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이 사진 맨위에 주소 글자가 밑부분 조금만 남고 잘렸는데 혹시 어떤 주소 였는지 추측할 수...

생성일: 2025년 5월 3일

답변에 사용된 모델 O3 by Chat01

질문

20250503_163610.jpg20250503_163610.jpg

이 사진 맨위에 주소 글자가 밑부분 조금만 남고 잘렸는데 혹시 어떤 주소 였는지 추측할 수 있어? 일단 좀 줄여주자면 대한민국 경기도 고양시 덕양구 안에 있는 주소 인것 같고, 내 추측은 주소 마지막이 내가 보기엔 종성이 ㄹ로 끝나는 음절, 종성이 ㅈ으로 끝나는 음절 두 음절로 된 무슨 리 에 750번지 라고 하는것 같아.

Python

python
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open('/mnt/data/20250503_163610.jpg')
plt.imshow(img); plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 251.5, -0.5)

Python

python
# Crop top strip
w,h = img.size
crop = img.crop((0,0,w,int(h*0.25)))
plt.imshow(crop); plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 62.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,2))
plt.imshow(crop.resize((crop.size[0]*3, crop.size[1]*3)))
plt.axis('off')

(-0.5, 5159.5, 188.5, -0.5)

Python

python
# Let's crop left to right middle region
crop2 = img.crop((int(w*0.2), 0, int(w*0.8), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(8,2))
plt.imshow(crop2.resize((crop2.size[0]*3, crop2.size[1]*3)))
plt.axis('off')

(-0.5, 3095.5, 188.5, -0.5)

Python

python
crop3 = img.crop((int(w*0.5), 0, int(w*1), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(8,2))
plt.imshow(crop3.resize((crop3.size[0]*3, crop3.size[1]*3)))
plt.axis('off')

(-0.5, 2579.5, 188.5, -0.5)

Python

python
import cv2
import numpy as np

# convert to grayscale and threshold
gray = cv2.cvtColor(np.array(crop), cv2.COLOR_RGB2GRAY)
# adaptive threshold
th = cv2.adaptiveThreshold(gray,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,2)
plt.figure(figsize=(8,2))
plt.imshow(th, cmap='gray')
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 62.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.imshow(cv2.resize(th, (th.shape[1]*4, th.shape[0]*4)), cmap='gray')
plt.axis('off')

(-0.5, 6879.5, 251.5, -0.5)

Python

python
# crop rightmost part of top
crop_post = img.crop((int(w*0.7), 0, w, int(h*0.3)))
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.imshow(crop_post.resize((crop_post.size[0]*3, crop_post.size[1]*3)))
plt.axis('off')

(-0.5, 1547.5, 224.5, -0.5)

Python

python
gray2 = cv2.cvtColor(np.array(crop_post), cv2.COLOR_RGB2GRAY)
th2 = cv2.adaptiveThreshold(gray2,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,2)
plt.figure(figsize=(6,3))
plt.imshow(cv2.resize(th2, (th2.shape[1]*4, th2.shape[0]*4)), cmap='gray')
plt.axis('off')

(-0.5, 2063.5, 299.5, -0.5)

Python

python
# show high resolution of leftmost area maybe where '통' appears. 
left_crop = img.crop((int(w*0.15), 0, int(w*0.4), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(left_crop.resize((left_crop.size[0]*5, left_crop.size[1]*5)))
plt.axis('off')

(-0.5, 2149.5, 314.5, -0.5)

Python

python
# crop central left area
cl = img.crop((int(w*0.4), 0, int(w*0.6), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(cl.resize((cl.size[0]*5, cl.size[1]*5)))
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 314.5, -0.5)

Python

python
# crop central area
cc = img.crop((int(w*0.6), 0, int(w*0.8), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(cc.resize((cc.size[0]*5, cc.size[1]*5)))
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 314.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(4,2))
plt.imshow(cc)
plt.axis('off')

(-0.5, 343.5, 62.5, -0.5)

Python

python
gray3 = cv2.cvtColor(np.array(cc), cv2.COLOR_RGB2GRAY)
th3 = cv2.adaptiveThreshold(gray3,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,2)
plt.figure(figsize=(4,2))
plt.imshow(th3, cmap='gray')
plt.axis('off')

