신경식 교수

With recent advances in computing technology, massive amounts of data and information are being constantly accumulated. Especially in the field of finance, we have great opportunities to create useful insights by analyzing that information, because the financial market produces a tremendous amount of real-time data, including transaction records. Accordingly, this study intends to develop a novel stock market prediction model using the available financial data. We adopt deep learning technique b

This study examines the different mechanisms of online social ties underlying individual knowledge sharing through comparative perspectives of collocated vs geographically dispersed teams. By integrating social capital theory and social cognitive theory, this study develops a theoretical model that predicts individual knowledge sharing. Next, the study uses social network analysis to empirically test the proposed model using 186 participants: 84 on collocated teams and 102 on dispersed teams. Th

Abstract Given the confirmed effectiveness of the survey‐based consumer sentiment index (CSI) as a leading indicator of real economic conditions, the CSI is actively used in making policy judgments and decisions in many countries. However, although the CSI offers qualitative information for presenting current conditions and predicting a household's future economic activity, the survey‐based method has several limitations. In this context, we extracted sentiment information from online economic n

가상 팀은 구성원들이 지리적으로 떨어져 있고 기술로 매개된 환경하에서 주로 협업하기때문에 대면접촉을 위주로 하는 전통적인 팀에 비하여 팀의 교류활성기억 시스템 (Transactive Memory System：TMS) 구축이 더욱 중요한 것으로 간주되고 있다. 본 연구의 목적은 TMS 이론을 중심으로 이론적 고찰 및 선행 변수를 탐색함으로써, 가상 팀의 효과적인운영을 위한 학문적 실무적 시사점을 제공하는 것이다. 이를 위하여 문헌조사를 통하여 가상 팀의 성과를 예측하는 이론적 모형을 개발하였다. 먼저 TMS를 구성하는 세가지 요인,즉 (1) 전문성 파악, (2) 업무조정, (3) 인지기반 신뢰를 도출하였다. 그리고 TMS의 선행변인으로는 (1) 지각된 매체 풍부성, (2) 네트워크 연결강도, (3) 공유된 규범, (4) 지리적 거리등을 도출하였다. 제시된 이론적 모형을 검증하기 위하여 179개의 가상 팀을 대상으로 경로분석을 실시하였다. 분석결과, 가상 팀의 TMS를 구성하는 세가지