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以影像特徵為基之圖片知識搜尋技術

在日常生活中，人們常可能對陌生圖片產生興趣，並欲進一步瞭解此些圖片內容之相關資訊（即圖片知識）。而當人們欲搜尋其感興趣圖片（即目標圖片）之相關知識時，往往需先釐清與該圖片相關之關鍵字，再以此些關鍵字為基礎，進一步藉由文字型搜尋引擎搜尋此些圖片之相關知識。但人們卻往往難以由陌生之圖片釐清相關之關鍵字，造成其不易準確地搜尋此些圖片之相關知識；此外，既有搜尋引擎之搜尋結果大多以雜亂之條列方式呈現，使得目標圖片相關之重點知識常零碎地分佈於各筆搜尋結果中，造成搜尋者無法有系統地透過既有搜尋引擎之搜尋結果取得其期望之完整圖片知識。故本研究乃提出一套「圖片知識搜尋」方法論，以讓知識吸收者可直接藉由其感興趣之圖片搜尋與圖片內容相關且完整之知識，即使得知識吸收者更加有效率地取得其感興趣之圖片知識，並可獲取更完整、具系統性之目標圖片相關知識。 發展此「圖片知識搜尋」方法論前，本研究乃先歸納各類型圖片之圖片知識表達內容，以將圖片知識內容分類並結構化，並根據此結構化結果整理樣本圖片之相關知識；其次，再評估圖片中對各類圖片知識較具影響性之影像特徵，進而釐清各影像特徵對各類圖片知識之相關程度，作為「圖片知識搜尋」方法論進行圖片知識擷取之基礎。之後，本研究即發展一套可協助知識吸收者以感興趣目標圖片搜尋相關圖片知識之「圖片知識搜尋」方法論，而本方法論之詳細步驟乃先取得知識吸收者感興趣目標圖片之影像特徵，並根據此些影像特徵將目標圖片與基準圖形知識庫之樣本圖片進行比對，以取得基準圖形知識庫中與目標圖片具高度關聯性之樣本圖片群，並將此些樣本圖片之結構化圖片知識加以篩選，而形成目標圖片之各類相關知識，再根據先前釐清之影像特徵對各類圖片知識相關程度調整各類知識內容之排序，進而提供一份較完整且具有系統之目標圖片相關知識予知識吸收者參考。最後，本研究亦根據此方法論建構一套「圖片知識搜尋」系統，並以「博物館館藏品圖片」作為應用案例，以評估本系統之圖片知識推論績效。而由驗證結果分析可知，本研究所開發之「圖片知識搜尋系統」可有效地應用於實際之圖片知識搜尋情境，且其效能頗佳。整體而言，本研究所提出之圖片知識搜尋技術可促使圖片蘊含知識更能被知識吸收者準確查詢與應用，進而提升圖片之再利用價值。

