A fast high utility itemsets mining algorithm

醫療影像處理在診斷和預後之應用

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/29時間：13:50 ~ 15:30

地點：S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者：嘉義大學資工系 柯建全教授

今天請來的柯建全教授，他研究的主題頗有趣的，在講醫療影像處理在診斷/預後之應用，因為醫療跟我們平時息息相關，所以聽起來特別有感覺，像是下列的一些圖，是教授他們寫的程式所模擬出來的。

總結，若是能在診斷病況圖像上能有更多的進步，在醫療方面的危險和糾紛就能有效地降低，所以柯教授的研究是非常有貢獻的。

從個人資料保護法談-個資保護與資安防護實務

課程：論文研討(二)

日期：2013/4/12時間：13:50 ~ 15:30

地點：S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者：陳鴻彬顧問

個資法在中華民國101年9月21日通過修法，原因是隨著網路越來越發達，個人資料的定義已經比傳統的來得廣泛，以下圖為例，可以看到像是email跟一下網路通訊軟體都已經成為個人資料了。

另外顧問他們還有做個有趣的調查。

從這數據可以看出，學校的電腦裡其實也隱藏著很多個人資料，若沒有一套防護措施，很有可能會遭到有心人士竊取，所以我認為未來在這一方面值得我們去探討。

The Role of the Study of Programming Languages in the Education of Programmers

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/22時間：13:50 ~ 15:30

地點：S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者：政大資科系 陳 恭教授

今天請到陳教授來演講關於程式的主題，The Role of the Study of Programming Languages in the Education of Programmers，這主題對我們資工系來說非常有用，聽起來也格外有感觸，像是下面這張圖。

這張圖讓我想起我當初也是這樣的感覺，一堆程式語言讓我有點不知所措，後來才逐漸的發現其實概念上大家都差不多，只是青菜蘿蔔各有喜好，不久前我才看過類似的文章，在講工程師在挑選喜歡的程式語言時，其實可以反映出一些自己的個性和喜好，雖然程式語言都一堆可以挑，但只要專精一種語言，剩下的基本上都可以觸類旁通，這就是我資工系讀四年下來的感想。

Games for Researches

課程：論文研討(二)

日期：2013/2/22時間：13:50 ~ 15:30

地點：S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者：東華大學資工系 戴文凱教授

今天戴教授的演講非常有趣，大致上介紹了幾款他們做的遊戲，首先是Music Score Editor，因為音樂節奏遊戲最困難的地方就是把音樂化作節拍點，所以此研究就是想讓使用者能把自己喜歡的音樂去生成節拍點，藉此來達成音樂節奏遊戲，圖一為用程式生成節拍點的Demo圖。

圖一  生成節拍點步驟

再來介紹了他們跟別人合作的圍棋遊戲，此款遊戲以RPG的方式來進行，圖二為遊戲畫面圖。

圖二 遊戲內容截圖

厲害的還不只如此，他們寫了程式來快速製作遊戲內場景建築，戴教授還特地去研究了中國式建築的書，大致上就是先抓住建築物的一些特點，分析完畢後把這些點抓出來，就可以藉由程式來調整出各種場景模型，以下為範例圖。

建築的特點

抓出能調整的屬性

程式介面圖

而介紹的遊戲中最吸引我的莫過於這款賽馬遊戲，以下為遊戲截圖。

最後戴教授說了句很棒的話，鼓勵我們若想做遊戲，則必須了解這遊戲究竟好玩在哪裡，這樣才能做出一款好遊戲。

Enhancing Effectiveness of Internet Search and Advertising with Web Log Mining

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/15時間：13:50 ~ 15:30

地點：S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者：台灣大學資工系 陳信希教授

陳教授的演講主題是Enhancing Effectiveness of Internet Search and Advertising with Web Log Mining，這題目對我這研究資料探勘的人來說非常有趣，過於理論的內容我就不敘述了，主要內容大概就分兩部分，一部分就是互聯網的搜尋和從使用者的web log來找出使用者有興趣的廣告內容，陳教授在第一個部分用一張圖就讓我們明白他接下來想表達的內容。

這張圖表示當我們搜尋有關java這張圖時，互聯網不確定使用者可能想找的是是咖啡或爪哇島還是汽車之類的，但是我們資工的人都知道使用者其實想搜尋的是java這程式語言，這舉例很有趣，若無法從一些資料內了解使用者的需求，很難找出使用者真正有興趣的東西。

