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식품의약품안전처

식약처,소비기한 연장 표시 ‘과·채가공품’ 회수 조치

식품의약품안전처(처장 오유경)는 유통전문판매업체 ㈜굿허브(서울특별시 동대문구 소재)가 소비기한이 경과한 ‘로즈힙 엘라스틴정’(식품유형: 과·채가공품) 제품의 소비기한을 사실과 다르게 연장 표시하고 유통·판매하여, 해당 제품을 판매 중단하고 회수 조치한다고 밝혔다.

회수 대상은 소비기한이 ‘2026년 5월 21일까지’로 표시된 제품이다.

식약처는 서울특별시 동대문구에 해당 제품을 신속히 회수하도록 조치했으며, 해당 제품을 구매한 소비자에게는 섭취를 중단하고 구입처에 반품해 줄 것을 당부했다.
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행정

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“천연캔디라더니, 발기부전 치료제?”…식약처, 10억 원대 불법 식품 유통 적발 식품에 사용할 수 없는 발기부전치료제 성분 ‘타다라필’을 넣은 캔디 제품을 불법 수입·판매한 일당이 식품당국에 적발됐다. 식품의약품안전처는 약 10억 원 규모의 불법 제품을 유통한 판매책과 공급책 등 총 4명을 검찰에 송치했다. 식품의약품안전처(처장 오유경)는 식품에 사용할 수 없는 전문의약품 성분 ‘타다라필’이 함유된 캔디 제품을 불법 수입·판매한 총책 A씨(여·60대)와 공급책 B씨(남·40대) 등 4명을 「수입식품안전관리 특별법」 및 「식품위생법」 위반 혐의로 적발해 검찰에 송치했다고 밝혔다. -위반 제품 이번 사건은 위해사범중앙조사단 남부권 식의약 위해사범조사TF가 인터넷상 불법 식품 판매 모니터링을 실시하던 중, 일부 사이트에서 남성 건강 증진을 표방하며 해당 제품을 불법 광고·판매한 정황을 포착하면서 수사가 시작됐다. 수사 결과, 총책 A씨 등 판매자 3명은 모녀 관계로 드러났으며, 공급책 B씨로부터 수입신고를 하지 않은 제품을 공급받아 2022년 6월부터 2024년 12월까지 약 3년간 총 3,564회에 걸쳐 약 10억 원 상당을 판매한 것으로 확인됐다. 이들은 캔디 한 상자를 17만 원 상당에 판매한 것으로 조사됐다. 공급책 B씨는 베트남과 한

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제약ㆍ약사

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유한양행 딘시, 배우 전여빈과 ‘슬로우에이징’ 캠페인 전개 유한양행(대표이사 조욱제)의 클리니컬 비건 뷰티 브랜드 딘시(dinsee)가 '슬로우에이징(Slow-aging)' 가치를 확산하기 위한 본격적인 브랜드 캠페인에 돌입했다. 이번 캠페인은 유한양행의 오랜 제약 연구 역량을 바탕으로 탄생한 슬로우에이징 솔루션을 소비자들에게 직관적이고 친근하게 전달하는 데 초점을 맞췄다. 딘시는 캠페인의 진정성을 더하기 위해 배우 전여빈을 브랜드 모델로 발탁하고 첫 광고 영상을 공개했다. 유한양행 측은 배우 전여빈 특유의 단단하고 신뢰감 주는 이미지가 딘시가 추구하는 슬로우에이징의 가치 및 브랜드 메시지와 완벽히 부합해 모델로 선정했다고 배경을 밝혔다. 이번 캠페인의 핵심 주역인 신제품 ‘딘시 NMN 레티날 슬로우에이징 핑크볼륨 세럼’도 함께 베일을 벗었다. 이 제품은 노화 완화에 탁월한 NMN, 레티날, 아스타잔틴을 최적의 비율로 배합한 3중 성분 설계가 특징이다. 여기에 유효 성분의 피부 흡수율을 극대화하기 위해 유한양행의 독자적인 LNP(지질나노입자) 기술을 접목했다. 딘시는 효능과 안전성, 친환경 가치를 동시에 실현하는 ‘클리니컬 비건(Cleanical Vegan)’을 브랜드 아이덴티티로 표방한다. 이는 깨끗한 자연 유래

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의료·병원

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경희대병원, 보건복지부 ‘환자안전기술개발 및 실증·확산 사업’ 선정 경희대병원(병원장 김종우)이 보건복지부가 주관하는 '환자안전기술개발 및 실증·확산사업' 의 ‘낙상 예측·예방 통합솔루션 기술개발 분야’ 신규지원 대상과제에 최종 선정됐다. 이번 공모는 여러 의료기관과 대학, 기업이 함께 참여하는 다기관 컨소시엄 방식으로 진행됐으며, 총 19개 팀이 지원해 최종 2개 팀만 선정됐다. 경희대병원은 의료기술협력단을 중심으로 5년간 총 24.5억 원 규모의 연구비를 지원받아 ‘다기관 임상데이터·생체신호·센서 융합 기반 낙상 예측 및 예방을 위한 통합 AI 솔루션 개발 및 실증 연구’를 수행한다. 공동 수행기관으로는 의정부성모병원(순환기내과 안효석 교수), 경희대학교(디지털헬스학교실 연동건 교수), ㈜제이씨에프테크놀로지 등이 참여한다. 이번 연구는 병원 내 환자 낙상 사고를 사전에 예측하고 예방하기 위한 인공지능(AI) 기반 통합 솔루션을 개발하고 실제 의료 현장에서 효과와 안전성을 검증해 확산 가능한 환자안전 모델 제시를 목표로 한다. 연구팀은 다기관 임상데이터와 생체신호, 비접촉 센서 데이터를 함께 분석해 낙상 위험을 선제적으로 예측하는 AI 솔루션을 개발한다. 특히, 환자에게 별도 장비를 부착하지 않아도 움직임과 위험 상황을 감