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國立臺灣大學 電信工程學研究所 吳瑞北、賴怡吉所指導 林思綺的 具擴展性可處理累積數據的Wi-Fi RSS指紋定位系統 (2018),提出6tb關鍵因素是什麼,來自於室內定位系統、Wi-Fi指紋定位、可伸縮性、可重組性、存取點感知比率、軟體容器。

而第二篇論文中原大學 室內設計研究所 黃慶輝所指導 羅為濬的 居住者個人特質與室內空間自我呈現-以住家設計為例 (2015),提出因為有 設計心理學、場所經驗、空間設計、幸福感的重點而找出了 6tb的解答。

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具擴展性可處理累積數據的Wi-Fi RSS指紋定位系統

為了解決6tb的問題,作者林思綺 這樣論述:

因應日益增加之高精確度室內空間定位需求,無論Wi-Fi RSS 指紋定位演算法乃至包括他種信號之各種場景分析定位法等,皆須面對場景資訊量龐大、難以由尋常終端待定裝置之有限計算資源來儲存與解算之挑戰。為克服此一問題,本研究提出一可伸縮、可重組化之空間定位系統,以軟體容器所建構之彈性計算後台為基礎,可因應海量指紋資料累積與待定物多寡之需求,透過網路機動調集的計算資源,而容器化、模組化的系統設計,易於增加多個包括Wi-Fi RSS與異種定位信號之指紋資料庫、多種並存之定位演算法、指紋蒐集與建模、以及具資料視覺化功能之使用者介面等各種容器,皆可透過參數化的方式調控與重組,便於研究者進行定位演算法之開

發、組合與優化。本系統原型主要以Python語言實作,使用Google Kubernetes (k8s) 作為軟體容器控管之主要框架,內建加權K-近鄰法與支援向量機兩種Wi-Fi RSS 指紋定位演算法模組,並已運行於三座具備雙64位元Intel Xeon處理器(共八核心)、64GB主記憶體、6TB存儲空間之Linux伺服器叢集上,可同時定位多個包括樹莓派(Raspberry Pi) 為基礎之待定裝置。基於本系統,本研究驗證了一新穎之W-Fi存取點選擇與過濾機制,以Wi-Fi 存取點之感知比率為篩選基準,有別於傳統以信號強度為篩選標準之做法。於本原型系統在台大明達館一15.7x9.4x2.9

m3測試場域試運轉期間,以系統內建之WKNN演算法在權重W為距離倒數、鄰近K值取5點的條件下,本AP選擇機制於ASR>=0.2時可濾除近78%之所有測得AP總數,大幅提升運算效率,而仍控制定位準度 (90%累積分布下維持3米等級) 之誤差變動不多於1.8%。

居住者個人特質與室內空間自我呈現-以住家設計為例

為了解決6tb的問題,作者羅為濬 這樣論述:

設計的終極目標是提昇人類的幸福指數,要在設計中創造幸福感,必須周密的考量各類重要的因素─人的內在的、文化的、特殊的需求,一旦滿足這些需求,就能為個體創造良好的生存環境。以人為核心的、不同層次的需求意味著設計師必須熟練掌握文化特徵的差異,敏銳地捕捉到個體的獨特需求,對設計來說是巨大的挑戰,因為這些需求經常互相衝突。採用的方法也不再是物理尺度的測量方法,而是需要掌握一種全面理解人類需求的非物質方法。而這種方法往往非常隱晦與模糊的出現在人的心理感受中。室內空間除了生理、安全、社會及尊重需求的滿足外,居住者最難掌握的心理、情感需求經由調查、溝通、詢問、提點出來。設計心理學提出了重要觀點:居住者個人特

質與其過往生活、場所經驗有極大的關聯。目前室內設計的論述架構大多著墨於室內設計元素及視覺效果的操作,然而文獻指出室內設計過程中居住者心理層面影響亦佔有重要成分。目前室內設計元素與心理層面的文獻各自論述,尚待整合。缺少將這兩種論述整合的研究。目前居住者的心理層面文獻,多著重居住者家屋現況的情感記憶回溯,場所經驗與住家現況的鏈結與探討,對未來即將進行的設計規劃部分則尚未有所探討研究。本研究目的希望探討居住者的場所經驗,分析場所經驗與住宅室內設計之關連性,以及提出個人特質與住宅室內設計的理論架構。以設計心理學、解釋現象學分析法(IPA)為分析工具,分析案例居住者的深度訪談資料及實際設計完成的成果相互

應證。設計心理學對於其他的概念(回憶、理想、舒適、幸福感),尚需有心理學領域的訪談題目及研究架構工具加以補充,使研究的面向能更寬廣與完整,能更準確的提供設計時的依循與居住者的期望。此為後續研究的參考方向。