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1. 구글 애드센스 수익을 위한 필수 절차 완전 가이드 (2025) 2. 구글 애드센스 수익을 정산받기 위한 세 가지 핵심 절차 구글 애드센스 는 콘텐츠 크리에이터와 유튜버에게 수익을 제공하는 대표적인 광고 플랫폼입니다. 애드센스로부터 수익을 제대로 지급받기 위해서는 다음의 세 가지 절차를 반드시 거쳐야 합니다. 핀 번호 입력 (주소 인증) 수익 지급 계좌 등록 세금 정보 제출 (W-8BEN 등록) 각 과정은 구글 정책을 따르며, 누락되면 수익 지급이 보류될 수 있습니다. 아래에서 하나하나 상세히 안내하겠습니다. 3. 구글 애드센스 핀 번호 입력 방법 4.1 핀 번호란 무엇인가? 구글 애드센스 핀 번호(PIN) 는 사용자의 실제 거주지를 인증하기 위한 6자리 숫자 코드 입니다. 일정 수익(약 10달러 이상)이 발생하면 구글이 자동으로 핀 코드를 우편으로 발송 합니다. 일반적으로 PIN 도착까지 약 2~4주 소요됩니다. 4.2 핀 번호 입력 절차 애드센스에 로그인 상단 경고 메시지에서 "시작하기" 클릭 '지급이 보류 중입니다' 메시지 확인 '작업' 클릭 후 핀 입력창 진입 우편으로 받은 엽서에서 PIN 코드 6자리를 정확히 입력 3회 입력 기회 제공 — 모두 틀리면 새 핀 요청 필요 성공 시 “주소 확인이 완료되었습니다” 메시지 확인 💡 주의사항 핀은 3~4주 내 수령이 안 될 경우 재신청 가능 하며, 최대 3회 재발급 됩니다. 반드시 정확한 주소와 성명을 영문으로 입력해야 합니다. 4. 애드센스 수익 지급 계좌 등록 방법 5.1 수익 지급 계좌란? 애드센스 수익은 매달 말일 기준으로 정산 되며, **지급 기준(약 100달러)**을 초과할 경우 등록된 계좌로 송금됩니다. 외화 계좌 를 사용하는 것이 일반적이며, 한국에서는 신한은행 체인지업 외화통장 또는 우리은행 글로벌계좌 등이 많이 사용됩니다. 5.2 외화 계좌 개...

OpenWebUI에서 "전체 컨텍스트 모드(Full Context Mode)"는 이전 대화 전체 기록을 매번 프롬프트에 포함시켜 모델에 전달하는 기능 입니다. 이 기능의 핵심적인 용도는 대화의 흐름을 최대한 자연스럽고 맥락 있게 유지하는 것 입니다. 🔍 전체 컨텍스트 모드의 주요 용도와 특징 1. 대화 맥락 유지 사용자가 이전에 말한 내용을 일일이 다시 설명하지 않아도 됨. 모델이 과거 질문, 설정, 지시 등을 모두 기억하고 반응. 예: "전에 말한 그 API 말인데..."와 같이 맥락을 생략해도 이해 가능. 2. 프롬프트 품질 향상 전체 대화가 함께 전송되므로, 모델이 더 정확하고 일관된 응답 생성. 특히 기술적인 문맥(코딩, API 연결, 설정 등)에서 유용. 3. RAG나 LangChain 등 외부 시스템 연동 시 도움 전체 컨텍스트가 유지되면, 플러그인이나 외부 API 호출 시 정확한 정보 참조 가능. 예: 사용자 세션 기반 질문 응답 처리나 요약 작업. ⚠️ 주의사항 1. 프롬프트 길이 초과 위험 대화가 길어질수록 GPT 모델의 최대 입력 토큰 수 제한(예: GPT-4는 약 128k까지)을 초과할 수 있음. 초과 시 과거 내용 일부가 잘리거나 무시될 수 있음. 2. 성능 및 속도 저하 전체 프롬프트를 매번 보내므로 처리 시간이 늘어날 수 있음. 3. 보안 / 프라이버시 이슈 모든 과거 대화가 포함되므로, 민감한 정보가 포함되어 있다면 주의가 필요. ✅ 요약 항목 설명 🔄 대화 맥락 유지 이전 내용 기반으로 자연스러운 응답 가능 📈 응답 품질 향상 일관성 있는 답변 제공 🚫 토큰 한계 대화가 길어질수록 일부 내용 누락 가능 ⚠️ 리소스 사용 증가 처리 속도 저하 또는 응답 지연 발생 가능 필요에 따라 전체 컨텍스트 모드 를 켜고 끄는 설정은 **사용자의 대화 목적(짧은 명령 vs. 장기 세션)**에 따라 조...

