근무표 작성에서 ‘간호사가 직접 참여한다’는 말은 단순히 희망 근무를 많이 들어주는 것과는 다릅니다. 자율성을 보장하되 병동 운영에 필요한 최소한의 틀은 함께 합의해야 안전한 간호가 유지됩니다. 보기 4번의
근무조별 최소 인원과 경력 구성 기준은 개인 선호를 반영하기 전에 반드시 고정해 두어야 할
제약 조건(constraint)에 해당합니다.
간호사가 선호하는 근무 패턴은 개인마다 다르고, 이를 반영하지 않으면 불만족과 소진, 이직으로 이어질 수 있습니다
[1][2]. 그러나 참여형 스케줄링에서도 병동은 각 근무조에 몇 명이 있어야 하는지, 신규 간호사와 경력 간호사가 어떻게 섞여야 하는지를 먼저 정해야 합니다. 이 기준이 무너지면 아무리 공정하게 희망을 배정해도 특정 조에 경력자가 없거나 최소 인원이 채워지지 않는 상황이 생길 수 있습니다.
혼동 주의! 보기 1, 3, 5는 모두 ‘희망 반영 방식’이나 ‘공개 방식’에 가깝습니다. 개인 선호 순위, 추첨 방식, 공개 시점은 참여 절차의 일부일 뿐, 병동 전체가 반드시 합의해야 할 안전 기준은 아닙니다. 보기 2의 경력 하한도 참여 범위를 정하는 규칙이지만, 근무조 구성의 안전성과는 직접적인 관련이 적습니다.
AI 기반 스케줄링 시스템에서도 마찬가지입니다. 인하대병원의 간호 AI 스케줄링 시스템(IH-NASS)은 간호사들의 선호를 반영하면서도 근무조별 필요 인력과 경력 구성을 제약 조건으로 설정해 최적안을 도출했습니다
[3]. 소아 레지던트 당직 스케줄 연구에서도 제약 최적화(constraint-optimization) 방식은 단순 규칙 기반 방식보다 형평성과 행정 부담을 개선했는데, 여기서 ‘제약’이란 곧 근무조마다 지켜야 할 최소 인력과 자격 구성을 의미합니다
[4].
즉, 간호사가 직접 근무표를 짜더라도
병동이 함께 정할 것은 개인의 희망이 아니라 근무조별 최소 인원과 경력 구성 기준입니다. 이 기준을 먼저 합의해 두면, 그 안에서 개인 선호를 최대한 반영하는 방식이 가능해집니다. 참여형 스케줄링의 효과는 단순히 ‘내가 원하는 날에 쉬는 것’이 아니라,
투명한 규칙과
자율성이 보장될 때 나타납니다
[2].
참고 문헌 (논문 출처)
- [1]
Balancing the rota: registered nurses' preferences for shift patterns - a discrete choice experiment.일반논문Dall'Ora C, Barker HR, Emmanuel T, Ejebu OZ, Hossain MJ. (2026) · DOI: 10.1136/bmjopen-2026-116968
- [2]
Integrating Nurse Preferences Into AI-Based Scheduling Systems: Qualitative Study.일반논문Renggli FJ, Gerlach M, Bieri JS, Golz C, Sariyar M. (2025) · DOI: 10.2196/67747
- [3]
Shift nurses' work quality and job satisfaction after implementing the Inha University hospital nursing AI scheduling system (IH-NASS).일반논문Kang HW, Kim J, Kim KJ, Bae EK, Kang H, Jang JH, Choe W. (2025) · DOI: 10.1186/s12912-025-03470-6
- [4]
Evaluation of an AI-Based Constraint-Optimization Scheduler to Optimize On-Call Schedule Equity and Reduce Administrative Burden in a Pediatric Residency: Retrospective Comparative Study.일반논문Gilad D, Farbstein-Aljanati T, Kassif Lerner R, Ashkenazi M, Pessach IM. (2026) · DOI: 10.2196/88340