효자동 센트럴에비뉴원 “당기고, 뛰고 돌리고!” SNS 화제 이 운동, 뭐지?

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작성자 이길중 날짜25-11-30 15:38 조회0회 댓글0건

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효자동 센트럴에비뉴원 ‘Pull’이라는 문구에 따라 팔을 아래로 힘껏 당기자, 화면 속 산타 양말이 그대로 떨어진다. 어색하지만 재미있고, 민망하지만 웃음이 터진다. 요즘 소셜미디어에서 화제를 모으는 ‘이머시브 웜업(Immersive Warm-up)’의 한 장면이다.
틱톡과 유튜브에서 빠르게 확산한 이 콘텐츠는 화면 속 영상과 애니메이션, 리듬에 맞춰 손과 팔, 다리, 몸통을 움직이는 참여형 운동이다. TV나 태블릿에 인터랙티브 화면을 띄우고, 지시에 따라 몸을 움직이면 된다.
플라스틱 링을 활용한 닌텐도 ‘링 피트’와 비슷하지만, 별도의 장비가 필요 없다는 점에서 접근성이 높다. 사용자가 원하는 장면을 골라 맞춤형으로 운동할 수 있어, 바쁜 직장인이나 학생도 일상 속 짧은 시간 틈새에 부담 없이 따라 할 수 있다.
짧은 영상 하나로 2~5분, 2~3개 연속으로 하면 10~15분 동안 전신 운동이 가능하다. 본격적인 운동 전 몸을 깨우는 루틴으로 활용하는 사람도 적지 않다. 전문가들은 “강도는 높지 않지만, 몸과 뇌를 동시에 깨워 출근 전이나 짧은 휴식 시간, 간단한 워밍업으로 활용하기에 적합하다”라고 조언했다.
충북 청주에서 퇴근하던 중 실종된 50대 여성이 44일 만에 시신으로 발견됐다.
충북경찰청은 27일 오후 8시쯤 충북 음성군에 있는 한 시설에서 실종된 A씨로 추정되는 시신이 담긴 마대자루를 발견했다고 밝혔다.
이 장소는 A씨를 살해한 혐의를 받는 전 연인 B씨(50대)가 일하던 거래처인 것으로 확인됐다. 다만 시신이 유기된 정확한 경위와 시신 상태 등은 확인되지 않았다. 경찰 측은 “시신은 검시를 위해 마대째 안치실로 이동 중”이라며 “구체적인 내용은 확인해 줄 수 없다”고 말했다.
경찰은 이날 A씨를 살해했다고 자백한 B씨로부터 시신 유기 장소를 듣고 해당 지점을 수색했다. A씨는 지난달 14일 오후 6시10분쯤 청주 흥덕구 옥산면의 한 회사에서 자신 소유의 스포츠유틸리티 차량(SUV)을 몰고 퇴근한 뒤 실종됐다.
경찰은 지난 26일 전 연인이었던 B씨가 피해자 차량을 은닉했다가 충주호에 유기한 사실을 확인한 후 폭행치사 혐의로 긴급체포했다. B씨가 충주호에 유기한 피해자의 SUV는 전날 오후 인양됐다. B씨는 “실종 당일 A씨의 SUV에서 만나 말다툼 끝에 폭행한 뒤 A씨를 차에서 내려줬고 이후 만난 적이 없다”며 혐의를 부인했다.
하지만 경찰 조사에서 B씨는 A씨 실종 약 한 달 전부터 “살인을 왜 하나” “안 아프게 죽는 법” 등을 검색하고 도로 폐쇄회로(CC)TV 위치를 조회하는 등의 행동을 한 것으로 알려졌다.
경찰은 연인 사이였던 두 사람이 헤어진 뒤에도 다툼이 잦았다는 사실을 확인하고 관련 정황을 종합해 B씨가 A씨를 상대로 범행을 저질렀을 가능성에 무게를 두고 수사를 벌였다.
B씨는 전날까지도 충주호에 빈 SUV를 유기한 사실만 인정했으나 이날 조사에서 A씨 살해 사실을 시인했다. 경찰은 B씨의 구속영장을 신청할 예정이다.
소아·청소년기에 갑상선 호르몬이 과도하게 분비되는 갑상선 기능 항진증이 발병하면 건강과 성장, 학업에 큰 지장을 준다. 치료에는 약물의 용량을 세밀하게 조절하는 것이 특히 중요한데, 최적의 투약 용량을 예측하는 인공지능 모델 개발에 성공한 연구 결과가 발표됐다. 강남세브란스병원 소아청소년과 송경철·김준영 교수, 가톨릭대 의대 의료정보학교실 고태훈 교수 연구팀은 이 같은 내용의 연구를 국제학술지 ‘임상 내분비학·대사 저널’에 게재했다고 27일 밝혔다. 연구진은 갑상선 항진증을 앓는 소아·청소년 환자의 나이와 키, 몸무게 등 신체 계측정보와 갑상선 기능검사 결과 및 치료제 처방 용량 등 데이터 2209건을 다양한 기계학습 모델을 활용해 분석했다.
성장기에 갑상선 호르몬 분비가 비정상적으로 늘면 대사 속도도 급증해 다양한 문제를 일으킨다. 성장 장애와 학업 수행력 저하 등의 문제를 넘어 심각할 경우 갑상선 중독 발작과 같은 위협적인 합병증을 초래할 수 있다. 소아·청소년 갑상선 항진증의 1차 치료제로 쓰이는 메티마졸은 어릴 때부터 장기간 투여하게 되는 치료 특성 때문에 용량에 오차가 발생하면 갑상선 기능 저하증을 비롯, 간독성과 백혈구 저하증 등 심각한 부작용을 유발할 위험이 있다. 따라서 정밀한 투약 용량을 설정하는 것이 치료의 핵심이지만 현재까지는 객관적인 예측 수단이 부족해 의료진의 임상 경험에만 의존할 수밖에 없었다.
연구진은 이런 문제를 풀기 위해 다양한 인공지능 모델을 활용해 투약 용량 예측 효과를 비교 분석했다. 그 결과, ‘XG부스트 모델’이 내·외부 검증에서 모두 가장 뛰어난 성능을 보였다. 외부 데이터 검증에선 경험 많은 전문의가 처방한 용량과의 오차가 평균 1.08㎎에 불과한 것으로 나타났다. 이 수치는 최소 투약 단위인 메티마졸 한 알 용량 5㎎의 5분의 1 수준으로, 연구에 참여한 환자들의 평균 투약 용량이 8㎎임을 고려하면 매우 낮은 오차율이라고 연구진은 설명했다.
인공지능이 판단에 필요한 근거와 데이터를 적절히 활용했는지 검증해보니 실제 의료진이 진료에서 중요하게 생각하는 변수인 이전 처방 용량과 유리 T4 호르몬, 혈중 T3 호르몬 등의 순서로 의사결정을 내린 것으로 나타났다. 연구진은 성인과 달리 약물의 대사와 효과가 매우 가변적인 소아·청소년 갑상선 항진증에 대해 세계 최초로 개발한 인공지능 모델이 높은 정확도까지 보였다는 점에서 의의가 크다고 밝혔다.
송경철 교수는 “지금까지 적정 메티마졸 용량은 의사의 섬세한 경험과 판단에 의존해왔지만, 이번 연구를 통해 의료진의 결정을 정확하고 빠르게 돕는 인공지능 모델의 가능성을 엿볼 수 있었다”면서 “앞으로 모델을 고도화해 환자 개개인의 특성에 맞는 최적의 맞춤 치료 전략을 수립할 수 있도록 하겠다”고 말했다.

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