屏東科技大學資訊管理系所學位論文
國立屏東科技大學,正常發行
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現今社會，運動意識已深植生活中，健康是每人重要的課題，但礙於忙碌與環境因素，常使人們無法如期運動，更會因為倦怠與乏味，影響運動品質與持續性。以居家健身車為例，常因無聊疲乏，或動作錯誤，導致無法達到有效運動與維持其持續性。 本論文針對此問題進行研究，導入影音情境於居家健身車運動，分析在不同的影音情境搭配中，何者能更有效的提升運動效果與持續性，並收集受測者運動資訊，進行比較與驗證。 實驗數據結果顯示，在搭配隨選影視的情境中，能有效提高持續性，但未必能達有效運動；然而在有音樂律動與教練指示的情境中，較能達到有效運動，其中若音樂符合受測者偏好，則效果更佳。
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本論文將進行「影像壓縮」之研究，影像壓縮簡略的定義即是減少一張影像所需要的訊號空間數量，進而使傳遞變得迅速，而能夠達到影像壓縮的方法眾多，概括可分類為「頻率領域」及「空間領域」，而這兩個領域又可再分為「失真性」與「無失真性」壓縮，本研究基於「空間領域」中「失真性」影像壓縮的LBG演算法，進行改良，並命名為AICT。 AICT有五個重要部分：(1)擷取影像有用之數據(2)利用影像特徵產生較好的初始編碼簿(3)根據影像類型自動產生參數(4)減少重複顏色進而使執行時間減少(5)改善收斂方法進而加速演算法運行。 AICT有以下優點：(1)無須自行輸入參數即可執行(2)程式操作容易(3)壓縮品質優異且執行時間良好(4)演算法效能實驗中，展現良好競爭力。
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本論文提出一個結合了貪婪法與二元優化法的創新性啟發式演算法用以解決旅行銷售者問題。本技術首先運用二元優化演算法產生一組不錯的初始路徑，再透過隨機選取與貪婪選取兩個改良策略，用以不斷的改善舊有路徑直到完成所設定之終止條件。 本論文之實驗結果顯示，所提之GR-2OPT啟發式演算法在求解旅行銷售者問題方面的表現，比其他知名演算法更具效能與效率，並可能是目前現有之同性質演算法中表現最好的一個。
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由於資訊科技發展蓬勃，資料數量增加的速度日益成長，面對大量的資料數據，如何從中獲取重要的規則及資訊是相當重要的課題，而資料探勘（Data Mining）是挖掘資料集所含之有用資訊的重要技術之一，因此，若提出的演算法能適用於大型資料庫那將會是相當有價值的技術。本論文提出的新演算法IVOS是基於網格式架構的新技術，為避免傳統網格式演算法中重複搜尋的網格方式，本論文運用別於傳統網格式演算法的合併及擴散方式，並導入索引值的概念，以提升分群效率，其中主要提出改良的流程可以分成四個部分：(1) 上方網格為無效網格、(2)上方網格為有效網格、(3)將索引值導回邊界值、(4)多群集合併。從實驗結果中可以得知，IVOS演算法在時間成本上均比其它方法快1.5倍以上，而分群正確率及雜訊濾除率也皆在99%的水準之上。
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消費者於購買農產品時，常需要仰賴所謂專業人員（產農、經銷商、零售商…）的協助，¬而專業人員對於農產品的分類，往往決定了售價之高低；久而久之，於消費市場上，價格便成了判斷農產品品質好壞的最重要依據之一。 因此本研究藉由影像辨識方法建立分類模型，提供蓮霧品質分類結果，做為消費者選購時之參考依據。 以屏東縣內埔鄉冬季生產之黑珍珠蓮霧為例，請種植蓮霧多年之專家，將蓮霧品質依五大分類表徵：賣相、糖度、脆度、口感、成熟度等進行感官品評，後利用eHSI色彩空間配合門檻值進行蓮霧影像外觀紋理分割，以灰階共生矩陣提取特徵值，最終以支持向量機進行蓮霧品質辨識，經綜合評比各項統計數值後，尋找最適分類方法。 經實驗發現，將專家分類之結果以五等第區分，並與影像辨識結果相互比較，各表徵分類正確率約介於35%~45%之間，倘增加分類容許誤差值±1，正確率更可達70%~80%。若再將影像辨識結果與糖度計分類結果進行比較，在容許誤差值±1的情況下，分類準確率更可高達97.93%。
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本文提出基於空間域LBG的改良式影像壓縮技術。改良成效將以實作影像壓縮結果，與頻率域的JPEG作一系列「品質—壓縮比」的比較。 此技術核心的演算概念為： 1. 像素差值修正：在完成傳統LBG壓縮編碼後，利用原始影像與壓縮解碼後影像之間存在的像素差值，進行差值修正。每修正一次，兩者的誤差值就會減少，PSNR值因而提高，但同時也因為增加額外的編碼簿及索引表，造成壓縮比下降。 2. 動態向量量化編碼：將修正過程的編碼簿大小，設定為原編碼簿大小的四分之一。若原編碼簿使用256的大小，則修正編碼簿僅使用64的大小，以減少壓縮效率的損失。 此外，影像前置處理部分，使用不重要位元刪除及還原技術，以增加壓縮比。後置處理則使用差分編碼搭配霍夫曼編碼的位元儲存壓縮技術。最後將上述所有演算法整合起來，進行影像壓縮實作。
