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探討扁平足與正常足者之平衡差異性研究

足弓結構對於站立及行走是非常重要的，足弓具有吸震與維持平衡等重要性。對正常足弓者而言，在腳掌著地時會自然做出適當的旋前及旋後動作，使足部有良好的吸震、適應地形及發揮有效率的推進功能。然而扁平足者因缺乏正常內側縱弓與橫弓，造成足部構造長期過度承受負荷，重覆性的負荷集中用於某特定骨骼、關節及周圍組織，促使該組織傷害形成，使身體產生疼痛的現象進而導致平衡的失調，易造成跌倒情況發生。然而，目前許多文獻多在探討使用矯正輔具達到步態改善，避免扁平足併發症進一步惡化的情況發生。卻無直接衡量平衡改善方面數據化指標，以供臨床上參考，有鑑於此，如何將扁平足平衡表現以指標做為量化，以了解扁平足平衡力與正常足間差異性，為本研究之重點所在。 本研究針對18歲以上30歲以下成年人進行平衡力量測，依據實驗對象進行足型的分類，可分成37名正常足以及17名扁平足。量測所得的壓力中心點(COP)訊號透過經驗模態分解法(EMD)拆解後，可產生數個不同頻帶的本質模態函數(IMF)，並藉由維持平衡時兩族群施予能量的不同，找到兩族群能量具差異的頻率帶，主要位於IMF6至IMF7之低頻帶小於0.3Hz處，以此頻帶訊號導入多項評估平衡力指標，用以鑑別出扁平足與正常足在平衡上之差異。研究結果發現扁平足平衡力較正常足者為差，特別是在左右方向上，扁平足因足弓構造異常，使得平衡時形成如同雜訊般晃動，頻率區段分析結果顯示其訊號跳動的頻率也較正常足為低，因此在COP傳統指標及複雜度指標的表現上，出現了平衡晃動幅度較正常足者為大且複雜度指標較正常足為低的現象，為了維持姿態的平衡，扁平足在平衡上所耗用的總能量較正常足為大，約是正常足的2.07倍。因此本研究後續建議，未來針對扁平足的平衡感提升可以朝向左右方向做刺激及改善。

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以去趨勢擾動方法於智慧型手機建構步伐間期分析與監看機制

本論文以智慧型手機內部加速規，接收人體行走訊號，轉換成具有碎形性質的步伐間隔時間，並且做初步驗證與分析，來判斷生理健康狀態。使用者可透過智慧型手機便可幫助健康狀態監控，而不需到醫院做昂貴的健康檢查，減少醫療資源耗費。手機優點在於隨時隨地都可量測訊號並且監控健康狀態，以手機個人化的特性，提供專屬化的管制圖監控，而達到發現不健康狀態，便可即時檢查與治療。因步伐的間隔時間訊號含有碎形的特性，本研究以去趨勢擾動分析（Detrented Fluctuation Analysis, DFA）來分析步伐的間隔時間訊號，並計算出碎形特徵值α 與建立管制圖進行監控。本研究以智慧型手機進行步伐間期分析與監控之研究成果，確立了手機加速規量測行走訊號的可靠程度，可作為未來建構步伐間期分析系統之基礎。

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應用網路層級分析法和變動鄰域搜尋法於投資組合及配置最佳化之問題

投資組合策略在考量期望報酬時，也必須衡量其帶來的風險，此類型問題在學術界被視為多目標問題（Multi-Objective Optimization Problem），屬於 NP-Hard 類型問題。在過去研究中，此類問題幾乎是考量在同類型資產下的投資組合策略，鮮少針對不同資產來進行研究，然而實務上在面對資產配置的議題時，投資人通常會運用不同類型的投資工具來進行投資理財規劃，此類型決策模式則視為多準則決策問題 (Multiple Criteria Decision-Making；MCDM) 。根據本研究調查，台灣的投資人最常使用的前三大投資理財工具分別是銀行存款、股票與共同基金，但是要如何將資金以適當比例配置到各種投資工具之中，且在繁雜的投資標的中決定最佳的投資組合則顯得格外重要。 而本研究提出一套整合投資決策模式，透過網路層級分析法 (Analytic Network Process，ANP) 來評估此三種投資工具之最適資金配置比例，再針對股票、共同基金以變動鄰域搜尋法 (Variable Neighborhood Search；VNS) 替投資者搜尋最佳投資組合，同時評估投資效益。此外，多目標問題往往因為所求之目標函數相互衝突，因此無法精準定義出單一最佳解，必須藉由效率前緣（Efficient Frontier）或柏拉圖前緣（Pareto Front）來提供給決策者做出最適決策。而研究結果顯示，利用 ANP 法能提供不同風險屬性投資者之資金配重比例，並搭配 VNS 能夠在短時間內求解出良好的投資組合結果。

