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(2쇄)2025 이유진 국어 독해 알고리즘 딥러닝
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    [2025년 7월] 신용카드 무이자할부 이벤트
    [2025년 7월] 신용카드 무이자할부 이벤트 더보기+

    2025년 7월 카드사 무이자 할부 혜택 안내

    EVENT 01. 카드사 무이자 할부

    기간 카드사 할부적용 금액 할부개월 신청방법 비고
    25.07.01
    ~25.07.31
    현대카드 5만원 이상 2~3개월 별도 신청
    없이 적용
    PG업종만 제공
    롯데카드 2~5개월
    국민카드 2~5개월
    신한카드 2~3개월
    삼성카드 2~3개월
    비씨카드 2~5개월
    우리카드 2~5개월
    NH카드 2~6개월
    하나카드 2~5개월
    광주카드 2~7개월

    EVENT 02. 부분 무이자 할부

    기간 카드사 할부개월 고객부담 면제 비고
    25.07.01
    ~25.07.31
    삼성카드 7개월 1~3회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    11개월 1~5회차
    23개월 1~10회차
    현대카드 10개월 1~5회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    12개월 1~6회차
    신한카드 7개월 1~3회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    9개월 1~4회차
    11개월 1~5회차
    23개월 1~10회차
    국민카드 6개월 1~3회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    10개월 1~5회차
    하나카드 6개월 1~3회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    10개월 1~4회차
    12개월 1~5회차
    18개월 1~8회차
    BC카드 10개월 1~4회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    12개월 1~5회차
    우리카드 10개월 1~4회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    12개월 1~5회차
    NH카드 7개월~10개월 1~3회차 잔여회차 면제 별도 신청 없이 적용
    12개월 1~4회차
    18개월 1~5회차
    24개월 1~6회차

     ■ 유의사항

    수협BC카드의 경우 BC카드 부분무이자 혜택에서 적용 제외됩니다.

    개인사업자/법인/체크/선불/기프트/하이브리드/토스카드/은행계열카드는 적용 대상에서 제외됩니다.
    *은행계열카드 : 카드 전/후면에 BC마크가 없는 카드 (예. 제주 등)

    BC카드 및 NH농협 카드의 경우 사전 신청 고객에 한하여 금액에 따른 부분 무이자 우대 회차 적용됩니다.
    자세한 내용은 카드사 홈페이지 혹은 ARS 문의 바랍니다. ( BC : 1899-5772 / NH농협 : 1644-2009 )

    무이자 할부 결제 시 포인트, 마일리지 등 다른 혜택과 중복 적용 되지 않습니다.

    당사 대표 가맹점이 아닌 직계약(자체) 가맹점, 신규 가맹점 등 일부는 적용 대상에서 제외됩니다.

    PG업종에만 해당하는 무이자로 이 외 업종은 적용 불가 합니다. (제약, 등록금, 도시가스 등)

    하나카드는 PG업종 외 TASF 취급수수료, 환금성(상품권), 학원, 면세점, 보험업종 등의 경우 적용 대상에서 제외됩니다.

    본 행사는 카드사 사정에 따라 변경 또는 중단될 수 있습니다.

  • 저자
  • 출판사
    넥스트스터디 출판사 다른 교재 보기
  • 발행일
    2024-07-25(교재 판권에 표기된 발행일이며 실제 발행일과 다릅니다)
  • 판형
    210x264/232p
  • ISBN
    9791167226686
    ?
    ISBN이란?
    국제표준도서번호(International Standard Book Number)로서, 국제적으로 표준화된 방법에 따라 전세계에서 생산되는 도서에 부여된 고유번호를 말합니다.
  • 스프링범위
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상세소개
★ (2쇄)2025 이유진 국어 독해 알고리즘 딥러닝 미리보기(클릭~!!)

책 소개

『2025 이유진 국어 독해 알고리즘 딥러닝』은 『스키마』, 『코어』, 『딥러닝』으로 구성된 2025 이유진 국어 독해 알고리즘 시리즈 중 가장 고난도의 문제를 수록하고 있는 9·7급 공무원 국어 시험 대비 기본서이다.

『독해 알고리즘 코어』로 방법론과 문제 유형을 익힌 후 퀄리티 높은 문제들을 풀어보며 문제 해결 능력을 키울 수 있도록 『독해 알고리즘 코어』와 동일한 세부 목차로 내용을 구성하였다.

인사혁신처 출제 기조 전환에 따른 문제 유형을 쉽게 파악하고 효율적으로 학습할 수 있는 본서의 세부 내용은 아래와 같다.

