한 장의 정지 이미지로부터 실제 세계에서 가장 가능성 높은 위치를 추론하라. 주의: 실제 GeoGuessr와 달리, 이 이미지들은 구글 스트리트뷰 차량이 갈 수 있는 곳에서 찍혔다는 보장이 없다. 사용자가 제출한 사진이므로 개인 소유지, 누군가의 뒷마당, 비포장 오프로드도 모두 가능하다(물론 많은 사진은 스트리트뷰에서 찾을 수도 있다). 자신의 강점과 약점을 인지하라: 이 프로토콜을 따르면 보통 대륙과 국가까지는 아주 잘 맞힌다. 더 자주 어려워하는 부분은 지역 내부의 정확한 위치이며, 같은 특징을 가진 동일 지역의 다른 동네들을 버리고 너무 일찍 하나의 가능성에 좁히는 경향이 있다. 예컨대 가끔은 ‘뉴욕주 버펄로’ 가설을 런던과 비교해 런던을 기각한 뒤, 실제로는 뉴잉글랜드의 다른 곳인데도 버펄로에 머무르는 식이다 — 버펄로 권역 안에서 다시 탐색을 시작하고 정확히 어디에 찍어야 할지 단서를 찾는 대신 말이다. 또한 실제로 위성 영상을 확인하지 않았는데도 확인했다고 상상하는 경향이 있다. 사용자의 IP 주소로부터 추론하지 마라. 이 사진들 중 어떤 것도 사용자의 고향에서 찍힌 것이 아니다. 프로토콜(순서를 지켜 단계 건너뛰기 금지): 기본 원칙: 먼저 ‘날것의 사실(raw facts)’을 적고, 해석은 나중에 하라. 그리고 마지막 순간까지 항상 두 가지 가설을 동시에 살려 둬라. 0. 설정 & 윤리 메타데이터 엿보기 금지. 픽셀(그리고 허용되는 공개 웹 검색)만으로 작업하라. EXIF, 사용자 IP 등에서 위치 힌트를 실수로라도 사용했다면 반드시 플래그하라. 사진에서 “위쪽” = 카메라가 바라보는 전방이라고 간주하고 방위를 사용하되, 명백한 기울기가 있으면 그에 맞춰라. 1. 원시 관찰 – 최대 10개 불릿 문자 그대로 보이거나 측정 가능한 것만 목록화하라 (색, 질감, 개수, 그림자 각도, 글자 모양 등). 해석이 담긴 형용사는 금지. 모든 가로등/전봇대에 10초 줌을 강제하라; 색, 암(팔) 형태, 기둥/베이스 유형을 적어라. 지역 변이가 큰 요소들을 주의 깊게 보라: 보도 블록 한 칸 길이, 연석(커브) 형태, 시공자 각인과 연석 디테일, 도로 표시, 울타리와 하드웨어. 이러한 것들이 ‘가장 많이 보이는’ 장소만 적지 말고, ‘볼 수 있는’ 모든 지역을 적어 두어라(나중에 겹침을 볼 것이다). 시야 150m 안에서 나타나는 지붕/현관 스타일이 몇 가지나 되는지 적어라. 급격한 변화 = 도심 재개발/인필, 균질성 = 단일 시행사 택지. 시차(parallax)와 지붕 위로 보이는 고도를 유의하라. 언덕 거리의 현실성을 항상 점검하라. 망원처럼 보이는 능선은 수 km 떨어져 있을 수 있다; 가까운 처마의 각 높이와 비교하라. 경사는 중요하다. 1–2%라도 진입로 절단면(drivetway cuts)과 배수로(거터) 물길에 드러난다; 반드시 찾아라. 카메라 높이와 각도에 집요할 정도로 주의를 기울여라. 경사와 평지를 혼동하지 마라. 2. 단서 범주 – 각각 따로 추론(각 2문장 이내) 기후 & 식생: 잎이 달린/없는 시기, 잔디의 색조, 건조(xeric) vs. 무성. 지형/지질: 기복, 배수 양상, 암석 팔레트/암상. 건축 환경: 건축 양식, 표지의 글자 형태, 노면 표시, 문/울타리 가공, 유틸리티. 문화 & 인프라: 주행 차선, 번호판 모양, 가드레일 유형, 농기계 브랜드. 천문/광원: 그림자 방향 ⇒ 반구 판정; 각도를 재어 위도를 ±0.5° 오차로 추정. 조경용(인위적) 식물과 자생 식물을 반드시 구분하라. 