1.

陳履洋-以GPU實現最近特徵空間演算法應用於多源遙測資料融合影像分類(2013)

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2.

王品皓-基於粒子群優演算法的多數決非純度波段優先權方法應用於高維度資料特徵抽取(2013)

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3.

陳劭芃-結合感應器資料與影像特徵比對方法實現快速巡邏之研究(2013)

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4.

王泰隆-三維超大型積體電路平面規劃(2013)

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5.

陳進福-同時考慮面積平衡與矽穿孔數之三維積體電路層級分割(2013)

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6.

李佶-同時感知分層且感知分區的3D-VLSI分割(2013)

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7.

蘇哲彥-應用多層級平面規劃於三維超大型積體電路(2013)

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8.

吳宗道-無盲區超音波感測器設計(2014)

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9.

林國凱-基於粒子群優演算法的多屬性決策-非純度波段優先權方法應用於高維度資料波段選取(2014)

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10.

王駿瀚-實作客戶端設備廣域網路管理傳輸協定與裝置數據模組(2014)

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陳履洋-以GPU實現最近特徵空間演算法應用於多源遙測資料融合影像分類(2013)

摘要:
    災害發生後往往導致交通中斷,以致於勘查人員無法至現場勘災,造成無法及時獲得災區資訊,近年來遙測技術進步,藉由衛星遙測影像處理進行災情判斷的相關技術也已逐漸成熟。本論文提出最鄰近特徵空間(Nearest Feature Space, NFS)演算法,是以分類多源遙測資料融合影像為目的的監督式演算法,NFS演算法具有可保留訓練樣本類別群聚關係,透過計算測試樣本至訓練樣本特徵面的最短距離,以提升辨識效果。然而,多源遙測資料融合影像資料量龐大,若以一般電腦運算需要花費相當龐大的時間,因此本論文以訓練樣本為基底,透過統一計算架構(Compute Unified Device Architecture, CUDA) 實現NFS演算法的平行化,將不同的訓練樣本特徵空間的運算指定到各個計算核心,配合記憶體配置來減少主機與GPU資料傳輸延遲,可大幅提升NFS演算法的運算速度,並保留NFS演算法高正確率的特性。

    由實驗結果證明,本論文提出的方法對於多源遙測資料融合影像可以快速且有效的獲得高分類正確率。

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王品皓-基於粒子群優演算法的多數決非純度波段優先權方法應用於高維度資料特徵抽取(2013)

摘要:
    近年來隨著科技的進步,高維度資料所具有的資料量也越來越龐大,為解決巨量資料的運算複雜度問題,利用特徵抽取來降低資料維度為其中一種方法。而應用到高光譜影像上,為避免波段數增加所導致的Hughes現象影響分類正確率,透過波段選取進行高光譜影像的資料前處理並降低運算複雜度。

    過去曾有多位學者提出幾種以最佳化演算法為主的波段選取方法,但所定義的波段聚合標準較為嚴苛,使降維效果無法大幅提升。因此,本論文提出一個聚合標準較為寬鬆的監督式波段選取方法,先以粒子群優法為主軸、相關係數矩陣為輔分別聚合各類別的高相關度波段,再配合非純度波段優先權法將各類別已聚合的高相關度波段統計其單一類別和整體類別波段之間的關係,最後將統計的結果以多數決的方式挑出代表性波段,使巨量資料降低資料維度。

    本文採用鰲鼓溼地的 MASTER 遙測影像以及 Northwest Tippecanoe County 的AVIRIS 遙測影像為實驗圖資,最後由實驗結果可以得知,本文所提出的方法能夠有效地挑選出具各類別代表性的波段且能有效的降低資料維度,並透過分類器得到不錯的分類效果。

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陳劭芃-結合感應器資料與影像特徵比對方法實現快速巡邏之研究(2013)

摘要:
    近年來,博物館、研究中心、學校等公共空間皆擺設著許多重要物品與資料,這些場所,都需要透過機器人監控與保全,以節省人力成本,透過機器人前往攝影機拍攝死角或是未拍攝區域進行巡邏,適時地在保全系統中搭配機器人與人力,可減輕人力負擔,同時可增加整個保全系統的可靠度。

    機器人巡邏時,為確保行進路線準確性,室內環境中的定位是困難但卻是必須的工作,傳統依靠影像特徵比對的機器人巡邏演算法,需預先規劃與收集環境影像並依序比對,才能確保路線的準確性,故運算量較大且耗時。本論文提出透過Sensor模組結合影像校正之機器人巡邏系統,在機器人上放置智慧型裝置並透過裝置的Sensor模組收集資訊。首先,WIFI Sensor收集環境無線訊號資訊傳回伺服器計算並定位機器人所在位置,再以電子羅盤確認行進方向。最後,透過Sensor模組所提供的定位及方向資訊在事先建立的地圖影像中找出區域環境影像進行校正。影像特徵比對部分本論文使用加速強健特徵點演算法(Speed Up Robust Feature, SURF),因SURF演算法的特徵有著較穩定的特性,機器人即時所拍攝影像傳至伺服器並與機器人所在位置的區域地圖影像進行比對並計算出行進方向及路線。由於Sensor模組可快速得知座標與方向,影像特徵比對便可減少大量運算時間,故本論文可比傳統巡邏演算法節省更多的時間及擁有更快的速度。最後本論文以固定式攝影機結合機器人上智慧型裝置回傳影像運用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG)行人偵測演算法,實現整層樓的大範圍即時室內安全監控系統。

