Browsing by Author "陳伶志"

Now showing 1 - 20 of 27

GWAP系統之設計策略研究－以ESP為例
(2009) 朱文園; Wen-Yuan Zhu
「人智運算」在電腦科學中是一種創新的概念。其概念目前是有許多事情是人能夠輕易解決而電腦做不到的事情。尤其在2004年ESP遊戲被推出之後開啟Games With A Purpose (GWAP)這塊新的領域，其目的是在玩家進行遊戲的時候也在幫系統標記圖片。這些圖片的標記能夠用在影像辨識和影像搜尋上，而且圖片標記的正確性和圖片標記產生的速率都非常高。ESP遊戲的成功使得人智運算和GWAP變成大家所矚目的焦點。GWAP是讓玩家在進行遊戲時不知不覺地幫系統進行運算，並產生對系統有用的資料。因為玩家覺得遊戲很好玩，所以玩家會一直沉迷或是狂熱地進行遊戲，並且幫系統進行運算產生有用的資料。本論文是探討如何增加GWAP系統的效能，此處針對ESP遊戲進行分析，並定義測量系統效能的函數，且提出能夠增加系統效能的圖片選擇演算法Optimal Puzzle Selection Algorithm (OPSA)。為了驗證OPSA確實能夠增加ESP遊戲的效能，實作實驗系統ESP Lite進行驗證。在二個月的實驗過程中，實際證實OPSA是能夠增加系統效能的圖片選擇演算法，並且發現OPSA的行為和玩家的行為有著相當大的關係。從此研究可以發現有策略地運行ESP遊戲系統就能增加系統的效能；同理其他的GWAP系統只要有策略地運行也同樣能增加系統的效能。
人機辨識碼之中文化研究
(2010) 陳福維; Fu-Wei Chen
CAPTCHA (Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart)是藉由程式來產生一個問題，而這個問題可以讓人類很輕易的解決，但是要用電腦程式來解決卻是一個很困難的問題，用這樣的方法來確保能夠成功回答問題的是人類而不是電腦程式，以達到區分人類跟電腦程式的目的。因為CAPTCHA可以用來區別人跟電腦程式，所以被廣泛的應用在保護網路上的資源免於受到惡意程式的存取。reCAPTCHA是一種在驗證使用者的同時，可以讓CAPTCHA更徹底的利用使用者在通過驗證時所產生的運算資源，並利用這些運算資源來驗證Optical Character Recognition(OCR)辨識結果的正確性或增加OCR的training data使得OCR下次再遇到相同類型的字的時候可以正確的辨識出結果。目前的reCAPTCHA所能夠幫助到的只有英文OCR的結果，但並不是只有英文OCR需要去驗證辨識結果的正確性，中文的書籍在進行數位化的時候也需要驗證辨識的結果是否正確，所以我們需要一種新的reCAPTCHA能夠幫助中文的OCR。在本論文中，我們先利用中文字的特性設計了一套可以讓全世界的人都能使用的中文CAPCTCHA，並結合了中文CAPTCHA，設計出可以用來驗證中文OCR結果的中文reCAPTCHA，而且我們也在將中文CAPTCHA實作在真實的系統上，並去研究其可行性，在實驗過程中發現通過中文CAPTCHA驗證的機率大約為63.5%，這個通過率對於一個CAPTCHA來說是不夠的，但是我們同時又發現，只有在一些特定的部件同時出現時才會造成使用者通過驗證的機率降低，代表我們可以有策略性的挑選部件給使用者選擇，來提昇通過驗證的機率，使的整體的平俊正確率從63.5%提升至接近90%。在進行CAPTCHA實驗的過程中，我們也收集了系統真實的資料，並利用這個資料來對中文reCAPTCHA進行模擬，並取得結果，從結果中我們發現最多只需90次的使用者確認，就能夠得到一個可以用來驗證中文OCR的結果。
使用調頻及數位電視訊號的室內定位方法研究
