배성호

배성호
Psychometrics, Test equating
서울특별시 노원구 광운로 20 광운대학교

광운대학교 산업심리학과 박사 수료 (인사심리학: 고부담 인사 의사 결정을 위한 응용심리측정)

광운대학교 산업심리학과 석사 졸업 (인사심리학)

호서대학교 졸업 (경영학사, 산업심리학사)

  • 사회과학대학 디지털비즈니스학부 벤처비즈니스전공
  • 사회과학대학 산업심리학과
교육
광운대학교
2015-현재
박사 (수료)

주요 관심: 문항반응이론, 검사 동등화, 심리측정 (고부담 상황)

주요 수강 과목

  • 작업 동기 (광운대학교 한태영 교수)
  • 검사 동등화 (성신여자대학교 강태훈 교수: 3PLM, SCL, CC, FIPC)
  • 고급측정이론 (서울여자대학교 이윤선 교수: Rasch Model)
  • 빅 데이터 (광운대학교 이석준 교수: 정보시스템 응용 / 광운대학교 이기훈 교수: 데이터베이스)
광운대학교
2012-2014
석사

졸업 논문: 창업자 성격과 성과

주요 수강 과목

  • 고급산업심리학 (광운대학교 유태용 교수)
  • 인사선발 (광운대학교 유태용 교수)
호서대학교
2008-2012
학사 (경영학사, 산업심리학사)

사회과학대학 디지털비즈니스학부 정책에 따른 복수 전공

주요 수강 과목

  • 벤처비즈니스전공
    • 디지털 경제의 이해
    • 디지털 기술의 이해
    • 벤처 사례 연구
  • 산업심리학
    • 심리검사 제작 실습 (호서대학교 김명소 교수)
    • 직무분석 및 역량모델링 (호서대학교 한영석 교수)
직무 경험
삼성물산 패션부문
2018
빅 데이터 파트너

빅 데이터 분석 서버 운영 및 관리

견적 단가 실시간 인터페이스 프로그램 개발 (R, JSON REST API, MS-SQL, SQLite)

세탁 코드 자동 예측 인공지능 프로그램 개발 (R, MS-SQL, SQLite)

판매 추이 데이터 (4억 건 이상) 자동 가공 인공지능 프로그램 개발 (R, MS-SQL, SQLite)

KSAO
문항반응이론
다차원 문항반응이론을 이용한 검사 개발 및 다층 다차원 문항 분석
검사 동등화
문항 모수 연계를 이용한 A폼과 B폼 동형 검사 만들기
R 프로그래밍
심리학 연구를 위한 개발 및 빅 데이터 프로그래밍
데이터베이스
빅 데이터 관리를 위한 데이터베이스 구축 및 제반 프로그래밍
일반화 가능도 이론
다층 연구를 위한 G 연구(ICC1)와 D 연구(ICC2) 수행
서버 관리
빅 데이터 운영을 위한 FreeBSD, CentOS, Ubuntu Linux

Main Research Interests (주요 연구 관심)

통계 학습 이론 (Seongho Bae & Tae-Yong Yoo, 2017): 자동 탐색 문항요인분석

척도 개발 (Hong Joon Yoo, AReum Jo, Seongho Bae, Tae-Yong Yoo, & Chung, Tae In, 2014)

non-nested model(Vuong, 1989)의 비교

Reviewer (심사위원)

The R Journal (https://journal.r-project.org/): 2017년~현재

통계 연산 언어 R을 이용해 개발한 프로그램의 유용성, 완결성, 보완점, 프로그램 작동 오류 등을 평가하고 심사합니다.

심리학 연구 소프트웨어 개발

kaefa (Seongho Bae & Tae-Yong Yoo, 2017) 개발

Automated Exploratory Factor Analysis: kaefa (https://github.com/seonghobae/kaefa)

  • Automated exploring the human behaviour structures with demographical information.
  • Find a lot of problems with the variables and trying to fix them automatically.
  • Find fake-resistant items or questions automatically.
  • Detect the appropriate factor rotation criterion with item log-likelihood estimates automatically.
  • Conduct the multilevel item factor analysis automatically.

nonnest2 (Merkle, You, & Preacher, 2016) 라이브러리 오류 수정 (contributor)

mirt (Chalmers, 2012) 프로그램 오류 교정

다층 다차원 문항 반응 이론 프로그램 오류 교정을 하였습니다.

lavaan (Rosseel, 2012) 프로그램 오류 교정 지원 및 사용 방법 지원

구조방정식 모형 프로그램 오류 교정을 돕고, 한국어 사용자에게 설명을 합니다.

References

  1. Chalmers, R. P. (2012). mirt: A Multidimensional Item Response Theory Package for theREnvironment. Journal of Statistical Software. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i06
  2. Hong Joon Yoo, AReum Jo, Seongho Bae, Tae-Yong Yoo, & Chung, Tae In. (2014). Scale Development of Occupational Identity and Testing Model of Antecedents and outcome variables of Occupational Identity. The Korean Journal of Industrial and Organizational Psychology, 617–642. https://doi.org/10.24230/ksiop.27.4.201411.617
  3. Merkle, E. C., You, D., & Preacher, K. J. (2016). Testing nonnested structural equation models. Psychological Methods, 151–163. https://doi.org/10.1037/met0000038
  4. Rosseel, Y. (2012). lavaan: AnRPackage for Structural Equation Modeling. Journal of Statistical Software. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02
  5. Seongho Bae, & Tae-Yong Yoo. (2017). Automated exploratory factor analysis (AEFA): Considering the complexly cross-classified multilevel structure to improve quality of I-O psychology research. Unpublished. https://doi.org/10.13140/rg.2.2.12173.03045
  6. Vuong, Q. H. (1989). Likelihood Ratio Tests for Model Selection and Non-Nested Hypotheses. Econometrica, 307. https://doi.org/10.2307/1912557

주: 일부 참고문헌이 APA 규정과 일치하지 못하는 건 한국연구재단/ResearchGate가 등록한 DOI 데이터에 성과 이름을 구별하는 필드가 없기 때문입니다. 우리 한국심리학회지: 산업 및 조직 논문은 올해 시스템 개편을 거치며 성과 이름을 구별할 수 있도록 정정할 것입니다.