電控掛鎖

[[abstract]]一種電控掛鎖，包含：一外殼座、一具有一掛桿之掛桿單元，以及一具有一第一鎖舌之第一鎖舌機構，其中該掛桿可在一閉鎖位置及一解鎖位置間轉換，而該第一鎖舌可在一卡合位置和一非卡合位置間轉換。 本新型的特徵在於：該電控掛鎖更包含一可控制該第一鎖舌由卡合位置轉換到非卡合位置之電控機構，當掛桿位在閉鎖位置時，該第一鎖舌係與該掛桿卡合並位在卡合位置，而當電控機構驅動該第一鎖舌由卡合位置轉換到非卡合位置時，該掛桿可自動地受到一解鎖彈簧的作用轉換到解鎖位置，藉此達到使用方便之功效

產品設計技術導入與加工技術研發

[[note]]IAC-99-07

Construction of a Kansei Generative System for Product form Design

[[note]]NSC98-2221-E327-019-MY

[[alternative]]The Structural Causes and Limitations of Chinese Economic Growth: A Geopolitical Economic Analysis

計畫編號: NSC94-2412-H343-005執行機構: 南華管理學院應用社會系研究期間: 9408~950

[[alternative]]Efficient monitoring and target-tracking mechanism with K-Strong barrier coverage in wireless visual sensor networks