(-0.5, 343.5, 62.5, -0.5)

Python

python
gray_full = cv2.cvtColor(np.array(crop), cv2.COLOR_RGB2GRAY)
th_full = cv2.adaptiveThreshold(gray_full,255,cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY_INV,11,2)
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.imshow(cv2.resize(th_full, (th_full.shape[1]*4, th_full.shape[0]*4)), cmap='gray')
plt.axis('off')

(-0.5, 6879.5, 251.5, -0.5)

Python

python
# find approx positions of bright large connected components to isolate shape
# treat threshold image; find contours
contours, hierarchy = cv2.findContours(th_full, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
# sort by area descending
areas = [(cv2.contourArea(c), c) for c in contours]
areas = sorted(areas, key=lambda x: -x[0])
len(areas)

1114

Python

python
areas_top = areas[:10]
areas_top

   22]],
  
         [[1677,   23]],
  
         [[1677,   26]],
  
         [[1676,   27]],
  
         [[1674,   27]],
  
         [[1672,   29]],
  
         [[1672,   30]],
  
         [[1675,   33]],
  
         [[1676,   33]],
  
         [[1677,   34]],
  
         [[1680,   34]],
  
         [[1681,   35]],
  
         [[1683,   35]],
  
         [[1684,   34]],
  
         [[1685,   35]],
  
         [[1687,   35]],
  
         [[1688,   34]],
  
         [[1692,   34]],
  
         [[1693,   33]],
  
         [[1694,   33]],
  
         [[1692,   31]],
  
         [[1692,   32]],
  
         [[1691,   33]],
  
         [[1690,   33]],
  
         [[1688,   31]],
  
         [[1688,   30]],
  
         [[1687,   29]],
  
         [[1687,   28]],
  
         [[1686,   27]],
  
         [[1686,   24]],
  
         [[1687,   23]],
  
         [[1687,   18]],
  
         [[1688,   17]],
  
         [[1687,   16]],
  
         [[1688,   15]],
  
         [[1688,   14]],
  
         [[1687,   13]],
  
         [[1687,   11]],
  
         [[1689,    9]],
  
         [[1690,   10]],
  
         [[1690,   11]],
  
         [[1691,   11]],
  
         [[1689,    9]],
  
         [[1688,    9]],
  
         [[1687,    8]],
  
         [[1688,    7]],
  
         [[1688,    5]],
  
         [[1687,    5]],
  
         [[1686,    4]],
  
         [[1687,    3]],
  
         [[1690,    3]],
  
         [[1687,    3]],
  
         [[1686,    2]],
  
         [[1685,    3]],
  
         [[1684,    3]],
  
         [[1682,    1]],
  
         [[1682,    0]],
  
         [[1481,    0]],
  
         [[1500,    0]],
  
         [[1501,    1]],
  
         [[1501,    2]],
  
         [[1500,    3]],
  
         [[1499,    3]],
  
         [[1499,    4]],
  
         [[1497,    6]],
  
         [[1497,    7]],
  
         [[1496,    8]],
  
         [[1496,   10]],
  
         [[1494,   12]],
  
         [[1493,   12]],
  
         [[1493,   13]],
  
         [[1491,   15]],
  
         [[1485,   15]],
  
         [[1484,   14]],
  
         [[1483,   14]],
  
         [[1482,   13]],
  
         [[1482,   12]],
  
         [[1478,    8]],
  
         [[1478,    6]],
  
         [[1477,    5]],
  
         [[1477,    4]],
  
         [[1476,    3]],
  
         [[1475,    3]],
  
         [[1474,    2]],
  
         [[1474,    1]],
  
         [[1475,    0]],
  
         [[1479,    0]]], dtype=int32)),
 (875.5,
  array([[[1140,    3]],
  
         [[1141,    3]],
  
         [[1142,    4]],
  
         [[1146,    4]],
  
         [[1147,    5]],
  
         [[1152,    5]],
  
         [[1153,    6]],
  
         [[1156,    6]],
  
         [[1157,    7]],
  
         [[1160,    7]],
  