(2015) 楊善合; Shan-Ho Yang
由於物聯網的興起，室內定位技術的重要性日漸增加，我們發展調頻(FM)與數位電視(DVB-T)訊號，發展印記基底定位方法。相較於現今主流的室內定位方法所採用的Wi-Fi與GPS訊號，我們具有下列的優勢1) 調頻訊號跟數位電視訊號使用的頻率較低，穿透能力較強，印記效果較好; 2) 由於調頻廣播跟數位電視的普及，不需要另外安置額外的發射源; 以及3) 成本較低廉。我們使用Terratec Cinergy TStick+數位電視棒硬體搭配Realtec RTL2832U晶片的SDR (Software Defined Radio) 軟體，針對台北地區28個FM頻道以及6個數位電視頻道，進行室內定位技術的可行性評估。分別在兩個地點進行30天的實驗數據收集，透過長時間收集到的資料，我們分別取前一天，前一週，前二週，前三週的採樣資料作為定位資料庫，並以剩餘天數作為測試資料，利用Nearest Neighbor的方法進行室內定位，並進行準確度的評估。基於實驗結果，我們有以下的發現：a) 當使用前一週的採樣資料當做定位資料庫，可以達到最好的定位準確度。b) 走廊區域準確度比空曠區域準確度差。c) 最佳狀況下，我們使用的定位精確度可以達到50cm以下，相較於目前技術毫不遜色。關鍵字: 室內定位, 調頻訊號, 數位電視訊號
使用非侵入式檢測方法進行微型PM2.5感測器健康評估之研究
(2020) 王韻捷; Wang, Yun-Chieh
本研究的主要目的，便是希望研究微型PM2.5感測器的性能老化進程，來建立標準的評估方法，檢測微型PM2.5感測器的效能，進而能預先提出預警，藉以汰換老化嚴重的感測器。在我們標準化的評估方法中，我們設計簡易的檢測裝置，量測感測器帶動氣流的風扇之各項效能，透過分析其轉速、頻率等性質，參考其運轉時間與外在變因，透過實地訪查大量不同時間地點佈建的機器，建立感測器的健康指標，並進而針對不同時期於不同地點安裝的機器，提出汰換時程的具體建議。本項研究成果，除了提供簡易的微型PM2.5感測器自我檢測方式外，也提供未來大型空品物聯網在規劃、佈建與維運的參考依據，同時也有機會延伸本研究所提出的非侵入式檢測方式，發展其他環境物聯網感測器的標準檢測方法，促進未來大型環境物聯網的發展。
使用麥克風陣列之遠端聲源量測研究
(2023) 張顥孆; Chang, Hao-Yin
交通噪音對人體的健康造成很大的危害，政府在交通噪音的取締上也不遺餘力，民國110年開始，他們採用科技執法推出了一套噪音照相系統，對不當駕駛以及非原廠排氣管進行取締，不但節省了警力，也還給社區一個安寧。然而，該系統的缺點是僅能單向取締，只有在車子經過設定好位置的鏡頭下才有機會進行取締，不但無法知道噪音源的位置，也不能隨意設置攝影機的角度進行全方向取締。本研究利用麥克風陣列對聲源進行定位且量測聲源實際位置，推估出聲源實際的噪音分貝值來達到全景執法的目的，不論噪音源位置皆可以以實際分貝進行取締，並完成一套低成本的感測系統。
利用適應性驗證減緩資料命名網路之內容汙染研究
(2016) 胡展榮; Hu, Zhan-Rong
摘　　要資料命名網路 (Named Data Networking, NDN)被視為下一個世代的網路架構候選人之一，憑藉著本身的基礎架構設計，資料命名網路可以解決一些目前以IP為基底的網際網路所遇到的難題以及限制，並且能夠增加資料的存取效率以及網路頻寬使用率，然而，即便資料命名網路可以應付目前網際網路所遇到的困境，但是新的攻擊型態也會針對資料命名網路的架構設計而隨之產生，像是內容汙染攻擊，就是針對資料命名網路的基礎架構設計而出現的攻擊方式。在此篇論文中，我們提出了一種新穎的方法，藉由路由器跟資料要求者合作的方式，來共同抵禦內容汙染的攻擊，並且會根據目前網路中受到的攻擊情況強弱來採取不同的應對方式，而這種應對方式我們稱之為適應性驗證 (Adaptive Content Verification, ACV)，藉由適應性驗證，我們可以避免帶給路由器過多的負擔或者是使得資料要求者獲取太多的受到汙染的內容，同時，我們也可以有效地減緩內容汙染的攻擊。
