연구기관 빅데이터 분석 | 국책연구기관·공공기관·대학 연구소 전용 AI·LLM 텍스트마이닝

Q: 분석 방법이 아직 정해지지 않았는데 상담할 수 있나요?

네. 연구 질문을 데이터로 확인하려면 어떤 분석을 해야 하는지부터 함께 검토하고 분석 설계를 제안합니다.

Q: 데이터가 없어도 의뢰할 수 있나요?

수집 가능성부터 검토합니다. 공개 데이터는 이용약관, robots.txt, 관련 법령을 확인한 범위에서 수집 방법을 협의합니다.

Q: 내부 자료라 외부로 반출하기 어렵습니다.

개인정보는 비식별 처리 방식을 먼저 협의하고, 외부 AI API로 보내기 어려운 자료는 로컬 LLM으로 처리하는 방식을 검토할 수 있습니다.

Q: 논문이나 보고서를 대신 써 주나요?

아니요. 데이터 분석과 분석 컨설팅 서비스이며, 논문과 보고서 작성은 연구자가 직접 하는 것을 전제로 합니다.

Q: 비용과 기간은 어떻게 정해지나요?

데이터 규모, 분석 난이도, 기한에 따라 달라집니다. 크몽 패키지 기준 15만원부터, 기관용 연구용역은 500만원부터이며 상담 후 범위에 맞춰 제안합니다.

§ 02연구 활용 분야

이런 연구에 씁니다

정책연구, 연구동향, 정성자료 분석처럼 텍스트가 많은 연구일수록 효과가 큽니다.

01

정책 여론·언론 프레임 분석

특정 정책에 대한 언론과 국민 인식이 시기별로 어떻게 달라졌는지 확인합니다.

데이터: 뉴스 기사, SNS, 커뮤니티
방법: 토픽 시계열, 감성·입장 분류, 전후 비교

02

연구동향·학술 지형 분석

10년 이상 축적된 논문·보고서에서 연구 주제의 등장과 쇠퇴를 추적합니다.

데이터: 논문 초록, 연구보고서, 과제 목록
방법: LDA·DTM, BERTopic, 네트워크

03

설문 자유응답·정성자료 코딩

수천 건의 자유응답이나 인터뷰 전사를 연구 코드북에 맞춰 구조화합니다.

데이터: 설문 주관식, 인터뷰, 민원
방법: LLM 분류, 판정자 간 신뢰도 검증

04

회의록·정책문서 대규모 분석

흩어진 회의록과 정책문서를 수집·정제해 분석 가능한 데이터셋으로 만듭니다.

데이터: 의회 회의록, 보도자료, 법안
방법: 수집 파이프라인, 의제 코딩, 집단 비교

05

기업·특허·기술 텍스트 분석

기업설명, 특허, 기술자료로 산업 구조와 집단 간 특성 차이를 비교합니다.

데이터: 기업 DB, 특허, 기술 보고서
방법: N-gram, 임베딩 군집, 분류체계 연계

06

연구문서 검색 AI · Private LLM

기관 내부 논문·보고서를 근거와 함께 찾아 주는 검색 AI를 만듭니다. 내부망 운영도 검토합니다.

