정부기관,대기업이 찾는 빅데이터 분석 텍스트마이닝

(본 서비스는 논문 대필 서비스와 무관한 데이터 분석 서비스입니다.)

해피AI는 단순한 결과 제공을 넘어, 직접 분석 과정을 이해하고 실습할 수 있도록 개인고객분께 동영상 실습 강의 자료를 함께 제공합니다.

국내 최상위 공공·연구기관,대학,대기업이 선택하는 AI 기반 빅데이터 분석 서비스(국책 연구기관,삼성전자 등 )

해피AI는 공공 및 연구기관을 대상으로, AI LLM 기반 빅데이터 분석은 물론 오프라인 실습 세션과 자문 서비스도 협의하에 제공 가능합니다.

AI 기반 빅데이터 분석/텍스트마이닝에 진심인 해피AI입니다!

"고품질"의 결과물이 아니면 비용을 받지 않겠습니다.

본 서비스는 [크몽 Prime 서비스]입니다.

크몽에 등록된 11618개의 서비스 중 프라임 서비스는 157개 입니다.(2025년 기준)

(해피AI 소개서)

https://drive.google.com/file/d/15j4s-nP2cOJfWT5DRzUxnN0h-thbf7Zk/view?usp=drive_link

(언론보도 자료)

https://www.psnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=2066949

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※ 주의!! "고품질 결과 "제공을 위해 매달 제한된 양의 주문만 받고 있습니다.

# 7년간 300건 이상 텍스트마이닝/AI LLM기반 빅데이터 분석 프로젝트 진행(만족도 100%)

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해피AI를 찾아오는 고객분들 대다수가 절실하면서 난관에 처해 있기에, 최대한 진심으로 친절하게 응대해 드립니다. 진심으로 돕는 만큼 되돌아온다고 믿기에 들인 비용 아깝지 않도록 해드리겠습니다!

서비스 비용은 데이터의 규모와 난이도,기한에 따라 조정됩니다

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[교육 및 강의]

KT LLM/sLLM 애플리케이션 개발 교육 -파인튜닝, RAG, Agent ('2506~, KT)

삼성SDS LLM프로그래밍 교육(’24.09~10, 삼성U 멀티캠퍼스)

RAG 및 LLM 트렌드 강의 (’24.07, 마소캠퍼스)

랭체인Langchain을 활용한 LLM 챗봇 만들기(feat.ChatGPT)(‘24.06~, 인프런)

연구자와 대학원생을 위한 감성분석 기법 실습(‘24.04~, 인프런)

파이썬을 활용한 텍스트 분석(‘23.08~ 탈잉, '24.03~, 서울과학기술대학교)

파이썬 초보자를 위한 주가 데이터 분석 입문(‘23.12~, 인프런)

ChatGPT를 활용한 파이썬 기초강의(‘23.09~11, 경기대학교)

빅데이터 분석 기초 강의(‘23.08~, 렛유인에듀)

ChatGPT로 배우는 파이썬 기초 문법(‘23.07~, 인프런)

파이썬을 활용한 앱리뷰 분석(‘23.06~, 인프런)

쉽게 따라하는 LDA & 감성분석 빅데이터 분석법 with ChatGPT (‘23.06~, 인프런)

텍스톰(Textom)을 활용한 텍스트마이닝 연구도구사용법 강의(‘23.02~, 인프런)

단국대학교 빅데이터 전문가 과정 특강(’22.08, 단국대)

이외에도 다수의 개인 강의 진행

# 빅데이터기법/LLM 관련 강의 누적 수강생 수 2000명 이상 (타교육 사이트)

# 기업체,기관 교육을 위한 빅데이터 분석,AI LLM 관련 교육제공

[블로그]

AI LLM, 빅데이터 분석 전문 N블로그 "해피AI"운영

[유튜브]

AI 및 빅데이터 전문 유튜브 " 해피AI" 운영

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텍스트마이닝/빅데이터/자연어처리를 처음 접하시는 분들 중 많은 시간을 허비하고

다양한 검토를 하다 결국 본 서비스를 선택한 클라이언트들이 200개가 넘습니다.

요즘 트렌드라 파이썬도 잘못하는데, 어려운 자연어처리, 텍스트마이닝을 배우느라 타 분야 연구원, 대학원생 분들은 많은 스트레스를 받습니다.

데이터에 대한 정확한 이해를 바탕으로 한 전처리가 되지 않는다면 안타깝게도 결과가 왜곡될 수 밖에 없습니다.

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검증된 전문가에게 맡겨서 "고품질"의 결과물을 받으세요.

삼성전자

KT

교육청

서울대학교

국립산림과학원

한국전력공사

경기연구원

서울디지털재단

한국대기환경학회

한국보건의료연구원

서울기술연구원

국립공원관리공단

한국직업개발원

등 국내 유수의 대기업, 정책 연구기관, 대학교가 본 서비스를 선택한 후 만족하셨습니다.