    由實驗證明本論文有著比傳統機器人巡邏演算法有著更快的行進速度及更大的移動距離及巡邏範圍,實現一個快速且有效的大範圍即時室內安全監控系統。

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王泰隆-三維超大型積體電路平面規劃(2013)

摘要:
    積體電路的設計與製程在近幾年快速的成長,導線互連、成本、熱、良率等問題造成二維積體電路發展上的瓶頸。三維積體電路使用了直通矽晶穿孔(Through-silicon via, TSV)技術,將平面電路以堆疊的方式透過矽晶穿孔互相連接,讓電路間連線密度提升,進而可縮小外觀尺寸、提高速度、降低消耗功率。

    本論文提出一套三維平面規劃的方法,以模擬退火為基底,用局部最佳合併演算法搭配放鬆波蘭式
決定電路元件(Modules)的擺放位置,接著透過配對的方式選擇直通矽晶穿孔,最後使用制約式最長共同子序列對整體電路做全壓縮、半壓縮,並計算整體的半周線長。

    本研究以GSRC與MCNC Benchmark做為測試電路,實驗結果顯示出對電路元件做整體壓縮或半壓縮能更有效的減少整體線長。

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陳進福-同時考慮面積平衡與矽穿孔數之三維積體電路層級分割(2013)

摘要:
    近年來積體電路的複雜度快速成長,線路延遲、功率消耗、良率等問題,造成傳統二維積體電路無法滿足現今IC產品之需求。三維積體電路使用多層結構,層與層之間透過矽穿孔(Through-silicon via, TSV)技術互相連接,使得電路間連線密度提升,進而可縮小晶圓尺寸、減少線路延遲與功率消耗等問題。

    本論文提出一個三維電路層級分割的方法,以改進的KL演算法為基底來進行電路分割,此方法除了考量層級間矽穿孔數量外,計算過程中同時考慮層與層之間模組面積平衡問題;此外我們提供雲端平台,由使用者端輸入參數給伺服器端並回傳結果來進行測試。

    本研究以GSRC Benchmark做為測試電路,根據實驗結果顯示對電路模組做層級分割能有效減少穿孔數與面積成本。

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李佶-同時感知分層且感知分區的3D-VLSI分割(2013)

摘要:
    隨著積體電路製程進入奈米等級後,在製程技術的發展速度越來越緩慢,使得莫爾定律逐漸失去作用,此時三維積體電路堆疊技術成為一個可提供選擇的替代方案,而三維積體電路堆疊技術依照跨層連接方式又分微凸塊(Microbump)、銲線(Wire Bonded)、非接觸式(contactless)和矽穿孔(Throughsilicon via),其中又以矽穿孔最為廣泛使用。

    由於矽穿孔數量會直接影響到製造成本,所以近年來的樓層分割研究都是將重點放於矽穿孔數量的最小化,但這卻忽略了三維積體電路帶來的最大優勢「繞線長度縮減」;所以本論文提出的方法是:用hMetis分割樓層時,同時考慮跨層與同層連線關係,並針對各層進行區域分割,以達較佳的「矽穿孔數量與線長」比例。

    本研究以GSRC Benchmark做為測試電路,分割後直接進行平面規劃以檢驗所提出的分割方法。實驗結果顯示本論文的方法,可以有效地將連線較多的模組盡可能分配在同一層裡的同個區塊,在合理的計算時間下,些許的增加矽穿孔,但卻能有效減少繞線長度。

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蘇哲彥-應用多層級平面規劃於三維超大型積體電路(2013)

摘要:
    技術不斷的更新,晶片內所容納的模組數量極為龐大。複雜的電路容易造成繞線過長甚或失敗,因此近年來二維平面規劃逐漸轉為三維樓層規劃。現有的文獻顯示幾乎所有的三維樓層規劃都將各層視為一個平坦的平面(flat plane),然後對各層獨立進行二維的平面規劃。這樣的作法會喪失層間的資訊,導致同一個網列中的模組卻分置於上下層的不同角落。

    本研究使用變種的多層級平面規劃(layer-aware multilevel floorplanning,簡稱LAML),此方法用K-L分割演算法進行分層,再用同一個演算法對各層進行細化(uncorsening),細化時會盡量將不同層中屬於同一網列的模組放至較接近的區域中,再對個別小集合做平面規劃,但我們不作完全粗化(corsening)。

