中正大學資訊工程學系學位論文
國立中正大學,正常發行
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幾何簡化目前是被廣泛研究的領域，而地圖簡化在其中是一個重要的研究主題。近年來提出的地圖簡化方法主要分成三大類型，分別為利用幾何距離、幾何角度或幾何面積來進行地圖簡化。然而這些方法都著重於地圖簡化的準確度，卻忽略地圖簡化所耗費的時間。因此本研究延伸道格拉斯普克演算法 (Douglas-Peucker algorithm, DP) ，提出一個大量減少地圖簡化運算時間的方法以適用於巨量資料。為了解決道格拉斯普克演算法在處理巨量資料時所耗費的大量時間，我們使用 R-tree 索引地圖以減少該演算法的搜尋時間；然而我們提出一個修正版本的演算法，為了使該演算法有效地簡化 R-tree 索引後的地圖資料。在實驗中我們實作關鍵點產生器來評判方法在關鍵區域的簡化準確度，最後我們進行多項實驗以驗證我們方法的效能與準確度。實驗結果顯示我們的方法在不影響準確度的情況下大量減少簡化運算時間。
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隨著科技的進步，配置 GPS 感測器的裝置已逐漸深入人們生活的習慣。藉由分析 GPS 路徑中所包含的位置資訊及時間戳記，我們可以從中找出使用者的地理和空間資訊並將其使用在適地性的服務中。在本篇研究中，我們將目標放在如何利用分析使用者的 GPS 軌跡來偵測停留點；之後利用偵測出的停留點觀察使用者的旅遊習慣和喜好。然而目前的相關研究所偵測的停留點皆較為粗略，造成停留點準確度下降進而影響後續的分析結果。因此本篇研究將著重於提升停留點的精確度和減少錯誤偵測的發生。為了達成以上的目標，首先我們先將 GPS 軌跡中的每個 GPS 點利用時間和距離的資訊計算相對速度，並以此為基準將 GPS 軌跡分割成數個部分後，再依照停留時間和平均速度來找出停留位置。接著藉由從所有軌跡中找出的停留位置的密集度得到相對應停留點的區域和核心點。之後我們利用核心點與網路上的興趣點列表比對，進而找出停留點真正的地點名稱和相關資訊。最後利用偵測到的停留點觀察使用者的旅遊類型偏好，並以此推薦適合的停留點給使用者。本篇的最後針對使用參數和相關研究成果比對進行各項實驗，而實驗結果顯示我們的研究成果有顯著的成效和優異的結果。
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無線感測網路是由數量眾多的感測器和一至數個資料匯聚點所構成，元件之間的通訊採無線通訊的方式。近年來無線通訊的進步與普及取代過去有線的溝通方式，成為生活中不可或缺的一部分，再加上電池技術及嵌入式微處理器技術的進步，感測器的功能大為提升。 然而想要搭建一個真實的網路環境是很困難的，不但硬體的成本很高，可能找不到相應的硬體支援，所以只能透過軟體來模擬，透過模擬證明網路協議的可靠性。因此在這篇論文我嘗試去開發一個簡單的無線感測網路繞送模擬器並且在這模擬器上實作無線感測網路的繞送演算法。
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階層式狀分析是一種技術，用來發掘c語言程式中由指標分配這一類的語句所產生的資料結構之形狀。階層式形狀分析的目的是要擷取資料結構中有用的形狀資訊來引導編譯器去實行進一步的程式平行或優化。在本論文中我們實作了一個階層式形狀分析的演算法。我們使用了Cetus這樣的編譯器基礎設施來輔助我們的實作。對於我們所測試的benchmark程式，其實驗結果顯示了我們所提出的實作能成功地獲得階層式形狀的資訊。
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由於萬物聯網技術日漸成熟，在應用範圍與使用者快速擴展的狀況下，所產生的電力資訊也會急速上升，在長時間資料收集與資料運算分析應用上，需要透過巨量資料方法解決。為解決上述問題，本論文主要目的在採用RHadoop建立貝氏迴歸模型，收集物聯網之電力資料，轉換成不同使用時間下的電力特徵值，經由狀態判別方法後利用電力特徵值為自變數，使用時間為因變數，建立衰退曲線，最後透過評分與評估模組，找出最適合的電力特徵值為自變數。將其技術應用於探討使用時間與衰退曲線的關聯性與預測使用時間，藉以提升整體智慧家庭行為分析與電器使用時間辨識。
