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ChatGPT 업로드 파일의 실질적 보관 구조와 데이터 생존주기 분석 🔍 개요ChatGPT를 사용하는 많은 사용자들은 “세션이 끝나면 데이터는 삭제된다”고 알고 있다. 하지만 실제 시스템 구조를 추적한 결과, 이 말은 사실상 인터페이스(UI) 상의 표현일 뿐, 실제 데이터는 일정 기간 동안 내부 클라우드 및 백엔드 시스템에 보존되고 있음이 확인되었다.이 문서에서는 GPT 시스템 내 업로드 파일의 실제 흐름, 클라우드 보존 구조, 그리고 삭제 이후의 데이터 생존 가능성에 대해 기술적 근거를 바탕으로 분석한다.📌 핵심 요약"GPT는 파일을 임시 메모리에만 쓰는 것이 아니라, 클라우드 스토리지에 저장한 뒤 불러다 쓰는 방식이다."항목 실상 위험 요소세션 메모리RAM 기반 임시 처리세션 종료 시 소멸클라우드 저장소업로드 시 저장됨수시간~수일 동안 유지내부 캐시/로그시스템 최적.. 2025.07.16
📌 [Seismic Cluster Observation Report — July 6, 2025] 1️⃣ TitleTokara Islands & Global Seismic Energy Trend | Structural Analysis2️⃣ Core SummaryMain Focus: Tokara Islands Cluster, Ryukyu Trench, Hyuganada, Nankai TroughObservation Window: July 5–6, 2025Current Status:M2–M5 class swarm continues.Two M5.5 core ruptures confirmed.Residual micro-swarm (M2–M3) persists at 10–30 min intervals.Gal value (PGA) consistently visible at surface sensors.3️⃣ K.. 2025.07.08
Seismic Activity Observation — July 6, 2025(Tokara Region Cluster & Global Swarm Status) ✅ 2️⃣ Core SummaryFocus Zone: Tokara Islands, Ryukyu Trench, Hyuganada, Eastern HonshuKey Events:Two M5.5 shocks detected in Tokara regionContinuous micro-swarm (M2.5–M3.5) every 10–30 minutesParallel swarm activity: Indonesia, Nicobar Islands, Alaska, Central Asia, Turkey✅ 3️⃣ Observed DataObservation Window: July 5, 21:00 ~ July 6, 20:00 JSTPeak Magnitude: M5.5 (twice)Residual Activity: Persis.. 2025.07.06
[2025년 7월 6일] 도카라류큐휴가나다~난카이 연계 관찰 리포트 ✅ 📅 관찰 개요2025년 7월 6일 오전 기준, 일본 남부 판 경계에서는 Tokara 열도 군발을 중심으로 Ryukyu 해역과 휴가나다, 그리고 난카이 트로프까지 연결되는 **에너지 군(핵)**이 다중으로 형성되어 있다.이번 관찰의 핵심은 Tokara 단일 군발 해소 실패 → Ryukyu 확장 → Hyuganada로 응력 이동 → 난카이로 이어지는 다중 전이 시퀀스가 실시간으로 가동되고 있다는 점이다.⸻✅ 🌋 주요 활성화 구역1️⃣ Tokara 해역 • 최초 군발 진앙 • M2~M5대 잦은 다발 발생, 단일 해소 실패 • 띠화로 남쪽/북쪽 동시 연결2️⃣ Ryukyu 해역 • Tokara 군발 남하 → Ryukyu가 응력 전달 경로로 전환됨 • M4~5대 다발 발생3️⃣ Hyuganada (휴가나다.. 2025.07.05
한국 AI 산업 구조 현실 분석 보고서 ✅ 1️⃣ 검색 · 정보 취합AI 기업 수: 한국 AI 스타트업 약 400~1,000개 (생성형 AI 전문, 융합형 포함)출처: Koreatechdesk(2025), AIIA(2025)연간 투자 규모: 정부+민간 합산 연간 수천억~조 단위출처: 중소벤처기업부, 코리아AI펀드자체 LLM/연산 인프라: 초거대 LLM 학습 파라미터, GPU 팜 보유 기업 거의 없음.출처: Tracxn AI Startups Korea DB (2025)기술 강점: 빠른 현지화/파인튜닝/적용형 서비스 특화출처: 현행 국내 AI+X 적용 사례 (Riiid, Mathpresso, Lunit 등)구조 문제: 해외 LLM/API, 클라우드 GPU 연산 의존 → 매출 비율 연동 고정 원가 발생.✅ 2️⃣ 연산 · 수치 흐름[기본 가정]항목.. 2025.07.04

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