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초록

영어

In this study, authors predicted probability of resignation of newly employed nurses using TensorFlow, an open source software library for numerical computation and machine learning developed by Google, and suggested strategic human resources management plan. Data of 1,018 nurses who resigned between 2010 and 2017 in single university hospital were collected. After the order of data were randomly shuffled, 80% of total data were used for machine leaning and the remaining data were used for testing purpose. We utilized multiple neural network with one input layer, one output layer and 3 hidden layers. The machine-learning algorithm correctly predicted for 88.7% of resignation of nursing staff with in one year of employment and 79.8% of that within 3 years of employment. Most of resigned nurses were in their late 20s and 30s. Leading causes of resignation were marriage, childbirth, childcare and personal affairs. However, the most common cause of resignation of nursing staff with in one year of employment were maladaptation to the work and problems in interpersonal relationship.

한국어

본 연구에서는 인공지능 기술 중 구글에서 개발하여 오픈소스로 제공하고 있는 텐서플로우(Tensorflow) 활용하여 신규간호사 이직률을 예측해 보았고, 이를 통해 전략적 인적자원관리 방안을 제시하였다. 부산지역 한 대학병원의 2010년에 서 2017년 사이 퇴직한 간호사 데이터 1,018건을 수집하였다. 학습에 사용된 자료는 순서를 임의로 재배열 한 뒤 전체 데이터 의 80%를 학습에, 나머지 20%를 테스트에 이용하였다. 활용된 알고리즘은 다중신경망회로(multiple neural network)로서 입력층과 출력층, 3개 층의 은닉층을 가지도록 설계 되었다. 본 연구의 결과 텐서플로우 플랫폼을 활용하여 1년 이내 이직률 을 88.7%, 3년 이내 조기 이직률은 79.8%의 정확도로 예측하였고, 대상자들의 퇴직 시 연령은 20대 후반부터 30대에 집중되 어 있었다. 가장 높은 빈도를 차지한 이직 사유로는 ‘결혼, 출산, 육아, 가정 및 개인사정’이었으나, 근무기간 1년 이하 대상자 들의 가장 높은 이직사유는 ‘업무 부적응 및 대인관계 문제’로 나타났다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 이론적 배경
  2.1 인공지능
  2.2 전략적 인적자원관리
  2.3 의료기관의 전략적 인적자원관리: 간호사를 중심으로
 3. 연구방법
 4. 연구결과
  4.1 빈도분석 결과
  4.2 차이분석(Scheffe test) 결과
 5. 결론
  5.1 논의
  5.2 연구의 의의 및 시사점
  5.3 연구의 한계점 및 향후 연구방향
 REFERENCES

키워드

저자

• 최주희 [ Ju-Hee Choi | 부산대학교병원 간호사 ]
• 박혜경 [ Hye-Kyung Park | 부산대학교병원 간호사 ]
• 박지은 [ Ji-Eun Park | 부산대학교병원 간호사 ]
• 이창민 [ Chang-Min Lee | 부산대학교병원 융합의학기술원 연구원 ]
• 최병관 [ Byung-Gwan Choi | 부산대학교 의학전문대학원 정교수 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국융합학회논문지 [Journal of the Korea Convergence Society]

• 간기

  월간

• pISSN

  2233-4890

• 수록기간

  2010~2022

• 십진분류

  KDC 530 DDC 620