초기경력간호사
연구소개

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초기경력간호사 딥러닝 기반 재직 예측 알고리즘 연구

초기경력간호사는 일반적으로 간호사면허를 취득한 후 근무경력이 최대 5년 이하인 간호사를 의미합니다. 이들은 간호전문직의 미래를 대표하며, 현재의 간호사 부족 문제를 완화하는 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

 

국내 초기경력간호사들은 높은 이직률을 보이고 있으며, 이는 환자 간호의 질과 병원의 인력 관리 측면에서 부정적인 영향을 미치는 중요한 문제로 대두되고 있습니다. 특히, 최근 통계에 따르면 우리나라 간호사들의 평균 근속연수는 7.9년으로, 의료기관에 종사하는 3년차 이상 10년차 이하 간호사의 80%가 이직을 고려하고 있다는 사실이 보고되었습니다.

 

초기경력간호사의 재직 특성과 이직 요인을 심도 있게 이해하고, 이들의 업무 환경과 심리적 자원 등을 분석하는 것은 임상현장에서의 재직 연장과 이직 방지를 도모하는 데 매우 중요한 요소가 될 것입니다.

 

따라서 본 연구는 초기경력간호사들의 개인적 특성, 심리사회적 자원, 직무 관련 요인 등을 바탕으로 딥러닝 기술을 활용한 재직 예측 모델을 개발하고자 합니다. 이를 위해 2025년과 2027년 두 차례에 걸쳐 초기경력간호사 2,100명을 표본으로 패널을 구축하여  종단 연구를 수행할  계획입니다. 

또한, 심층면담과 초집단면접을 통해 양적 및 질적자료를 종합적으로 분석할 예정입니다.

 

본 연구를 통해 초기경력간호사의 장기 재직을 촉진하는 영향 요인과 패턴을 규명함으로써, 의료 현장에서의 성공적 전이와 지속적인 경력 개발을 도울 수 있는 전략과 실행 방안을 개발하여, 미래의 숙련된 간호 인력 확보에 기여할 것입니다.

본 연구를 통한 기대효과

  • 초기경력간호사의 개인적 특성, 근무 관련 특성, 심리사회적 자원, 지속 가능한 직업 특성, 경력 개발 관련 요인 및 재직 의도 등을 종합적으로 구축하여 경력간호사 패널 연구를 할 수 있는 시범 코호트 및 기초자료로 활용 가능함


  • 1차 조사에서 확인된 재직 의도 영향요인이 2차 조사에서 수집된 실제 재직 여부에 미친 영향을 딥러닝 기반 양적 분석을 통해 확인하여 재직 예측 모델을 개발하고, 질적 및 양적 자료를 통합하여 재직 요인을 심층적으로 분석함으로써 교육·훈련·고용안정을 위한 정책개발의 과학적 근거자료 개발하는데 기여하고자 함


  • 미래 보건의료 인력 수급을 위한 패러다임을 제시하고, 재직 예측 모델을 통해 국내외 간호사 재직 요인을 통합적으로 설명하는 이론적 기틀을 마련하여 장기적인 간호인력 부족 문제 해결에 기여할 것으로 기대됨