卓越數位學習科學研究中心( III )
(行政院國家科學委員會, 2011-07-31) 張俊彥; 陳伶志; 襲充文; 曾元顯; 李忠謀; 李蔡彥
卓越數位學習科學研究中心(I)
(行政院國家科學委員會, 2009-07-31) 張俊彥; 陳伶志; 李忠謀; 李蔡彥; 曾元顯; 襲充文
本卓越數位學習科學研究中心將與國際頂尖研究機構合作*，發展整合新興科技之創新科學學習環境(運用影像處理，語音處理，視訊處理，語音辨識，行動科技，機器翻譯，自然語言處理，資料探勘，機器學習等等技術)。其主要目的在於建立同時兼具個人學習以及團體互動等特色的學習教材與評量工具為基礎的智慧型教室。為了達成上述目標，本計畫將致力於整合科學教育、認知科學、資訊科學、資訊工程等多元領域專家，並提出四個子計畫，建構下列三個密切關聯的研究取向：(1) Classroom 2.0 旨在勾勒未來教室環境之藍圖；(2) Mobile 2.0 旨在增進師生之間與同學之間的互動； (3) Testing 2.0(包含兩個子計畫)將發展創新性評量技術並協助整體計劃評鑑之實施。本計畫發展的創新學習環境中，教師的教學方式、學生的學習策略、師生之間的互動以及科學學習成效之認知與情意的改變，將為本計畫評估與探索的重點。這些改變包括了學生的地球科學/資訊科學專業領域知識、高層次思考能力、動機與態度等。總計畫的任務著重於協調各子計畫之運作、統整各子計畫間之實驗設計，以及整體計畫評鑑之實施。除此之外，總計畫亦將負責卓越數位學習科學研究中心之組織運作、定期實施研究團隊討論會議、建置實驗教室環境、參訪國際頂尖之研究中心及學者、舉辦國際會議或工作坊等等。
卓越數位學習科學研究中心(II)
(行政院國家科學委員會, 2010-07-31) 張俊彥; 襲充文; 李忠謀; 李蔡彥; 曾元顯; 陳伶志
卓越數位學習科學研究中心II：全方位的科學教育研究(單一整合型計畫)-卓越數位學習科學研究中心II：全方位的科學教育研究( I )
(行政院國家科學委員會, 2012-07-31) 張俊彥; 李忠謀; 陳柏琳; 曾元顯; 楊芳瑩; 陳伶志
本卓越數位學習科學研究中心展延計畫將貫徹前期計畫目標：建立兼具適性化與高互動性的整合型(運用影像處理、語音處理、視訊處理、語音辨識、自然語言處理、文字探勘、資訊檢索、資料探勘、機器學習等技術)智慧教室。本展延計畫將運用並增進前期計畫所開發的新興科技，設置Smart Lab (智慧教室的原型)，並在Smart Lab 中進行整合性的科學教育研究，以使創新智慧教室更臻完善。為達成上述目標，本計畫將致力於整合科學教育、認知科學、資訊科學、資訊工程等多元領域專家，建構下列三個密切關聯的研究取向：(1)發展與調整智慧化的學習環境科技；(2)評估學生在智慧教室中科學學習成效之認知與情意的改變；(3)探測學生在智慧教室中的注意力集中與分散情形。本計畫將整合上述研究方向，在Smart Lab 中進行實際的教學活動以(1)調查學生對於智慧教室的偏好與實際感受；(2)評估教師的教學方式、學生的學習策略、社會人際互動在智慧教室中的改變；以及(3)探測學生對於學習環境偏好與實際感受之間的差距如何影響科學學習成效，包括學生的地球科學/資訊科學專業領域知識、高層次思考能力、動機與態度等。研究結果將提供教育科技發展者、科學教育研究者、教育實踐者具體的方針，以增進新興科技融入課室環境的適切性，並提升學生在此環境中的科學學習成效。