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提升知識再利用效能之聲音知識語音化—以設備操作手冊為例

在工廠生產線中，產品之生產與加工多透過作業人員使用機台設備進行之；而不當之操作機台設備易導致工安事故之發生，故機台設備之安全操作成為工廠重視之課題。機台設備之運作狀況多透過聲音訊息傳達予現場作業人員，以讓現場工作人員可藉由辨識聲音訊息進而執行聲音訊息所對應之處置動作。而工業指導書或工廠作業手冊中多以文字形式描述機台設備運作所發出之聲音訊息以及其對應之處置方式，相關人員往往需花費時間揣摩或瞭解以文字形式表達之聲音訊息，故以文字型態表達之聲音知識往往讓知識吸收者陷入需花費時間閱讀與理解內容之困境，且往往無法讓員工具體且清楚地掌握聲音訊息與其對應之處置措施。 為能讓知識吸收者可透過具體之聽覺感受瞭解文字形式所描述之聲音訊息，本研究乃發展一套「聲音知識語音化」方法論，以將以文字型聲音知識轉以語音化之方式呈現予知識吸收者。本研究乃先針對具聲音知識之文件內容（如機械設備使用說明書或設備操作手冊）進行收集、分析與整理，以瞭解表達聲音知識內容之結構與元素。之後，再根據聲音知識之解析結果建立聲音知識判斷詞庫，以作為由自由形式知識文件擷取聲音知識目標文句之基礎。最後，本研究即根據聲音知識判斷詞庫與表達聲音知識之文句結構發展一套聲音知識語音化方法論，此方法論之詳細作法為先將自由形式之知識文件全文進行文句標示，再對標示文句進行篩選，以取得可能含有聲音知識之待選文句，進而針對待選文句進行文句關聯解析，以取得具聲音知識之文句。之後，由自由形式表達聲音知識之目標文句中擷取呈現聲音類型、音量大小與時間久暫三種聲音特性之關鍵內容轉化為具結構化之內容，以利用此結構化之內容精鍊表達聲音知識文句之內涵，最後再配合語音化方式呈現結構化之聲音知識文句內容，達到聲音知識語音化之目的。 本研究除發展聲音知識語音化之方法論外，亦根據此方法論建構一套聲音知識語音化資訊分享系統，並以「設備操作知識文件」為案例進行系統驗證，以確認本方法論之可行性及績效。而由驗證結果得知，本系統僅需一定數量之訓練資料即可使系統推論績效達一定水準。整體而言，本研究所提出之聲音知識語音化模式與技術可有效將聲音知識以語音化之方式呈現與知識吸收者，以協助知識吸收者快速理解與吸收抽象之聲音知識，進而提升知識之再利用率。

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數位設計流程中的動作產生方法

先進的資訊科技已逐步實現了企業中數位設計流程的願景，而在先期設計階段中引進數位人體模型的應用也已成為流程中重要的設計活動。然而如何快速的產生合理且具有實用價值的人體資訊以協助進行設計上的考量，一直是採納此技術的關鍵。因此，本研究著重於發展具實用價值的人體動作產生方法，所發展出的方法包括有即時性的動作產生技術以及非即時性的動作控制機制。 首先提出的「互動式虛擬評估法」為一即時性的動作產生方法與人因評估流程。將虛擬實境、動作擷取與數位人體模型三大技術整合。設計師與工程師可以在虛擬實境裡快速的建造產品與系統介面的虛擬原型，使用者能融入虛擬實境與其進行互動，並藉由數位人體模型上發展的評估方法來對設計概念進行測試評估，以進行改善。此方法被應用於一飛彈發射車內控制介面的設計評估。接著發展出的「MTM動作產生機制」為一非即時性的標準語意控制方法，目的在於建立自動且標準化的動作產生流程與系統。此方法採用業界標準的Method Time Measurement (MTM) 此作業時間規範來做為動作語意的輸入基礎，並藉由預設的動作產生機制，來產生標準化的作業導向人體模擬。「自然語言動作產生機制」則為上一研究成果的延續，藉由將輸入模式改變為直覺的自然語言、並增加動作產生機制的功能、引進車廠實證研究得到的時間資料庫，來加強語意產生動作系統的準確性與實用價值，此方法已建立於一PLM系統之中，並應用於車廠中來進行工作與工作站的設計評估。 本研究所提出的人體動作產生機制與系統，可協助企業進行從產品設計、介面設計到工作與工作站設計的先期人因工程評估。

