초록 ▼

0 연구결과
1. 역전파 알고리즘을 적용하여 학습， 결함허용，분류，병렬처리 둥의 기능을 담당하는 인공 신경망 모형을 구축하였다.
2. 간호진단시스템 구축을 위해 참조 데이터 입력모듈，진단을 위한 증상 데이터를 입력받는 모듈， 참조 데이터를 준비하는 모듈，신경 회로망을 이용한 간호진단 추론 모듈，진단결과
출 모듈을 개발하고 자료 입력 시스템과 데이터베이스 시스템， 추론지원시스템， 그리고 추론 시스템 및 결과 도출 시스템을 설계하였다.
3. 환자사정 자료 업력부분， 간호진단 도출 부분， 그리고 도출된 간호 진단에

0 연구결과
1. 역전파 알고리즘을 적용하여 학습， 결함허용，분류，병렬처리 둥의 기능을 담당하는 인공 신경망 모형을 구축하였다.
2. 간호진단시스템 구축을 위해 참조 데이터 입력모듈，진단을 위한 증상 데이터를 입력받는 모듈， 참조 데이터를 준비하는 모듈，신경 회로망을 이용한 간호진단 추론 모듈，진단결과
출 모듈을 개발하고 자료 입력 시스템과 데이터베이스 시스템， 추론지원시스템， 그리고 추론 시스템 및 결과 도출 시스템을 설계하였다.
3. 환자사정 자료 업력부분， 간호진단 도출 부분， 그리고 도출된 간호 진단에 따른 간호 계획 생성 부분，간호 중재의 수행 여부 및 그 결과를 입력하는 간호 수행 기록 부분으로 구성된 간호정보시스템을 개발하였다.
4. 1차 완성된 간호정보시스템을 전문가집단과 임상실무자 집단으로 하여금 사용케 함으로서 시스템 구성상의 문제와 임상에서의 실용성을 평가하였으며 평가결과를 근거로 시스템을 수정, 보완하여 최종 간호정보시스템을 완성하였다.

Abstract ▼

This project developed a neura1 network based on nursing diagnosis system, which is a computer application program the network retrieves appropriate nursing diagnoses among 98 nursing diagnoses Korea Nurses Association recommended when related factors and c1inica1 signs are entered.
This nursing

This project developed a neura1 network based on nursing diagnosis system, which is a computer application program the network retrieves appropriate nursing diagnoses among 98 nursing diagnoses Korea Nurses Association recommended when related factors and c1inica1 signs are entered.
This nursing diagnosis system consists of five sub-systems: data-input system from which a nurse can obtain knowledge from experts; data-base system in which nurses can manage statistica1 data; inference-support system which provides leaming effect; inference system which increases inference abi1ity of nurses using existing data and nursing diagnoses data; and result-retrieve system in which nurses can look at the outcomes of nursing process.
This nursing diagnosis system provides a interface which enables maintenance and revision easier as wel1 as to induce a diagnosis through the communication between the nurse and the patient. In addition, this system makes nurses determine the nursing diagnoses in a more accurate manner by linking the learning effect of the system with intra-neura1 network a1gorithm. This nursing diagnosis system will assist nurses to provide foster and more accurate way to implement nursing diagnosis.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구개발 최종보고서 ... 2
• 제 출 문 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• SUMMARY ... 6
• 목 차 ... 7
• 1 장 서 론 ... 8
• 1 절. 연구개발의 필요성 ... 8
• 2 절. 연구개 발의 목적 ... 9
• 3 절. 연구개발의 범위 ... 10
• 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 12
• 1 절. 국외 기술개발현황 ... 12
• 2 절. 국내 기술개발현황 ... 13
• 3 절. 연구결과가 국내외 기술개발 현황에서 차지하는 위치 ... 13
• 3 장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 15
• 1 절. 연구개발을 위한 접근방법 ... 15
• 4 장 연구개발목표 달성도 및 대외기여도 ... 58
• 1절. 연구개발목표의 달성도 ... 58
• 2 절. 대외기여도 ... 59
• 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 61
• 1 절. 추가연구의 필요성 ... 61
• 2 절. 타 연구에의 응용 ... 61
• 3 절. 기업화 추진방안 ... 62
• 6 장 참고문헌 ... 64
• 최종보고서 요약 (초록) ... 68
• 끝페이지 ... 68