National Chengchi University
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農作物空拍影像種類辨識與無人機農檢任務應用效能評估
No full text本研究旨在建立本研究旨在將無人機與AI模型整合，進行農作物種類辨別以及農田面積估算。使用無人機收集欲辨識之農作物照片及高空農田照片為資料來源。以收集之農作物照片，對物件分類模型（Zhao等人，2017）進行微調，此模型用以農作物種類辨識之用。以收集之高空農田影像，對語意分割（Wang等人，2018）模型進行微調，此模型用於控制無人機飛行高度，飛行高度需達到可辨識所指定之完整農田面積。
系統成效評估是基於以下原則，準確性、效率性、安全性。首先，系統需具備高準確度，以確保農作物種類辨識及農田面積估算的精確性。其次，系統需具備高效性，以快速完成巡查工作，減少人工干預。最後，系統需確保巡查人員的安全，降低人員出行的風險。
本研究的主要貢獻在於提升農田作物巡檢效率，使用無人機替代人工巡檢行為，從而降低人力成本與時間以及巡檢之風險。透過微調的物件分類模型，進行農作物辨識，為農田作物種類提供更可靠的數據支持以及記錄相關影像作為日後查驗。同時，使用語意分割模型的應用使農田面積估算，研究使用語意分割模型進行無人機飛行高度控制。此外，本研究優化了農業補助申請流程，透過自動化檢查與數據記錄，提高巡檢工作的效率與準確性，減少人工作業的誤差。無人機與 AI 技術的整合為農業應用提供了實際資料佐證，推動精準農業的發展，同時降低巡查人員的安全風險，並減少農業活動對環境的影響。最終，本研究為建立可持續的農業巡檢系統奠定基礎，助力實現智慧農業與可持續發展的長遠目標
銀行理財專員不當銷售行為之研究 - 以強化監理與金融消費者保護為中心
No full text財富管理業務於近三十年來迅速發展，許多投資人透過銀行理財專員的服務進行理財規劃。然而，連動債風暴及人民幣TRF事件讓眾多投資人蒙受巨額虧損，造成金融市場動盪，慘賠的投資人群起抗爭，理專的銷售行為備受質疑。
本研究聚焦於理專的不當銷售行為。歸納其成因，包含薪酬制度、業績壓力、利益衝突、資訊不對稱、職業道德與企業文化。業績獎金驅動理專積極銷售，龐大的壓力迫使其不斷拓展業務，理專與客戶間因而產生了利益衝突，當職業道德標準降低，企業文化有所偏差，理專便可能利用資訊不對稱的優勢，對客戶進行不當銷售。
不當銷售行為的主要態樣包括未充分說明商品內容與風險、銷售之商品風險過高、誇大獲利、推介商品未以客戶利益為優先考量、勸誘客戶頻繁交易、貸款投資或解約再投資，以及高齡金融剝削等。對此，銀行及主管機關皆透過相關機制與規範致力防範，特別著重於認識客戶作業、商品適合度，以及說明義務，但不當銷售行為終究難以完全杜絕。
本研究透過文獻分析及實務觀察，針對認識客戶作業、說明義務、薪酬制度、責任地圖、公會角色與資訊落差等面向提出建議，期望協助強化金融消費者保護機制，使投資人能在公平健全的銀行環境及誠信負責的理專服務中，制定適切而穩健的投資規劃
結合大型語言模型之代理用於 Android App 錯誤重現任務
No full text代理（Agent）任務與大型語言模型（Large Language Models, LLM）兩者研究領域持續互相影響者，代理任務為 LLM 模型擴展了更多數據的類別，而 LLM 為代理研究解決了以往透過強化學習、監督學習做不到的問題，兩者結合謂為趨勢。本文即是探討使用 LLM 作為代理，試圖解決運行在 Android App中的錯誤描述的重現任務中，當遺失錯誤步驟過多時，因而無法用強化學習方式順利重現錯誤的問題。透過任務的轉換將強化學習獎勵設計的困難，轉為如何輸入適當的提示詞給 LLM，包括使用日誌解析工具來降低長上下文對 LLM 的生成文字準確性的影響。