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利用三度空間掃描資料擷取人體尺寸與體型

隨著客製化的需求與日俱增，對於人體尺寸與體型的詳盡了解與實際應用顯得更為重要。在過去的十年中，三度空間掃描技術已被廣泛使用於人體尺寸與體型的擷取，因此相關的研究也逐漸受到關注與期待。 為了有效地處理三度空間掃描資料，本研究提出一套自動化的特徵點辨識方法，以供後續的相關應用。經由分割掃描資料與初步的搜尋，輪廓分析、最小圍度測定、灰階分析、與人體等高線圖等四種演算法可輔助完成特徵點的辨識。透過189位受試者的掃描測試，並與傳統的人工觸診方法比較，本套方法被證實具有準確且精確的辨識能力。 根據特徵點的辨識結果，配合擷取尺寸的模擬方法，總計可以獲得104項的人體尺寸。隨後，本研究設計一個二階段的評估方法，透過準確度與精確度兩項指標評估利用三度空間掃描所擷取的人體尺寸。由263位受試者的掃描與量測結果發現，利用三度空間掃描所擷取的人體尺寸固然較傳統的人工量測方法精確，但兩者間存在的顯著差異說明了準確度的不足；為了控制受試者因素所造成的量測誤差，在第二階段的評估中，採用了服裝用人體模特兒進行掃描與手動量測，結果發現準確度與精確度皆有所提升並符合需求，顯見相關的改善是非常關鍵而有效的。此外，本研究亦探討掃描時的手部姿勢與受試者性別對於掃描量測結果的影響，根據實驗結果，採用掌心向後的手部姿勢有助於提升準確度與影像品質，而女性的掃描量測準確度略高於男性。 除了尺寸的資訊外，本研究設計了四種體型描述工具以量化呈現人體的軀幹型態，包括體積佔有率、輪廓變異、以平面凸多邊形為基礎的輪廓外觀、以橢圓為基礎的輪廓外觀，經評估發現，這些體型描述工具在使用上並不受到掃描姿勢變異的影響。使用因素分析的方法，能夠從這些體型描述工具當中找出具有關鍵描述能力者，並且可以藉由胸、腰、臀等部位的細部特徵說明，有效解釋人體體型的變異。隨後，配合群集分析方法，有助於決定體型的分類群集，得以應用於數位人體模型與服裝設計等領域。

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模糊軸式三維指派問題的建構與演算法

軸式三維指派問題在作業研究領域的應用上是一種非常普遍的問題。在確定性的情況之下，到目前為止已經有很多效率很好的演算法。近年來，很多學者開始研究在不確定的情況之下的指派問題。本論文建構一個模糊軸式三維指派模型並提出兩種演算法來求解。在模型中，指派成本是屬於在模糊區間中的線性遞增函數。此外，管理者也對總成本設定範圍作為它的模糊目標並且定義總成本是屬於在模糊區間中的線性遞減函數。為了同時看重員工與管理者的績效，我們採用Bellman-Zadeh原則，此原則下模糊軸式三維指派問題將可簡化成非線性分式規劃問題模式，本論文並提出分支界限法和f-g折衷值法兩種演算法來對此模式進行求解。藉由測試題組的結果顯示，本研究所提出的演算法具有很好的求解效率和正確率。

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綠色供應商之評選程序設計

隨著全球環保意識的抬頭，國際間陸續針對各項環保議題作出相關規範，對全球的大小企業造成極大的衝擊，「綠色供應鏈」的議題也應運而生，其中綠色供應商的評選更是一項主要的課題。傳統供應商之評選模式的研究已相當完整且成熟，因此本研究主要針對環保考量的綠色供應商評選深入探討。 本研究先針對國際環保公約、綠色供應商評選準則與綠色供應商評選方法此三方向進行相關文獻的回顧與探討，建立出考量外部因素之關係影響圖以反映決策時的不同考量，並訂定出具環保考量的供應商評選績效準則，且考量生命週期評估在台灣目前實行上的困難，將準則分為有無考量生命週期評估，進而建構出完整而可實行的綠色供應商的評選模式作為實際應用與計畫之後續研究之基礎。

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Beam Angle and Fluence Map Optimization Model in Intensity Modulated Radiation Therapy

放射線療法為常見的癌症治療方式。強度調控放射治療(Intensity Modulated Radiation Therapy, IMRT)是近年以來新發展的技術，它可以藉由調節射束強度，將高劑量集中在癌細胞上，並且同時減少周圍組織的劑量。IMRT治療計畫的優劣取決於射束方向及其射束強度，然而，在目前的放射治療中，最適射束角度的選取是依據治療物理師的經驗及直覺。 為了提供治療物理師最佳化治療計畫、減少計算時間及增加治療品質，本論文首先以分割方法去計算在每個voxel中，從不同射束角度所累積的劑量，然後使用混合整數規劃方法同時最佳化射束角度及其強度，另外，我們也將劑量-體積及臨床上不選取對角的經驗加入限制式。最後，與目前最佳化治療計畫進行比較，實驗結果證明本研究所提出的方法於重要器官所接收到的劑量及計算時間皆有明顯的改善。

