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근화제약,‘플레이 에즈 원’ 전략회의 개최

근화제약은 최근 임직원들과 함께 지난 2013년도의 성과를 되돌아보고 2014년도 전략을 구상하는 ‘플레이 에즈 원 (Play as One)’ 전략회의를 개최했다.

올해 근화제약의 글로벌 테마인 ‘플레이 에즈 원’ 이라는 기치 아래, 총 245명의 근화제약 임직원들이 모여 지난 해 사업 성과를 자축하고 올해 그리고 장기적으로 근화제약이 전략적으로 더 집중해야 하는 분야에 대해 논의하고 모색하는 뜻 깊은 자리였다.

전략회의 개최 전 각 부서 직원들은 사전 회의를 통해 부서별 주요 활동들을 분석하고, 핵심 성과 지표(KPIs: Key Performance Indicators)를 도출하는 등 전사적으로 적극적인 동참 노력을 기울인 것으로 알려졌다.

저녁 행사는 글로벌 CEO 로버트 웨즈만의 환영인사 영상과 함께 피터 케일 알보젠 아시아태평양지역 총괄의 발표로 시작을 알렸다. 지난 한해 알보젠의 글로벌 성과를 축하하며 앞으로 알보젠이 아시아태평양 지역에서 독보적인 입지를 차지하기 위한 계획을 밝힌 것으로 알려졌다. 이어 근화제약 이주형 사장의 2014년도 영업 목표 발표와 더불어 각 부서장들의 세분화된 부서별 목표치를 선포하는 등 전사가 협력적인 분위기 속에서 회의를 이어간 것으로 알려졌다.

이후에는 장기근속 직원 표창과 함께 과업 수상식이 이어졌고, 게임과 장기자랑 등으로 화기애애한 분위기 속에서 전략회의를 마친 것으로 알려졌다.

근화제약 이주형 사장은 “플레이 에즈 원 전략회의가 성공적으로 끝나서 기쁘다. 전사적으로 한 마음이 되어 회사의 미래를 진지하게 고민하는 뜻 깊은 자리였다. 올해도 직원들과 함께 같은 목표를 향해 더욱 매진할 것이다.”라고 밝혔다.

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치은염이나 치주염 예방 하려면... 염화나트륨, 초산토코페롤, 염산피리독신, 알란토인류 등 함유 치약 도움 식품의약품안전처(처장 오유경)는 6월 9일 ‘구강보건의 날’을 맞아 구강에 자주 사용하는 의약외품인 치아미백제, 구중청량제, 치약의 올바른 선택과 사용법, 주의사항 및 온라인 부당광고 사례 등 안전사용 정보를 안내한다. 치약미백제, 구중청량제 및 치약은 제품의 형태에 따라 사용법이 다르므로 제품의 용기·포장이나 첨부문서에 기재된 용법·용량과 주의사항을 반드시 확인한 후 올바르게 사용해야 한다. 또한, 온라인으로 제품을 구매할 때 효능·효과에 관한 거짓·과장 광고에 현혹되지 말고 ‘의약외품’ 표시와 식약처에 허가(신고)된 제품인지 확인*하는 것이 중요하다. <치아미백제> 치아미백제는 착색 또는 변색된 치아를 미백기능이 있는 물질(과산화수소, 카바마이드퍼옥사이드)을 이용해 원래의 색 또는 그보다 희고 밝게 만들어주는 제품으로, 겔제, 첩부제, 페이스트제 등이 있다. 겔제는 치아에 흐르지 않을 정도로 바른 후, 제품마다 정해진 시간동안 겔이 마르도록 입을 다물지 말고 기다렸다가 30분 후에 물로 헹궈낸다. 첩부제는 박리제(치아부착면에 붙은 필름)를 떼어내어 치아에 부착했다가 제품 설명서의 사용시간에 맞춰 제거하며, 페이스트제는 적당량을 칫솔에 묻혀 칫솔

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심방세동, ‘피 한 방울’로 예측?...프로테오믹스 기반 "심혈관질환 정밀의료 시대 앞당겨" 연세의대가 혈액을 분석해 심방세동을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 연세대학교 의과대학 내과학교실 정보영·김대훈·박한진 교수(심장내과), 의생명과학부 양필성 조교 연구팀은 혈액 속 단백질 정보를 기반으로 심방세동 발생 위험을 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 9일 밝혔다. 이번 연구결과는 국제학술지 써큘레이션(Circulation, IF 35.5)에 최근 게재됐다. 심방세동은 가장 흔한 심장 부정맥으로 뇌졸중과 심부전 위험을 높이는 주요 원인이다. 하지만 초기에는 증상이 뚜렷하지 않아 진단을 받지 못한 채 방치되기 쉽다. 이에 따라 질병이 발생하기 전에 위험도를 정확하게 예측하고 고위험군을 선별해 예방적 치료를 시행하는 정밀의료 전략이 필요하다. 연구팀은 약 6만 3천 명의 영국 바이오뱅크(UK biobank) 데이터를 대상으로 혈액 속 단백질과 심방세동 발생 여부와의 연관성을 분석했다. 이를 통해 심방세동 발생과 유의미한 상관관계를 보이는 단백질 후보군을 식별했다. 이후 미국의 ARIC 코호트 연구자들과 협력해 식별한 단백질 후보군이 동일하게 잘 작동함을 확인했다. 연구팀이 개발한 프로테오믹스 모델의 단백질 정보를 이용했을 때 기존 임상예측모델보다 뛰