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多重代理人及平行運算在未知情境之路徑探索/搜尋研究

當今資訊時代的電子作戰系統中，資訊量的負荷和及時性的要求越來越大，在有限的資源和時間中如何快速處理這些情資並加以整合運算變得十分重要。MPI平行運算提供決策者於有限資源內大幅縮短計算時間，並使用數位費洛蒙粒子群演算法以及運用其中的粒子群作為MPI平行通訊的單位找出最佳化指派。後續並延續全局探索的部分轉移到局部搜尋作一連貫性的探討系統架構，運用Unity3D結合多重代理人及A*路徑搜尋法模擬出區域路徑搜尋及威脅迴避，並建構出代理人中的行為參數供決策者作調整，從不同情境下的模擬結果深入探討並比較。

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變動鄰域搜尋法於IC載板鑽孔路徑問題之應用

台灣現在的產業環境代工生產佔了相當大的一個比例，而IC載板產業更是在全球占有一席之地。但隨著全球化的競爭勢必要提升競爭力來跟其他國家競爭，提升競爭力的方法有提升產品品質以及快速交貨這兩個大方向，品質方面比較仰賴技術的提升所以從提升生產速度方面下手。在IC載板的生產流程之中鑽孔製程往往是耗費最多時間的一項製程，一片銅箔基板可以產出約1000顆載板，每顆載板上的孔數雖然不到100，但一片銅箔基板上卻有數萬顆鑽孔，形成一個大型的TSP問題。在此種情況下路徑的安排將會影響到鑽孔的時間，在大量生產下更會放大路徑之間好壞的差距，所以本研究將針對鑽孔路徑問題發展求解方法，達到對IC載板產業的貢獻。 本研究針對IC載板擁有的多孔數特性以及陣列重複排列的特性，使用劉志宏(2009)以及吳世雄(2010)所提出的單顆優化法、單顆順序優化法、轉彎連結優化法以及二顆漸進優化法，改變核心演算法為變動鄰域搜尋法，與使用基因演算法以及螞蟻演算法為核心之情況以及與案例公司案例優化值作分析比較。從研究結果可以發現，在使用相同的優化方法下搭配變動鄰域搜尋法為核心演算法是可以得到較好的效果，而且轉彎連結優化法搭配變動鄰域搜尋法更是能夠得到比案例公司優化值更好的解，在求解速度上也十分優異，因此能夠改善鑽孔路徑達到提升IC載板產業競爭力。

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貝式網路對供應鏈中斷風險之分析

有鑑於過去探討供應鏈管理（Supply Chain Management）都著重在報酬利潤，但在整個供應鏈的體系中，上下游的通路關係是相當重要的，只要其中一環發生問題都會造成嚴重損失，因此如何避免供應鏈間的中斷問題就成為管理者的主要目標。一個好的供應鏈中斷風險分析系統可以提出建議和發展來幫助企業在高風險的經營環境下可以不易受到影響，維持公司正常營運。使用此系統執行分析供應鏈，不僅能辨識中斷風險，還能夠更加了解供應鏈中的潛在曝險，在面對供應鏈的中斷風險時做更合理的決策。使用貝式網路（Bayesian Networks）自不確定的訊息中分析供應鏈中斷之風險，而貝式網路是基於邏輯推理及歷史訊息，對供應鏈系統的不斷更新訊息，來計算其新的中斷風險。最後本研究透過建置一個供應鏈中斷風險分析之貝式網路，做供應鏈風險的預測分析，以避免供應鏈中斷發生的風險。

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應用專利指標分析於企業選擇專利策略之研究

摘要 在專利戰中，如何加速自身研發速度並且同時進行專利申請核准並順利通過將是一個企業對於專利管理所追求的最終目的，但是如何做到以及後續行動即是本研究所探討的方向，專利對於大家已經不是一個陌生的名詞，現今各產業中專利數量也已經十分驚人，如果對於專利管理並無提前做好規劃而等到專利侵權時才開始進行替代方案的討論也已經為時已晚，甚至使的整個研發成果化為烏有也是常見的案例，而當專利順利核准通過後，這項專利又能如何為自身追求利潤以及提升企業自我價值創造合作關係等等更是重要的議題，本研究擬定用專利指標之專利活動指標(PA)與專利品質評價指標(PQe)探討專利的運用與策略，解析各公司於特定產業不同技術面之專利數量及品質，以掌握其研發能力及未來可發展方向，亦探討專利技術發展程度、各公司於特定產業中之定位，並於最後討論一學術研究個案單位進行個案套用，透過個案為高技術但低規模的情境分析下結合本研究所擬定出的專利分析架構，找出適合此個案的專利策略建議並給予一整套專為此個案所設計的專利策略流程。