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海量資料的時代來臨，傳統的關聯式資料庫管理系統在處理日益增加的資料效能不如以往，無法提供一些即時系統有效率的服務，用NoSQL資料庫來處理海量資料成為更佳的選擇，所以將SQL資料庫中的資料轉移到NoSQL資料庫的方法成為ㄧ大議題，其中Apache HBase是目前眾多NoSQL資料庫中被廣泛使用的資料庫。鑑此，本論文以MySQL和HBase進行實驗，並歸納三種類型的SQL至HBase資料庫Schema轉換的方法，此外我們還藉由感測SQL資料庫中不同的Table之間的關聯程度，來優化轉換後的Schema達到較佳的效能。
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本論文實做一個即時人體跌倒姿勢重建的系統，透過三軸加速度計與三軸陀螺儀來偵測跌倒的發生，並利用姿態演算法來估算人體各部位角度，利用無線人體感測網路(Wireless Body Sensor Network)來收集各部位感測器資訊，結合IoTivity的開源物聯網協定，來架構使用者與設備之間的溝通，所有資訊將會透過IoTivity轉為資源供使用者查閱，並在客戶端使用3D Model的方式來重現人體跌倒姿勢，使跌倒流程更為直觀地顯示。本研究透過貝式網路來推論下一個動作的發生，推論式的貝氏機率表能夠提醒醫護人員更為完整的跌倒過程資料，即使數據資料因為傳輸網路或設備受損也可以利用貝氏機率表來推論下一個姿態，作為急救的參考。
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摘要 對於一個成功的手機應用程式，最重要的是能夠了解使用者的需求與目的，結合使用者的習慣。經由取得使用者的資訊，可以提供更好的服務。使用者行為辨識可以經由探勘使用者的資訊，擬定出模型。 資料探勘(Data Mining)的概念是利用資料來建立一些模擬真實世界的模式(Model)，利用這些模式來描述資料中的特徵(Pattern)以及關係(Relation)。經由這些模式可以瞭解資料的特徵與關係，進而提供決策所需要的資訊或幫助做預測。 隨著數位時代的來臨，行動裝置的應用也越來越廣泛，智慧型手機能提供的使用者感測資訊也越來越多，如：定位感測器、溫度感測器、濕度感測器、加速度感測器，利用這些感測器資訊可以建立新的資料探勘應用。 本論文目的是希望能蒐集使用者手機上的資訊來做人類日常生活行為辨識，運用手機上的感測資訊，擷取即時的加速度值和定位資訊，蒐集使用者進行四個日常生活的行為的資訊，分別為走路、跑步、乘車、休息(靜止狀態)。透過儲存這些資訊得到的數據進行記錄與分析，並使用Weka這個資料探勘工具將儲存這些資訊得到的數據進行記錄與分析來做資料預先處理和分類，可判斷出使用者的日常行為。 關鍵詞：資料探勘、行為辨識、感測資訊
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認證協定目的是確保網路傳輸時的安全性。目前無線感測網路應用在很多方面，特別是醫療方面正在蓬勃發展。在無線身體區域網路（WBAN）的標準制定下，應用於醫療與遠端照護的許多應用中，但面臨嚴重的安全問題。我們的研究提出了兩種方法來回答這個問題。“無線身體區域網路上的可撤銷的無證書批次認證方法”是我們在此論文中提出的第一個方法，這個無證書認證方法提供一次驗證多個使用者閘道，確保使用者與服務提供者間傳輸是安全的。“節能的無線身體區域網路認證方法” 是我們在此論文中提出的第二個方法，這個認證方法是一個低計算量、節能，確保傳輸安全的認證方法。