資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。

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系所網址：http://w1.csie.ntnu.edu.tw/

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    ATP: 用於無電池物聯網裝置的自適應傳輸策略
    (2022) 彭成聖; Peng, Cheng-Sheng
    能量收集技術 (Energy harvesting) 實現了物聯網 (IoT) 系統中自我維持的願景。開發人員可以利用此項技術從環境中收集能量，以補充裝置在運行過程中消耗的能量。為了支持長時間或耗電的任務執行，多數的無線感測器節點選擇電池作為其電源。然而，電池對環境是有害的，需要定期地人力維護以保持電池的清潔和無腐蝕。近年來，使用電容代替電池的無電池物聯網系統在降低成本和提高安全性方面帶來了好處。這些系統在任務執行後將感測器節點設置於睡眠模式以幫助電容充電，並調整佔空比 (duty cycle) 以實現長期運行。與電池相比，電容的能量儲存空間很小，裝置很容易因為能量不足而出現斷電的情形。因此，更有效率地利用有限的能源並確保任務能夠成功執行是很重要的。對於無電池的感測應用，維持感測速率有助於評估環境中事件發生的前因後果與隨時間的變化。若能根據環境條件調整節點的傳輸間隔，有助於平衡能量供需。本論文分析了無電池的物聯網感測裝置任務執行所需的電容電壓，並提出了自適應傳輸策略 (稱為 ATP) 及應用批處理 (batch processing) 來保持電容的能量水平。ATP 的目標是保持感測速率，並儘可能地提高有效吞吐量 (goodput)。ATP 有三種實作方法：基於閾值 ATP、數學預測 ATP 與改良的基於閾值 ATP。實驗證明，當所需的環境條件得到滿足時，所提出的方法有助於感測器節點維持其感測速率。模擬結果表明，ATP 有足夠的穩定性來適應環境的變化; 就傳輸性能（即傳輸時間間隔）而言，數學預測 ATP 有比相關研究與 ATP 的其他兩種方法更好的結果。
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    基於網宇實體系統整合的資料重用與工作替換
    (2021) 林政佑; Lin, Cheng-You
    一個多層次的系統需要整合伺服器和 IoT 設備，將 AI 應用整合到多層次系統中在現代是很有利的，而 AIoT 代表了在 IoT 設備中整合 GPU 進行 AI 計算，然而這會面臨幾個問題。首先，由於 AIoT 設備的規模限制，其設備也有計算限制。大多數 AI 算法都有巨大的重複性浮點數計算，以獲得基於機率的收斂近似解。GPU 使 AI 計算適合對大量的浮點數計算進行平行計算。其次，AIoT 設備還必須考慮工作的延遲要求，使 AIoT 設備控制的系統執行器在工作的關鍵事件中不會延遲，例如自動駕駛車輛中的剎車。第三，可以通過進一步整合邊緣伺服器、AIoT設備和現有的基礎設施來構建多層次系統，使數據重用具可行性且高效，多層次的 AIoT 系統在異質資源中會有更多的用途。本論文的貢獻是通過 CPS 概念將 IoT 平台計算和 AIoT 應用結合起來，然後探索 AIoT 設備在整合架構中的計算限制和解決方案，以實證方式來研究 AIoT 設備運行 AI 應用時適當的資源配置方法，在多層次系統中，不同的計算資源會導致不同的響應時間以滿足延遲要求。本論文的概念是數據重用，它來自於現有的基礎設施，並使用於新增加的 AIoT 設備，同時當代的 AIoT 設備配備的 GPU 對於AI 算法的局限性也是通過實證評估來衡量的。為了克服這些限制，本論文的架構提出工作替換和邊緣伺服器工作卸載的可行性。