  이번주 로또 추천번호 최근 600회차 이력 분석 후, 통계기반 번호 생성으로 파이썬 개발!!    1. 추천 번호 : [1, 3, 5, 11, 17, 26] 2. 추천 번호 : [13, 19, 22, 29, 36, 43] 3. 추천 번호 : [7, 10, 13, 19, 23, 24] 4. 추천 번호 : [1, 7, 12, 20, 28, 36] 5. 추천 번호 : [2, 7, 23, 25, 27, 43]      

💡 1. 요금 체계 요약 구글은 모델별로 Free Tier(무료) 및 Pay‑as‑you‑go(종량 요금제)를 제공합니다. Free Tier는 제한된 토큰 수와 요청 수를 제공하며, 유료 요금을 활성화하려면 Google Cloud Billing 계정을 연결해야 합니다 Google One +8 Google AI for Developers +8 Google Cloud +8 . ▶ 무료 요금제: 일부 모델에 대해 입력/출력 토큰 수가 한정된 무료 사용 허용 ▶ 유료 요금제: 더 많은 사용, 높은 속도 제한, 데이터가 제품 개선에 사용되지 않음 등의 혜택 🧠 2. Gemini 모델별 요금표 (2025년 6월 기준) Gemini 2.5 Flash‑Lite (가장 저렴한 옵션) 입력 토큰 (텍스트·이미지·비디오): $0.10 /백만 토큰 출력 토큰(응답 포함): $0.40 /백만 토큰 컨텍스트 캐싱 비용: $0.025 /백만 토큰, 저장: $1.00 /백만 토큰당 시간당 정확한 활성화일은 2025년 6월 Reddit +5 Google AI for Developers +5 Google Cloud +5 Android Central . Gemini 2.5 Flash (일반) 입력: $0.30/백만 토큰 출력: $2.50/백만 토큰 캐싱: $0.075/백만 토큰, 저장: 비슷하게 시간당 계산 Google AI for Developers Gemini 2.5 Pro (고성능 모델) 입력: $1.25 (200K 토큰 이하) 또는 $2.50 (200K 초과)/백만 토큰 출력: $10 / $15 /백만 토큰 캐싱: $0.31 / $0.625 /백만 토큰, 저장: $4.50/백만 토큰∙시간 apidog +7 Google AI for Developers +7 Google Cloud +7 Google Cloud 📦 모델 요약 비교 모델 입력 비용 출력 비용 캐싱 비용 저장 비용 Gemini 2.5...

✅ 1. 에러 코드 429란? HTTP 429 Too Many Requests 는 클라이언트(사용자)가 짧은 시간 내에 너무 많은 요청 을 서버에 보냈을 때 서버가 요청을 차단 하면서 반환하는 에러입니다. ✅ 2. Open WebUI에서 429 에러가 발생하는 주요 원인 2-1. Open WebUI 자체의 Rate Limiting 설정 Open WebUI 또는 그 백엔드 서비스(API 서버 등)에 요청 횟수 제한(Rate Limiter) 설정이 있을 수 있습니다. 예: IP당 분당 60회 요청 제한 → 초과 시 429 발생 2-2. 프록시 서버나 Cloudflare의 제한 Open WebUI가 Cloudflare나 Nginx 등의 프록시 서버를 거쳐 운영된다면, 프록시 레이어에서 Rate Limiting 이 적용되어 있을 수 있습니다. 봇 공격 방어, 과도한 API 호출 방지 목적 2-3. 백엔드 LLM API(OpenAI, Gemini, Mistral 등) 호출 제한 Open WebUI는 OpenAI API나 다른 LLM API를 프록시처럼 호출하기 때문에, 해당 API에서의 제한 으로 인해 429가 발생할 수 있습니다. 예: OpenAI 무료 요금제의 분당/일간 제한 초과 2-4. n8n, Postman, 자동화 툴 등과의 과도한 연동 테스트 자동화 도구를 사용한 빈번한 호출(n8n 워크플로우, Postman 반복 호출 등) → 서버가 과부하를 감지하고 429 응답 2-5. Open WebUI 인스턴스의 과도한 사용자 접속 하나의 인스턴스에 다수 사용자가 접속해서 동시에 요청 시 → 내부 처리량 초과 ✅ 3. 문제 해결 방법 3-1. 요청 속도 줄이기 (Rate Control) 수동 요청은 몇 초 간격으로 천천히 시도 자동화된 스크립트는 sleep() 혹은 setTimeout() 삽입 3-2. Rate Limiter 설정 확인 및 수정 Ope...