데이터: PDF 보고서, 규정·인허가 문서
방법: RAG, 로컬 LLM, 파인튜닝 비교

분석 영역	주요 기법	이럴 때 적합합니다
키워드·텍스트마이닝Text Mining	빈도·TF-IDFN-gramDoV·DoD연관어 Word2Vec사용자 사전	핵심어와 신규 등장 키워드, 기관·집단별 차이를 먼저 확인할 때
토픽모델링Topic Modeling	LDADTMSTMBERTopicLLM 토픽 라벨링	대량 문서의 주제 구조와 시기별 변화를 보고, 공변량 효과까지 해석할 때
감성·의견·입장Sentiment · Stance	감성사전(KNU 등)BERT 계열 분류ABSALLM Zero/Few-shot	찬반, 수용·우려, 만족·불만처럼 연구 맞춤 분류체계가 필요할 때
네트워크 분석Network	동시출현 네트워크연결·매개·근접·위세 중심성CONCORCommunity	이슈 간 관계, 이해관계자 구조, 담론의 연결 개념을 볼 때
LLM 기반 의미분석LLM Analysis	문서 자동 분류·코딩주장·근거 추출임베딩 군집구조화 변수 생성	정책 의견을 문제·원인·요구·대안 항목으로 구조화해 통계분석과 연결할 때
시계열·예측Trend · Forecast	시기별 토픽 비중Emerging TopicLSTM·CNN 예측전후 비교	정책 시행이나 사건 전후의 변화, 앞으로의 흐름을 함께 제시해야 할 때

§ 04신뢰성 · 재현성

AI가 만든 결과를
그대로 넘기지 않습니다

생성형 AI를 썼다는 것만으로 결과를 믿을 수는 없습니다. LLM 분석에는 아래 검증 절차를 적용합니다.

분류 기준 정의연구진과 Codebook·라벨 정의 합의

표본 수작업 검증무작위 표본을 사람이 직접 라벨링

프롬프트·모델 고정버전과 설정값을 기록해 재현 가능하게

전체 데이터 분석고정된 조건으로 일괄 처리

오류 검토불일치 사례 확인, 모델 간 결과 비교

신뢰도 보고일치도 지표와 한계를 함께 기술

재현성을 위해 남기는 기록

데이터 출처, 수집 기간과 조건
전처리 규칙, 불용어·사용자 사전
토픽 수 선정 근거와 주요 하이퍼파라미터
프롬프트 버전, 사용 모델과 실행 일자
원자료와 분석 결과를 잇는 문서 ID 매핑

기관 데이터 보안

개인정보가 포함된 자료는 비식별 처리 방식을 먼저 협의
외부 API 반출이 어려우면 로컬 LLM으로 처리하는 방식 검토
공개 웹 데이터는 이용약관·robots.txt·관련 법령 범위에서 수집
보안 서약 등 기관 절차는 착수 전에 맞춰 진행

§ 06수행 사례

연구기관·대학과 함께한
분석 프로젝트

최근 포트폴리오 중 연구 분야 사례입니다. 세부 내용을 다루므로 기관은 유형으로만 표기했습니다.

정책 연구기관정책 · 산업 분석

혁신 SW기업 기업설명·특허 데이터 텍스트 분석

기업설명 텍스트를 형태소·N-gram으로 분석해 투자 유치 여부에 따른 특징을 비교하고, 특허 분류체계와의 연계를 검토했습니다.

형태소 분석2-gram집단 비교특허 API

보건의료 연구기관언론 보도 분석

수술실 CCTV 제도 관련 언론보도 빅데이터 분석

키워드·기간별로 기사를 수집해 빈도·연관어·토픽을 분석하고, 시기별 이슈 변화를 연구 보고서용 표로 정리했습니다.

뉴스 수집토픽 분석시기별 비교

국책 연구기관연구문서 AI

논문·보고서 검색 RAG 챗봇 개발

논문·보고서 PDF를 올리면 내용을 검색해 출처와 함께 답하고, 문서 간 비교 분석까지 하는 연구용 챗봇을 만들었습니다.

RAG벡터 검색출처 표시

에너지 공기업Private LLM

인허가 문서 Private LLM: RAG와 파인튜닝 비교

내부망에서 쓸 수 있는 질의응답 방식을 검토했습니다. Llama 3.1 파인튜닝과 RAG를 같은 문서로 구현해 답변 품질을 비교했습니다.

로컬 LLM파인튜닝RAG비교 평가

연구 프로젝트데이터 구축

전국 지방의회 회의록 대규모 수집·정제 파이프라인

의회별 사이트 구조에 맞춘 수집 규칙으로 회의록 원문을 모으고, 누락 점검과 재수집을 거쳐 지역별 분석 데이터로 정리했습니다.

