본 연구는 해양레저 분야로 귀어⋅귀촌한 청장년층들이 겪는 현실적인 문제점을 분석하여 해양레저산업을 통한 귀어⋅귀촌 활성화 방안을 제시하고자 수행되었다. 해양레저 귀촌인이 겪는 문제점과 해양레저 귀어⋅귀촌을 활성화 할 수 있는 방안은 무엇인가? 라는 연구 문제를 해결하기 위해 질적연구방법 중의 하나인 사례연구를 통해 연구가 수행되었다. 면담 대상자는 해양레저 귀촌인과 관련 분야 전문가를 선정하였다. 그 결과 도출된 문제점은 다음과 같다. 첫째, 어촌의 배타적 문화로 발생하는 어려움. 둘째, 초기 투자비용 마 련의 어려움. 셋째, 해양레저 귀어⋅귀촌 교육프로그램의 부족으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하고, 해양레저산업을 통한 귀어⋅귀촌 활성화를 위해 제시된 방안은 다음과 같다. 첫째, 인센티브제도 도입을 통한 어촌 진입장벽 완화. 둘째, 귀어⋅귀촌 종합센터의 매칭 시스 템 구축. 셋째, 어촌의 유휴부지를 활용한 귀어⋅귀촌 촉진. 넷째, 어촌계의 선 투자 후 위탁운영 시스템 도입. 다섯째, 수산 분야 교육이 포함된 해양레저 귀어⋅귀촌 교육프로그램 구축. 여섯째, 해양레저 귀어⋅귀촌 인프라 구축으로 나타났다.

Crosswalk detection is an important part of the Pedestrian Protection System in autonomous vehicles. Different methods of crosswalk detection have been introduced so far using crosswalk edge features, the distance between crosswalk blocks, laser scanning, Hough Transformation, and Fourier Transformation. However, most of these methods failed to detect crosswalks accurately, when they are damaged, faded away or partly occluded. Furthermore, these methods face difficulties when applying on real road environment where there are lot of vehicles. In this paper, we solve this problem by first using a region based binarization technique and x–axis histogram to detect the candidate crosswalk areas. Then, we apply Support Vector Machine (SVM) based classification method to decide whether the candidate areas contain a crosswalk or not. Experiment results prove that our method can detect crosswalks in different environment conditions with higher recognition rate even they are faded away or partly occluded.