卓越數位學習科學研究中心II：全方位的科學教育研究(單一整合型計畫)-卓越數位學習科學研究中心II：全方位的科學教育研究( II )
(行政院國家科學委員會, 2012-12-31) 張俊彥; 楊芳瑩; 李忠謀; 曾元顯; 陳伶志; 陳柏琳
基於 PM2.5微型感測資料之中尺度空品區劃分研究—以臺灣五都為例
(2018) 李雅君; Lee, Ya-Chun
空氣污染會提高罹患呼吸道疾病及死亡之風險，是目前全世界都關注的環境議題，其中PM2.5對人體的健康有極大的威脅而被重視，由於PM2.5的來源辨別困難，進而難以做到防治。然而在PM2.5的資料中能夠觀察到，感測器若有相似波動的數值，其背後的影響因素可能相同，因此本論文提出PM2.5的中尺度劃分研究，清楚的劃分空氣品質區能夠瞭解當地空氣品質特徵，也能幫助污染源判斷、PM2.5數值預測等其他研究。本研究使用臺灣PM2.5的開放資料，以哈爾小波轉換之分群策略，並利用動態時間變形技術提高分群準確度，不需要加入其他額外的地理環境資訊，也能夠清楚劃分中尺度空品區，分群結果符合當地環境且能做出合理解釋，能夠與該地區的生活型態、地形氣候有高相關性。
基於後量子密碼學的物聯網資安強化技術
(2022) 鍾佳欽; Chung, Chia-Chin
隨著科技的發展愈加進步、成熟，物聯網的應用也逐漸邁向多元化，於此同時，物聯網安全性的問題也漸漸浮出檯面。物聯網系統中有許多安全性問題有待解決，有鑑於此，物聯網安全需更加重視。如今，由於量子電腦的技術逐漸成熟，對於現有的公鑰密碼系統產生威脅，進而直接影響到TLS協定的安全性，導致物聯網的安全性降低。理想的解決方法是找到一種適用於物聯網且能夠抵抗量子電腦攻擊的輕量級演算法，目前學術界以後量子密碼學 (Post-Quantum Cryptography, PQC) 為主要趨勢，是一種能夠抵抗量子電腦攻擊的公鑰加密演算法。本研究將支援PQC演算法的TLS協定整合到物聯網常見的MQTT協定上，使得PQC演算法能在物聯網中使用，以強化物聯網安全性。我們進行了PQC演算法在物聯網情境下的性能測試，透過數據分析來比較演算法之間的差異，評估PQC演算法在物聯網的可行性。實驗結果顯示，大多數PQC演算法都保持在可承受的延遲和封包開銷範圍內，一些PQC演算法的表現甚至不遜於傳統的非對稱加密演算法。在應用方面，我們將PQC演算法應用在真實的物聯網系統--空氣盒子上，使得空氣盒子的傳輸通訊更加安全。我們希望這項研究能夠鼓勵更多人將PQC應用到物聯網裝置中，在量子電腦攻擊之前盡快部署。
基於時間序列、迴歸和正規化的快速預測PM2.5方法
(2018) 楊軒; Yang, Hsuan
隨著城市化和全球化的不斷推進，空氣污染已經成為一個全球性的問題。儘管研究人員一直在試圖找到解決空氣污染的辦法，但空氣汙染中還是有許多問題無法解決，因此透過資料科學進行預測達到預防空氣污染變成了自我保護的重要關鍵。本研究透過了線性迴歸、正規化、時間序列以及布建在臺灣地區大量的PM2.5感測器預測未來五小時內的PM2.5數值，不同於其他多數預測方法參考了許多參數，我們只參考了PM2.5歷史資料這單一資料。透過上述的觀念我們設計了一項適定性迭代法 (Adaptive Iterative Forecast) 進行預測，能夠根據歷史資料的變化，快速預測出未來數小時PM2.5的數值。整體研究致力的方向為更快速地建立出準確的預測模型，經由各種比較分析在最後的實驗結果中我們證實已達到了上述成果。我們也將整體研究成果建置成一套預測系統廣泛應用於全臺各地，讓使用者能透過預測出的結果進行個人空氣品質的防護作用。
