地理資訊系統季刊/Geographic Information System
- OpenAccess
崧旭資訊股份有限公司,正常發行
選擇卷期
- 期刊
- OpenAccess
近來政府開放越來越多資料，然而許多資料格式未經統一或是資料欄位內容與彼此間之關係未完整詮釋，導致在應用資料時會有「各欄位之間的關聯性未完整說明」、「同一地區名稱指涉不同空間範圍」與「基準或分類標準不同」等議題，尤其都市計畫為跨領域學科，資料的應用分析更加複雜；而常用的解決方式為建構知識本體。因此，本研究以空氣品質、國土利用、人口統計資料為例，先建立較嚴謹的數學形式:多型代數，接著以此為基礎建構資料欄位之間關係的知識本體，更進一步以在專家系統CLIPS之中建立推論規則，推論資料之間所隱含的資訊。研究成果發現在建構資料欄位之間關係的知識本體時，該關係是否為二元關係對於建構知識本體的方式具有重要的影響。若為單純的二元關係，則基本上在Web ontology language(OWL)的語法當中可將其宣告為一種Property，例如國土利用調查資料中的分類階層、代碼轉換、分類升級、分類降級、分類類別。而如果該關係非單純的二元關係，則在OWL中需要將其宣告為Owl:Class，例如國土利用調查資料中的代碼整合、代碼分解關係。
- 期刊
- OpenAccess
在建置一個旅遊的應用程式中，總是會碰到的一個問題。就是關於景點的資料來源究竟要從哪裡獲得，當然最直觀的辦法就是必須建置一個景點資料庫，這些資料庫是根據所需要的資訊內容來量身訂做，但是建置景點資料庫是一件非常繁瑣的問題，必須考慮到資料的來源，這些資料可能來自於使用者的經驗、景點的廣告單、某個景點設置的網站或者其他各式各樣的網路資源，在這樣的情況下建立屬於自己的資料庫，這樣非常的耗費人力資源與時間。但是隨著網際網路的發展，許多服務因應而生，例如：GeoNames[1]、LinkedGeoData[2]等等的旅遊網站產生，他們提供他們的資料庫做為服務給其他人使用，而本研究透過這些服務來取得景點或是其相關的詳細資料，透過使用這些服務，可以大幅度的減輕人力資源的運用與時間。本研究著重在開發一個手機的旅遊應用程式，資料來源來自於旅遊網站提供的服務(API)，並且可以同步分享到多個社群網站，與進行現實化的社群交流。
- 期刊
- OpenAccess
房地產投資或置產一直都是許多人關心的議題，然而近年來薪資凍漲，而房屋價格卻節節攀升，讓許多想購買房屋的人望之卻步，再來，即使現在的資訊較過去發達流通，但消費者對於房屋的資訊與銷售業者多少都有資訊不對稱的情形，為了避免購買到CP值較低的房屋，故決定以此研究去做房價分析，研究探討除了房屋本身的建材架構等因素以外，位於捷運站周邊是否也是造成房價被拉高的原因。其中彙整了台北市地區內的捷運站所在地，並從實價登錄系統取得台北市各地區的房價資訊，去做疊圖分析及探討。藉此研究分析結果，期望可找出在捷運站附近房價較低的黃金地段，讓想住在捷運站附近的年輕人們有機會可以在台北市地區置產。