         [[1161,    8]],
  
         [[1163,    8]],
  
         [[1165,   10]],
  
         [[1167,   10]],
  
         [[1169,   12]],
  
         [[1169,   13]],
  
         [[1170,   14]],
  
         [[1170,   15]],
  
         [[1169,   16]],
  
         [[1163,   16]],
  
         [[1162,   17]],
  
         [[1161,   17]],
  
         [[1160,   18]],
  
         [[1158,   18]],
  
         [[1157,   19]],
  
         [[1154,   19]],
  
         [[1153,   20]],
  
         [[1152,   20]],
  
         [[1151,   21]],
  
         [[1149,   21]],
  
         [[1147,   23]],
  
         [[1145,   23]],
  
         [[1144,   24]],
  
         [[1141,   24]],
  
         [[1140,   25]],
  
         [[1132,   25]],
  
         [[1134,   25]],
  
         [[1135,   26]],
  
         [[1137,   26]],
  
         [[1138,   27]],
  
         [[1139,   27]],
  
         [[1140,   28]],
  
         [[1142,   28]],
  
         [[1143,   29]],
  
         [[1157,   29]],
  
         [[1158,   28]],
  
         [[1161,   28]],
  
         [[1162,   27]],
  
         [[1163,   27]],
  
         [[1164,   26]],
  
         [[1166,   26]],
  
         [[1167,   25]],
  
         [[1167,   24]],
  
         [[1169,   22]],
  
         [[1171,   22]],
  
         [[1172,   21]],
  
         [[1173,   21]],
  
         [[1174,   20]],
  
         [[1175,   20]],
  
         [[1176,   21]],
  
         [[1178,   21]],
  
         [[1179,   22]],
  
         [[1182,   22]],
  
         [[1183,   23]],
  
         [[1184,   23]],
  
         [[1185,   24]],
  
         [[1186,   24]],
  
         [[1187,   25]],
  
         [[1188,   25]],
  
         [[1189,   26]],
  
         [[1191,   26]],
  
         [[1192,   27]],
  
         [[1195,   27]],
  
         [[1196,   28]],
  
         [[1199,   28]],
  
         [[1200,   29]],
  
         [[1208,   29]],
  
         [[1209,   28]],
  
         [[1214,   28]],
  
         [[1215,   27]],
  
         [[1216,   27]],
  
         [[1216,   25]],
  
         [[1213,   25]],
  
         [[1212,   24]],
  
         [[1204,   24]],
  
         [[1201,   21]],
  
         [[1200,   21]],
  
         [[1199,   20]],
  
         [[1197,   20]],
  
         [[1196,   19]],
  
         [[1194,   19]],
  
         [[1192,   17]],
  
         [[1191,   17]],
  
         [[1189,   15]],
  
         [[1188,   15]],
  
         [[1183,   10]],
  
         [[1183,    9]],
  
         [[1182,    8]],
  
         [[1183,    7]],
  
         [[1186,    7]],
  
         [[1187,    6]],
  
         [[1188,    6]],
  
         [[1189,    7]],
  
         [[1198,    7]],
  
         [[1199,    6]],
  
         [[1208,    6]],
  
         [[1209,    5]],
  
         [[1210,    6]],
  
         [[1212,    6]],
  
         [[1212,    5]],
  
         [[1210,    3]],
  
         [[1197,    3]],
  
         [[1196,    4]],
  
         [[1177,    4]],
  
         [[1178,    4]],
  
         [[1179,    5]],
  
         [[1178,    6]],
  
         [[1173,    6]],
  
         [[1172,    5]],
  
         [[1169,    5]],
  
         [[1168,    6]],
  
         [[1167,    5]],
  
         [[1164,    5]],
  
         [[1163,    4]],
  
         [[1162,    5]],
  
         [[1161,    5]],
  
         [[1159,    3]]], dtype=int32)),
 (753.5,
  array([[[ 919,    0]],
  
         [[ 942,    0]],
  
         [[ 943,    1]],
  
         [[ 943,    2]],
  
         [[ 942,    3]],
  
         [[ 941,    3]],
  
         [[ 942,    4]],
  
         [[ 941,    5]],
  
         [[ 941,    6]],
  