基於邊緣計算和深度學習之病媒蚊分類系統
(2019) 洪銘鴻; Hong, Ming-Hong
由於登革熱與日本腦炎是由病毒所引起的一種傳染病，會經由蚊子傳播給人類。在最近一次 2015 年的台南市爆發登革熱的疫情，最初只出現在台南市北部地區，接著以驚人的速度擴散到全台南市，最終蔓延至台灣全島。當年，確診病例超過 4 萬人，死亡病例也高達 218 人，而且未發病的感染者約為發病者的九倍至十倍。若患者再次被病媒蚊叮咬造成交叉感染，則重症死亡率會大幅度提升至 20%以上，而且目前沒有預防疫苗，也沒有特效藥物可治療，而引發登革熱的病媒蚊為埃及斑蚊（Aedes aegypti）與白線斑蚊 (Aedes albopictus)。而日本腦炎的致死率大約為 20%以上，存活病例約有 40%有神經性或精神性的後遺症，而且亦目前沒有特效藥可治療，引發日本腦炎的病媒蚊為三斑家蚊（Culex tritaeniorhynchus）與環蚊家蚊（Culex annulus），避免病媒蚊叮咬是目前唯一的預防登革熱及日本腦炎的方法。為解決登革熱與日本腦炎問題，本篇論文提出病媒蚊分類系統，這是一套影像分類準確率高達 98%以及計數功能的智慧捕蚊系統，其中包含邊緣計算、深度學習的影像處理和電腦視覺，主要功能在邊緣計算為物體偵測，深度學習為斑蚊分類與計數，透過這些步驟，改善了現今捕蚊燈、滅蚊燈不能分類 (Classification)蚊子種類。並以智慧捕蚊裝置收集影像資料，主要資料收集與處理正是引發登革熱的兩種台灣常見的病媒蚊種類──白線斑蚊與埃及斑蚊以及引發日本腦炎的兩種台灣常見的病媒蚊種類──三斑家蚊與環蚊家蚊，並在分類時以斑蚊 (Aedes) 和家蚊 (Culex) 進行二元分類，由於此系統與裝置獲得更多台灣蚊子資訊，其資訊包含進入捕蚊燈的蚊子數量、種類以及時間、地點，以便後續作為對病媒蚊採取措施的重要參考依據。
增加資料命名網路中轉送資訊庫的搜尋公平性
(2015) 傅競永; Fu, Jing-Yung
新一代網路架構資料命名網路的出現，將傳統以 IP 位址傳送資料轉變成以命名為基礎的連線方式，讓使用者能夠以描述資料內容的方式獲取自己想要的資料。然而隨著物聯網的出現，將會有更多的資訊以及內容在網路當中流通，但是也因為資料命名網路並沒有統一的命名方式和限制內容長度，因此在物聯網當中的眾多應用結合之下，將會造成每一個名字在路由器當中搜尋所需要的時間會有極大的差異，而這樣的差異會使得每一個使用者必須經過非常不一樣的時間才能夠獲取資料，而產生不公平的現象。因此我們針對路由器當中 FIB 的搜尋提出一個方法 DePT (Dispersed eminent Patricia Trie), 其結合兩種演算法的優點去解決在路由器當中搜尋不公平的現象，這個方法除了能夠使得每一個資料名稱在路由器中能夠更公平的搜尋之外，同時也能夠減少搜尋所花費的時間以增加搜尋速率。最後也因為使用也別於其他研究所提到的 Patricia Trie 作為資料結構，所以也比較節省記憶體空間，進一步的降低硬體上的負擔。
從群體討論中自動辨識意見領袖
(2016) 許蕙欣; HSU, HUI-HSIN
口碑傳播在市場行銷中是一種相當重要的方式，由於人們通常更加相信自己信賴的人，因此若是由被信賴的人來推薦產品則會更有影響力，不僅能提高產品的信賴度，同時也提高了行銷的效益，而我們稱這些被信賴的人為意見領袖。這篇論文中，我們提出了一個結合對話時間及情緒的綜合分析，辨識意見領袖的方法，此方法中對話時間的部分，是藉由計算每位成員發言的比例，情緒辨識的部分，我們不需了解成員中彼此的對話內容，而是透過語音特徵來辨別對話時的情緒，藉此計算出發言中富含情緒的比例。經由進行十組實際群體討論的實驗，透過三位公正的第三者觀察並由這三位觀察者判定群體中的意見領袖，最後結果顯示我們辨識意見領袖的方法正確率達73%，因此可以證明我們的辨識方法是有效的。除此之外，我們的辨識方法簡單、有效，並且因使用語音特徵分析情緒，而非辨識對話內容，因此可望跨語言的使用。
