淡江大學資訊工程學系碩士班學位論文
淡江大學,正常發行
選擇卷期
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蛋白質是生命構成的主要物質。蛋白質的功能會隨著結構不同而不同，因此，研究蛋白質分子的三維結構是科學家們努力的目標。而目前解析蛋白質三維結構的方法，除了利用統計學習理論去預測其結構外，在實作上通常是用X光繞射(X-ray diffraction)或是核磁共振(Nuclear Magnetic Resonance, NMR)實驗的結果來定義。其中，核磁共振耗時且花費成本，還不一定能解析出蛋白質結構。但如果蛋白質的溶液可以析出結晶，便可以用X光繞射來對結晶作分析。不過，不是所有蛋白質都可以產生結晶，故預測蛋白質是否能結晶就成為一個重要的問題。 我們希望藉由從TargetDB這個蛋白質資料庫所取得的蛋白質的氨基酸序列 － 即蛋白質的一級結構所提供的各種資訊來進行編碼，並使用F-score和Information Gain兩種特徵選取方法挑出對預測蛋白質結晶幫助較大的特徵。接著，我們將挑選出來的資料分別使用支持向量機和Adaboost演算法來進行學習的工作。支持向量機使用一個超平面(Hyperplane)將空間中不同類別的資料切開，以達到分類的效果；而Adaboost藉由Weak Learner在若干次的學習過程中，不斷的調整每筆訓練用資料的權重值，來降低Weak Learner的錯分率 (error rate)，最後將這些學習的成果結合成為一個Strong Learner來達到分類的效果。 我們的實驗結果，對targetDB資料的預測正確率可達到93.02% ，而sensitivity (可結晶資料被正確分類為可結晶)為95.49%，specificity (不可結晶資料被正確分類為不可結晶)則是86.08% ，這些實驗的目的，無非是為了找出影響蛋白質不能結晶的要素，並更進一步的去改善這些造成蛋白質無法結晶的因素，以析出這些蛋白質的結晶，便可以利用X光繞射方法取得蛋白質結構的資訊。
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車載行動通訊網路可增加道路安全性並提供車輛存取網際網路的豐富資源。基於成本考量，在路側系統無法全面覆蓋的環境中，如何使車子透過多步傳輸方式存取路側系統資源時，提昇其頻寬使用效能、維護資料存取的公平性以及避免封包衝撞，仍是急待解決的問題。本論文針對車輛透過多步傳輸，並與路側系統進行上傳及下載之通訊通訊服務，提出一MAC 通訊協定，相較於現有的研究，本論文在維護公平性的條件下，整合上傳及下載之資料於封包中，以提昇頻寬利用率。實驗顯示我們所提出的通訊協定不但能夠避免資料在傳送過程中可能發生的碰撞問題，並能維護車輛間頻寬分配的公平性及提高總體頻寬使用效能。
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Target Coverage是無線感測網路(Wireless Sensor Networks)重要的議題之一，當鄰近監控目標(target point)的Target Covering Sensors感測到事件發生時，必須立即將感測的資料回傳至主控中心(sink node)，進而對發生的事件進行即時性的處理。因此，Target Covering Sensors在偵測監控目標的同時，保持主控中心與監控目標間通訊上的連通性，是Target Coverage不可或缺的條件。本論文針對一隨機佈建的無線感測網路，提出有效的醒睡排程(ESAS)協定，以達到延長網路生命期、物體監控與維持網路通訊連通性的多重目的。為了方便尋找連通路徑以及電量的計算，我們在網路初始階段，整個無線感測區域依位置資訊劃分為許多Hexagons，並在此六角座標網路環境中探討共享通訊路徑及網路連通性等特性。根據這些特性，我們安排多組同時醒來或睡眠的Sensor Sets，並依時間的變化輪替醒睡狀態，以達到回傳資料的同時能維持網路連通性，並兼顧平均分散各相異路徑間電量消耗之要求，進而延長整體的網路生命期。
