This study analyzed the case of elderly care cluster in Gwangjin-gu to explore the possibilities of social economy as a provider of community-based social services. Community-based means the approach by which community organizations build a voluntary and collaborative network to enhance collective problem-solving abilities. Therefore, it is very likely that the social economy that emphasizes people, labor, community, and democratic principles can contribute to community-based social services. This study analyzed social economic network by using four characteristics of social economy suggested by OECD community economy and employment program as an analysis framework. The results of this study are as follows: First, it is found that social economy would hardly supply community-based social services through network cooperation because of a large variation in community identity, investment to new product, and labor protection. Second, community users are not the consumers of the social economy and the products of the social economy stay in market products only for the organizations in social economy. In order to create good services that meet the needs of residents, community development approaches are required at the same time. The importance of community space where local residents and social economy meet is derived. Third, public support such as purchasing support has weakened the ecosystem of social economy by making the distinction between public economy and social economy more obscure. On the other hand, public investment in community infrastructure is an indirect aid to social economy to communicate with residents and to promote good supply and consumption. In the end, community-based social services need a platform where the social economy and the people meet. This type of public investment can create the ecosystem of the social economy.
With the advent of the OTT platform, the world has become an era in which the same media content is shared and reacted in real time by being grouped into one culture. This study attempts a producer study of web novel writers, who are producers of the web novel market that is expanding into webtoons, dramas, and movies with IP (intellectual property rights) of the original story at a time when Korean K-content such as "Squid Game" and "Weird Lawyer Woo Young-woo" leads the global market. In this study, web novel writers were viewed as producers of commercial media content, not just 'Novelist', and their identities and characteristics of the labor process were examined. Web novel writers began writing web novels as a side job or two jobs, and cited the fact that they can make profits alone without barriers to entry and without incurring capital or facility costs. Although there is no barrier to entry, most writers experience severe failure in their first work, which is attributed to the misunderstanding that the word "writer" is someone who writes what they want in any genre. Web novels are different, so writers go through the process of realizing that in order to succeed by writing web novels, they must be thoroughly in the audience's shoes and write them according to the trends and codes they want. Web novel writers expressed their identity as "story sellers," "story producers," "people who can produce IP alone," and "people who satisfy fantasies that cannot be achieved in reality," and in common, there was a strong sense of being a person who provides stories and makes profits or sales. Regarding the burden of writing a huge amount of web novels, the writer with a high income expressed a generous position that "the income is higher than the effort," but ordinary writers complained of difficulties in the hard work, saying, "It seems like I am working hard on writing that I have to write constantly.
Multi-modal generation is the process of generating results based on a variety of information, such as text, images, and audio. With the rapid development of AI technology, there is a growing number of multi-modal based systems that synthesize different types of data to produce results. In this paper, we present an AI system that uses speech and text recognition to describe a person and generate a montage image. While the existing montage generation technology is based on the appearance of Westerners, the montage generation system developed in this paper learns a model based on Korean facial features. Therefore, it is possible to create more accurate and effective Korean montage images based on multi-modal voice and text specific to Korean. Since the developed montage generation app can be utilized as a draft montage, it can dramatically reduce the manual labor of existing montage production personnel. For this purpose, we utilized persona-based virtual person montage data provided by the AI-Hub of the National Information Society Agency. AI-Hub is an AI integration platform aimed at providing a one-stop service by building artificial intelligence learning data necessary for the development of AI technology and services. The image generation system was implemented using VQGAN, a deep learning model used to generate high-resolution images, and the KoDALLE model, a Korean-based image generation model. It can be confirmed that the learned AI model creates a montage image of a face that is very similar to what was described using voice and text. To verify the practicality of the developed montage generation app, 10 testers used it and more than 70% responded that they were satisfied. The montage generator can be used in various fields, such as criminal detection, to describe and image facial features.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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