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Secure Communications Using Independent Component Analysis

This dissertation presents the application of independent component analysis (ICA) and chaos synchronization on secure communications. We reviewed literatures related to chaos and ICA encryptions. The shortages of chaos and ICA encryptions are also pointed out. A modified ICA is proposed to recover signals with precise amplitude and phase. Three new schemes for secure communication are proposed. These schemes utilize ICA and chaos techniques to encrypt a message signal. Using a modified ICA technique, the schemes enable encryption of message signals with white noises. The keys, key space and key selection rules for each scheme are discussed in detail. Security analyses reveal that these schemes are immune to possible attacks including ciphertext only attack, known-plaintext, chosen plaintext/ciphertext attack, filtering attack, etc. Performance analyses are given by three measures including root mean square error, signal to noise ratio and computational times. Results show that the original message signal have been well masked by the key signals in the encrypted signals yet recovered faithfully and efficiently by the present schemes.

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Type II and Type III Sensitivity Analysis of the Fuzzy Assignment Problem

本論文之探討主題為模糊指派問題的敏感度分析，由於現實環境中的不確定因素，使得模糊指派問題於實際案例應用上更為廣泛。模糊指派問題如同指派問題一樣具有高度的退化現象，傳統敏感度分析(型I敏感度分析)只要求在目前最佳解之基底不變情況下的敏感度，對於模糊指派問題之最佳指派而言是不切實際的。因此我們利用型II 和型 III敏感度分析藉以克服此問題現象。 本論文提出了記演算法(the labeling algorithm) ，使其可延伸用來計算這另外兩種型態的敏感度分析，其中型II敏感度分析是在保持最佳指派不變情況下，計算細數可變動之範圍的敏感度分析；型III敏感度分析則是在保持目標函數斜率不變情況下，計算係數可變動之範圍的敏感度分析。本論文將標記演算法之演算過程分為兩個部份，分別是擾動(perturbation)發生在沒有被指派方格，或者是發生在有被指派的方格。兩者演算過程是利用相同觀念，因此有助學習。文中並提出數值範例說明計算模糊指派問題的型II和型III敏感度的步驟並顯示出標記演算法是可行的求解工具。

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以資料建構法分析小樣本問題：理論與應用

小樣本問題泛指因資料量不足導致分析績效不佳與錯誤推論的情況。欲解決此類問題，收集更多的資料顯然是最直接而有效的方式。然而，某些情況下，欲獲得足夠的資料是相當困難，甚至不可行的。舉例而言，當商品具有短生命週期的特性，為能快速回應市場需求，企業常須從有限的資料中擬訂生產策略；特別是現實生活中的災害性地震、海嘯、龍捲風、恐怖攻擊、精神疾病等罕見事件，其可用資料本就稀少，但多數卻伴隨著難以估量的社會成本支出。因此，如何從少量的資料中萃取出更多的有效資訊，是個刻不容緩的議題。 本論文定義了多重集合除法，從而發展出一個名為資料建構法的新方式，用來在原始樣本所給定的數值範圍內產生額外的資料，以克服因資料量太小資料行為無法顯現的問題。另一方面，資料建構法可由額外產生的資料推導出隸屬函數，以作為進一步分析之用。藉由上述的特性，資料建構法將可以用來填補小樣本所造成的資訊缺口，並提高推論的正確性。 論文中，首先說明了資料建構法的理論背景、特性、與相關步驟。為驗證資料建構法的有效性，本論文運用額外產生的資料於建構信賴區間以估計未知母體平均數，與改善監督式類神經網路的分類正確率等小樣本議題，並比較數個既存的方法於這兩項議題的績效。實驗的結果顯示，資料建構法所產生的額外資料不僅能提供有效的資訊，分析績效也表現較佳。爾後，本論文將資料建構法應用於評估台灣災害性地震的分佈與預測精神分裂症患者何時病症復發等個案。研究結果顯示，資料建構法所推導出的隸屬函數，對於這兩個空間與時間上的稀少事件議題，皆能提供良好的預測績效。