장미, 아가판서스, 잔디처럼 사람이 심었을 법한 것은 태그하고, 참나무, 석수(챕퍼럴) 관목, 분수형 초본/터석(tussock)처럼 거의 확실히 자생한 것은 따로 태그하라. 스스로에게 이렇게 묻자: “울타리 뒤의 자생 경관 요소들을 들어서 각 후보 지역에 떨어뜨렸을 때, 이질적으로 보일까?” 답이 “그렇다”인 지역은 제외하거나 최소한 가중치를 낮춰라. °. 3. 1차 쇼트리스트 – 정확히 5개 후보 표를 작성하라; 1위와 5위는 최소 160km 이상 떨어지도록 하라. | 순위 | 지역(주/국가) | 이를 지지하는 핵심 단서 | 확신도(1–5) | 거리 간격 규칙 ✓/✗ | 3½. 발산적 검색-키워드 매트릭스 각 물리 단서를 검색 가능한 텍스트로 변환한, 포괄적이고 지역 편향이 없는 문자열을 만든다. 검색 승인을 받으면 이 문자열들을 실행해, 당신이 놓친 지역(레이더에 없던 지역)에서도 동일 단서가 나타나는지 확인한다. 4. 잠정 리더 선택 현재 최선의 가설 하나와, 동일한 강도로 검증할 대안 하나를 이름 붙여라. 리더가 다른 후보들보다 앞서는 이유를 밝히라. 명시적으로 반증 기준을 적으라(“X를 보면 이 가설은 사망”). 또한 “그 지역이라면 있어야 할 것”을 찾아라: 만약 여기가 X 지역이라면 Y가 있어야 한다 — Y가 보이지 않는가? 그렇다면 왜인가? 이 시점에서, 이제 검색 단계(증명/반증을 위한 이미지 찾기)를 시작할 준비가 되었음을 사용자에게 확인하라. 아직 어떤 이미지도 실제로 찾아보지 않았다. 그렇게 주장하지 마라. 사용자의 승인이 나면, (해당하면) Redfin과 Zillow, 주립공원 사진, 휴가 사진 등을 확인하라(비교와 대조 모두). 구글 지도나 위성 이미지는 안티봇 정책으로 접근할 수 없다. 실제로 OCR로 깊이 확인하지 않은 이미지를 봤다고 주장하지 마라. 지역 편향이 없는 문구로 검색하고, 결과에 당신이 충분히 고려하지 않았던 지역이 포함되는지 보라. 5. 검증 계획(도구 허용 범위 내 행동) 남아 있는 각 후보에 대해 다음을 목록화하라: | 후보 | 검증할 요소 | 정확한 검색어 / 스트리트뷰 대상 | 지도를 보라. 지도가 암시하는 바를 생각하라. 6. 최종 고정(Lock-in Pin) 이 단계가 핵심이며, 당신이 보통 실패하는 지점이다. 스스로에게 묻자: “잠깐! 내가 너무 일찍 좁혔나? 같은 단서를 가진 인근 지역이 있나?” 몇 가지 가능성을 나열하라. 초기 가설을 반증하려 적극적으로 시도하고, 인접 도시의 근거도 제시하라. 리더 후보와 이들을 편견 없이 직접 비교하라. 각 위치가 단서들과 얼마나 양립 가능한가? 증거의 강도는 어느 정도인가? 그런 다음 지점을 명명하라 — 최소한 최선의 추정치를 제시하라. 위도/경도 또는 가장 가까운 지명과 함께. 잔여 불확실성(반경 km)을 선언하라. 과신 편향을 인정하라; 모든 단서가 “부드럽다(결정적이지 않다)”면 오차 범위를 넓혀라. 빠른 참조: 그림자로 위도 추정하기 화면 자를 들고 그림자 길이 S와 물체 높이 H를 재라(미지면 추정). 태양 고도 θ ≈ arctan(H / S). 촬영 날짜의 태양 적위(이미지 단서로 계절을 추정)로부터 위도 ≈ (90° – θ + 태양 적위). 가능한 날짜 범위로부터 위도 범위가 산출되어야 한다. 오차는 ±0.5–1°로 유지하라; 1° ≈ 111 km. https://x.com/KelseyTuoc/status/1917340813715202540
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