碩士[[abstract]]無線視覺感測網路(Wireless Visual Sensor Networks，WVSNs)是由分散的視覺感測節點所構成。相較於傳統的無線感測網路(Wireless Sensor Networks，WSNs)而言，無線視覺感測網路(Wireless Visual Sensor Networks，WVSNs)不僅能達到監控之功用，並且能進一步取得影像資訊，如此一來將更能有效地立即掌控環境場景之現況。而近年來WVSNs的研究議題中，線覆蓋(barrier coverage)應用於邊界防線與偵測入侵者已受到許多學者們的廣泛探討，也由於WVSNs所收集的資料為影像資訊，因此使用過多的視覺感測節點佈建防線，將造成網路存活時間的減少與收集過多不必要之影像，且對於節點影像資訊回傳將會造成頻寬負載的增加，若取得過多重覆影像則會造成後端影像處理之困難度。 因此，如何有效延長網路存活時間與較少數量的視覺感測節點來佈建防線，已成為無線視覺感測網路中一項非常重要之議題。此外，過往針對無線視覺感測網路下之barrier研究，並未考慮到網路存活時間與如何有效追蹤監控入侵者其影像資訊並對於每一片段影像應具有一定之品質（影像監控厚度），如此一來將難以辨視其所收集到的影像。因此，本研究將加入睡眠機制並結合入侵者追蹤機制與影像厚度之考量，藉此提供已較佳之監控品質(Quality of Monitor, QoM)。也就是說，本研究將針對無線視覺感測網路中之防線議題做一探討，我們將提出以集中式的防線建構演算法結合睡眠機制達到延長整體網路存活時間，並藉由本研究所提出之入侵者監控追縱機制其有效達到監控追蹤入侵者之影像資訊，並透過較少數量之視覺感測節點來佈建具備有一定影像監控厚度之K-Strong Barrier Coverage。[[abstract]]The wireless visual sensor networks (WVSNs) are composed of distributed visual sensor nodes. The WVSNs can not only provide monitoring functions like wireless sensor networks but also capture real-time image of the monitoring environment. Among the issues of WVSNs, barrier coverage has been widely discussed by researchers in recent years. However, networks lifetime decreasing and redundant visual collecting will be caused by the forming barrier with too many visual sensor nodes. Furthermore, the breadth of coverage is the most important factor of the Quality of Monitor to provide the well image information. We proposed an efficiently target tracking and monitoring with better Quality of Monitor (QoM) by involving the sleeping control mechanism and the guaranteed breadth of coverage. In this dissertation, we consider a centralized K-strong barrier coverage construction mechanism with sleeping control mechanism to prolong the network lifetime. Otherwise, the image information of intruder is efficiently captured by proposed monitoring and tracking mechanism with the least visual sensor nodes.[[tableofcontents]]目 錄 Chapter 1 Introduction 1 1.1　研究背景 1 1.2　研究動機與目的 5 1.3　研究方法 7 1.4　論文架構 8 Chapter 2 Related Work 9 2.1　覆蓋議題 9 2.1.1　無線感測網路 11 2.1.2　無線視覺感測網路 14 2.2　三角定位法 17 2.3　目標物追蹤 19 2.3.1　同步喚醒 20 2.3.2　非同步喚醒 23 Chapter 3 Preliminary 33 3.1　網路架構與名稱定義 33 3.2　相關定義 34 3.3　相關假設 49 3.4　網路環境設定 50 Chapter 4 Efficient Monitoring and Target-Tracking Mechanism with K-Strong Barrier Coverage in Wireless Visual Sensor Networks 53 4.1　網路網格化建構階段(Griding Phase) 56 4.2　建構K-Strong防線覆蓋 63 4.3　入侵者監控階段 68 4.3.1　睡眠機制 69 4.3.2　入侵者監控追蹤機制 73 Chapter 5 Simulation Result 89 5.1　模擬環境 90 5.2　感測器建構防線之實驗模擬 91 5.3　感測器移動距離之實驗模擬 93 5.4　入侵者追蹤遺失率之實驗模擬 95 5.5　入侵者追蹤喚醒的感測器節點數量之實驗模擬 98 Chapter 6 Conclusion 101 參考文獻 103 附錄一 中文投稿論文 109 附錄二 英文論文 120 圖目錄 圖1.1 Crossing Paths V.S Non-Crossing Path 3 圖1.2 Weak Barrier V.S Strong Barrier 4 圖1.3 邊界覆蓋示意圖 6 圖2.1 覆蓋示意圖 10 圖2.2 2-barrier coverage示意圖 12 圖2.3 2-barrier coverage防禦線示意圖 13 圖2.4 已知距離的三角定位法 17 圖2.5 絕對角度的三角定位法 18 圖2.6 週期式與隨機式喚醒示意圖 21 圖2.7 PES Protocol示意圖 24 圖2.8 EST Protocol示意圖 26 圖2.9 CT Protocol示意圖 28 圖2.10 CCT Protocol示意圖 30 圖3.1 無線視覺感測器網路假設圖 34 圖3.2 感測區域示意圖 36 圖3.3 感測連結示意圖 37 圖3.4 防衛線示意圖 39 圖3.5 角色分佈示意圖 40 圖3.6 Monitoring Angle示意圖 41 圖3.7 Visual node Rotate Angle示意圖 43 圖3.8 視覺感測器節點偵測入侵者影像 示意圖 46 圖3.9 無線感測器網路佈建示意圖 50 圖4.1 系統架構流程圖 54 圖4.2 網格化初始階段 56 圖4.3 網路網格化建構流程圖 58 圖4.4 CSVMA場景圖 59 圖4.5 CRBCA場景圖 64 圖4.6 建構K-Strong防線覆蓋流程圖 65 圖4.7 睡眠機制流程圖 70 圖4.8 睡眠機制場景圖(a) 72 圖4.8 睡眠機制−奇數列Wake up &偶數列sleep (b) 72 圖4.8 睡眠機制−偶數列Wake up &奇數列sleep (c) 73 圖4.9 入侵者監控追蹤機制流程圖 75 圖4.10 入侵者監控追蹤機制場景圖(a) 79 圖4.10 入侵者監控追蹤機制場景圖(b) 80 圖4.10 入侵者監控追蹤機制場景圖(c) 81 圖4.10 入侵者監控追蹤機制場景圖(d) 81 圖4.10 入侵者監控追蹤機制場景圖(e) 82 圖4.11 慣性監控追蹤機制場景圖(a) 85 圖4.11 慣性監控追蹤機制場景圖(b) 85 圖4.12 全區域監控機制場景圖(a) 88 圖4.12 全區監控機制場景圖(b) 88 圖5.1 感測器節點數量之比較 91 圖5.2 感測器節點移動總距離之比較 93 圖5.3 入侵者追蹤遺失率之比較 95 圖5.4 平均喚醒感測器節點數量 98 表目錄 表一：Mnl_mes格式表 57 表二：Virtual Migration Table (VMT) (a) 60 表二：Virtual Migration Table (VMT) (b) 61 表三：row_mes格式表 66 表四：angle_mes格式表 67 表五：sle_mes格式表 69 表六：waup_mes格式表 76 表七：track_mes格式表 77 表八：tracking table 78 表九：inertia_mes格式表 84 表十：alw_mes格式表 87 表十一：參數設定 90[[note]]學號: 699410147, 學年度: 10