所以第二部分要介紹的就是如何從web log中找出使用者有興趣的事物，這樣才能介紹使用者有興趣的廣告。用下面這張圖解釋最清楚。

就是從使用者去搜尋便宜的機票, 旅館, 阿拉斯加旅行指南和天氣等資訊，我們可以去猜測使用者想要來一趟台灣到阿拉斯加的旅遊，所以我們可以推薦他一整套的旅遊行程之類。

另外最近聽系上何老師說了一句話，我很認同，就是資料探勘的魅力就在於你沒辦法在探勘前知道你會找出哪些有趣的資訊，我想這就是吸引我研究這領域的其中一個原因。

雲端計算安全的挑戰與機會

課程：論文研討(二)

日期：2013/5/7時間：13:50 ~ 15:30

地點：S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者：優弧資訊公司　呂沐錡

雲端運算（Cloud Computing），是一種基於網際網路的運算方式，透過這種方式，共享的軟硬體資源和訊息可以按需求提供給電腦和其他裝置。

而雲端運算的安全性則是一個演化自電腦安全、網路安全、甚至是更廣泛的資訊安全的子領域，而且還在持續發展中。雲端安全是指一套廣泛的政策、技術、與被佈署的控制方法, 以用來保護資料、應用程式、與雲端運算的基礎設施。雲端安全與「基於雲端」（cloud-based）的安全軟體是不同的，後者如商業軟體廠商所提供的基於雲端的防毒或弱點管理服務。

以下是一些雲端上的常碰到的問題。

總結，雖然雲端科技越來越便利，但是安全性問題也隨之產生，所以在進步的同時，安全措施也必須做好準備。

無線通訊 - 從RFID到NFC

論文研討 期末影片

題　目：無線通訊 - 從RFID到NFC

製作者：曾耀男  洪偉庭

 

資通訊與雲端運算發展之探討

課程：論文研討(一)
日期：2012/12/7時間：13:50 ~ 15:30
地點：S104
撰寫者 : 資工研一_洪偉庭
講者：中華電信國際分公司副總經理 簡志誠

雲端運算類型可分為下列幾種：
公用雲 （Public Cloud）：
由一個雲端運算服務供應商建設、運維和管理，提供多個企業和用戶共用的雲端運算環境。用戶可隨需使用整個雲端運算環境中的部分資源，並按使用資源付費。
私有雲（Private Cloud）：
由企業獨立建設和使用的雲端運算環境，只提供給該企業內部員工或下屬單位使用，不對外部企業營業。這些企業或機構對 IT 環境的可用性、安全性和可靠性要求較高。
混合雲（Hybrid Cloud）：
是公用雲和私有雲的混合。 大型企業也能夠選用混合雲，將一些安全性和可靠性較低的應用部署在混合雲上，以減輕 IT 的負擔。
社群雲（Community Cloud）：
社群雲由眾多利益相仿的組織掌控及使用，例如特定安全要求、共同宗旨等。社群成員共同使用雲端資料及應用程式。

目前我們生活上已經有不少東西雲端化了，例如我以前介紹過的雲端資料庫，雲端資料庫，簡單的說就是把資料庫雲端化，使用者能使用雲端資料或應用程式，此類常見應用程式包括電子郵件及社交網站，Gmail、Facebook 或 LinkedIn 使用者可透過瀏覽器或其他裝置，使用這項應用程式及資料，使用者通常只需記住密碼，其餘資料皆在雲端儲存及管理。以下為使用者與雲端的示意圖。

根據上述可以知道使用者只要透過瀏覽器或其他裝置，就可使用公用雲上的應用程式及資料，所以我認為搭配越來越蓬勃發展的智慧型手機，雲端這塊可能會偏向提供個人化的雲端服務，另外最重要的還是雲端上的資訊安全問題，隨著雲端越來越熱門，隨之產生的安全問題也開始顯露出來了，因為你無法隨時監控你雲端上的資料，也無法保證從雲端資料庫上傳遞資料到你手中的期間，是否會遭惡意人士擷取，雖然目前已經有不少研究在處理雲端上的資訊安全技術，旦還是不夠完善，所以雲端雖然方便，安全還是必須考量一番才行。