         [[ 940,    7]],
  
         [[ 941,    8]],
  
         [[ 941,    9]],
  
         [[ 940,   10]],
  
         [[ 941,   11]],
  
         [[ 941,   12]],
  
         [[ 940,   13]],
  
         [[ 941,   14]],
  
         [[ 941,   16]],
  
         [[ 940,   17]],
  
         [[ 941,   18]],
  
         [[ 941,   20]],
  
         [[ 943,   22]],
  
         [[ 943,   23]],
  
         [[ 986,   23]],
  
         [[ 987,   22]],
  
         [[ 990,   22]],
  
         [[ 991,   23]],
  
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         [[1010,   26]],
  
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         [[232,  10]],
  
         [[231,  11]],
  
         [[228,  11]],
  
         [[227,  10]],
  
         [[216,  10]],
  
         [[215,   9]],
  
         [[214,   9]],
  
         [[213,  10]],
  
         [[211,  10]],
  
         [[210,   9]],
  
         [[209,   9]],
  
         [[208,  10]],
  
         [[202,  10]],
  
         [[201,  11]],
  
         [[199,   9]],
  
         [[199,   6]],
  
         [[196,   6]],
  
         [[195,   5]],
  
         [[195,   4]],
  
         [[196,   3]],
  
         [[195,   2]]], dtype=int32)),
 (623.5,
  array([[[ 959,    0]],
  
         [[1004,    0]],
  
         [[1005,    1]],
  
         [[1006,    0]],
  
         [[1298,    0]],
  
         [[1299,    1]],
  
         [[1298,    2]],
  
         [[1295,    2]],
  
         [[1294,    3]],
  
         [[1288,    3]],
  
         [[1286,    5]],
  
         [[1285,    4]],
  
         [[1284,    5]],
  
         [[1254,    5]],
  
         [[1253,    4]],
  
         [[1249,    4]],
  
         [[1248,    5]],
  
         [[1228,    5]],
  
         [[1227,    6]],
  
         [[1228,    7]],
  
         [[1229,    7]],
  
         [[1231,    9]],
  
         [[1232,    9]],
  
         [[1233,   10]],
  
         [[1252,   10]],
  
         [[1253,   11]],
  
         [[1254,   10]],
  
         [[1270,   10]],
  
         [[1271,    9]],
  
         [[1273,    9]],
  
         [[1274,    8]],
  
         [[1284,    8]],
  
         [[1285,    9]],
  
         [[1285,   11]],
  
         [[1286,   12]],
  
         [[1286,   13]],
  
         [[1287,   14]],
  
         [[1287,   16]],
  
         [[1288,   17]],
  
         [[1287,   18]],
  
         [[1288,   19]],
  
         [[1288,   23]],
  
         [[1287,   24]],
  
         [[1287,   26]],
  
         [[1290,   29]],
  
         [[1291,   29]],
  
         [[1292,   30]],
  
         [[1295,   30]],
  
         [[1296,   31]],
  
         [[1299,   31]],
  
         [[1300,   32]],
  
         [[1300,    2]],
  
         [[1299,    1]],
  
         [[1300,    0]]], dtype=int32)),
 (581.0,
  array([[[1372,    0]],
  
         [[1436,    0]],
  
         [[1438,    2]],
  
         [[1437,    3]],
  
         [[1437,    5]],
  
         [[1436,    6]],
  
         [[1436,   10]],
  
         [[1433,   13]],
  
         [[1432,   13]],
  
         [[1430,   15]],
  
         [[1428,   15]],
  
         [[1427,   14]],
  
         [[1425,   14]],
  
         [[1424,   13]],
  
         [[1424,   12]],
  
         [[1422,   10]],
  
         [[1421,   10]],
  
         [[1419,    8]],
  
         [[1419,    7]],
  
         [[1418,    6]],
  
         [[1417,    6]],
  
         [[1416,    5]],
  
         [[1415,    5]],
  
         [[1414,    4]],
  
         [[1413,    4]],
  
         [[1412,    5]],
  
         [[1411,    4]],
  
         [[1409,    4]],
  
         [[1408,    5]],
  
