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문화와 레저.신간

SNS 사용률, 인스타그램 79%로 가장 높아

데이타몬드는 8월 31일 ~ 9월 14일 기간 동안 앱 사용자들을 대상으로 사용 중인 SNS에 대해 조사하였다. 분석 대상자는 총 1,343명(여성 67%, 남성 33% 이고, 연령대는 10대(만14세 이상) 13%, 20대 25%, 30대 30%, 40대 22%, 50대 이상 11%)이었고, 조사 대상 SNS는 네이버밴드, 인스타그램, 카카오스토리, 트위터, 틱톡, 페이스북으로 총 6개였다.

 

전체 응답자 중 79%가 인스타그램을 사용하는 것으로 나타나 다른 SNS보다 사용률이 월등하게 높았다. 다음으로는 페이스북 33%, 네이버밴드 22%, 트위터 15%, 틱톡 9%, 카카오스토리 9% 순이었다.

 

연령대별로는 모든 연령대에서 1위는 인스타그램으로 나타났다. 10대 87%, 20대 82%, 30대 81%, 40대 74%, 50대 이상은 66%로 조사되어 연령대가 높을수록 사용률은 다소 낮아지는 경향을 보였다. 페이스북은 전 연령대 고르게 30%대의 사용률을 나타냈고, 네이버밴드는 10대 18%, 20대 11%, 30대 23%, 40대 31%, 50대 이상 28%로 연령대가 올라갈수록 사용률이 높았다. 트위터와 틱톡의 10대 사용률은 각각 31%, 20%로 다른 연령대 대비 두드러지게 높은 모습을 보였다. 카카오스토리는 10~30대에서 10%미만의 사용률인 반면, 40대 15%, 50대 이상 13%로 조사되었다. 

 

이번 조사는 기존 설문 방식인 객관식의 질의 응답 방식과 다르게 응답자의 스마트폰 화면 캡쳐 이미지를 수집하였고, 이미지 분석은 딥러닝 기반의 객체 탐지 및 이미지 분류 모델을 활용하였다.
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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