寬頻真相大公開

課程 : 論文研討(一)
日期 : 2012/10/5 時間 : 13:50 ~ 15:30
地點 : S104
撰寫者 : 資工研一_洪偉庭
講者 : 中華電信通信分公司 － 吳雲鼎

這禮拜請到中華電信的吳雲鼎先生來講關於網路的事情，因為之前也有請過中華電信的柯智凱先生講過相同的主題，所以內容跟上次講的是差不多的事情，只是這次講得較為深入，牽扯到一些專業的才了解的TCP/IP理論，還有一些網路測速的方法，較為專業的理論我就不寫了，下圖為整個網路生態的建構圖。

最後還是想小小的抱怨一下，演講當中有提到一句話：客訴速率不足案件80%以上與客戶端有關，這有點像在說千錯萬錯都不是中華電信的錯，竟然如此的話，為何還一直提倡中華電信的品質有多好呢？ 根本自相矛盾，所以總結就是中華電信的好，其實應該是跟其他網路業者的爛比較所產生得錯覺，畢竟根據調查，台灣的網路環境跟外國比起來，算是很差的。

自動光學檢測技術與職場經驗分享

課程 : 論文研討(一)

日期 : 2012/10/5 時間 : 13:50 ~ 15:30

地點 : S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者 : 宏瀨科技 詹方興

這次請來的是在職場上已有多年經驗的詹方興先生，他目前就任於宏瀨科技，這家公司主要在做自動光學檢測(Automated Optical Inspection，簡稱 AOI)，跟以往效率較低的人工檢測相比AOI設備具有以下優點：

1. 效率高

2. 具重現性

3. 解析度高

4. 非破壞性

5. 速度快

以下圖一和圖二為AOI可在LCD和PCB上所檢測到的問題示意圖

          圖一

圖二

除了介紹AOI設備外，詹方興先生還跟我們分享一些他的工作歷程，從他的簡歷可以看出他工作上是從網路設備的工程師跳到現在的光學檢測這方面，要像他一樣要跨領域其實並不容易，所以要記住職涯規劃上的四個方面：

1. 道德良知

2. 天賦才能

3. 工作熱情

4. 市場需求

道德良知不用說，這一定最重要，再來就是若能搭配自身的才能，那在工作上一定能如魚得水，至於要持續在同家公司上班勢必要保持著工作熱情才行，最後當然是要觀看市場需求，若你的工作在市場上的需求不高，代表你是隨時可被替代的人，所以根據市場需求去發展第二第三專長，以備不時之需。

飆網速度大解密 & Windows 8體驗APP開發

課程 : 論文研討(一)

日期 : 2012/10/5 時間 : 13:50 ~ 15:30

地點 : S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者 : 中華電信柯智凱 & 微軟學生大使李瑀祺

這次的演講分成兩個主題，一開始先由中華電信的柯智凱先生介紹網路的一些基本運作和其影響因素，以下為影響網路速度的因素：

1. 用戶端電腦作業系統影響

2. 家庭網路及週邊設備效能不佳

3. 家中有多部電腦共用網路上網

4. 連接之網站對外頻寬壅塞影響

Hinet有提供一個簡易的網路檢測程式，叫DR.SPEED，下圖為學校網路測試圖

接著下個主題由微軟學生大使介紹Windows 8，win8主打得還是支持目前最夯的觸控介面，因為微軟他們也有再開發自家的window phone，所以我認為windows 8算是為window phone量身訂做，只是他也能跨平台可在電腦、平板、智慧型手機上使用，算是跨世代的作業系統，雖然界面打著人性化方便使用者使用，不過我認為跟傳統作業系統相比，少了點銜接性，對於傳統使用者，可能反而覺得不習慣，甚至不懂如何使用，需要花較多的時間去學習操作。

下面圖一為win8界面，圖二為跨平台示意圖。

圖一

圖二

物聯網多媒體平台及前瞻應用

課程 : 論文研討(一)
日期 : 2012/10/5 時間 : 13:50 ~ 15:30
地點 : S104
撰寫者 : 資工研一_洪偉庭
講者 : 國立台灣科技大學電機系 陳俊良 教授