수집 자동화누락 점검데이터셋 구축

대학 연구자연구동향 · 예측

DTM 토픽 비중 변화의 LSTM·CNN 시계열 예측

다이나믹 토픽모델링으로 국내외 토픽 비중을 산출하고, LSTM·CNN·CNN-LSTM 모델로 향후 변화를 예측해 비교했습니다.

DTMLSTMCNN-LSTM

대학 연구자학술 연구동향

문화공간 재생 학술논문 시기별 토픽모델링

시기별 LDA와 Coherence 기반 토픽 수 선정으로 연구 주제 변화를 분석하고, 분석 방법과 설정값을 논문 방법론에 맞게 문서화했습니다.

LDACoherence네트워크방법론 문서

대학원 연구자온라인 담론

온라인 커뮤니티 세대 담론 BERTopic 분석

게시글과 댓글을 정제해 임베딩 기반 BERTopic으로 담론 구조를 분석하고, 토픽별 대표 문서와 해석, 논문용 표·그림을 정리했습니다.

BERTopic임베딩대표 문서 해석

더 많은 사례는 크몽 포트폴리오와 회사소개서에서 보실 수 있습니다.

기간	기관	과제
2025.07–09	과학기술정책연구원국책	빅데이터 분석 기법을 활용한 과학정책 의제 분석
2025.08	고려대 민족문화연구원대학	AI 기반 빅데이터 분석을 통한 인문사회 연구 아젠다 및 사회적 기여 전략 도출
2025.03–05	한국교육과정평가원국책	STM 기반 빅데이터 분석을 통한 대입 관련 미디어 여론 분석
2025.03–	소프트웨어정책연구소국책	LLM 기반 빅데이터 분석 및 임베딩 기법을 활용한 SW 기업 구조화 체계 개발
2024.08–11	국립산림과학원국책	LLM 기반 텍스트마이닝을 활용한 복원 관련 용어 분석
2024.07–10	한국전력공사공공	Private LLM 기반 RAG 챗봇 모델 구축
2024.06–10	경기도교육청공공	LLM 기반 빅데이터 분석 기법을 적용한 설문 데이터 분석
2023.07–11	서울디지털재단공공	Instruction Tuning 및 강화학습(RLHF)을 통한 LLM 모델 개발
2023.03	한국대기환경학회학회	자연어처리 기반 텍스트마이닝을 활용한 학회 연구동향 분석
2022.12–23.01	서울대학교대학	딥러닝 기반 토픽모델링을 활용한 법학 설문 빅데이터 분석
2022.10–11	경기연구원연구원	Word2Vec과 감성분석을 적용한 설문문항 빅데이터 분석
2022.08–10	한국보건의료연구원국책	딥러닝 기반 비대면 진료 관련 언론기사 토픽 분석
2022.07	서울기술연구원연구원	주요 언론사 빅데이터 분석을 통한 안전사고 유형 분석
2022.02–04	한국데이터산업진흥원공공	데이터 인력 분석을 위한 정보 수집 프로그램 개발 및 빅데이터 분석
2021–22	국립공원관리공단공공	빅데이터를 활용한 2022년 국립공원 탐방 키워드 분석
2022–23	울산대학교 · 충북대학교 · 청운대학교대학	NLP·딥러닝 기반 간호·설문 질적연구 자료 분석

§ 08진행 절차

연구용역처럼 단계별로 진행하고
중간 결과를 함께 확인합니다

비용과 일정은 데이터 규모, 분석 난이도, 기한에 따라 범위를 검토한 뒤 안내합니다.

STEP 1연구 질문 정리연구 목적, 보유 데이터, 기한을 확인하고 분석으로 답할 질문을 함께 정합니다.

STEP 2분석 설계 · 견적데이터 품질을 진단하고 방법론, 산출물, 일정, 비용을 제안합니다.

