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국가 경제에서 서비스 산업이 차지하는 비중이 증가함에 따라 서비스 품질의 중요성이 점점 증가하고 있다. 이에 따라 오랫동안 서비스 품질을 어떻게 개념화하고 측정할 것인가가 주요한 연구과제가 되었으며 이와 관련한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 기존 연구는 서비스 품질 측정에 있어 산업이나 도메인의 특성을 고려한 ‘용어’를 고려하지 못하고 있다는 문제점이 제기되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 산업에 특화된 부정 및 긍정 감성을 고려하여 ‘맥락 용어’라 정의하고 이를 기반으로 새로운 서비스 품질 측정방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 맥락 용어를 자동적으로 추출함으로써 효율적이고 신뢰성이 있는 서비스 품질평가를 가능하게 하고자 한다. 나아가 본 측정방법론에 따라 측정된 서비스 품질 지표와 기업 성과 간의 관계를 파악함으로써 효율적 서비스 품질 관리 방안을 제시하고자 한다. 본 연구는 산업에 특화된 단어를 고려함으로써 보편적 감성 단어나 빈도를 활용한 기존 연구의 한계점을 극복할 수 있을 뿐만 아니라 서비스 산업 경영자들에게 보다 정교한 서비스 품질 개선 방안을 제시할 수 있을 것이다.