국가기관 연구원 근무등을 비롯해 다년간 수많은 기업,정부기관과 경영,정책,복지,문화, 관광,간호 등 여러 분야에서 빅데이터 및 자연어처리 융복합 프로젝트를 진행하였습니다.

다년간 수백 건의 데이터 정제과 분석경험으로 데이터의 가치를 이끌어내도록 도와드립니다.

빅데이터나 AI는 컴퓨터공학,통계학 등 기존 학문에 치우친 것이 아닌 융합이 필요한 분야입니다.

다양한 융복합 연구 개발 경험에서 얻은 데이터의 특성 기반 맞춤형 기법을 적용해드립니다.

깊은 통찰과 경험에서 얻은 유기적인 분석기법 적용

텍스트 데이터를 마이닝하는 방법에는 수십가지가 있습니다.

이 방법들은 구글링이나 책을 통해서 공부한다면 누구나 적용할수 있지만

수십가지의 분석 기법들의 장단점을 파악하고 유기적으로 적용해서

데이터에서 중요한 의미를 끌어낼 수 있는 전문가는 많지 않습니다!

데이터에 특성에 따라 적합한 분석 방법을 설계해서 "한차원 높은 깊이 있는 결과물"을 드립니다.

데이터 특성에 따른 다양한 분석 파이프라인 설계 예시

1. A분야에 대한 국내 연구동향 분석시(13단계의 분석 적용)

- 데이터 특성에 맞게 시계열분리->데이터 정제-> 빈도,연관어분석->핵심어추출-> 핵심어 연관어 분석->핵심어를 포함한 데이터 필터링->핵심어를 포함한 데이터에 대한 빈도,연관어분석->토픽추출->토픽별 문서 비율추출->토픽 구성 단어에 대한 연관어 도출->시계열별 토픽분석적용->시계열별 토픽별 문서 비율추출-> 시계열별 토픽 단어에 대한 연관어 도출

2. B분야에 대한 국외 연구동향 분석시(11단계의 분석 적용)

- 데이터 특성에 맞게 시계열 분리->빈도 ->TF-IDF분석->카테고리별 빈도->카테고리별TF-IDF분석-> 동시출현 단어 분석->네트워크 중심성분석->클러스터링 분석->카테고리별 데이터에 대한 연결중심성분석->클러스터링 분석

3. C분야에 대한 언론기사 인식 분석시(13단계의 분석 적용)

- 시계열별 데이터 정제->빈도 분석->연관어분석->시계열별 차별단어 파악->특정주제추출->특정주제에 맞는 데이터 필터링->필터링된 기사에 대한 빈도분석->감성분석을 위한 사용자 사전 구축->감성분석 진행->토픽분석->문서별 토픽구성비율 도출->토픽별 차별단어 도출->차별단어에 대한 연관어분석(Word2Vec)

4. D분야에 대한 언론기사 보도 분석시(9단계의 분석 적용)

- 시계열별 기사 데이터 정제->시계열별 빈도 분석->시계열별연관단어분석-> N차 데이터 정제-> 특정 이슈 주제어 추출 ->이슈 기사 도출 기준 설정(기사증가량,기사언급수등)->특정 이슈 주제어에 대한 일별,주별 빈도변화량 계산->이슈기사 여부 판별>이슈기사 도출 기간 추출

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[상품 상세 설명 ]

1) 빅데이터 및 텍스트마이닝 논문/연구 데이터 분석 도구 지원

 - 연구동향, 블로그 및 카페, 설문지 분석 등 관련 연구·논문에 활용 가능한 데이터 분석 프로젝트를 여러 차례 진행하며, 분석 설계 및 기술적 지원 경험을 축적

 - 인문사회학, 예술 등의 빅데이터 논문/연구에 tf,LDA 등 전통적 기법과 ChatGPT 등 생성 AI모델을 융합한 최신 트렌드의 기법 도구 사용을 지원해드립니다.

(분석 보조 서비스를 제공하며, 논문 작성은 연구자가 직접 수행하는 것을 전제로 한 서비스입니다. 대필X)

 - (포트폴리오1)https://kmong.com/@LeeJinKyu/portfolios?portfolio_id=21858

 - (포트폴리오2)https://kmong.com/gig/345782?portfolio_id=21938

(2) 기본적인 텍스트 마이닝 기법

-기본분석 : 빈도(tf), Tf-IDf, DoV, 워드 크라우드 등 rank기반 텍스트 분석

- 심화(Rank 기반 SCI 논문 적용 사례): DF, DFRatio,DoV, DoD,DoVIncPrev,DoDIncPrev, DoVIncRat, DoDIncRate,DF-ExtraIDF,ExtraSumTF,ExtraDF,ExtraDFRatio등 심화 Rank 분석 도출