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本論文是以IEEE802.16標準為基礎並且在實體層為OFDMA技術下，探討如何在點對多點的WiMAX網路架構下，設計可提高Downlink subframe利用率的資源分配演算法：Channel-Aware Subchannel Renumbering與Channel-Aware Downlink Burst Allocation 。Channel-Aware Downlink Burst Allocation是考慮SSs在Downlink之資料量，BS如何分配Burst的大小、形狀以及位置。因為，在IEEE 802.16標準中，BS分配給SS的頻寬資源均是由連續Subchannels與Symbol time所形成的矩形區域(Burst)。因此，BS在分配頻寬時可能會因為矩形配置而產生了內部與外部頻寬浪費問題；而Channel-Aware Subchannel Renumbering則是解決連續的Subchannel中高調變不能連使用之形況。由於SSs在不同的Subchannels中存在不同的調變等級，導致BS分配Burst給SS接收資料時，無法以較高調變方式傳送，或者BS為了提高Downlink subframe之利用造成Busrt過於分散在不同的Subchannels上，以致於DL-MAP的額外付擔。由實驗結果發現，經過BS經過Channel-Aware Downlink Burst Allocation的方式分配好頻寬資源後，雖然可以有較好的Downlink subframe產能，但無線網路中的環境變化導致產能停滯，然而再BS加入了Channel-Aware Subchannel Renumbering的方法重新調高調變的Subchannls排列後，更能增加Downlink subframe的產能，而且也真的提高了網路傳輸的效能。
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在無線感測網路下，感測器節點會將自身所感測到的資料，透過多點跳躍的方式將資料傳給資料收集點，而鄰近資料收集點的感測器節點在多點跳躍的情況下會產生熱點問題而成為整個網路的瓶頸，且在較大型的網路環境下的感測資料即時性將大幅下降。為此本論文提出了一個可以支援多行動資料收集點的資料傳送機制。在此方法中，假設行動資料收集點搭載著計時器裝置且彼此時間同步，透過週期性更新感測器節點的時間戳記值，當感測事件發生時，資料來源端利用廣播的方式將資料傳遞給自身的鄰節點，而各鄰節點透過比對自己與來源端的時間戳記值來決定是否繼續將此資料廣播出去，依此反覆進行便可以將資料傳遞至資料收集點且不需要任何的位置資訊即可運作。
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可否認認證協定具有兩個基本特性：指定驗證者以及可否認性。近來Hwang和Ma提出具有匿名送方保護功能之可否認認證協定，藉由允許資料的傳送方提出證據，證明自己的確傳送過資料的事實，以保護自己的權利。為了改進Hwang和Ma協定的效能，在此提出一個具有匿名送方保護功能之有效可否認認證協定。雖然傳送方已受到保護，但是對於資料的接收方而言，並沒有相對應的保護方式存在，此種狀況可能會讓接收方遭受不白之冤。舉例來說，若資料的傳送方的確送出了資料，但卻將送出資料的行為誣賴給接收方，那麼根據可否認認證協定的可否認性，外人無從判斷究竟誰才是真正的傳送方，甚至會懷疑此份資料是由接收方所偽造的。由上述的例子可以瞭解，除了保護資料傳送方的權利之外，藉由接收方也能提出證據來證明自己的確沒有傳送過資料的方式，來達到保護資料接收方的權利也是很重要的。因此，本論文提出具有匿名公平保護功能之可否認認證協定，來保護資料傳送方以及接收方的權利，並且保護資料收送雙方的隱私。
