• 대한근관절건강학회:학술대회논문집
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• 2000.04a
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• pp.151-155
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• 2000

• Journal of Korean Academy of Nursing
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• v.22 no.1
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• pp.42-48
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• 1992

이 연구는 현존해 있는 다양한 임상평가도구의 신뢰도와 타당도에 관한 분석 서술 연구이다. Rines(1974)에 의하면 평가는 학습경험을 통하여 목적을 달성하는 지의 여부를 측정하는 것이라고 하였고 평가의 목적은 교육증진을 도모하며, 목표를 설정하고, 학생의 학습진행과정을 사정하여 학생들을 위한 프로그램을 사정, 개발시키는데 있다고 피력 하였다. 간호교육에는 실무교육이 많은 비중을 차지하고 있다. 또한 많은 간호교육자들은 실습평가에 있어 많은 어려움을 경첩하고 있다. 이러한 난해한 실습평가도구를 개발하기 위하여 선행된 우선순위로써 현존해 있는 다양한 평가도구의 신뢰도와 타당도를 평가하는 것이 의의 있는 일이라 사료된다. 이 논문은 실습평가도구의 신뢰도와 타당도에 관심을 가진 임상지도교수나 간호교육자들을 대상으로 한 서술적 연구이다. 우선 간호교육평가에 있어서의 문제점을 분석하고 평가도구에 대한 전문가(Authority)의 의견을 피력한 다음 저자의 의견을 서술하였다. 결론적으로 현재까지 개발된 완전한 임상실습평가의 방법은 없다. 그러므로 현존해 있는 평가방법을 서술평가하고 문제점을 지적하므로써 질적인 평가도구개발에 도움을 줄 수 있다. 앞으로 간호교육자들이 각 문제점들을 보완하여 교육목적을 달성시킬 수 있는 효율적인 평가도구를 개발하는 것이 급선무이다.

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
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• 2001.06a
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• pp.40-41
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• 2001

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
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• 1999.12a
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• pp.24-24
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• 1999

• 대한임상약리학회:학술대회논문집
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• 2000.10a
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• pp.17-18
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• 2000

• 한국사회복지학회:학술대회논문집
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• 1993.11a
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• pp.213-233
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• 1993

• 한국임상약학회:학술대회논문집
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• 2007.12a
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• pp.174-174
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• 2007

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.45-46
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• 2020

최근 의료데이터의 표준화를 기반으로 다양한 임상연구가 국내외에서 활발하게 진행되고 있다. 그러나 대부분 개발기술이 임상현장에 적용되지 못하는 이유는 상이한 인프라로 인한 일관성있는 결가를 도출하지 못하는 문제점과 부족한 진단지표와 기준 그리고 충분하지 못한 기술적·임상적 검증이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기위한 새로운 통합 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 위해서 임상데이터는 OHDSI의 OMOP-CDM으로 표준화되어야 하며, 이외에 의료영상 정보를 포함한다. 제안한 플랫폼은 표준화된 데이터를 통해 지속적인 자가 학습을 수행하며, 질환별 진단에 필요한 개발 도구와 분석 소프트웨어 도구를 통해 다양한 타겟 질환연구를 지원한다. 제안한 플랫폼은 질환에 대한 비침습적 진단을 위해 의료영상을 기반으로 데이터표준화을 기반으로하며, 이를통해 인공지능 기술을 개발하고 병원 정보시스템과 연계하여 임상현장에 실증을 통해 검증하고자 한다.

• 한국임상약학회:학술대회논문집
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• 2007.12a
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• pp.167-167
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• 2007

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.161-164
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• 2010

식품의약품안전청은 산발적으로 흩어져 있던 임상시험 관련 정보를 통합하여 서비스하기 위한 방안으로 임상시험정보방을 개설하게 되었다. 임상시험승인현황 등 원시자료는 종이형태로 생산, 관리된다. 이를 통계자료로 활용하기 위해서 식품의약품안전청의 관련 시스템인 KiFDA 시스템에 입력을 하게 된다. 이 시스템에 입력된 데이터는 실시간으로 임상시험관련 웹서비스 시스템에 구축된다. 이때에 실시간 통계정보의 정확성이 무엇보다 중요하다. KiFDA 시스템의 데이터베이스의 실시기관명과 임상시험계획승인제도(IND) 승인리스트 원본의 실시기관명이 틀린 것도 있었다. 이는 동일한 실시기관도 화면에서는 서로 다른 실시기관으로 보일 수 있다는 것을 의미한다. 결국 통계자료가 부정확하게 표출되는 데는 이런 원인들이 있었던 것이다. 본 논문에서는 기존의 문제점을 개선하기위해 임상시험정보방의 효율적인 통계모델링을 설계하여 물리적 데이터베이스를 구축하였다.