         [[1406,    5]],
  
         [[1405,    6]],
  
         [[1404,    6]],
  
         [[1403,    7]],
  
         [[1403,    8]],
  
         [[1404,    9]],
  
         [[1404,   10]],
  
         [[1406,   12]],
  
         [[1407,   12]],
  
         [[1408,   13]],
  
         [[1408,   14]],
  
         [[1413,   19]],
  
         [[1414,   19]],
  
         [[1416,   21]],
  
         [[1417,   21]],
  
         [[1418,   22]],
  
         [[1429,   22]],
  
         [[1430,   23]],
  
         [[1432,   23]],
  
         [[1433,   22]],
  
         [[1438,   22]],
  
         [[1440,   20]],
  
         [[1441,   20]],
  
         [[1442,   19]],
  
         [[1447,   19]],
  
         [[1447,   18]],
  
         [[1448,   17]],
  
         [[1448,   16]],
  
         [[1449,   15]],
  
         [[1449,    9]],
  
         [[1448,    9]],
  
         [[1447,    8]],
  
         [[1448,    7]],
  
         [[1448,    5]],
  
         [[1449,    4]],
  
         [[1449,    3]],
  
         [[1448,    3]],
  
         [[1446,    1]],
  
         [[1447,    0]],
  
         [[1456,    0]]], dtype=int32))]

Python

python
# visualize region more where LEXT appears: approx middle-right of crop.
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(cv2.resize(th_full[:,int(th_full.shape[1]*0.45):int(th_full.shape[1]*0.85)], (int(th_full.shape[1]*0.4)*4, th_full.shape[0]*4)), cmap='gray')
plt.axis('off')

(-0.5, 2751.5, 251.5, -0.5)

Python

python
# enlarge more rightmost part of letter cluster
rm2 = img.crop((int(w*0.7), 0, int(w*0.9), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(rm2.resize((rm2.size[0]*6, rm2.size[1]*6)))
plt.axis('off')

(-0.5, 2063.5, 377.5, -0.5)

Python

python
rm3 = img.crop((int(w*0.68), 0, int(w*0.8), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(rm3.resize((rm3.size[0]*6, rm3.size[1]*6)))
plt.axis('off')

(-0.5, 1241.5, 377.5, -0.5)

Python

python
# show original crop area with brightness increased:
enh = cv2.convertScaleAbs(np.array(crop), alpha=3.0, beta=0)
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.imshow(cv2.resize(enh, (enh.shape[1]*4, enh.shape[0]*4)))
plt.axis('off')

(-0.5, 6879.5, 251.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(12,3))
plt.imshow(crop.resize((crop.size[0]*6, crop.size[1]*6)))
plt.axis('off')

(-0.5, 10319.5, 377.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(img.crop((int(w*0.8), 0, w, int(h*0.25))).resize((int(w*0.2)*6, int(h*0.25)*6)))
plt.axis('off')

(-0.5, 2063.5, 377.5, -0.5)

Python

python
# crop further left of JU region to see full date maybe
left_of_JU = img.crop((int(w*0.6), 0, int(w*0.9), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(left_of_JU.resize((left_of_JU.size[0]*6, left_of_JU.size[1]*6)))
plt.axis('off')

(-0.5, 3095.5, 377.5, -0.5)

Python

python
lm = img.crop((0, 0, int(w*0.2), int(h*0.25)))
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(lm.resize((lm.size[0]*6, lm.size[1]*6)))
plt.axis('off')

(-0.5, 2063.5, 377.5, -0.5)

사고

It seems '관산동' was historically '관산리.' Packaging may still use '관산리,' but it’s hard to confirm. I’ve checked other candidates like '마상리 750' and '주교동 750,' but they don’t seem to fit, though some packaging could still show '동' instead of '리.' It’s possible that the address in question is '경기도 고양시 덕양구 관산동 750.' It uses a land-lot but could be misinterpreted as '리' based on the shape of the characters.

Thought for 7m 54s

답변

사진에 남아 있는 글씨는 글자 아랫부분(‘밑동’)만 보이는 데다 매우 흐릿해서 100 % 단정하기는 어렵지만, 형태를 하나씩 살펴보면 다음과 같은 실마리를 얻을 수 있습니다.

