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인사/명문제약

< 명문제약 >

- 승진인원 : 82명
- 발령일자 : 2022년 1월 1일


- 상무 : 정준일(경영지원)


- 이사 : 권용진(CSO본부)


- 부장 : 홍현우(부산2), 조창현(병원2), 박종일(부산2), 박순찬(대구2), 임준영(포장), 조우정(해외사업), 김기윤(정보관리), 손만용(영업관리), 유동조(도매관리)


- 부장대우 : 남기웅(병원4), 차현종(부산1), 김정헌(호남), 이지훈(병원4)


- 차장 : 박재범(부산1), 김대원(대구2), 주성진(충청), 오유미(제제연구), 강민희(영업관리)


- 차장대우 : 이정민(병원4), 연수진(품질보증2), 김대봉(총무), 이가람(생산기획), 김태영(고형제), 김병호(주사제), 한태준(감사), 최준영(회계), 송재빈(제품개발), 류장훈(CSO운영), 유택상(PM), 태유진(비서)


- 과장 : 고영중(병원1), 배석훈(품질관리), 송태현(기술지원), 김영민(생산기획), 허용(물류), 남정현(포장), 우진아(지원), 백신인(지원)


- 대리 : 장현준(병원4), 원종현(병원3), 양성규(기술지원), 이재수(기술지원), 권순민(주사제), 장성환(IR), 정현용(회계), 박수현(영업관리), 윤수진(영업관리), 이종원(제품개발), 최지혜(사업개발), 남지민(CSO운영), 홍현정(CSO운영), 배재호(PM)


- 주임 : 김창환(병원1), 이지은(품질보증2), 고광균(품질보증2), 임창규(품질관리), 황지아(품질관리), 박슬기(품질관리), 임혜연(품질관리), 이종훈(물류), 김용범(고형제)


- 8급사원 : 김소정(품질보증1), 조유진(품질보증1), 서현지(품질관리), 황이슬(품질관리), 나아현(품질관리), 조현지(총무), 김상민(품류), 김홍래(물류), 여승구(고형제), 김선준(고형제), 김태현(고형제), 박장희(고형제), 문경환(고형제), 이승우(고형제)


- 9급사원 : 김태경(생산기획), 신요섭(생산기획), 박주진(포장), 우아영(품질보증1), 박혜원(품질보증1)


< 명문바이오 >

- 승진인원 : 19명
- 발령일자 : 2022년 1월 1일


- 상무 : 박봉수(공장장)


- 부장 : 고영배(본부), 최민석(영남2), 이광호(영남2), 고대영(충호남2)


- 부장대우 : 김남현(수도권1), 김장훈(항암)


- 차장 : 김용훈(충호남3), 김영자(회계)


- 차장대우 : 김영훈(영남1), 김기태(영남2), 신우철(영업관리)


- 과장 : 이홍준(영남1), 이맹형(생산)


- 대리 : 이성한(영업관리), 박상준(품질보증)


- 주임 : 유애란(영업관리), 오세미(품질관리)


- 8급사원 : 김진석(생산)



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행정

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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