微型空氣汙染系統開發分析研究
(2013) 呂御瑋; Yu-Wei Lu
氣體採樣是量測空氣品質的主要方法，透過採樣氣體的濃度可以作為評估目前周遭環境對人體健康影響的參考依據，因此，如何準確，有效率的氣體採樣，是主要的關鍵。目前採樣的方式有許多種，但主要還是透過專業的定點氣體採樣檢測器，而這些專業採樣檢測器除了檢測準確率高之外，在價格、體積和使用方式上往往受到許多限制。像是體積過於龐大並不適合隨身攜帶，也並必須要使用有限的電源供應，無法長時間在戶外無法充電的環境持續進行採樣。因此有介於專業檢測器的缺點，透過微型氣體感應器來進行氣體採樣是未來生活中不可或缺的一項技術，微型氣體感應器除了低成本方便體積小、低耗電、更重要的是微型氣體感應器可應用的範圍非常多元化。所以本論文基於此目標進而開發出微型氣體感應器系統(Micro Air Pollution Sensing System, MAPS)，透過專業檢測器的實驗分析，並根據本論文的評估，顯現MAPS 的實用性和可用性，此外MAPS 的操作方便、容易攜帶適用於各種環境下進行汙染量測之外。
支援城市移動的微型細懸浮微粒感測研究
(2016) 吳亘卓; Wu, Hsuan-Cho
隨著科技的進步，越來越多的產業誕生，但是相對的環境汙染也日趨嚴重，當中懸浮微粒(Particulate Matter, PM)是逐漸受到大家重視的一個議題，懸浮微粒對人類的健康有所影響，輕微的影響是引發過敏反應，嚴重的可能會導致肺癌、肺炎，因此在Urban Mobility的情況下透過microsensor能即時、準確地得知目前所在位置的懸浮微粒濃度與否，並判斷目前所在環境是否適合人類活動是一項非常重要的問題。本論文主旨在Urban mobility 下PM2.5 微型感測器的選取、使用水流量感測器找出與風速之間的影響程度和推測PM2.5濃度與風速之間的關係。利用Arduino UNO、LinkIt One開發板來實作，在有網路的環境下使用MQTT將資料上傳至Database，並將量測裝置安裝於定點位置與機車上，利用本論文在室內實驗找出的相對應關係反推在戶外實地測試的實驗結果，希望藉由分析結果能夠得知汽機車族目前所在位置的PM2.5濃度多寡，便能判斷此地點是否適合逗留或是必須盡快離開以免吸入過多的PM2.5導致身體不適。
智慧型電表管理系統之遺失值處理
(2013) 鄭如岑; Cheng Ju-Tsen
近年來傳統電表汰舊換新，因此智慧型電表的普及造就相關技術的討論與發展，其中管理電表資料的儲存系統稱為「電表資訊管理系統」(Meter Data Management Systems, MDMS)，此一系統配合智慧型電表可以達到自動管理電力網路的目的，相對於傳統以人工抄表而言，更具效率且可避免人為的疏失來大幅提升電表值的正確及完整性。在用戶用電的過程中，智慧型電表會回報用電量給電表資訊管理系統，透過電纜或通訊網路傳送資料的過程中，會因為氣候因素、電磁波的環境干擾以及其他不可抗力之因素，造成電表值的錯誤，也影響了MDMS資料讀取儲存的異常。由於MDMS內的電表資料是做為用戶電費計價的標準，因此其資料對精準度的需求甚高，故儘管上述各種因素發生的機率不高，仍足以對MDMS造成相當程度的影響，基於上述原因，我積極研究如何修復電表遺失值，以補足因傳輸對MDMS正確性所造成的衝擊。本篇論文研究數種修復缺失值之演算法，並嚴格檢視多種方法的優缺點，並進行討論及探究，期望能找出一個最佳的解決方法。