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저자정보
박준영 (경희대학교) 박준형 (경희대학교) 허원진 (경희대학교) 양성병 (경희대학교)
저널정보
한국인터넷전자상거래학회 인터넷전자상거래연구 인터넷전자상거래연구 제25권 제1호
발행연도
2025.2
수록면
163 - 180 (18page)
DOI
10.37272/JIECR.2025.2.25.1.163

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With the growing importance of sustainable development, ESG (Environmental, Social, and Governance) management has become a critical component of corporate strategy. Despite this, the domestic ESG evaluation system encounters significant challenges due to inconsistencies in evaluation criteria and the heterogeneous use of data among ESG rating agencies, which compromise the credibility of the evaluations. This study addresses these issues by proposing a methodology that utilizes Large Language Models (LLMs) and prompt engineering to automatically extract ESG evaluation factor data from corporate sustainability reports. The extraction process is based on the criteria established by the Ministry of Trade, Industry, and Energy (K-ESG Guidelines). The research involves collecting sustainability reports from companies across various industries and developing a systematic procedure to extract ESG factors classified into three domains: Environment (E), Social (S), and Governance (G). To ensure consistency and accuracy, synonym dictionaries and prompt engineering techniques are employed. The extracted data are organized in a structured database, and their accuracy and reliability are validated through comparisons with actual evaluation factors provided by ESG rating agencies. This study introduces an automated data extraction and management system that improves the standardization and efficiency of ESG evaluations, thereby contributing to the credibility and reliability of sustainability assessments.
#ESG #Evaluation Criterion #Data Base #Large Language Model #Prompt Engineering

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 연구결과 및 토론
참고문헌

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