STEP 3수집 · 정제중복·광고 제거, 사용자 사전, 메타데이터 구성으로 분석 가능한 데이터를 만듭니다.

STEP 4분석 · 중간 보고1차 결과를 공유하고 연구진 의견을 반영해 분석을 다듬습니다.

STEP 5최종 납품 · 설명보고서, 표·그림, 방법론 문서, 코드를 전달하고 결과를 설명합니다.

기본 텍스트마이닝15만원~빈도·TF-IDF·연관어 등 기본 텍스트 분석과 해석

심화 AI 분석70만원~반복 정제, 머신러닝·AI 기반 분석, 해석과 시각화

기관용 연구용역500만원~AI·LLM 기반 빅데이터 분석. 연구보고서·연구과제·용역 단위

크몽 패키지 기준 시작 가격(VAT 포함)입니다. 실제 비용은 데이터 규모·난이도·기한에 따라 협의합니다.

§ 10연구자 후기

먼저 맡겨 본 연구자들의 이야기

크몽 「정부기관 대기업이 찾는 텍스트마이닝 빅데이터분석」 서비스에 남겨진 실제 후기 중 일부입니다.

5.0크몽 텍스트마이닝 빅데이터분석 서비스
리뷰 242건 평균 (2026년 11월 기준) 후기 전체 보기 ↗

★★★★★
이번이 세 번째 의뢰임에도 매번 연구자의 니즈를 더욱 정확히 파악해 주셨습니다. 의뢰를 거듭할수록 더 깊이 있고 섬세하게 데이터를 분석해 주신 덕분에 의미 있는 논문을 완성할 수 있었습니다.
춤추***** · 재의뢰 고객

★★★★★
양적 연구와 질적 연구가 혼합된 방대한 데이터였는데, 빅데이터 텍스트 마이닝부터 ANOVA·교차분석까지 까다로운 요구사항을 학술적 기준에 맞게 표와 해석으로 정리해 주셨습니다.
도도*****

★★★★★
텍스트마이닝 완전 초보라 기본 개념도 몰랐는데, 사소한 질문까지 답해 주시고 이해를 돕는 보조 영상까지 보내 주셨습니다. 분석 결과 설명과 깔끔한 시각화 자료까지 부족함이 없었습니다.
푸르*****

★★★★★
인문 사회과학도로서 파이썬 분석은 장벽처럼 느껴졌지만 그 어려움을 넘어설 수 있었습니다. 여러 건을 의뢰했고 기한도 정확히 지켜 주셨습니다.
Kr*****

§ 12자주 묻는 질문

의뢰 전에 많이 묻는 것들

분석 방법이 아직 정해지지 않았는데 상담할 수 있나요?

네. "이 연구 질문을 데이터로 확인하려면 어떤 분석을 해야 하나요?"부터 함께 검토합니다. 연구 목적과 보유 데이터를 알려 주시면 가능한 분석 설계를 제안드립니다.

데이터가 없어도 의뢰할 수 있나요?

수집 가능성부터 검토합니다. 뉴스, 커뮤니티, 회의록, 논문 초록 등 공개 데이터는 사이트 이용약관, robots.txt, 관련 법령을 확인한 범위에서 수집 방법을 협의합니다.

내부 자료라 외부로 반출하기 어렵습니다.

개인정보는 비식별 처리 방식을 먼저 협의합니다. 외부 AI API로 보내기 어려운 자료는 로컬 LLM으로 처리하는 방식을 검토할 수 있습니다. 보안 서약 등 기관 절차가 있으면 착수 전에 알려 주세요.

논문이나 보고서를 대신 써 주나요?

아니요. 본 서비스는 데이터 분석과 분석 컨설팅입니다. 결과 해석, 표·그림, 방법론 기술 문서는 드리지만 논문과 보고서 작성은 연구자가 직접 하시는 것을 전제로 합니다.

비용과 기간은 어떻게 정해지나요?

