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차 의과학대학교, 제1회 ‘메타버스(MetaVerse) Build it 경진대회’ 개최

교육 혁신 위해 메타버스 플랫폼 ‘브이스토리’와 업무협약 체결

차 의과학대학교(총장 김동익)는 재학생을 대상으로 제 1회 ‘2021 메타버스(Meta Verse) Bulit it 경진대회’를 개최했다.


메타버스(Meta Verse) Build it 경진대회는 메타버스 플랫폼(제페토, 마인크래프트, 로블록스, 얼리얼엔진)을 활용해 메타버스 공간에 대학을 구축하고 소개하는 영상을 만드는 경진대회다. 총 19팀 72명의 학생이 참여해 성황리에 진행됐다.


1차 심사를 통과한 13팀 영상이 20일 동안 차 의과학대학교 유튜브에 게시되었다. 1차 심사 결과와 유튜브 조회수, 좋아요 수를 합산한 결과로 최종 6팀(▲최우수상 약학과 ‘프로메타진’ ▲우수상 간호학과 ‘메타버스 타고 어디가노’ ▲장려상 상담심리학과 ‘가상현심’, 약학과 ‘Team.Detail’, 미술치료학과∙의생명과학과∙의료홍보미디어학과 ‘차차 방범대’, AI보건의료학부 ‘CBS’)이 수상하는 영예를 안았다. 시상식은 브이스토리에서 제공하는 메타버스 플랫폼에서 진행됐으며, 수상자는 상장과 함께 교내 장학금을 수여 받았다. ‘메타버스(Meta Verse) Build It 경진대회’에 참가한 13팀의 영상과 시상식은 차 의과학대학교 유튜브 채널을 통해 확인할 수 있다.


한편, 차 의과학대학교는 메타버스 플랫폼 서비스 기업인 브이스토리(대표 최성원)와 메타버스 및 가상현실 기반 교육 혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결하고 코로나19로 줄어든 대학 생활을 학생들이 메타버스 플랫폼을 통해 누릴 수 있도록 지원하고 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