借鏡強化學習訓練的思維，高度結合 LLM，為降低龐大狀態空間搜索，代理可能低效率探索，本文使用子目標區域（subgoal regions）的概念，透過 LLM 找出只與目標句有高度關聯的區域去搜索，進而降低要搜尋比對的數量。也將問題拆解成可以用 LLM 作為代理去運行的子任務，規劃流程為子目標區、制定靜態計畫、動態調整、動態探索的流程、應用 LLM 的規劃（planning）、推理（reasoning）、提取代換文字的能力。本文貢獻為在大量遺漏描述任務如何結合 LLM 在錯誤重現任務的提示工程。
從流程各項子任務評估驗證 LLM 的規劃及推理能力，評估結果：在子目標區域（subgoal regions）子任務，本文使用 GPT-4 在 Top-1 Accuracy：57%， Top-2 Accuracy：100% 可映射到正確目標區域。在靜態計畫子任務中 LLM 的表現，有 Top-1 Accuracy - 42%、 Top-2 Accuracy - 71%、Top-3 Accuracy - 100%。同時為了減少長上下文的影響，對 LLM 可能會有不正確的生成，因此使用事件日誌提取參數的工具 Spell 演算法，使得在提取特定字串的子任務中，LLM 有 90%的準確率。
但在兩項子任務中，將提取後相關文字代換的子任務，以及在動態生成建議行動的子任務中，LLM 都呈現偽陽性（false positive）高的狀況，這在錯誤重現任務中，並不能允許這樣情況發生，因為可能導致後續重現錯誤的基礎與使用者描述不一致，這個結果顯示 LLM 代理用於錯誤重現任務在自動化仍有提升的空間。
未來研究方向為用思考方式的語言模型或是使用 Open AI 近期提出強化微調（Reinforcement Learning Fine-Tuning）方式，透過訓練調整 LLM 輸出的順序，使 LLM 代理能在特定任務中發揮更準確的表現，使錯誤重現任務達到自動化的目標
公部門人事人員職業倦怠之研究：從組織及個人層次分析之
No full text本研究以「工作需求-資源模型」為理論基礎，旨在探討我國公部門人事人員（以下簡稱人事人員）於職場中面臨職業倦怠等相關議題之影響機制與緩解策略。研究採用混合研究方法，量化部分以行政院所屬中央部會（以下簡稱中央部會）及臺北市、新北市及桃園市直轄市政府（以下簡稱北北桃直轄市政府）人事處（室）506位人事人員為對象進行問卷調查，質化部分則透過深度訪談方式，針對15位人事人員進而剖析其工作經驗與心理感受，深入探討感知組織政治、工作家庭衝突、角色壓力與職業倦怠之間的關聯性。
研究顯示，感知組織政治與工作家庭衝突均顯著正向影響角色壓力，意即當人事人員感受到組織內部政治氛圍較為強烈或面臨工作與家庭需求的矛盾時，其角色壓力程度將顯著提高。此外，角色壓力亦顯著預測職業倦怠，證實角色壓力為導致職業倦怠的重要因素之一。中介效果分析結果進而揭示，工作家庭衝突會透過角色壓力間接加劇職業倦怠；但感知組織政治透過角色壓力對職業倦怠的間接影響並不顯著。此發現突顯角色壓力在工作家庭衝突與職業倦怠之間的關鍵中介角色。
此外，本研究證實協作型團隊氣候具有調節效果。積極的團隊協作氣候可有效減弱感知組織政治與工作家庭衝突對角色壓力的負面影響，為人事人員提供心理支持與資源，降低其壓力負擔。然而，情緒智力在角色壓力與職業倦怠之間並未顯現顯著的調節作用，顯示在高度壓力情境下，個人情緒智力的調節效能可能有限。
綜上所述，本研究建議應從個人與組織兩個層次著手改善人事人員職業倦怠的情形。在個人層次上，建議強化情緒智力、心理韌性及壓力管理能力；在組織層次上，應致力於建立協作型團隊氣候，強化情緒支持機制，並推行家庭友善政策，為人事人員創造更具支持性且資源充足的工作環境，從而減輕角色壓力並降低職業倦怠的風險。本研究之發現可作為人事管理實務與未來研究之重要參考依據
