간호 근무표 자동화를 맡게 된 참가자의 고민

오늘 오후 3시를 조금 넘긴 시각, 에이전트코리아에서 한 참가자가 이렇게 말했다.

저는 어쩌다보니 간호사 근무표 자동화 프로그램 만들게 되었

이 참가자는 아직 시작 전이라고 했다. 걱정되는 것은 코드가 아니라 사람이었다.

아직 시작전인데 간호사들한테 시달릴게 분명해서 기능구현보다 제 멘탈이 걱정입니다

다른 참가자 몇 명이 응원을 보냈고, 근무표 만들기가 쉽지 않다는 공감도 한 번 나왔다. 상담이 본격적으로 시작된 것은 오후 4시 무렵이다.

희망 휴무가 겹치면 누군가는 양보한다

이때 다른 참가자가 근무표 문제의 구조를 짚었다. 조언의 결론은 이랬다.

이건 결론은 누군가는 희생해야 한다는

모두가 같은 날 쉬고 싶어 하면 모두의 희망을 채울 수 없다는 뜻이다. 이 참가자는 가까운 가족이 간호사라서 도와주려다 포기한 적이 있다고 덧붙였다. 질문한 참가자는 겹치는 날은 추첨으로 정하고 싶다고 했다.

겹치면 추첨으로 하려고 생각은 하고 있어요

다만 거기에 연차 순서가 끼어들까 걱정했다. 조언한 참가자는 추첨을 해도 누군가는 DDDNNOO 같은 배열을 받고 누군가는 다른 배열을 받는다고 짚었다. 이 대화는 알파벳의 뜻을 풀어 주지 않았는데, 근무 종류를 줄인 표기로 보인다. 조언한 참가자는 근무표 짜기가 오래된 NP 문제라고도 했다. 이 말은 가능한 조합이 너무 많아 정답을 빨리 찾기 어려운 문제 유형이라는 뜻으로 쓰인 것으로 보인다.

달마다 병동에 20명정도 있고 근무 타입이 4개 있다고 하면 대강 500개 정도 나와요

이 숫자는 같은 참가자가 곧바로 경우의 수라고 밝혔으나 어림짐작으로 읽는 편이 안전하다.

가중치와 자료, 그리고 결론

해법으로 조언한 참가자는 알고리즘에 가중치를 두는 쪽을 권했다. 누가 어떤 휴무를 포기하면 어떤 근무표가 나오는지를 보여 주는 형식이 가장 편하다는 것이다. 희망 휴무일을 하나씩 받아 두거나 주간 휴무 요일을 미리 정해 두는 방식이 완전한 무작위보다 낫다고도 했다. 이 참가자는 중간번이나 이브닝 같은 근무가 끼면 계산이 더 늘어난다고 했다. 모두를 만족시키는 방법은 따로 있었다.

모두를 만족시키기 : 병원이 한명 더 뽑으면 됨

같은 참가자는 자료도 나눴다. 구글이 공개한 직원 스케줄링 문서, 스케줄링 벤치마크 데이터를 모은 사이트, 공개 저장소 하나를 차례로 올렸고, 구글 문서를 두고는 이렇게 말했다.

구글에서 대강 만들어놓은거

질문한 참가자는 이미 본 자료라고 답하며 기획할 때 참고 자료로 AI에 넣어 두겠다고 했다. 시중에 서비스하는 프로그램을 리버스엔지니어링해 정리해 본 적도 있다고 했다.

내부망, 그룹웨어, 그리고 AI의 자리

질문한 참가자의 계획은 구체적이었다. 병원 내부망에서 돌릴 서비스라 웹으로 만들 듯하고, 그룹웨어의 복무 기능과도 연동해야 한다고 했다.

내부망에서 서비스로 돌릴거라 웹으로 구현 할 듯 해요

내부망이면 모델 수준에 따라 결과가 많이 달라지겠다는 말이 다른 참가자에게서 나오자, 질문한 참가자는 AI의 쓰임을 이렇게 제한했다.

AI는 엔진 만들때 사용할거고 환산에는 적용하지 않을거에요

AI는 엔진을 만들 때만 쓰고 환산에는 적용하지 않겠다는 말인데, 환산이 무엇을 가리키는지는 대화에서 풀리지 않았다. 한 참가자는 AI가 적용된 척하고 실수할 수 있다는 문구를 적어 두자는 농담을 던졌다. 이 말은 진지한 제안이라기보다 농담으로 읽힌다.

읽는 법

이 대화에서 기술 쪽 질문은 짧았고 사람 이야기가 길었다. 조언한 참가자가 대화 중에 던진 말이 그 무게를 요약한다. 어떤 일이든 자동화 앞에는 사람 사이의 의사소통이 먼저 놓인다는 것이다. 질문한 참가자는 그게 자신이 제일 안 되는 부분이라며 웃음으로 받았다. 휴무 충돌처럼 정답이 없는 문제를 어떤 기준으로 가를지는 이 대화에서 정해지지 않았다. 다만 이 대화만으로는 실제 병원의 규정이나 계획된 일정은 확인되지 않는다.