- 네트워크 분석 : 동시출현단어,n-gram, 네트워크 중심성 분석(근접, 연결, 매개,위세)

(3) AI 및 머신러닝 기반 토픽모델링

 - 머신러닝 기반: LDA, DTM(DynamicTopicModeling),STM(Structural Topic Model),CONCOR,t-SNE,k-means 등

 ->SCI논문용: LDA+TF-IDF, LDA+TF,LDA+감성분석,LDA+Word2Vec,LDA+WordRatio 등 LDA(DTM)와 여러 혼합 기법 제공 가능

 ->LLM기반 토픽모델링 고급 기법 적용가능(SCI급 학회지에 쓰이는 심화기법)

 -혼합 기법 적용 가능: LD좀 ㄷA + TF-IDF, LDA + 감성분석, LDA+AI예측모델 등

 - LLM 기반 고급 토픽모델링(BERTopic, LLM임베딩 모델등)을 활용해 심층 분석을 제공

 (4) 감성분석 (긍정/부정 비율 및 어휘 추출 등)

- 감성사전 기반: KNU(한글), TextBlob, AFINN, VADER 등

- 맞춤형 감성 사전 제작 가능: 형태소 분석 기반 사용자 사전 구성, 연구 주제에 맞게 커스터마이징된 감성 분석 수행

- 머신러닝 기반: Naive Bayes Classifier

- 최신 AI 기반: BERT, LSTM, CNN, ChatGPT, LLaMA 등 LLM을 활용한 감성 분석도 적용 가능

(5) ChatGPT 등 최신 LLM 기반 빅데이터 분석

- 비정형 텍스트 데이터를 LLM에 맞춰 정리하고, 연구자가 직접 분석 및 해석할 수 있도록 프롬프트 설계나 데이터 정제 방법을 지원합니다.

- 인문학, 예체능 등 비과학 분야의 텍스트 데이터를 분석 가능한 구조로 바꾸고, 생성형 AI 모델을 활용해 인사이트 도출을 도와드립니다.

(6)LLM 기반 언어모델 분석 및 적용 컨설팅

- 텍스트 데이터를 활용한 분류, 감성 예측, 이슈 탐지 등 목적에 맞는 모델 설계를 지원합니다.

- 머신러닝 모델: 로지스틱 회귀, Gradient Boosting, SVC, Naive Bayes 등

- 언어모델: TF-IDF, Word2Vec, LSTM, BERT 등 고전 모델부터 ChatGPT, LLaMA2, Falcon 등 최신 LLM까지 적용 가능

분석 목적에 따라 모델별 특성과 결과 차이를 비교하여 최적의 적용 방식을 안내

이 밖에도 다양한 자연어처리/텍스트마이닝 관련 기법을 제공합니다.

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[주요 프로젝트]

- LLM 기반 빅데이터 분석 및 임베딩 기법을 활용한 SW 기업 구조화 체계 개발('25.03~ 소프트웨어 정책 연구소)

- LLM 기반 텍스트 마이닝을 활용한 복원 관련 용어 분석 ('24.08~11, 국립산림과학원)

-Private LLM기반 RAG 챗봇 모델 구축 ('24.07~10 한국전력공사)

- LLM 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석 ('24.06~ 10 경기도교육청)

-내부망 전용 LLM을 활용한 텍스트마이닝 솔루션 개발('23.07~'23.11, D 정부기관)

- 빅데이터 분석을 통한 한우시장 트렌드 분석('23.08~24.01, 이화브리오)

-Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM모델 개발('23.07~11, 서울디지털재단)

- AI언어모델 기반 헬스케어 서비스의 사용자 리뷰 텍스트 분석('23.05~06, 삼성전자)

- 단어임베딩 유사도를 활용한 Word2Vec 언어 모델 기반의 텍스트마이닝 기법을 활용한 설문 빅데이터분석 ('23.05,정림건축)

- AI언어 모델 기반 텍스트마이닝 기법을 활용한 C대 및 K대학교에 대한 SNS인식분석 ('23.04~05, LMC)

- 자연어처리 기술 기반 텍스트마이닝을 활용한 한국대기환경학회 연구동향분석 ('23.03,대기환경학회)

- AI 모델 kopatBERT기반 논문 QA 모델 개발('23.02,한국기술마켓)

- 자연어처리 기법을 활용한 설문 질적연구 자료 분석('23.01~02,청운대학교)

- AI 모델 kopatBERT기반 논문 분류 모델 개발('23.01~02,한국기술마켓)

- 딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석('22.12~'23.01,서울대학교)

- 딥러닝 및 머신러닝 기반 텍스트 분석 기법을 활용한 간호 설문 질적연구 자료분석

('23.12~02,충북대학교)

- KorQuad를 활용한 BERT 기반 금융권 QA task 모델링('22.12,B사)