PART 2. 심화 트레이닝

문제 풀이 방법론에 맞춰 훈련할 수 있도록, 패턴별로 방법론과 심화 트레이닝 문제들을 수록하였다. 수록된 문제를 통해 문제를 해결하는 연습을 하며 심화 문제 해결 능력을 기를 수 있다.

PART 3. 딥러닝

‘언어학 추론, 논리 추론, 문학 추론, 단일 지문 2문항’ 유형의 심화 문제를 모아 제시하여, 지문을 빠르게 분석하여 정답을 찾는 훈련이 가능하도록 하고 있다.

정답 및 해설에는 문제를 풀어가는 과정에 대한 설명을 상세하게 수록하여, 문제 유형을 분석하고 문제 풀이 능력을 보다 쉽게 습득할 수 있도록 하였다.

저자 소개

이유진 선생님은 메가공무원, 메가군무원, 메가소방 국어 대표 강사이다. 서경대학교 공공인적자원학부 교수를 역임했으며, 박문각, KG패스원 공무원 국어 강사로 활동하였고, 메가스터디, 이투스청솔, 강남종로 강사, 홍익대학교, 웅지세무대학 강사를 역임하였다.

주요 저서로는 『이유진 국어 공무원 국어 미래보고서』, 『이유진 국어 독해 알고리즘 코어』, 『이유진 국어 독해 알고리즘 스키마』, 『이유진 국어 독해 알고리즘 딥러닝』, 『이유진 국어 기출 알고리즘』, 『이유진 국어 언어학/논리학 딥러닝』, 『이유진 국어 약점 도움닫기_도약』, 『이유진 국어 쿼터 홈트(어휘/문해/사고)』, 『이유진 국어 백일기도 모의고사』, 『KBS한국어능력시험 30일 완성·이론과 기출』, 『이유진 PSAT 언어논리 알고리즘』, 『EBS 분석노트 국어영역』, 『국어의 모든 것(단권화) 시리즈』, 『EBS 변형(비문학) 시리즈』 등이 있다.

또한, EBS 수능특강 국어 영역 사전 검토, 자이스토리 언어 영역을 검토 하였다.

출판사 리뷰

출제 기조 전환, 똑똑한 알고리즘으로 승부하자!

이유진 국어

독해 영역의 학습 극대화에 초점을 맞춘 기본서

『2025 이유진 국어 독해 알고리즘』 시리즈, 완벽한 레벨업을 위한 『2025 이유진 국어 독해 알고리즘 딥러닝』

공무원 국어에서 무엇보다 중요한 것은 지문을 빠르게 분석하여 문제 풀이 시간을 단축하고, 효율적으로 시간을 안배하는 것이다.

무작정 많은 문제를 푸는 것만으로는 독해 능력이 늘지 않는다. 독해는 한정된 시간 내에 긴 지문을 얼마나 빠르게 정확하게 파악하는지가 관건이기에 다른 영역과 달리 기술적 측면에서의 훈련이 필요한 영역이다.

본서는 『스키마』, 『코어』, 『딥러닝』으로 구성된 2025 이유진 국어 독해 알고리즘 시리즈 중 가장 고난도의 문제를 수록하고 있는 9·7급 공무원 국어 시험 대비 기본서이다. 『코어』 학습 후 보다 퀄리티 높은 문제들을 풀어보며 문제 해결 능력을 키울 수 있다. 독해 방법론을 습득할 수 있는 중요한 개념 및 이론을 학습한 후, 제시되어 있는 심화 유형의 문제에 이를 적용하여 지문을 빠르게 분석하고 정답을 찾는 문제 풀이 훈련이 가능하도록 구성하였다.

출제 기조 변환을 다년간 차근차근 대비한 저자의 연구를 바탕으로 집필된 본서를 통해 2025년 공무원 시험도 똑똑하게 대비할 수 있을 것이다.

목차
본책 
PART 2 심화 트레이닝 
Pattern 01 중심 화제와 주제 
Pattern 02 정보 관계와 접속어 
Pattern 03 서술 전개 방식 
Pattern 04 배치와 배열 
Pattern 05 내용 확인과 일반 추론(부정) 
Pattern 06 내용 확인과 일반 추론(긍정) 
Pattern 07 어휘 추론과 문맥 추론 
Pattern 08 빈칸 추론과 사례 추론 
Pattern 09 화법 
Pattern 10 작문 
 
PART 3 딥러닝 
Pattern 11 언어학 추론 심화 
Pattern 12 논리 추론 심화 
Pattern 13 비판 추론 심화 
Pattern 14 문학 추론 심화 
Pattern 15 단일 지문 2문항 심화 
 
정답 및 해설 
PART 2 심화 트레이닝 
PART 3 딥러닝

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