• 學位論文

以英語圖像故事記憶模式提升國小五年級英語低成就學生字詞學習成效之補救教學應用研究

本研究旨在探究以英語圖像故事記憶模式應用在英語字詞補救教學對英語低成就學生字詞學習是否能提升學習成效，並探究參加補救教學學生英語學習態度情形。本研究之研究對象為彰化縣4所五年級英語低成就學生，共39名，在14週補救教學期間，學生接受每週1次，共10次，每次40分鐘英語圖像故事記憶模式字詞教學；每次5個英語字詞，共50個。參與補救教學的學生，在教學前接受5個英語字詞填空前測驗，教學後接受後測驗；第1次教學後，於教學前進行保留測驗。最後在第14週進行50題選擇題英語字詞學習成效總測驗及學習態度問卷調查。研究結果發現：(1)學生的英語字詞前後測平均答對題數有進步；(2)補救教學結束後，學生的總英語字詞認字測驗有進步；(3)學生在學習態度方面，「主動學習」「專注力」、「興趣」、「自信心」的態度表現有提升。以上結果顯示，英語圖像故事記憶模式應用在英語字詞補救教學有助於提升國小五年級低成就學生認字與拼字能力，對學習方法及學習態度有正面影響。因此，本研究的研究結果，可以提供英語補救教學應用英語字詞教學時參考。

• 學位論文

辨識提升關鍵字廣告點閱率之重要品質要素

關鍵字廣告已經躍居網路廣告的主流之一。在關鍵字廣告中，如何創造提升點閱率，不管是對廣告商或廣告主而言，都是一項重要的議題。簡單的說，廣告主選擇關鍵字，當搜尋引擎處理到所挑選的關鍵字時，會在搜尋結果的頁面中出現廣告主刊登的廣告，而當所觸發的廣告被點閱時，才會被計費。因為關鍵字廣告是透過使用者自發性的行為，有別於傳統的強迫曝光的橫幅廣告，所以它是目前網路廣告方式中點閱率相當高的一種廣告方式。關鍵字廣告由於點閱率高加上每次點閱成本低，是現在最受中小企業歡迎的網路廣告方式。因此，如何提升點閱率，以增強關鍵字廣告的效能便顯得十分重要。本研究試圖定義關鍵字廣告的需求品質要素，並利用決策樹方法與狩野模式，從顧客的觀點來分析對於各種關鍵字廣告品質要素的顧客需求分類，以做為行銷策略上改善的方向。

• 學位論文

3D影像查詢系統

隨著時代的進步， 電腦與網際網路已漸漸普及化，在網路上的使用者會將文字、圖片、照片以及各種多媒體資料上傳至各種網域空間或雲端儲存空間，使得多媒體數據資料庫及技術，必須隨著使用者的腳步不斷地更新及轉變。其中如何有效率地搜尋影像成為一個重要的議題，本文將聚焦在3D影像來做深入探討，將提出一個有效率的3D影像搜尋方式，並以經濟部智慧財產局的立體商標圖庫，作為實驗的分析的對象，其中，一個立體商標影像將使用多張2D影像來代表。本文利用Harris角點偵測並結合CPDH (contour points distribution histogram)形狀描述，以顏色直方圖方法提取顏色特徵，利用兩種特徵進行影像搜尋，並且在形狀特徵提取上運用抗旋轉的機制，能有效減少影像對於旋轉的敏感，以提高在檢索上的準確度。本研究不僅提出了一種全新的特徵提取方法，同時也提出一個新的類似度計算方式，預計在3D影像查詢系統中，可以得到不錯準確度。

• 學位論文

資料庫稽核系統導入之研究

隨著中華民國政府在101年10月份所頒布的個人資料保護法施行細則後，無論是企業、醫療、學校或是政府機關，都開始正視個人資料安全保護的施行方針，然而在各個單位中，關聯式資料庫已儼然成為儲存最主要核心資料的位置，因此為了保障這些核心資料不會被有心人士取得，資料庫稽核系統(Database Active Monitor，簡稱DAM)將成為保護資料庫資訊安全的重要方針之一。 而目前為因應各單位中資訊環境架構、應用系統的不同，在建置上會使用多種架構來達成實行方式。在本研究中會針對以下四種模式進行探討，包含:1.側錄模式;2.代理人模式;3.穿透模式;4.閘道模式。並且針對市售的DAM系統進行功能比較分析，如:IBM、IMPERVA、Warevalley等等多家廠商的DAM系統，以提供企業在採購時的參考。 最後為符合國內個人資料庫保護法的法規條文，本研究將針對條文中所規範的保護細則，提出利用資料庫稽核系統的功能，如何達成符合法規中條文的施行方式，這方式必須包含:建立稽核政策、建立法規報表、建立告警機制、建立阻斷方法。以確保資料庫稽核系統可符合並適用於國內法規之規範。