**웹훅(Webhook)**은 서버 간의 비동기적인 실시간 통신 방식 으로, 특정 이벤트가 발생했을 때 **자동으로 지정된 URL(엔드포인트)**로 정보를 전송하는 메커니즘 입니다. 쉽게 말해, 웹훅은 서버가 "무슨 일이 생겼을 때 상대방에게 먼저 알려주는 방법"입니다. 1. 웹훅(Webhook)이란? 웹훅은 HTTP 기반의 콜백(callback) 메커니즘 으로, **이벤트 기반(event-driven)**으로 동작합니다. 사용자가 어떤 행동을 했을 때, 그에 대한 정보를 다른 시스템에 자동으로 알려주는 것이 핵심입니다. ✅ 수동 요청이 아닌 자동 전송 ✅ 실시간 데이터 전달 ✅ 요청 주체: 이벤트가 발생한 서버 2. 웹훅의 기본 작동 방식 2.1 개념 흐름 클라이언트가 웹훅 URL을 등록 예: https://example.com/webhook 이벤트가 발생 예: 사용자가 결제를 완료함 서버가 웹훅 URL로 HTTP POST 요청 전송 JSON, XML 등의 형식으로 데이터 전달 클라이언트는 요청을 받아 필요한 작업 수행 예: DB 저장, 알림 발송 등 2.2 구조 예시 (JSON) json POST /webhook HTTP/ 1.1 Host : example.com Content-Type : application/json { "event" : "payment_success" , "user_id" : "12345" , "amount" : 10000 , "timestamp" : "2025-07-26T01:23:45Z" } 3. 웹훅과 API의 차이점 항목 API (Polling) 웹훅 (Webhook) 요청 주체 클라이언트가 서버에 요청 서버가 클라이언트에 알림 요청 방식 주기적으로 ...

1. OCR이란? **OCR(Optical Character Recognition)**은 이미지나 스캔된 문서 속의 문자(글자)를 인식하여 텍스트로 변환하는 기술 입니다. 쉽게 말해, PDF, 사진, 스캔 문서와 같은 비정형 데이터에서 글자를 추출하여 디지털 텍스트로 바꾸는 작업입니다. 2. OCR의 핵심 기능 이미지 속 글자 감지 텍스트 추출 및 변환 문서 레이아웃 분석 (표, 단락, 제목 등) 다국어 인식 및 손글씨 인식 (진보된 경우) 문서 자동 분류 및 메타데이터 추출 (AI OCR) 3. OCR의 주요 활용 분야 3-1. 비즈니스 문서 자동화 세금계산서, 영수증, 신분증 스캔 후 데이터 입력 자동화 계약서, 통장사본에서 주요 정보 추출 3-2. 금융 및 보험 보험청구서, 통장, 신분증 OCR로 자동 심사 KYC 인증 (Know Your Customer) 3-3. 공공기관 및 교육 주민등록등본, 운전면허증 스캔 정보 자동 입력 학생 시험지 채점, 설문지 처리 3-4. 헬스케어 처방전, 의료기록의 디지털화 환자정보 자동 추출 및 입력 3-5. 번역 및 접근성 향상 외국어 간판 번역 (Google Lens) 시각장애인을 위한 문서 낭독 도구 4. OCR의 동작 방식 4-1. 입력 이미지 전처리 노이즈 제거 : 불필요한 점, 선 제거 기울기 보정 : 문서가 삐뚤어진 경우 교정 이진화 : 흑백 이미지로 변환하여 문자 대비 극대화 4-2. 문자 영역 검출 페이지에서 텍스트 블록, 문단, 줄, 단어, 글자를 구분 4-3. 문자 인식 각 글자를 패턴 매칭 또는 AI 기반 알고리즘으로 인식 전통적 OCR은 Rule-based 방식, 최신 기술은 딥러닝 기반 AI OCR 4-4. 텍스트 후처리 문맥 기반 철자 교정 언어 모델로 문장 구조 보정 표, 문단 구조 복원 5. O...

