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문화와 레저.신간

코인네스트, ‘BTC(비트코인) 마켓’ 오픈 눈앞

편의성 개선 및 제 1 금융권 수준의 보안 목표

암호화폐 거래소 코인네스트(대표 김익환)는 오는 4월 9일부터 비트코인(BTC) 마켓을 오픈한다고 밝혔다. BTC 마켓은 비트코인을 원화(KRW)처럼 사용하여 다른 알트코인(Alt-coin)을 거래할 수 있는 시장이다.



바이낸스, 폴로닉스, 비트파이넥스 등 유명 해외 거래소들은 이미 BTC 또는 ETH(이더리움) 마켓을 지원하여 다양한 거래를 활성화시키고 있다. 이 같은 거래 서비스 지원은 각 국의 법정화폐뿐만 아니라 암호화폐를 거래하는 Coin to Coin(C2C)거래로 거래소들의 거래량과 암호화폐의 유동성을 더욱 확대시킬 수 있는 장점을 제공한다.



코인네스트의 BTC 마켓에서는 이더리움(ETH)은 물론 이더리움클래식(ETC), 퀀텀(QTUM), 네오(NEO), 라이트코인(LTC), 비트코인캐시(BCH), 트론(TRX), 펀디X(PXS), 월튼체인(WTC), 카이버네트워크(KNC) 등 총 10개의 암호화폐 거래를 지원하며 향후 거래 가능 암호화폐를 늘려나갈 계획이다.



또한 코인네스트는 이번 C2C 거래 오픈과 동시에 보안성을 강화함은 물론 사용자 인터페이스를 개선해 편리성을 높혔다고 밝혔다. 거래소 시스템을 망 분리 환경으로 구축해 외부 위협에 대한 고객정보를 강화했고 ISMS(정보보호관리체계), PIMS(개인정보보호 관리체계), ISO27001(정보보안 국제표준) 등 정보보호 관련 인증 절차도 빠르게 진행 중이다.



코인네스트 관계자는 “BTC 마켓 오픈을 계기로 거래가 다양화되어 암호화폐 거래가 더욱 활성화될 것으로 기대한다”면서 “코인네스트는 제 1 금융권 수준의 보안을 목표로 꾸준히 보안성을 강화하고 있으며 고객 자산의 보호와 안전한 거래 환경을 위해 지속적으로 노력해 나갈 것”이라고 밝혔다.



한편, 코인네스트는 국내 거래소 중 유일하게 2017년 10월부터 매월 개최하고 있는 정기 블록체인 컨퍼런스인 캠업을 통해 고객들에게 블록체인과 코인에 대한 비전을 알려나가고 있다
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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