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以商業流程執行語言為基建構雲端服務---以建構雲端訂餐系統為例

由於現今的企業內部大多已存在著許多的系統，個別因應著各種需求，舉凡業務管理系統、製造執行系統、人事管理系統以及會計管理系統等，多不勝數的系統彼此間很少有相互整合，甚至和ERP系統通常也僅透過一介面做到某種程度的整合。但這並非是因為企業不願意將各個系統整合在一起，而是環境的變化太快，使得企業的商業流程也變化的十分快速，各系統為了因應這些流程的改變而必須時時變更其程式或系統結構，而整合的工作也就因此無暇顧及了。 另一方面隨著雲端運算的應用日益受到重視，許多企業無不積極將公司的資訊系統放上雲端，但在轉換系統為雲端架構的過程中，系統原先的架構與流程勢必也要跟著做改變，而這也就成了企業在進行系統雲端化上的一大挑戰。 在本研究中透過商業流程執行語言(BPEL)結合Web服務相關技術來為企業資訊系統的整合與雲端化提供一解決方案，並且利用BPEL的特性讓企業在面對商業流程的變化時，能夠更快速的反應其變化，以利企業不再需要因為環境的快速變遷而付出龐大的成本在系統的更新工作上。

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全面品質管理與卓越經營模式之研究

本研究主要目的係針對全面品質管理（Total Quality Management，TQM）與卓越經營模式（Business Excellence Model，BEM）進行探討。全面品質管理與卓越經營模式是企業最常使用的管理方法，尤其是在1980 年至2000 年間。然而，近十年，該項管理方法似乎已日漸失去它的吸引力。為了進一步驗證可能發生的原因，本研究將透過兩個部分進行來說明，首先針對全面品質管理與卓越經營模式之相關文獻進行回顧，嘗試藉由該領域學術研究的發展趨勢，瞭解目前的現況以缺乏性；藉由上述研究結果可發現全面品質管理與卓越經營模式涵蓋面愈來愈廣，也愈趨成熟的階段，如何建構一套完整的TQM 與BE 管理體系與架構是一項新的挑戰與變革關鍵。基於此，本研究嘗試發展一套新的卓越經營模式，試圖將企業內部既有的管理工具與管理技術整合，並融入組織文化與特質的培養於卓越經營架構中，使企業能依循此模式實施有效的管理，進而達到卓越經營的目標。最後，本研究透過案例來展示新的卓越經營模式的運作。上述各項分析結果在本文中有更進一步的闡述。

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人工蜂群演算法於工作流量排程問題之探討

雲端運算是一種透過網際網路的方式來提供運算資源給予使用者，並且處理使用者所傳遞的需求之服務。近年來，隨著資訊科技產品的快速發展，愈來愈多的使用者應用雲端服務，導致需求量大幅提升；此外，不少的複雜工作係以工作流量（workflow）的概念，在雲端環境下執行。因此，當雲端服務提供者面對龐大的需求時，如何編排工作流量之最佳執行順序，以縮短回應時間已成為目前相當重要的議題。本研究首先針對工作流量之排程問題，結合專案排程之概念，以總完工時間最小化為目標提出一數學模型，並且利用線性混合整數優化軟體Gurobi來驗證合理性以及求出最佳解；之後則應用人工蜂群（Artificial Bee Colony；ABC）演算法求出工作流量之最佳排程，並且為了提高演算法的求解速度與品質，本研究針對人工蜂群演算法及求解問題之特性提出十種不同的演算架構，以及利用收斂性分析以觀察不同演算架構之間的收斂與求解表現。最後，將各演算架構求解十題大小不一測試例題之實驗結果與Gurobi所求得之最佳解相比，實驗分析結果說明使用本研究中所提出的改良式資訊交換機制之ABC_Ⅵ演算法可獲得良好的求解品質，而混合改良式資訊交換機制與區域搜尋法的ABC_Ⅸ演算法和混合改良式資訊交換機制與門檻接受法的ABC_Ⅹ演算法則具有良好的求解效果，且足以大幅降低Gurobi最佳化軟體之求解時間，為複雜的工作流量排程問題提供了一個實用之求解方法。

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以巨觀模式為基之異常行為偵測及行為辨識視訊系統

本研究利用機器視覺技術，發展一套智慧型視訊監控與行為辨識系統，以機器視覺為基礎，自動偵測出環境中無法預期的異常事件或辨識特定動作，可用於居家安全監控、老人活動力監測、人機互動及特定異常行為偵測等應用，本論文所提出智慧型視訊系統之演算法包含三個步驟：1)　動態主體分割，2) 時-空動作表達方法，3) 行為分類與辨識，本論文將針對每個步驟，提出對應之演算法，並將所提出之方法應用在異常行為偵測及行為辨識。 在前景分割方面，以眾數為基礎，找出每個像素點出現頻率最高的灰階值作為背景模型，眾數前景分割方法可有效偵測出低對比之主體且計算快速，此前景分割結果可用於後續發展之動作表達方法。在行為表達方面，本研究使用巨觀之策略，針對前景分割結果中移動主體在時間與空間維度所造成的動態變化建構出全域式的表達方式，可同時紀錄每個主體的行為與移動情形，將各種行為表達成一張全域式的動態能量圖，透過此策略可免除現有行為偵測需進行前景肢體分割的困擾，且全域式的表達方法不需事先定義行為的種類與持續時間，有利於後續開發之異常行為偵測與特定行為辨識視訊系統。 在異常行為偵測方面，收集日常生活之各種正常行為模式之後，設計相關行為表達之幾何特徵，並透過自動分群機制進行正常行為之群集訓練，以作為異常行為之偵測標準。在特定行為辨識方面，以獨立成份分析為基礎，自動擷取行為特徵並以特徵作為行為辨識之基準，同時本研究也提出了以獨立成份重建技術，量測特定行為之相似度，使得特定行為辨識之方法可進一步用於復健/運動評估等應用。 實驗結果顯示本論文所提出的智慧型視訊系統應用在安全監控、居家照護、醫療看護、人機互動、視訊影片檢索及復健/運動評估等應用，皆能夠有效偵測及辨識感興趣之行為，輔助管理人員進行有效監控以及降低人力及資源成本。