物聯網,英文簡稱為IOT(Internet of Things), 顧名思義就是把感測器裝備到電網、鐵路、橋樑、隧道、公路、建築、供水系統、大壩、油氣管道以及家用電器等各種真實物體上，通過網際網路聯接起來，進而運行特定的程序，達到遠程控制或者實現物與物的直接通信。
圖ㄧ和圖二為有物聯網前和沒物聯網的差別。

圖ㄧ

圖二

物聯網，即通過裝置在各類物體上的射頻識別(RFID)、感測器、二維碼等，經過介面與無線網路相連，從而給物體賦予「智能」，可實現人與物體的溝通和對話，也可以實現物體與物體互相間的溝通和對話，這種將物體聯接起來的網路被稱為「物聯網」。
下面影片為介紹RFID的影片[1]。


物聯網的應用領域主要包括以下幾個方面：運輸和物流領域、健康醫療領域、智能環境（家庭、辦公、工廠）領域、個人和社會領域等。
下面影片為介紹以後物聯網可以應用的地方[2]。



參考
[1]http://www.youtube.com/watch?v=h6qS6Gm0FAo
[2]http://www.youtube.com/watch?v=g5UwUeUuUFY

From Relational Databases to Destribute/Parallel Databases to Cloud Databases

課程 : 論文研討(一)
日期 : 2012/09/28 時間 : 13:50 ~ 15:30
地點 : S104
撰寫者 : 資工研一_洪偉庭
講者 : 國立政治大學 陳良弼教授
 
        從演講主題可以很清楚的明白，內容想表達的是一種資料庫技術上的進化介紹，聽完演講後，讓我勾起對於資料庫進化史的興趣，所以我特別去找了一些資料來參考並做出後面的介紹，在講資料庫進化史之前，想當然爾就是為何需要資料庫，在所要記錄的資料越來越多的情況下，我們無法再用紙本做紀錄，以帳本舉例，若一個店家一天有一百個客戶的交易資料，一個月就有三千筆交易，一年下來就是三萬六千筆資料，十年下來就三十六萬筆，總不可能都用紙筆記錄下來，所以只好將其電子化成資料庫，而之後才有所謂的資料庫管理的技術衍生出來。
        首先從關聯式資料庫開始介紹，以下為關聯式資料庫的簡介：
•以資料表為集合，表與表之間可以建立很強的資料關聯性
•是現代資料庫的主流
•好處：
          1.節省空間
          2.提高效率
          3.資料的一致性 ( 解決資料的重複性問題 )
下面是我簡化博客來訂購商品的資料關聯圖，訂單這張表格的訂單編號可連結到客戶相關資料，也可藉由商品名稱來連結到商品的相關資料。

        接下來介紹分散式資料庫，分散式的資料庫在實體上是分佈各處的資料的集合，以下是分散式資料庫的特徵：
1.資料以及承載資料的硬體都散佈各地
2.資料的傳送必須透過網路
3.資料的處理及控制不再集中在一處
而分散式資料庫的優點：
                                         1.資料庫使用效能的改善
                                         2.可靠度與可用率的提昇
                                         3.資料庫應用系統的分散需求 4.資料的有限度分享 
以下我用簡單的示意圖來表現分散式的概念，圖一為多人存取單一集中式資料庫，圖二為多人存取分散式資料庫。

        接下來再介紹平行式資料庫[1]，平行處理是一種使用多個處理器來強調計算過程中平行事件的有效資訊處理方式。所謂平行處理即是在電腦中有許多程式並行執行(Co-occurrence Execution)。亦即在同一時間單位中有一個以上的程式並行或同時執行，或者對一個以上的操作進行輸入／輸出的處理。其中並行(Co-occurrence)是指：
• 平行化：平行事件可能發生在同一時間間隔(Time Interval)裡。
• 同時化：同時事件(Simultaneous Events)可能發生在同一時間點上。
• 管線化：管線事件(Pipelined Events)發生的時間則是一些重疊的時區。
平行處理在資料倉儲的應用[2] :
平行處理可將一複雜的資料查詢動作分割成幾個小的部分，再將各部分指定給不同的處理器來處理，所有的處理器都是同時運作，不像序列形式的處理器都是依序來處理各個程序的。因此平行處理的作業方式，可以加快像資料倉儲、資料挖掘(Data Mining)這類決策支援系統的工作速度。
平行處理可提供傳統大型資料庫系統中的複雜查詢：如應用於資料庫系統的線上交易處理(Online Transaction Processing, OLTP)中即包含一平行資料庫伺服器(Parallel Server)以提供多個客戶端同時的各別需求。而資料倉儲則是一個以伺服器為基礎，將大型主機上的資料複製儲存的資料庫系統，其中伺服器即根據需求而從主機上接收更新過的資訊，這樣的過程亦牽涉大量的資料，且資料倉儲系統亦包含了資料挖掘(Data Mining)的機制，在資料挖掘中也需要平行處理來進行從大量資料來源中擷取有意義之資訊的工作，因此，在資料倉儲中應用平行處理來促進處理速度是必備的需求。
        再來介紹雲端資料庫[3]，簡單的說就是把資料庫雲端化，使用者能使用雲端資料或應用程式，此類常見應用程式包括電子郵件及社交網站，Gmail、Facebook 或 LinkedIn 使用者可透過瀏覽器或其他裝置，使用這項應用程式及資料，使用者通常只需記住密碼，其餘資料皆在雲端儲存及管理。以下為使用者與雲端的示意圖。