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為了對簽章者提供更高的匿名性，我們提出了具強指定驗證者的匿名環簽章。在具強指定驗證者的匿名環簽章中，對指定驗證者而言簽章者必定是環成員的其中一人，而對其他人而言簽章者卻有可能是任何人。所以在指定驗證者眼中，此簽章對簽章者的隱私提供了簽章者模糊性，而在其他任何人眼中，此簽章則是對簽章者的隱私提供了簽章者匿名性。為了能達到簽章者的匿名性，我們希望讓所有人都能偽造此簽章。而為了能達到簽章者的模糊性及確保簽章的可信度，我們希望讓指定驗證者仍然可以驗證簽章的合法性，確認是由環成員中的某一人所簽署。在我們方法中為了確保簽章者的利益，提供了可以讓簽章者證明該簽章是他所簽署的演算法。最後我們在安全分析上也證明了我們的方法是滿足環簽章的正確性及不可偽造性。
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戶外體驗的遊戲能夠透過與真實世界的互動讓學習者在遊戲過程中學習到知識，並且激發學習者自我學習與觀察的能力；本研究提出基於網頁介面之模組化的戶外遊戲式學習系統，該系統包含遊戲式學習環境與課程編輯工具。在遊戲式學習的遊戲模式中，主要採取類似大地尋寶（Treasure Hunter）的遊戲架構，藉由結合即時的線上地理資訊系統（Web GIS），如Google Maps，並與全球定位系統（GPS）及無線網路，讓學習者得以在戶外的透過地理資訊的混搭（Mash-ups）來取得即時的資訊。此外學習者可以在課程結束後透過網頁來後取得課後的回顧，藉由這個機制來瞭解到學習過程中所經過的路徑、回答問題的得分等等資訊；編輯者也可以透過的網頁介面所建構之課程編輯系統來編輯符合本系統環境的課程。我們希望這個戶外遊戲式學習環境能夠更有助於學習者在學習戶外活動課程上得以獲得更多的知識，以及簡化編輯者在編撰遊戲式學習的課程活動上的複雜度。
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本論文主要是設計一個以電影為基礎的學習環境，能夠讓學習者藉由電影生動有趣的影音效果，學習最自然的語言、了解外語文化，並可藉由影片的真實對話情境，解決英語真實情境的缺乏，加深學習者對於英語的認知，再搭配對電影字幕做強調和提供即時的文字訊息，讓以英語當作第二語言學習者在觀看電影的同時能順便學習正確搭配詞以及正確介係詞用法，達到非刻意英語學習的效果。 系統分為三個主要部份：自動化搭配詞偵測及更正子系統、自動化介係詞偵測及更正子系統、個人化非刻意電影英語學習子系統。自動化搭配詞偵測及更正子系統，此子系統的功用為把搭配詞錯誤更正為正確的搭配詞；自動化介係詞偵測及更正子系統，此子系統的功能為把介係詞錯誤更正為正確的介係詞；個人化非刻意電影英語學習子系統，此子系統主要由一個代理人結合上述兩個子系統的功能，達到本論文的系統設計。 在研究實作部分，系統可以在使用者觀看電影時，立即透過文字訊息提醒使用者對於先前作業所犯搭配詞錯誤或是介係詞誤用，並強調當前電影字幕為正確搭配詞或介係詞用法，引起使用者的注意力以及對正確搭配詞、介係詞用法的理解力。本研究將搭配詞、介係詞及影片內容，這三種資訊整合成電影英語學習系統，運用非刻意學習的方法來理解正確搭配詞組合以及介係詞的正確用法，藉以提升使用者的英語學習效果。
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本研究透過在課程規劃與安排中，使用結構化張力的概念來訓練學生可以主動學習，並提升學習的動機。老師以一週為單位，讓學生填寫張力表，而張力表的項目是課程學習的縮影，包含了基本需求張力表(BasReq)與進階需求張力表(AdvReq)。透過老師設計的張力表項目與學生產生互動，讓學生填寫其內容，同時學生也藉此檢視自己在學習上的進度。老師可以隨時調整每一週的項目，動態地調整張力的大小，並針對學生所填寫的內容予以評分。 研究進行時將結構化張力表實際投入在97學年度下學期四個課程約三百名學生上，由EXCEL表格建立填寫項目範例，讓學生填寫完畢後利用Moodle平台逐週回傳。在課程結束前實施問卷調查，統計學生在BasReq與AdvReq中的進步幅度，發現均有顯著成長，顯示結構化張力表的成效。因此，希望建立一套系統，期望能發揮其價值，並降低學生與老師的負擔。系統的雛型利用Google Web Toolkit實作，並與Moodle協同運作。