Hyun-won Kim
Sungkyunkwan University
About the Lab
Professor Hyun-won Kim's research lab specializes in natural language processing (NLP) applications within the service and hospitality industries, with a focus on extracting and analyzing customer sentiment from unstructured online reviews. The lab develops advanced LLM-based methods to transform free-text feedback into quantitative, attribute-level satisfaction scores, enabling nuanced comparisons across hotel grades and service dimensions. A key research direction involves leveraging zero-shot reasoning in large language models to overcome limitations of traditional review analysis, such as sentiment classification or keyword extraction, thereby supporting data-driven decision-making in service management.
Research Overview
Research Output Trend
Figures are computed from collected data and may differ slightly.
Selected Papers
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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