        最後簡單的介紹Big Data[4]，Big Data大概是爆紅速度僅次於雲端運算的科技新名詞，過去一年來，雲端運算雖然還是很熱門的話題，但更熱門的是Big Data，情況就像幾年前廠商不約而同在談雲端運算一樣。根據市場調查機構Gartner的分析，目前全球資料量正以每年59%的速度成長，平均每兩年就成長1倍；資料型態也從傳統的結構性資料轉變為非結構資料為主，其中70%～80%都是網頁日誌檔案、圖片、影像、感應設備等所產生的非結構資料。面對如此巨大且快速成長的資料，傳統的資料處理技術顯得不足，Google等網路服務業者不得不尋求其他方法解決，Big Data風潮因此而生。 而近年來，巨量資料的潮流，從國外延伸到台灣，包括高科技製造等各產業龍頭都在積極評估，包括台積電、聯電、中華電信、元大銀行、新光銀行等，都試圖透過概念驗證(POC)，領先掌握巨量資料最新技術。目前企業還在摸索當中，不過從概念驗證已經可以看到一些方向，所以由此可見處理Big Data的技術將是往後的重要課題之一。

References
[1] 吳秀蘭，「平行資訊處理」，資訊科學與技術專題論輯(台北：文華，民國86年)，頁255-256。
[2] Hallmark, Gary and Corporation, Oracle. “Oracle Parallel Warehouse Server,” International Conference on Data Engineering. IEEE Computer Society(1997): 315-318.
[3] 雲端運算使用案例討論小組，雲端運算使用案例白皮書第三版(2010年)
[4] 楊惠芬 (記者)，【封面故事】BIG DATA 在台灣(2012-10-03)

Video Forgert and Motion Editing

課程 : 論文研討(一)

日期 : 2012.09.21

時間 : 14:00 ~ 15:30

地點 : S104

撰寫者 : 資工研一_洪偉庭

講者 : 國立中央大學資訊工程學系施國琛教授

    本週請來的演講者是國立中央大學資訊工程學系施國琛教授，專長為互動式多媒體及遊戲、數位學習系統、普適計算，對於影像處理這塊研究領域上有不少的成果，而他演講的主題為影像造假和移動剪接，雖然造假這個詞不是很好聽，不過應用在電影方面，就是一種很常見的技術，很多電影都花費了不少巨額經費在製作效果，而影像處理的相關研究就是透過一些演算法來製造特殊的效果。

    教授也介紹了影像造假的一些技術，像是Object Tracking , Video Inpainting, Motion Interpolation，簡單舉個例子，圖一為兩段原始影像跟偽造影像的截圖，最後一格可以看出，原本位於中間穿白色上衣的人是跑在前面的，經過偽造後，他反而跑到後面去了，他就是經過分層切割, 影像修補, 移動位置的差補, 最後在把分層合併起來，結果就如圖一所示，而這技術的流程圖如圖二所示。

圖一

圖二

        最後的結論就是影像偽造的技術，我認為讓自製的影片用最低成本達到還不錯的效果，像是最近很火紅的微電影，就是利用一些簡單的設備和花費少許的成本來拍攝的短片，若能有效的利用影像偽造，或許製作出來的影片效果也不會輸給好萊塢電影。