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문화/예술

쌍꺼풀 재수술 정확한 원인과 시기 방법 개성 등 고려해야

사람과 사람이 만날 때 가장 먼저 보게 되는 것은 ''이다. 눈매가 어떤지에 따라 상대방에게 좋은 인상을 주기도 하고 상대적으로 좋지 않은 인상을 주기도 한다. 이런 연유로 많은 사람이 눈 성형에 관심을 두고 있으며, 실제로 가장 많이 하는 성형 부위로도 ''이 꼽히고 있다. 쌍꺼풀 성형 정도는 이제 성형으로 인식하지 않을 정도로 보편화 돼 있다.

 

그러나 쌍꺼풀 성형으로 밝은 인상, 예쁜 눈매, 개성을 살린 눈 등으로 자신감을 얻는 사례가 있는 반면 만족스러운 결과를 얻지 못하는 경우도 있다. 성형 후 눈매가 마음에 들지 않거나, 자신의 개성과 어울리지 않는 결과를 얻거나, 과하게 라인이 깊은 쌍꺼풀, 비대칭, 풀려버리는 현상 등이 대표적이다.

 

쌍꺼풀 수술이 흔한 수술이 돼 버려 성형외과들의 가격경쟁이 치열해지고 있고, 소비자들도 다른 성형수술에 비해 상대적으로 경각심이 낮아져 비용이 저렴한 병원을 찾는 일이 많아졌기 때문이다. 이는 개성을 살리기보다 천편일률적인 결과와 환자들의 불만족으로 이어지게 된다.

 

최덕호 굿라인성형외과 원장은눈 재수술을 위해 병원을 방문해 상담과 재수술을 진행하는 사례가 늘어나고 있다쌍꺼풀 재수술 같은 경우는 라인을 바로 잡는 것이 중요하고, 첫 수술보다 까다로우므로 보다 철저한 수술계획 수립이 필요하다고 전했다.

 

그렇다면 쌍꺼풀 재수술의 사례는 어떠한 것들이 있을까? 풀린 쌍꺼풀, 비대칭 쌍꺼풀, 과도하게 깊은 쌍꺼풀, 한쪽만 라인이 두 개가 생기는 쌍꺼풀 등이다. 더욱 자세한 수술 방법을 위해 최덕호 굿라인성형외과 원장의 자문을 구했다.

 

우선 풀린 쌍꺼풀은 쌍꺼풀이 풀리기 전 모습이 마음에 들었다면 그 라인을 살려 다시 잡아주는 방향으로 재수술을 집도해야 한다. 매몰법, 부분절개법, 절개법 등 여러 방법으로 수술할 수 있지만 또 다른 재수술을 방지하기 위해 부분절개나 절개법으로 교정하는 것이 좋다.

 

다음으로 비대칭 쌍꺼풀의 경우 마음에 드는 한쪽 쌍꺼풀에 맞게 쌍꺼풀을 교정하는 방식으로 진행하며 쌍꺼풀이 높거나 낮은 곳을 대칭이 맞게 교정하고 라인을 생성하는 방향으로 집도해야 한다.

 

한쪽만 라인이 두 개가 생기는 쌍꺼풀은 노화 현상으로 이어지는 경우가 많다. 탄력을 잃은 피부가 주름을 생성하고 이 주름이 눈가 쪽으로 내려와 라인이 생기는 것이다. 자연스럽게 없어지는 경우도 있어 수술계획을 수립하고, 일정 유예기간 동안 살펴본 후 주름이 쌍꺼풀 라인에 완전히 자리 잡게 되면 교정을 진행하면 된다.

 

마지막으로 라인이 깊은 쌍꺼풀은 상안검거근을 건말에 고정할 때 너무 높은 위치에 당겨 고정할 때 생기며, 주로 경험이 부족한 시술자에 의해 발생한다. 이 경우 속눈썹이 들리는 현상이 동반될 수 있어 라인을 따라 절개한 뒤 고정위치를 재조정하는 것으로 해결해야 한다.

 

최 원장은 "눈 성형수술을 결심했을 때, 비용도 중요한 요소 중 하나지만 무엇보다 자신에게 가장 잘 맞고, 안전하고 철저한 계획 수립을 진행하는 병원을 찾는 것이 쌍꺼풀재수술과 같은 2차 수술을 방지하는 길"이라며 "어쩔 수 없이 눈 재수술을 진행해야 할 때는 재수술 경험이 풍부한 전문의를 찾아 해결하는 것이 좋다"고 조언했다.


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AI 개발의 윤리적 문제점 심화: 책임 소재와 편향성 논란 증가

데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 박해리 기자 | 최근 급속도로 발전하는 인공지능(AI) 기술이 사회 전반에 미치는 영향이 커짐에 따라, AI 개발의 윤리적 문제점에 대한 우려가 심화되고 있다. 특히 AI 시스템의 결정에 대한 책임 소재와 알고리즘의 편향성 문제가 주요 논쟁거리로 떠오르고 있다. AI 시스템이 복잡해짐에 따라, 오류 발생 시 책임을 명확히 규정하는 것이 어려워지고 있다. 개발자, 사용자, 또는 AI 시스템 자체에 책임을 부여해야 하는지에 대한 사회적 합의가 아직 이루어지지 않은 상태다. 이러한 불확실성은 AI 기술의 신뢰성을 저하시키고, 기술 도입을 저해하는 요인으로 작용한다. 또한, AI 알고리즘은 학습 데이터에 의존하기 때문에, 데이터 자체에 내재된 편향성이 AI 시스템의 결과물에 그대로 반영될 수 있다. 이러한 편향성은 특정 집단에 대한 차별이나 불공정한 결과를 초래할 수 있으며, 사회적 불평등을 심화시킬 우려가 있다. 예를 들어, 채용 과정에 사용되는 AI 시스템이 특정 성별이나 인종에 대해 편향된 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다.