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Decision Making in a Supply Chain with Customer Return and Buyback Policies

Products returned by the customer are common in the retail industry. Nowadays, many retailers implement customer product return policy to handle customer’s dissatisfaction. Buyback policy by the manufacturer is also common to deal with the customer return policy. Customer product return policy will attract the customer to purchase more products to the retailer; and buyback policy will encourage the retailer to order more products to the manufacturer. In the presence of both policies in the supply chain, the manufacturer and the retailer have to determine the optimal decision to achieve maximize profit. Therefore, this research discusses about optimal decision making in single period supply chain problem with the objective of profit maximization that consists of the retailer who sells the product to the customer and implementing the full refund customer product return policy; and the manufacturer who supplies the product to the retailer and implementing the buyback policy for the returned product and unsold inventory. The retailer will determine the retail price and order quantity given the wholesale price and buyback price, and the manufacturer will determine the wholesale price and buyback price given the retailer’s optimal decision The mathematical model for the cost, revenue, and profit of the retailer and the manufacturer are constructed here, and then the optimal decisions are determined based on these equations. The optimal decision making of both parties are then proved by the numerical examples given some number of parameters. The numerical experiments sensitivity analysis for the change in unit profit, base demand, price sensitivity, and return rate are also constructed to analyze the responds of both parties in the change of some parameters. By this research, we can observe the impact of changing in unit profit, base demand, price sensitivity, and return rate on the retailer’s and the manufacturer’s profit; and also their respond of optimal decision facing these changes. Lower unit profit, lower base demand, high sensitivity of price and high return rate will have negative impact for the retailer and the manufacturer.

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碎形成分分析及其在自我相關訊號分離與系統健康監看之應用

一個製程機台或人體生理系統，由於回饋控制之作用，其每個時間點的觀察訊號會與之前時間點的觀察訊號呈現某種自我相關(Autocorrelation)結構。若能有效估測觀察訊號中的自我相關結構，即可評估系統的回饋控制能力，亦即其內在的健康程度。 然而，系統的觀察訊號中通常還會隱含以下兩種類型：(1) 目標值偏移與(2) 雜訊。其中，目標值偏移屬於不穩定狀態之訊號，會造成自我相關性在估測上的誤判。因此，若能將系統量測之多個觀察訊號進行有效分離，不僅可偵查觀察訊號內含的自我相關結構，亦能夠提早診斷系統之內在健康。 目前常使用的訊號分離法如主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)與獨立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)，由於其目標式皆無考慮自我相關結構，因此無法有效地將回饋控制系統的反應訊號完全拆解。本研究以去趨勢擾動分析(Detrended Fluctuation Analysis, DFA)為基礎，開發出碎形成分析(Fractal Component Analysis, FCA)的盲蔽訊號分離(Blind Source Separation)方法，以最大化分離訊號間在碎形指數分離檢定(Fractal Exponent Separation, FES, Test)的統計顯著性為目標式。在一些案例的模擬數值分析、半導體機台訊號、以及人體生理訊號顯示，本研究所提出之FCA比PCA及ICA更能夠分離出訊號中的自我相關結構。

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多工廠多樣事業廢棄物協同清運回收策略之研究

台灣主力科技種類為降低廢棄物處理與回收成本，出現事業廢棄物的清運與回收作業規劃問題，而多間工廠事業廢棄物縱使含有相同的有價回收物，但仍含有其他危險化學成分，以致回收中心無法同時回收多樣事業廢棄物，也衍生出在回收中心需決定一較佳的回收順序與回收時間分配，此部分為本研究之特色，而一般的回收處理產出型態中回收率為固定常數，但大部分印刷電路板與半導體等種類其回收率會隨著處理時間的增長而逐漸下降，故本研究設定回收率為非線性。根據以上環境限制，制定一套有效率的回收清運策略，探討應如何制定工廠與回收中心之間最佳清運週期，使雙方皆可在有效率的時間內得到最大利潤；以及探討如何使用回收策略於多工廠的廢棄物回收上有顯著的效益。 本研究的系統為多種類與單一回收中心，該系統下又分為單一種類來源為單一工廠與單一種類來源為多工廠，並分別建構整合式與分批式回收策略數學模型，並利用該模型透過程式撰寫來搜尋出不同目標下的最佳週期與目標。經實驗結果分析，無論工廠數量差異與工廠間規模大小差異，分批式回收策略均表現較好但在管理層面難度是較高的，且發現製程回收上限與製程回收率指數對回收中心而言，分批式策略影響效益較大。最後針對系統中影響非線性回收物收益的因子，工廠年總廢棄物數量、回收物定價、工廠數量及工廠間規模的差異進行敏感度分析，以提供企業經營管理參考之用。