김효원 교수
Hyun-won Kim
성균관대학교 경영학과
연구실 소개
김효원 교수의 연구실은 대규모 언어모델(LLM)을 활용해 비정형 온라인 리뷰에서 호텔 속성별 만족도를 정량화하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 특히 성급에 따라 소비자가 중시하는 속성의 구조가 어떻게 달라지는지를 분석함으로써, 서비스 품질 향상과 고객 중심의 운영 전략 수립에 기여하고자 합니다. 비정형 텍스트 데이터를 정량적 평점으로 변환하는 데 있어 파인튜닝 없이도 높은 정확도를 달성하는 LLM 기반 추론 기법을 개발하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
1호텔산업에서 고객 만족을 체계적으로 관리하기 위해서는 객실, 서비스, 위치 등 개별 속성(Attribute) 수준의 평가를 파악하는 것이 필수적이다. 특히 호텔 성급에 따라 소비자가 중시하는 속성이 달라질 수있다는 점에서 속성별 분석의 중요성은 더욱 크다. 그러나 기존의 리뷰 분석은 감성 분류나 키워드 추출에 머물러 속성별 만족도를 연속형 평점으로 정량화하는 데 한계가 있었다. 본 연구는 대규모 언어모형(LLM)의 제로샷(Zero-Shot) 추론을 활용하여 온라인 리뷰 텍스트에서 호텔 속성별 평점을 추출하고, 이를 통해 성급별 소비자 평가의 이질적 구조를 분석한다. 먼저 회귀분석을 통해 성급이 높을수록 서비스 속성의 상대적 중요도가 강화되는 비대칭 구조를 확인하여 성급별·속성별 분석의 기반을 마련하였다. 다음으로 서울 소재 3–5성급 호텔 167곳의 3,111개 구글 리뷰를 대상으로, 단순 지시형과 근거 기반추론형의 두 가지 프롬프트 전략을 비교한 결과 다수의 모델에서 단순 지시형이
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