Computer-Aided Color-Combination Design on the Images of Taste and Olfaction with Color Harmony (II)

[[abstract]]由色刺激所產生的共感覺，長久以來即受到許多色彩設計研究學者的重視，而味覺與嗅覺在色彩所衍生出的共感覺中具有較高的一致性與商業實用性。而且今日電腦的軟硬體技術已臻成熟發展，運用電腦輔助色彩設計與模擬，已經成為色彩設計的主流模式，而其色彩表色方法主要以參數式的色彩系統為主，因此在色彩味覺與嗅覺共感覺的研究上，相當適合以量化的模式建立色彩與共感覺的關係。 一般的色彩意象感覺之研究常侷限於單向概念式的意象或用色建議，不僅缺乏完整客觀的雙向量化關係之深入探討，亦忽略了色彩調和的配色考量。因此，本計劃擬針對色彩與味覺、嗅覺意象之關係，輔以色彩調和之考量，以二年的時間進行「電腦輔助色彩味覺與嗅覺意象之調和配色研究」，本研究為此二年期計劃中的第二年計劃。第一年之研究擬建立單色色彩與味覺、嗅覺之量化關係及雙向之意象評價與色彩搜尋介面，目前（96年12月）已經完成單色色彩味覺與嗅覺之共感覺實驗並建立評價法則。因此，在第一年的學理建立與應用基礎下，第二年之研究則擬建立複雜程度更高之多色彩配色組合與味覺、嗅覺、色彩調和之量化關係及雙向之意象評價與最佳化之配色搜尋介面，以完整提升研究之實用價值。本年度之目標成果如下： 1. 建立色彩配色組合之味覺與嗅覺意象的參數化評價法則。 2. 建立色彩配色組合調和美感之參數化評價法則。 3. 建立目標味覺與嗅覺意象之最適色彩調和配色組合搜尋模式。 4. 建立自動化雙向之意象評價與色彩調和配色搜尋、模擬介面。 5. 提供予產業界使用，並驗證其使用成效。[[abstract]]Many color design researchers keep their attentions on the synesthesia induced by color stimuli. The senses of taste and olfaction in synesthesia are of better consensus and practical utility. Nowadays, the hardware and software of computers has reached mature development. Computer-aided color simulation has become the dominant method for color design and the parameterized color systems are adopted for color presentation. Thus, it is appropriate to quantify the relationship between color and its synesthesia for the studies on synesthesia of taste and olfaction. Traditional color image-related researches were usually limited in the discussion issues of single conceptual image or color-usage suggestion. They didn’t include not only the construction of the objective quantitative relationship between color and its image, but the color harmony consideration. Therefore, this second-year project is planned to finish the color researches on computer-aided color-harmony design with the chromaesthesia of taste and olfaction. The first year’s research will construct the quantitative relationship, image evaluation and the color-searching interface between single color and the images of taste and olfaction. Up to now (December, 2007), the synesthesia image experiments for single colors have been finished, and the evaluation algorithms have also been modeled. The second year’s research will consider the color combination design, and further model their quantitative relationship of taste and olfaction image evaluation, color-harmony-based aesthetic measure, and optimal color combination searching. Finally, the color design interface for this project requires to be constructed for satisfying the practicable effect. The goal of this project is described as follows. 1. Construct the parameterized evaluation algorithms for the color combination and the related taste / olfaction image. 2. Construct the parameterized evaluation algorithms for the color combination and the related color-harmony-based aesthetic image. 3. Construct the optimal color-combination searching model based on the objective taste and olfaction images and ideal color harmony. 4. Construct an automatic color design interface for image evaluation and color-combination simulation and searching. 5. Apply the research achievements to the enterprises to demonstrate the effectiveness of the developed system.[[note]]NSC97-2221-E327-04

[[alternative]]The Long March of China Rise---External Integration and Internal Reform (I)

計畫編號: NSC97-2410-H343-009-MY2執行機構: 南華大學應用社會學系研究期間: 9708~980

[[alternative]]Government, Media and Scientific Expertise--- Long-Term Democratic Deliberation and Risk Management (III)

計畫編號: NSC97-2515-S343-002-MY3執行機構: 南華大學應用社會學系研究期間: 9912~1000