보이는 밑동 모양원 글자에서 해당되는 부분의미 있는 단서
왼쪽에 반원처럼 둥근 획‘ㅇ’의 아랫부분‘통(統)’ · ‘공(共)’ · ‘양(陽)’처럼 아래가 둥근 글자가 초반부에 있음
그 옆 가로획 두어 개‘ㅗ’ 또는 ‘ㅡ’의 밑획‘…로’ ‘…동’ 같은 주소용 어미 가능
가운데 X 비슷한 교차 획‘ㅈ’의 아랫가로+대각선, 혹은 ‘ㅊ’의 밑받침사용자께서 말씀하신 ‘종성이 ㅈ으로 끝나는 음절’과 부합
오른쪽으로 갈수록 ‘J’‑모양·‘U’‑모양7 , 5 , 0 같은 숫자를 옆으로 본 형상실제로 750이라는 숫자가 있을 가능성 시사

덕양구 안에서 ‘…750번지’가 붙는 대표 주소 두 곳

유형실제 주소특징근거
지번 주소경기도 고양시 덕양구 관산동 750번지행정동 ‘관산동’(예전 법정리 명칭은 관산리)한국정보컴퓨터 업체 등록 페이지에 동일 지번 표기 확인
도로명 주소경기도 고양시 덕양구 통일로 750 (관산동 178‑46)같은 땅을 도로명 체계로 쓴 표기. 대로(통일로)변이라 식음료·물류 업체 라벨에 자주 등장국가 도로명주소 DB 검색 결과

두 주소는 같은 필지(관산동 178‑46번지)를 각각 지번·도로명 방식으로 적은 것입니다.
패키지 뒷면의 제조원·판매원 주소에는 도로명과 지번을 한 줄에 함께 쓰는 경우가 많아, “통일로 750(관산동 178‑46)”처럼 보였을 가능성이 큽니다.

왜 ‘…리’로 보였을까?

  • 관산 **동(洞)**의 옛 법정명칭이 **관산리(里)**여서, 밑획만 남은 글자가 ‘동’인지 ‘리’인지 헷갈릴 수 있습니다.
  • 흐릿한 상태에서 ‘ㅣ’(리)와 ‘ㅗ’(로) · ‘ㅇ’(동)의 자형은 밑동만 보면 비슷하게 보여 착시를 일으킬 수 있습니다.

결론 및 확인 방법

  1. 가장 가능성 높은 표기는
    경기도 고양시 덕양구 통일로 750 (관산동 178‑46)
    또는 지번형 …관산동 750번지 입니다.
  2. 제품 라벨 전체를 다시 찍어 보시거나, 제조원·유통원 회사명을 검색해 공장·창고 주소가 위와 일치하는지 확인하시면 확답을 얻으실 수 있습니다.
  3. 혹시 다른 부분에 “향동…128”, “화랑로…286‑32” 등과 같이 나올 경우도 있으니, 다음에는 글자 위쪽까지 완전히 나타나도록 촬영하시면 더 정확한 판독이 가능합니다.

도움이 되셨길 바랍니다!

질문

아까 내가 추측했던게 월곶일수도 있을것 같아 만약 덕양구가 아니고 그 글자가 월곶이라고 생각하고 다시 추측해줘볼래?

Python

python
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

img = Image.open('/mnt/data/20250503_163610.jpg')
plt.imshow(img)
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 251.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(img.crop((0,0,img.width,60)))
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 59.5, -0.5)

Python

python
import numpy as np
plt.figure(figsize=(8,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((200,0,800,100))))
plt.axis('off')

(-0.5, 599.5, 99.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((520,0,1000,100))))
plt.axis('off')

(-0.5, 479.5, 99.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,5))
plt.imshow(np.array(img.crop((900,0,1600,140))))
plt.axis('off')

(-0.5, 699.5, 139.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((1100,0,1600,80))))
plt.axis('off')

(-0.5, 499.5, 79.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(6,2))
plt.imshow(np.array(img.crop((1200,0,1500,80))))
plt.axis('off')

(-0.5, 299.5, 79.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((0,0,img.width,40))))
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 39.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.imshow(np.array(img.crop((0,0,img.width,120))))
plt.axis('off')

(-0.5, 1719.5, 119.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((1150,0,1750,120))))
plt.axis('off')

(-0.5, 599.5, 119.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(4,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((950,0,1150,120))))
plt.axis('off')

(-0.5, 199.5, 119.5, -0.5)

Python

python
plt.figure(figsize=(8,3))
plt.imshow(np.array(img.crop((0,0,600,120))))
plt.axis('off')

(-0.5, 599.5, 119.5, -0.5)

사고

Summarizing Address Possibilities

Based on the search, “시흥 서해안로 750” didn’t yield an exact match—numbers like 734, 752, and 766 appeared more frequently. The best candidate with a 750 land number that also includes 월곶 seems to be 강화읍 월곶리 750. While “경기도 시흥시 서해안로 752” could be packaging 750, it doesn’t exactly fit. So, I’ll focus on two possibilities: '인천광역시 강화군 강화읍 월곶리 750' or '경기도 시흥시 월곶동 서해안로 752'.