데이터 규모, 분석 난이도, 기한에 따라 달라집니다. 상담에서 범위를 확인한 뒤 산출물, 일정, 비용을 함께 제안드립니다.

세금계산서나 기관 결제가 필요합니다.

크몽 안전결제로 진행하시면 크몽 발행 세금계산서를 받으실 수 있습니다. 기관 직접 계약이 필요하면 메일로 기관의 계약 절차를 알려 주세요.

분석 과정을 연구실에서 직접 재현하고 싶습니다.

정제 데이터, 분석 코드, 설정값 문서를 함께 드리며, 과정을 이해할 수 있도록 실습 동영상 자료도 제공합니다. 연구실 단위 교육이 필요하면 맞춤 교육으로도 진행합니다.

검증 표본	무작위 n건
사람–모델 일치도	Cohen's κ
불일치 유형	사례별 정리
프롬프트 버전	v1.3
모델 · 실행일	기록

연구원님, 직접 연락 주세요.연구를 아는 사람이 처음부터 끝까지 맡습니다.

분석 기법보다 먼저,연구 질문과 방어 가능한 근거가 필요합니다

이런 연구에 씁니다

정책 여론·언론 프레임 분석

연구동향·학술 지형 분석

설문 자유응답·정성자료 코딩

회의록·정책문서 대규모 분석

기업·특허·기술 텍스트 분석

연구문서 검색 AI · Private LLM

검증된 기법과 최신 LLM 분석을연구 목적에 맞게 조합합니다

국내 연구동향 분석13단계 설계 예시

언론기사 인식 분석13단계 설계 예시

국외 연구동향 분석10단계 설계 예시

언론 보도 이슈 탐지9단계 설계 예시

AI가 만든 결과를그대로 넘기지 않습니다

재현성을 위해 남기는 기록

기관 데이터 보안

보고서와 발표에바로 쓰는 형태로 드립니다

연구기관·대학과 함께한분석 프로젝트

혁신 SW기업 기업설명·특허 데이터 텍스트 분석

수술실 CCTV 제도 관련 언론보도 빅데이터 분석

논문·보고서 검색 RAG 챗봇 개발

인허가 문서 Private LLM: RAG와 파인튜닝 비교

전국 지방의회 회의록 대규모 수집·정제 파이프라인

DTM 토픽 비중 변화의 LSTM·CNN 시계열 예측

문화공간 재생 학술논문 시기별 토픽모델링

온라인 커뮤니티 세대 담론 BERTopic 분석

국책연구기관·공공기관·대학의빅데이터 분석 파트너

주요 논문

이런 분야를 다뤘습니다

연구용역처럼 단계별로 진행하고중간 결과를 함께 확인합니다

연구원 출신 AI공학박사가설계부터 검토까지 직접 맡습니다

이진규

연구 · 분석 경력

교육 · 강의

분석에 참여하는 방식

먼저 맡겨 본 연구자들의 이야기

분석 방법을 연구실에서직접 익히고 싶다면

의뢰 전에 많이 묻는 것들

연구원님, 직접 연락 주세요.분석 설계부터 제안드립니다.

연구원님, 직접 연락 주세요.
연구를 아는 사람이 처음부터 끝까지 맡습니다.

분석 기법보다 먼저,
연구 질문과 방어 가능한 근거가 필요합니다

검증된 기법과 최신 LLM 분석을
연구 목적에 맞게 조합합니다

AI가 만든 결과를
그대로 넘기지 않습니다

보고서와 발표에
바로 쓰는 형태로 드립니다

연구기관·대학과 함께한
분석 프로젝트

국책연구기관·공공기관·대학의
빅데이터 분석 파트너

연구용역처럼 단계별로 진행하고
중간 결과를 함께 확인합니다

연구원 출신 AI공학박사가
설계부터 검토까지 직접 맡습니다

분석 방법을 연구실에서
직접 익히고 싶다면

연구원님, 직접 연락 주세요.
분석 설계부터 제안드립니다.