- 학술 데이터의 특성에 따른 Bert기반 Multi-classification 모델 개발('22.11, A사)

- 인공지능 자연어 처리(NLP)분야에 대한 최신 트렌드 및 기술 경향 분석('22.11, Textom)

- AI모델 Word2Vec 및 TF기반 의료설문 빅데이터 Keyword 추출 알고리즘 개발

('22.10~11,D사)

- AI모델 Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문문항 빅데이터 분석 ('22.10~11,경기연구원)

- 딥러닝 기반 비대면 진료 관련 언론기사 토픽 분석('22.08~10,한국보건의료연구원)

- 언론보도 분석을 통한 캠핑 트렌드 인사이트 도출('22.08~09,한국관광컨설팅)

- AI모델 RNN기반 리뷰 인사이트 추출 및 분석 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)

- 주요 언론사 빅데이터 분석을 통한 안전사고 유형분석('22.07, 서울기술연구원)

- 뉴스 빅데이터 분석을 통한 '나는 SOLO' 인기 요인 분석('22.06, Textom)

- 주요 도서 카테고리별 크롤링 프로그램 개발 및 빅데이터 분석(’22.03~ 10데이원컴퍼니)

- AI모델 Word2Vec기반 텍스트마이닝 솔루션 프로그램 개발('22.03~07,서클플랫폼)

-데이터 인력 분석을 위한 정보 수집 프로그램 개발 및 빅데이터 분석(’22.02~04, 한국데이터 산업진흥원(K-data))

- 헬스케어 스토어 상품 리뷰 분석(’21.02-’21.03,오므론헬스케어)

- '00 기업 인터뷰 설문 빅데이터 분석'(’22.03, 인피플컨설팅)

- 빅데이터 분석을 통한 여성원피스에 대한 니즈 분석('22.02, Textom)

- NLP기법을 활용한 정맥간호 관련 인식 분석('22.01~ 12 울산대학교)

- 빅데이터 분석을 통한 인공지능에 대한 언론 보도경향 분석('22.01, Textom)

- 빅데이터 분석을 통한 축산물 트렌드 파악 및 분석(’21.12~'22.01, ㈜중원푸드)

- 빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석(’21∼’22,국립공원관리공단)

- 빅데이터 분석을 통한 재테크에 관한 언론보도 분석(’21.11,Textom)

- 쇼팽 콩쿠르에 대한 언론보도 동향 분석(’21.10,Textom)

- (언론보도자료)빅데이터를 통해 본 국내 주요 숲길의 인기 비결(’20,국립산림과학원)

- (언론보도자료)빅데이터가 말하는 인제 자작나무 숲의 인기 비결(’19,국립산림과학원)

- 빅데이터 분석을 통한 숲길 네트워크 구축 및 관리방안 도출 연구(’20,국립산림과학원)

- 해외 휴양공간 빅데이터 제공 시설 구성요소 및 위계 분석을 통한 정보 서비스 체계 구축

(’20,국립산림과학원)

- 빅데이터 분석을 통한 산림휴양공간 핫스팟 지역 수요 예측 및 관리 기술 개발(’20,국립산림과학원)

-국내 주요 산림휴양공간별 빅데이터 분석을 통한 네트워크 체계구축 및 중·장기 운영관리 로드맵 제시(’19∼’20,국립산림과학원)

- 데이터 마이닝을 통한 산림 휴양공간 이용자 인식 도출 및 운영관리방안 설계(’19∼’20,국립산림과학원)

- GIS공간데이터 및 비정형 텍스트 정보 자료 분석을 통한 DMZ숲길 최적 노선 기술 개발 및현장 적용성 검토('18,국립산림과학원)

이외에도 다수의 공공기관,기업체와 개인적 의뢰 등 총 200건 이상 프로젝트 진행

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[주요 논문 ]

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms.IEEE Access.2024.

Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation" International Conference on Big Data and Smart Computing (BigComp).2023.

언론기사 빅데이터 분석을 통한 대규모 언어모델에 대한 기술 인식 분석: ChatGPT 등장 전후를 중심으로, 2024

자연어 처리(NLP)기반 텍스트마이닝을 활용한 소나무에 대한 국내외 연구동향(2001∼2020)분석 | 농업생명과학연구 | 2022

숲길에 대한 10 년간의 언론 인식분석-텍스트 마이닝 분석을 중심으로 | 산림경제연구 | 2021

이외에도 타 분야에서 다수의 학술논문, 학술발표, 연구보고서 등의 성과 창출

- 의뢰인으로부터 요청사항 전달 -> 금액 및 기간 협의 ->프로젝트 착수(3~7일)

- 데이터 분석/프로젝트 목적을 상세하게 말씀해 주시면 좋습니다.

- 분석 데이터의 유무(데이터가 없을 시 크롤링 진행)