1. AI 할루시네이션이란? 정의 AI 할루시네이션이란, 인공지능이 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 생성하는 현상 을 말합니다. 이는 사람이 착각이나 망상을 하는 것처럼, AI가 잘못된 ‘상상’을 기반으로 출력을 만들어내는 것 을 의미합니다. 예시: 존재하지 않는 인물의 인용문 생성 실제 존재하지 않는 논문이나 보고서 언급 잘못된 사실을 자신있게 단정함 2. 왜 AI는 할루시네이션을 하는가? 2-1. LLM의 작동 원리 대부분의 언어모델(GPT, Claude, Gemini 등)은 아래 원리로 작동합니다: 주어진 문맥(context)에서 가장 가능성 높은 다음 단어(token) 를 예측하여 문장을 생성한다. 이 과정은 확률적 통계 기반 이며, AI는 "이 말이 사실인가?"가 아닌, " 이 문맥에 가장 어울리는 단어는 뭘까? "에 집중합니다. 👉 따라서, 문법적·문맥적으로 자연스럽지만 사실과 무관하거나 허구인 내용 이 만들어질 수 있습니다. 2-2. 학습 데이터의 한계 LLM은 인터넷, 책, 위키, 뉴스 등으로부터 방대한 데이터를 학습합니다. 하지만 이 중에는 오류, 편향, 오래된 정보 도 포함되어 있으며, 어떤 정보는 출처가 불명확하거나 **단순 반복으로 인해 과대표현(overfitting)**될 수 있습니다. 2-3. 훈련되지 않은 영역에 대한 추론 모델이 알지 못하는 정보를 요구받을 경우, "없는 내용을 그럴듯하게 만들어내는" 방식으로 대응합니다. 예를 들어, “대한민국 대통령 이재명에 대해 알려줘” (2025년 현재 사실 아님) → 모델이 이재명을 대통령으로 간주하고 설명을 생성할 수 있음 3. AI 할루시네이션의 유형 유형 설명 예시 사실 오류 실제와 다른 정보 생성 “서울은 미국의 수도입니다.” 허구의 인용/논문 존재하지 않는 문서, 사람, 숫자 언급 “존 스미스의 2021년 논문에 따르면…” (존재하...

화성 테라포밍(Mars Terraforming)은 인간이 화성을 사람이 거주 가능한 환경으로 변화시키는 과학적·기술적 과정 을 의미합니다. 이 주제는 영화, 소설, 과학계에서 오랫동안 관심을 받아왔으며, NASA, SpaceX 등의 연구기관과 기업에서도 실현 가능성을 두고 연구되고 있습니다.  1. 화성 테라포밍이란? 1.1 테라포밍의 정의 테라포밍(Terraforming)은 라틴어 Terra(지구) 와 영어 forming(형태를 만들다) 의 합성어로, 외계 행성을 지구와 유사한 환경으로 바꾸는 과정 을 뜻합니다. 1.2 화성이 테라포밍의 주된 후보인 이유 지구와 유사한 하루 길이 (24.6시간) 극지방에 얼음 존재 과거에는 물이 존재했음을 보여주는 지질학적 흔적 상대적으로 가까운 거리(평균 2억 2500만 km) 2. 테라포밍의 주요 목표 2.1 기온 상승 현재 화성의 평균 기온은 약 -63°C 로 매우 낮기 때문에 온도 상승이 필요합니다. 2.2 대기압 증가 지구의 대기압은 평균 1013hPa 인데 비해 화성은 약 6hPa 수준으로, 인간이 생존할 수 없는 수준입니다. 2.3 산소 농도 확보 화성 대기의 95%는 이산화탄소이며, **산소는 약 0.13%**에 불과합니다. 생존을 위해 산소의 농도 증대가 필수입니다. 2.4 액체 상태의 물 확보 화성에는 물이 얼음 형태로 존재하므로, 이를 액체로 만들고 순환시키는 것이 중요 합니다. 3. 화성 테라포밍 방법 3.1 온도 상승 방법 3.1.1 온실가스 방출 CFCs(염화플루오로카본), 메탄, 이산화탄소 등을 대량 방출하여 온실효과 유도 단점: 자원 소모, 대규모 생산 기술 필요 3.1.2 거울 반사 궤도에 거대한 우주 거울 을 설치해 태양광을 반사 화성 극지방의 얼음을 녹이고, CO₂ 기화 유도 3.1.3 핵폭탄 활용 SpaceX 일론 머스크 제안: 극지방에 핵폭탄 투하해 얼음 증기화 비판: 방사능 문...