    最後則是採用漸近式掃描法根據空白區域決定候選的矽穿孔(through-silicon vias,TSVs),再透過配對方式篩選並保留較適合的TSV。實驗結果顯示多層級平面規劃配合漸近式掃描法及TSV的配對可以有效加速計算並縮短線長。

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吳宗道-無盲區超音波感測器設計(2014)

摘要:
    本研究論文最主要目標是為解決超音波感測系統在盲區無法量測距離的問題,一般超音波感測系統當障礙物在盲區殘響時間內,不易量測到距離,其主要原因為當障礙物進入偵測的盲區時,障礙物的回波訊號會與殘響時間內所累積的殘響訊號疊加在一起,導致無法正確量測到真實距離,本文因此提出一無盲區超音波近距離感測方法,可以有效的檢測出障礙物位於盲區內的正確位置,並實際設計與實作出一套超音波感測系統,證明本方法的可行性。在本論文中,我們設計一個近距離無盲區反射式超音波感測系統,本系統採用單顆超音波感測器,可同時作為發射與接收使用,並利用超音波反射訊號的時間差,來計算障礙物與感測器接收端之間的距離。

    實作上使用壓電材料當作距離感測器,在驅動電路階段之後的殘響階段,利用超音波測試棒本身的機械結構阻尼,使得超音波信號能量能慢慢地消散,並計算出當振幅信號能量比障礙物回波的訊號小時,再讓感測系統進入正常的回波訊號偵測距離階段。解決問題的關鍵在於找出一個合宜的超音波測試棒機械阻尼結構,使其能夠在合適的時間段落內,能有效地抑制超音波回波振幅能量,並定義此段時間為殘響時間,同時利用本文所提出的方法,分辨出盲區內障礙物的反射訊號,進而解決超音波感測系統在盲區內無法量測距離的問題。

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林國凱-基於粒子群優演算法的多屬性決策-非純度波段優先權方法應用於高維度資料波段選取(2014)

摘要:
    近年來由於衛星遙測技術日益進步,衛星遙測影像的維度及資料量也日趨龐大,因此為解決衛星遙測影像在使用上之維度與資料量過於龐大複雜的問題,可利用波段選取來降低影像的維度,進而避免由於波段數增加所導致的Hughes現象。

    先前有學者提出許多波段選取演算法來達到降維效果,然而這些波段選取演算法成效不彰,使得降維效果並不明顯。因此,本論文提出「粒子群優法」結合「相關係數矩陣」分別聚合各類別中的高相關度波段以獲得特徵模組空間,接著以「多屬性決策之層次分析法模型」將各類別的模組特徵空間與區塊彼此關係以層級化呈現,再結合「非純度波段優先權法之類別覆蓋率」計算各群聚波段中各波段之權重分數,最後將所有波段的加權分數進行統計,挑出代表性的波段,以達到降維的效果。

    在實驗結果,本論文採用的遙測影像實驗圖資為MASTER的鰲鼓溼地及 AVIRIS的Northwest Tippecanoe County (NTC),並測試不同的降維率與正確率之間的變化與關係;其中當鰲鼓溼地的降維率達到90.91%時,正確率為98.44%;NTC的降維率達到85.00%時,正確率為94.48%。

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王駿瀚-實作客戶端設備廣域網路管理傳輸協定與裝置數據模組(2014)

摘要:
    由於網際網路在近年廣泛的發展下,電信商在相互競爭的狀況下,不止要提高網路品質,如何能即時線上維護客戶端設備,亦成為產品售後服務重要的一環;而面對家庭網路環境越來越為複雜的狀況下,如何能夠快速有效管理家庭異質網路,已成為電信商重要的研究課題。因此本論文將實作客戶端設備(Customer Premise Equipment – CPE)廣域網路(Wide Area Network – WAN)管理的通訊協定(CPE WAN Management Protocol – CWMP),CWMP是一個具有整合性的管理介面,且能能夠遠端管理終端設備(CPE)的通訊協定,讓新的服務更容易新增於客戶端的網路終端設備(CPE)中,亦能夠透過廣域網路由遠端來管理掌握目前平台的運作狀況,協助使用者故障排除。過去有許多網路管理協定,如簡單網路管理協議(Simple Network Management Protocol – SNMP)、遠端登入協議(Telnet)、安全性登入協議(SSH),本研究發現CWMP通訊協定是最適合被用來管理家庭網路的客戶端家用閘道器(Home Gateway),家用閘道器只要利用定義完整資料模型,便可與電信商的自動組態伺服器(Auto-Configuration Server – ACS)作資料交換,所以本研究就針對實作CWMP通訊協定應用程式,並且架構於資料模型(TR-181 Data Model)上,利用OpenACS驗證其功能,並透過擷取封包軟體取樣分析,以證明此實作的應用程式具有良好的穩定性與效能,另一方面本文利用GetParameterValues 遠端呼叫程序(Remote Procedure Call RPC)改善Upload RPC效能,在特定環境下能提升40倍的速度。

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