김계수 교수의 구조방정식모델링(SEM) 논문작성 활용
Easy SEM:SEM Analysis Platform
분석의 결과를 논문으로.
과정 소개
본 과정은 세명대학교 김계수 교수가 직접 개발한 Easy SEM: SEM Analysis Platform을 활용해 구조방정식모델링의 전 과정을 이론과 실습으로 학습합니다.
데이터 불러오기와 정규성 진단에서 시작해 탐색적·확인적 요인분석, CB-SEM, PLS-SEM, Bayesian SEM, Hayes Process 및 머신러닝과 구조방정식모델링까지 다양한 분석 기법을 다룹니다.
새로운 분석 도구의 사용법을 익히는 데서 그치지 않고, 연구 분석의 전 과정을 실습합니다.
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01
가정 진단
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02
측정모형 검증
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03
구조모형 분석
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04
결과 해석·논문 활용
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실습 도구 소개 - Easy SEM
Easy SEM은 R 기반 웹 구조방정식 분석 플랫폼으로, 브라우저에서 데이터를 불러오고 여러 분석 기법을 하나의 환경에서 활용할 수 있습니다.
플랫폼 특징
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웹 기반 통합 분석
하나의 플랫폼에서 다양한 구조방정식 분석 기능을 활용 |
직관적인 조작
한국어 친화적 인터페이스와 메뉴 중심 분석 환경 |
결과 정리 및 내보내기
Word, HTML, Excel 등 결과를 원하는 형식으로 쉽게 내보내기 지원 |
과정 특징
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01 · 통합 분석 |
다양한 SEM 방법론을 하나의 과정에서
EFA·CFA부터 공분산 기반 SEM, PLS-SEM, Bayesian SEM, Hayes Process까지 연결해서 학습합니다.
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02 · 실습 중심 |
직접 수행하고 해석하는 분석
샘플 데이터를 활용해 분석 설정, 모형 평가, 효과 해석을 단계별로 실습합니다.
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03 · 개발자 직접 강의 |
Easy SEM을 개발한 김계수 교수의 지도
새로운 플랫폼의 기능과 이를 활용한 분석 방법을 개발자에게 직접 배웁니다.
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수강 대상
사회과학·경영학·심리학·교육학·보건학 등 구조방정식모델링을 연구에 활용하려는 분
논문 작성, 연구방법론 강의 및 논문지도에 분석 플랫폼을 활용하려는 분
조사 데이터로 변수 간 관계를 분석하고 연구모형을 검증하려는 분
SEM을 처음 접하거나 기존 분석 소프트웨어 사용에 어려움을 느끼는 분
상세 커리큘럼
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01
10:00–10:50
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플랫폼 소개 · 데이터 로딩 · 가정 진단
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02
11:00–11:50
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요인분석(EFA & CFA)
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03
13:00–13:50
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공분산 기반 구조방정식모델(CB-SEM)
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04
14:00–14:50
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PLS-SEM · Bayesian SEM
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05
15:00–15:50
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Hayes Process
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06
16:00–16:50
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머신러닝과 구조방정식모델
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기대효과
분석부터 결과 정리까지 하나의 플랫폼에서 처리하는 방법을 익힙니다.
올바른 가정 진단 → 측정모형 검증 → 구조모형 분석의 체계적 프로세스를 체득합니다.
Hayes Process, 잠재성장모형 등 최근 연구 트렌드에 즉시 대응 가능합니다.
논문 작성과 지도, 조사연구 및 실무 분석에 Easy SEM을 활용할 기반을 마련합니다.
강사 소개
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DEVELOPER & LECTURER
김계수 교수
세명대학교 경영학과 교수
Easy SEM: SEM Analysis Platform 개발자 |
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전문 분야
구조방정식모델링(SEM), 잠재성장모델링, 빅데이터 분석, 머신러닝
| 『AI와 구조방정식모델링』 | 『인공지능과 경영과학』 |
| 『AMOS 구조방정식모형분석』 | 『SmartPLS 이용 알기 쉬운 구조방정식모델』 |
| 『잠재성장모델링과 구조방정식모형 분석』 | 『인과분석 연구방법론』 |





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