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隨著電子商務日益重要，許多電子商務相關的研究議題陸續被提出討論，傳統上不適合在網路上銷售的體驗性商品，例如衣服、鞋子等，近年來在網路銷售上也取得很好的成績，為了能夠瞭解消費者於電子商店中採購體驗性商品的行為意圖，本研究提出以知覺價值及知覺風險的角度去探討此問題。 本研究針對消費者對於電子商務行為中體驗性商品購買意願進行探討，目的著重在消費者購物過程中，受到消費者知覺價值與知覺風險的影響，是否會影響消費者選購體驗性商品的喜好程度，進而產生購買意願。研究採用問卷調查法，共收集384份有效問卷。利用SPSS 20.0及Amos 21統計軟體進行實證並驗證本研究所提出之各項假說。結果顯示價格及品牌形象會影響消費者購物時知覺價值感受，而財務風險會影響消費者購物時知覺風險的感受，最終影響購買體驗性商品的意願。本研究之結果對於現行及未來網際網路零售商、企業商家及各服務業者對體驗性商品行銷策略的擬定有一定幫助。
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隨者運動風氣的盛行，運動型穿戴式設備儼然已成為運動競賽選手們在進行運動訓練或競賽時的必備裝備之一。然而消費者對於運動型穿戴式設備之購買意圖，不單只是因為穿戴式設備能為其生活帶來便利性，也因為其容易使用及受到朋友們的口語相傳所影響。本研究以科技接受模式及從眾行為理論為基礎，以擁有運動型穿戴式設備之消費者為研究對象，探討消費者對於運動型穿戴式設備的購買意圖。本研究採用問卷調查法，總共收集308份有效問卷，再利用SPSS20.0及AMOS 21統計套裝軟體進行問卷整理及分析統計，並驗證本研究所提出之各項假說。研究結果顯示在影響消費者的運動型穿戴式設備購買意圖的變數中，消費者的認知有用性會影響其態度，消費者的個人特性及群體特性會影響消費者的從眾行為，而從眾行為會影響消費者的態度，最終影響購買運動型穿戴式設備的意圖。
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教育議題一直備受國家重視，而資訊科技日新月異影響教育發展，使數位學習成為新的學習趨勢。從2012年開始來大規模開放式線上課程學習－磨課師（MOOCs）成為國內外新穎之學習模式，吸引眾多學習者註冊課程，但同時低完課率卻也成了磨課師最大之致命傷，小規模限制性線上課程（SPOCs）也因此誕生。有鑒於此，本研究旨在磨課師探討自主學習影響學習者行為之因素，依自主學習策略（SRL）為觀點，提出適用於磨課師之理論模式及假說，並以ePage實作SPOCs預試實驗系統，分析學習者學習過程中，運用自主學習策略資源對其學習行為之影響。最後，於國內外磨課師相關論壇邀請磨課師學習經驗者填寫問卷，以驗證本研究之目的論述。 本研究回收有效問卷共303份，使用IBM SPSS Statistics 22.0進行描述性次數分配及探索性因素分析，以Smart PLS 3進行模型衡量以驗證本研究之假說。結果證明學習者於本SPOCs實驗之態度及主觀規範等會顯著影響其行為意圖。在正式研究問卷方面，主要重點在於分析數位學習與磨課師之差異及國內外數位學習之影響。結果顯示國內外學習者掌控規劃學習行為程度不同使學習意願及成效低靡，而學習者以自主學習觀點於磨課師學習能彌補國界學習落差。
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雲端運算服務因網路速度快速成展與普及，加上行動網路蓬勃發展之下，促使雲端服務成為重要趨勢。在過去網路速度較慢，造成使用者寧可將檔案儲存在隨身碟中；如今網路的提升，雲端儲存容量變大，能隨時存取資料，改變人們的儲存習慣，促使雲端儲存系統的發展，而本研究主要探討吸引使用者去使用該系統的使用主要因素。 本研究以資訊系統成功模式為基礎，藉由層級分析法探討雲端儲存系統的使用因素作為本研究所探討目標，並針對各類型的雲端儲存系統，進行專家與使用者滿意度分析調查，以便了解使用因素。 研究發現，影響使用者使用雲端儲存系統的主要因素，在主構面以「系統品質」最為重要，其次為「資訊品質」、「服務品質」；指標項目中則以「安全性」、「資料完整」、「檔案還原政策」、「易於使用」較為重要，而「遠端使用」、「協同分享」、「收費模式」是項目中佔較少的影響因素。 研究最後經由實際個案進行分析與探討，證實Dropbox優於Google Drive，原因在於資料完整呈現方式，將影響到使用者的使用意願；而協同分享部分，目前受使用者以備份為主要使用，較少使用此功能，如用企業角度觀看，企業內部需提升工作效率及成本控管，將省去寄送電子郵件及編輯時間，造成協同分享功能將是雲端儲存系統未來發展重要指標之一。本研究結果提供具體的建議，可提供使用者進行雲端儲存系統的選擇參考依據。