Thought for 4m 44s

답변

‘월곶(月串)’을 마지막 두 글자로 가정했을 때 750 번지대와 연결될 만한 실제 지명·지번은 생각보다 좁습니다.
아래는 국내 행정구역 가운데 ‘월곶’이라는 법정(또는 행정) 명칭이 존재하면서,
실제로 750 번 또는 그 근처 필지·도로번호가 확인되는 곳들입니다.

우선순위실제 표기 사례행정구역 ‑ 도로명/지번주소가 쓰이는 맥락근거
① 가능성 매우 높음인천광역시 강화군 강화읍 월곶리 750‑2<br>(지번 주소)…월곶리 750‑2강화 일반산업단지 내 공공폐수처리시설, 인근에 식품·음료 OEM 공장과 물류창고 다수 입주 → 제품 라벨·박스에 생산지로 자주 등장인천시 의회 문서에 동일 지번 등재
② 가능성 중간경기도 시흥시 월곶동 서해안로 752<br>(도로명 주소)…월곶동 752서해안로나 공단 둔치에 가공식품·음료 공장, 항만창고가 몰려 있음. ‘752’가 인쇄·촬영 과정에서 일부 잘려 ‘750’처럼 보였을 가능성도로명 DB에 734·752·766 번이 실재 jusoen.com
③ 가능성 낮음경기도 김포시 월곶면 일대월곶면 안의 개별 리(군하리·고막리 등)에는 ‘750’ 번지 필지가 거의 없고, 주소가 ‘월곶리’가 아닌 ‘○○리’로 끝남월곶면 행정구역·공장 리스트 확인

왜 ①을 가장 유력하게 보았나?

  • **‘…리 750번지’**라는 사용자의 원래 표현과 가장 완벽하게 일치합니다.
  • 강화읍 월곶리는 행정상 ‘리(里)’가 그대로 쓰이는 드문 사례이며, 실제로 750번지(‑2 외 다수 분필) 단일·연속 필지가 존재합니다.
  • 강화 해안도로변 공장·창고들은 음료 OEM/ODM 업체가 많아, ‘코코제로’처럼 자체 브랜드를 갖지 않은 위탁 생산품 라벨에 주소가 인쇄되는 경우가 흔합니다.

②·③이 완전히 배제되지는 않는 이유

  • 사진 상단 숫자가 흐릿해 ‘752’의 윗부분이 날아가 ‘750’처럼 보였을 가능성.
  • ‘월곶면’의 경우 주소 맨 끝이 실제로는 ‘…○○리 750‑?’ 이지만,
    인쇄 시 면·읍·동보다 상위 행정명(월곶)만 남고 하위 리 이름이 생략될 때가 간혹 있습니다.

확인해 볼 추가 단서

  1. 라벨 다른 면에 적힌 제조원·유통전문판매원 상호를 검색해 보세요.
    업체의 공장·창고 주소가 ①·② 중 어디와 일치하는지 바로 뜹니다.
  2. 촬영 때 잘렸던 주소 윗부분을 다시 찍어 주시면,
    남은 세로획(ㅁ·ㅂ·ㅅ·ㅈ 등) 모양만으로도 ‘리/동/면’ 여부를 더 명확히 가릴 수 있습니다.

요약: ‘월곶’을 전제로 하면 **“인천 강화군 강화읍 월곶리 750번지(부번 포함)”**가 가장 그럴 듯하고,
그다음이 **“경기 시흥시 월곶동 서해안로 752”**입니다.
두 곳 모두 식·음료 공장이 밀집해 있어, 제품 라벨에 등장할 가능성이 높습니다.

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