머리가 없는 껍질로 남아 있었고, 이들은 성장하면서 외골격의 머리 부분을 통해 빠져나왔습니다. 이제 과학자들은 잘 보존된 어린 화석들을 연구한 결과 찻잔처럼 재현된 머리 모양을 만들었습니다. 연구에 따르면 거대 벌레의 머리는 둥글고, 두 개의 짧은 더듬이가 있으며, 게처럼 튀어나온 두 개의 눈과 나뭇잎과 나무껍질을 갈기 위한 작은 입을 가지고 있었습니다. Arthropleura라고 불리는 이 벌레는 현대의 지네와 백악기와 비슷한 특징을 가지고 있으며, 일부는 매우 컸습니다. 연구자는 이 벌레가 지네의 몸과 지네의 머리를 가지고 있다고 밝혔습니다. 가장 큰 Arthropleura는 과거에 살았던 가장 큰 벌레일 수 있지만 논란이 있습니다. 이들은 멸종된 거대한 바다 전갈에 가까운 두 번째 큰 벌레일 수 있습니다. 유럽과 북미의 연구자들은 1800년대 후반부터 이 거대한 벌레의 조각과 발자국을 수집해왔습니다. “우리는 이 동물의 머리가 어떻게 생겼는지 정말 오랫동안 알고 싶었습니다.”고 웨스트 버지니아 대학교의 고생물학자 제임스 람스델이 말했습니다. 머리 모델을 만들기 위해 연구자들은 먼저 CT 스캔을 사용하여 1980년대 프랑스 석탄 광산에서 발견된 잘 보존된 어린 화석을 연구했습니다. 이 기술은 화석을 손상시키지 않고도 머리가 포함된 숨겨진 세부 사항을 조사하는 데 도움이 됩니다. 어린 화석은 약 6센티미터에 불과하며, 이들이 거대한 크기로 성장하지 않았던 Arthropleura의 한 종류일 가능성이 있습니다. 하지만 과학자들은 이들이 성체와 가까운 친척이라서 3억 년 전 살아 있었을 때 어떤 모습이었는지 엿볼 수 있다고 말했습니다.

과학자들이 고대 2.7미터 길이의 벌레 머리를 재현하다

  1. 이 곤충은 얼마나 길었나요?

  2. Arthropleura의 주요 특징은 무엇인가요?

  3. Arthropleura와 현대의 어떤 생물들이 관련이 있나요?

  4. 이 연구에서 어떤 기술이 사용되었나요?

  5. 연구자들은 어떤 방식으로 두려운 곤충의 머리를 모델링했나요?

  6. 과거에 이 곤충의 머리가 어떤 모습이었을지 상상할 수 있는 이유는 무엇인가요?

  7. 이 곤충이 지구에 존재했을 당시의 환경은 어떤 모습이었을까요?

  8. 이 연구가 생물학적 진화 연구에 어떤 기여를 할 수 있을까요?

Authors:
Associated Press
Rights:
https://www.voanews.com
Published date:
2024-10-13 03:31
Source:
Media Sources:
Created at:
2024-10-17 14:09
Creator:
This article was partially processed using OpenAI's API.
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