• 學位論文

基於行動雲端的數位內容管理之研究

隨著智慧型手機及平板電腦的普及與行動商務的發展，大部分的人都有一台或一台以上的行動裝置，而行動用戶可在任意時間任意地點，以智慧型行動設備購買、下載或有興趣的數位內容(音樂、電子書、電影…等)，人們對於數位內容的需求性提高。在使用行動商務時，可以透過與雲端運算結合的行動雲端來將個人資料、檔案…等等的數位內容在不同裝置間同步。本研究針對行動用戶購買數位內容的交易行為以及透過行動雲端管理數位內容，進行了探討。 　　本研究根據雲端空間的基本設施，設計出分權管理的雲端平台應用，以整合不同的數位內容為主要目標，透過分權管理的設計，降低被入侵整個雲端平台的機會。交易與登入雲端的過程會使用憑證來證明交易過程及登入身份無安全問題。接著，以數位內容中的數位音樂為主題，透過雲端空間的應用可以提高數位音樂的攜帶性，並且提出針對數位音樂的分享機制，讓人們可以透過雲端空間合法的分享數位音樂，不影響自身權利也不影響創作者權益；設計數位音樂的交易協定，讓數位音樂的購買與傳送方式更加便利，過程中透過資訊安全的加密技術保護交易安全以及降低被入侵雲端空間的機會。最後，透過雲端平台，整合不同來源購買的電子書，讓消費者不需要根據數位書城的需求安裝數個閱讀軟體；行動書櫃的功能 可以讓用戶直接在行動書櫃進行跨平台的閱讀電子書、分享電子書…等功能。行動書櫃同樣採用分散單位設計，並且由行動書櫃擔任交易中心，透過購買票證及傳送憑證的結合證明交易流程無誤。 　　在本研究所提出的三個方法中會使用到對稱式加密系統、非對稱式加密系統、單向赫序函數的安全加密技術，來保護協定傳輸過程中的安全，保障交易時個人資料不外洩，儲存在雲端的檔案、資料透過身份認證的機制，讓雲端平台更安全。

• 學位論文

以軟體工程思維定義數位教案製作流程及角色分工－以數位繪本故事為例

由於資訊科技的快速發展，數位教案的製作方式趨向多元化，業界發現現有數位教案製作難以依製作流程進行分工，且在設計教材的流程中並沒有統一的架構及標準化的製作規範，使得教案後續維護困難，而客戶在資訊發展迅速下對教案內容的變動需求加大，因而需要花更多的時間進行改版和重製，造成製作完成的教材無法有效的滿足教學者的教學想法，以及教材無法持續維持良好的教學品質與有效達到縮短製作過程與降低重製成本，為了達成數位教案開發的良好品質與制定標準化教材製作規範與流程，本研究提出借用軟體工程的發展經驗為基礎，思考在專業分工與角色定位的前提下，設計出能維持教材品質並有效達到縮短製作過程的數位教案製作流程，並提出各角色的分工內容以達成有規範性的教案製作流程。

• 學位論文

整合多公務機關特性之電子差勤系統研究—以臺南市政府為例

政府為推動行政機關雙向互動、整合流程及流程改造，於民國91年7月訂定資訊廠商開發機關表單簽核流程自動化系統(亦即電子差勤系統)所應遵循之基本規範及其系統所應具備之基本功能。 建置電子差勤系統的主要目的是要將原本書面表單的申請與簽核流程資訊化，一方面減少表單紙本的印製，達到節能省碳，另一方面則縮短簽核表單流程的速度，提升整體行政效能。 本研究以臺南市政府及所屬機關為研究對象，藉由電子差勤系統的成功導入經驗，來探討如何設計整合多公務機關特性之電子差勤系統。

• 學位論文

臺南市政府推行電子差勤系統之研究─以科技接受模型滿意度的觀點

資訊科技愈顯發達，差勤在管理上也從原本的紙上作業轉而邁向E化作業。本研究為了解政府機關對電子差勤管理應用系統的接受行為，探討影響使用者的接受度與使用度的關鍵因素。在文獻回顧後，選擇以所有理論當中最基礎也是影響最深遠的理論之一，以科技接受模式（Technology Acceptance Model,TAM）為基礎理論，並配合政府機關目前使用電子差勤管理應用系統的使用情形建立研究架構。 本研究以臺南市政府全體同仁為研究對象，經由問卷調查蒐集資料，於102年5月下旬發出364份問卷，於二週後收回，有效問卷總計299份，回收率達82%。 本研究即以TAM為基礎架構，目的將著重於下列事由： 瞭解公務人員對於電子差勤管理應用系統的使用上，其方便、易用、有效及快速的程度，可助於了解使用者對於現階段臺南市政府所導入的電子差勤管理應用系統的滿意程度。

• 學位論文

多階段影像融合技術

影像融合技術是將多張相同視景，但是不同焦距之影像融合成一張新的影像，這張影像是由各個影像最清晰的部分組合而成。在一些圖形識別、醫學影像或物件辨識的應用上，有時我們無法只從一張影像獲得所有資訊，必須要藉著不同光源或焦距來取得多張影像甚至是連續影像，而必須經由融合，取出重要區域進行組合，資訊才得以完整呈現，在這篇論文提出一個方法，以頻率域融合再進行多階段空間域影像融合技術解決空間域及頻率域的問題，最後本研究將此方法以實際影像和模擬影像來做實驗，並且和其他影像融合的方法進行比較。

• 學位論文

基於邊緣變化的二階段子宮頸癌分類

本研究主要針對陰道鏡的子宮頸影像進行子宮頸癌偵測和分類。我們與其他相關研究不同的地方在於我們發現除了一般常用的判讀特徵之外，病灶邊緣白化的型態是一個可能的特徵。所以我們在分類之前先針對病灶的邊緣的型態進行分群的動作，讓每一個分群的病灶其邊緣有著一致的型態，然後針對每一個分群抽取白化和邊緣灰階對比的程度作為特徵來訓練分類器，進行子宮頸癌的分類。我們使用434張影像來進行實驗，測試分群前後的分類正確率，我們測試了其中一個分群證實分群之後的正確率達到97.17%，此研究之成果可作為醫師診斷癌化等級時的輔助參考，更準確的診斷出癌化等級，使病人接受最適當的醫治，減少因誤判所造成之遺憾。