김증임 연구실
간호학과 김증임
김증임 연구실은 여성건강간호 및 모성간호 분야에서 국내외적으로 선도적인 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 임신, 출산, 산후관리 등 여성의 생애주기별 건강 문제를 심층적으로 탐구하며, 다양한 교과서와 실습서, 핵심 술기집을 집필하여 여성건강간호 교육의 표준화를 이끌고 있습니다. 특히, 고위험 임신, 조산, 산후우울 등 임산부와 산모의 건강 문제에 대한 선별도구 개발, 임상적 평가, 교육 프로그램 개발 등 실질적이고 현장 중심의 연구를 통해 임상현장과 교육현장 모두에 기여하고 있습니다.
연구실은 최근 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 임산부 건강관리 및 조산위험 예측 연구에 집중하고 있습니다. AI 기반 원외 서비스 앱 개발, 조산위험 스크리닝 척도의 표준화 및 검증, 조산위험 예측 알고리즘 개발 등 첨단 기술을 접목한 연구를 통해 임산부의 건강을 실시간으로 관리하고, 조산 위험을 조기에 예측할 수 있는 혁신적 시스템을 구축하고 있습니다. 이러한 연구는 임산부와 태아의 건강을 지키는 데 중요한 역할을 하며, 디지털 헬스케어와 스마트 간호의 발전에도 큰 기여를 하고 있습니다.
또한, 여성의 삶의 질, 우울, 요실금, 월경곤란증 등 다양한 여성건강 이슈에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이를 통해 여성의 신체적, 심리적, 사회적 건강을 통합적으로 이해하고, 맞춤형 간호중재와 정책 제안까지 아우르는 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다. 연구실은 임상간호사의 직무역량 강화, 실습교육의 질적 향상, 간호사의 소진 및 이직, 직장 내 언어폭력 등 간호현장의 다양한 문제에도 관심을 가지고 연구를 이어가고 있습니다.
김증임 교수는 다양한 학회에서 회장, 부회장, 편집위원장 등 주요 직책을 역임하며 학문적 리더십을 발휘하고 있습니다. 또한, 다수의 국내외 학술지에 논문을 게재하고, 각종 학술대회에서 활발히 연구성과를 발표하며, 여성건강간호학의 발전에 크게 기여하고 있습니다. 이러한 연구실의 활동은 여성건강 증진과 간호학 발전에 실질적인 변화를 이끌고 있습니다.
앞으로도 김증임 연구실은 여성건강간호 분야의 학문적, 실무적 발전을 위해 지속적으로 연구를 확장해 나갈 예정입니다. 첨단 기술과 융합된 간호연구, 현장 중심의 실용적 연구, 그리고 교육과 정책 제안까지 아우르는 다층적인 연구를 통해, 여성과 가족, 나아가 사회 전체의 건강 증진에 기여할 것입니다.
Geriatric Nursing
Health Research Tools
여성건강간호 및 모성간호의 혁신적 접근
김증임 연구실은 여성건강간호 분야에서 오랜 기간 동안 심도 있는 연구를 수행해왔습니다. 특히 임신, 출산, 산후관리 등 여성의 생애주기별 건강 문제를 다각적으로 탐구하며, 모성간호학과 여성건강간호학 교재 및 실습교육의 표준화에 기여해왔습니다. 다양한 교과서와 실습서, 핵심 술기집을 집필하며 국내 여성건강간호 교육의 질적 향상을 선도하고 있습니다.
연구실은 고위험 임신, 조산, 산후우울 등 임산부와 산모의 건강 문제에 대한 선별도구 개발, 임상적 평가, 교육 프로그램 개발 등 실질적이고 현장 중심의 연구를 진행합니다. 예를 들어, 조산위험 선별도구의 개발과 표준화, 고위험 임산부 및 신생아 통합치료센터(MFICU) 간호사의 직무분석 및 역량강화 교육 프로그램 개발 등은 임상현장에서 직접 활용될 수 있는 성과로 이어지고 있습니다.
또한, 여성의 삶의 질, 우울, 요실금, 월경곤란증 등 다양한 여성건강 이슈에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있습니다. 이를 통해 여성의 신체적, 심리적, 사회적 건강을 통합적으로 이해하고, 맞춤형 간호중재와 정책 제안까지 아우르는 폭넓은 연구를 수행하고 있습니다.
조산위험 예측 및 AI 기반 임산부 건강관리
최근 김증임 연구실은 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용한 임산부 건강관리 및 조산위험 예측 연구에 집중하고 있습니다. 지역사회에 거주하는 잠재적 조기진통 임부를 위한 AI 기반 원외 서비스 앱 개발 프로젝트를 통해, 임산부의 건강 데이터를 실시간으로 수집·분석하여 조산 위험을 조기에 예측하고, 맞춤형 건강관리 서비스를 제공하는 혁신적 시스템을 구축하고 있습니다.
이러한 연구는 기존의 임상적 경험과 통계적 도구에 의존하던 조산위험 평가를 한 단계 발전시켜, 다양한 생체신호와 생활습관, 심리적 요인까지 통합적으로 분석할 수 있도록 합니다. AI 모델을 활용한 조산위험 예측 알고리즘 개발, 조산위험 스크리닝 척도의 표준화 및 검증, 그리고 실제 임상현장에서의 적용 가능성 평가 등 다각적인 연구가 진행되고 있습니다.
이러한 첨단 연구는 임산부와 태아의 건강을 지키는 데 중요한 역할을 하며, 향후 디지털 헬스케어와 스마트 간호의 발전에도 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다. 또한, 임산부와 가족, 의료진 모두에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 실용적 연구로서 사회적 파급효과가 매우 큽니다.
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Sensor-Based Indoor Fire Forecasting Using Transformer Encoder
김증임, 정영섭, 황준하, 이승동, Ndomba, 김용진
SENSORS, 202404
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Development and validation of the 23-item preterm birth risk assessment scale-Korean version
김증임
BMC PREGNANCY AND CHILDBIRTH, 202309
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Predictive validity of the Edinburgh postnatal depression scale and other tools for screening depression in pregnant and postpartum women: a systematic review and meta-analysis
박성희, 김증임
ARCHIVES OF GYNECOLOGY AND OBSTETRICS, 202204
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