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4.6

이진규 | Lee JinKyu

AI·LLM·빅데이터 분석 전문가 / 해피AI 대표

👉상세 이력은 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다.
https://bit.ly/jinkyu-profile

안녕하세요.
AI와 빅데이터 분석을 연구·개발·교육·프로젝트 현장에서 꾸준히 다뤄온
해피AI 대표 이진규(공학박사, 인공지능)입니다.

자연어처리(NLP)와 텍스트마이닝을 기반으로
설문, 문서, 리뷰, 언론, 정책, 학술 데이터 등
다양한 비정형 데이터를 분석해 왔으며,
최근에는 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM)을 활용해
조직과 업무 환경에 맞는 실무 중심의 AI 활용 방법을 전달하고 있습니다.

삼성전자, 서울대학교, 교육청, 경기연구원, 산림청,
국립공원관리공단, 서울시 등 다수의 공공기관·기업·교육기관과 협업했으며,
의료·커머스·생태·법학·경제·문화 등 다양한 도메인에서 총 200건 이상의 연구·분석 프로젝트를 수행했습니다.

🎒 강연 및 외주 문의

📧 Email : leejinkyu0612@naver.com
🌐 Homepage : https://happyaidata.kr
📝 Blog : https://blog.naver.com/leejinkyu0612
📺 YouTube : https://www.youtube.com/@HappyAI_0612
💻 GitHub : https://github.com/leejin-kyu
📞 Mobile : 010-9973-2113
💬 KakaoTalk : jinkyu0612

※ 크몽 Prime 전문가 (상위 2%)

📘 Bio (요약)

2024.07 ~ 현재
생성형 AI·빅데이터 분석 전문기업 해피AI 대표
공학박사(인공지능)
동국대학교 인공지능대학원

세부전공: 대규모 언어모델(LLM)

(2022.03 ~ 2026.02)
2023 ~ 2025
퍼블릭뉴스 AI 칼럼니스트
(생성형 AI 편향, RAG, LLM 활용 이슈)
2021 ~ 2023
AI·빅데이터 전문기업 스텔라비전 개발자
2018 ~ 2021
정부출연연구기관 자연어처리·빅데이터 분석 연구원

🔹 전문 분야 (강의·프로젝트 중심)

생성형 AI 및 LLM 활용
- Private LLM, RAG, Agent
- LoRA·QLoRA 파인튜닝 기초
AI 기반 빅데이터 분석
- 설문·리뷰·언론·정책·학술 데이터
자연어처리(NLP)·텍스트마이닝
- 토픽 분석, 감성 분석, 키워드 네트워크
공공·기업 AI 업무 자동화
- 문서 요약·분류·분석

🎒 Courses & Activities (선별)

2025

LLM/sLLM 애플리케이션 개발
(파인튜닝·RAG·Agent 기반) – KT

2024

LangChain·RAG 기반 LLM 프로그래밍 – 삼성SDS
LLM 이론 및 RAG 챗봇 개발 실무 – 서울디지털재단
ChatGPT 기반 빅데이터 분석 입문 – 렛유인에듀
인공지능 기초·프롬프트 기법 – 한국직업개발원
LDA·감성분석 with ChatGPT – 인프런
파이썬 기반 텍스트 분석 – 서울과학기술대학교
LangChain 활용 LLM 챗봇 만들기 – 인프런

2023

ChatGPT 활용 파이썬 기초 – 경기대학교
빅데이터 전문가 과정 특강 – 단국대학교
빅데이터 분석 기초 – 렛유인에듀

💻 Projects (요약)

Private LLM 기반 RAG 챗봇 구축 (한국전력공사)
LLM 기반 산림 복원 빅데이터 분석 (국립산림과학원)
내부망 전용 Private LLM 텍스트마이닝 솔루션 (정부기관)
Instruction Tuning·RLHF 기반 LLM 모델 개발
헬스케어·법학·정책·교육 데이터 분석
설문·리뷰·언론 데이터 AI 분석

→ 공공기관·기업·연구기관 포함 200건 이상 수행

📖 Publication (선별)

Improving Commonsense Bias Classification by Mitigating the Influence of Demographic Terms (2024)
Improving Generation of Sentiment Commonsense by Bias Mitigation
– International Conference on Big Data and Smart Computing (2023)
언론기사 빅데이터 기반 LLM 기술 인식 분석 (2024)
NLP 기반 텍스트마이닝 연구 다수
(산림·환경·사회·헬스케어 분야)

🔹 기타

Python 기반 데이터 분석·시각화
LLM을 활용한 데이터 분석
ChatGPT·LangChain·Agent를 활용한 업무 생산성 향상

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Reviews

ymkoo
·
Understanding Core LLM Theories through Structure: The Working Principles of ChatGPT, RAG, and Agents All at Once
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It is easy to understand, and the clear explanations are very helpful for studying.
kyujongroh1518
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Creating Custom LLMs: From Basic RAG Concepts to Multimodal·Agent Practice for Beginners
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By explaining the once-vague concept of Large Language Models (LLMs) in simple terms through the lenses of fine-tuning and prompt engineering, we have built a solid foundation for designing business-specific models.
sanggijung3411
·
Creating Custom LLMs: From Basic RAG Concepts to Multimodal·Agent Practice for Beginners
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I was able to learn about RAG quickly and easily. Listening to and following along with the conceptual explanations, paper interpretations, and tests was a great help in my understanding.
ysbulpe
·
Understanding Core LLM Theories through Structure: The Working Principles of ChatGPT, RAG, and Agents All at Once
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I am not satisfied with the quality of the lecture.
gpwjdwngml0246
·
Getting Started with Custom LLM Creation – An Introduction to LoRA & QLoRA Fine-tuning
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I was able to understand the overall content through the latest papers.

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