以fMRI與機器學習探討數學焦慮的神經網絡
No full text許多行為研究強調了數學焦慮與數學表現兩者之間的負面相關，並常將其歸因於對工作記憶的干擾。儘管相關行為研究已相當廣泛，數學焦慮背後的神經機制仍不清晰，這主要源於各種研究中運用不同的數學任務和方法，以及在任務複雜性區分上的不足。此外，數學焦慮對內在大腦連結性的影響仍未被充分探索，以及整合神經影像數據與認知數據以預測數學焦慮的研究也仍相當稀少，而機器學習方法也可為理解數學焦慮的神經機制來提供更全面的見解，特別是在不同情境下的展現。而鑑於過往行為研究一致發現工作記憶在調節數學焦慮影響中具有關鍵作用，本研究三個實驗均聚焦於與工作記憶和認知控制相關的神經網路。
本研究我們藉由三種互補的方法探討數學焦慮的神經相關性。研究1檢視了算術問題解決過程中的任務相關大腦活化和功能性連結。結果顯示，數學焦慮與數字處理區域（右側內頂葉溝）活化增加有關，這表明高焦慮個體可能需要更多努力來應對更高的認知和情緒需求，此外，數學焦慮干擾了情緒相關腦區（右側杏仁核）與認知控制腦區（如左側下額葉回和輔助運動區）之間的整合，突顯了在處理複雜任務時管理情緒干擾的挑戰。研究2通過靜息態功能性連結（RSFC）分析探索內在神經狀態，結果未發現數學焦慮與內在連結性之間的顯著關聯。然而，在研究1中基於任務的心理生理交互作用（PPI）分析發現數學焦慮與數學相關任務期間的功能性連結有顯著相關性，強調其情境依賴的特性。研究3採用預測建模，結果顯示，任務相關的PPI特徵，特別是結合工作記憶等認知因素後，其預測準確性明顯優於RSFC特徵。關鍵的預測因子（例如右側杏仁核與右側內頂葉溝之間的連結性）突顯了情緒、工作記憶和數字處理之間的交互作用。
這些發現表明，數學焦慮主要透過認知焦慮機制運作，影響注意力與工作記憶，而非源於持續性的情緒過度活躍。此外，結果進一步表明數學焦慮更多仰賴任務特定的神經動態，而非穩定的特質樣態。這強調了任務特定神經連結的失調及其與認知過程交互作用如何影響數學焦慮，為數學相關挑戰中的神經認知基礎提供了全面的視角
刑事簡易判決程序在我國實務檢討
No full text簡易型程序，係對於通常程序之特別程序，即法院不經過通常之審理、調查程序而逕科處刑罰法律效果之程序。關於，本法原先僅有仿自德國處刑命令(strafbefehl)簡易判決或處刑，其本來特色之一在於針對明確輕案，以書面審理代替公開、言詞暨直接審判庭，但此近年歷經數度重大修法變革案，邁向擴大適用範圍目標，而1997年修法時更夾帶了偵查中之認罪協商。而刑訴法第七篇規定「簡易程序」旨在有效處理大量輕微處罰案件節省司法資源，減輕被告訟累。刑事訴訟法第449條之修法歷史以觀，依修正公布本條，於刑法第61條所列各罪之案件，一審法院依被告在偵查中之自白認定犯罪，得因檢察官之聲請簡易判決處刑，彈所科以拘役為限，若檢察官獨聲請簡易時，法院受其限制，不得逕以判決處刑，只能得依通常程序審理簡易程序功能不彰。再者，2003年修法由引進傳聞法則、充實詰問制度且第一審改採合議審判制度，通常審判程序之人力投注及司法資源耗費甚鉅，故同時引進簡式審判程序，可以說一種簡化通常審判證據調查程序之簡易型程序，在主要審理中，雖仍部分帶有言詞、公開審理色彩，但直接審理原則則受大幅限縮。儘管我國各種以快速消化案件為導向制度已經越來越多趨複雜，彼此間適用區別以及和原來機制關係也尚待釐清，本法各式簡易程序，雖歷經近年來不斷地大幅擴張，但其正當性基礎及保障正當性機制，仍有待釐清。又無論何種簡易型程序。其根本用意，一言以蔽之，在於訴訟經濟。司法資源是有限財，不可能無限擴張，因此，為了解決司法機關面臨案件負擔問題，簡化其程序，可能手段之一。刑事司法程序，尤其是通常審理程序，其耗費人力、物力資源甚鉅，若是不採行案件輕重的齊頭式平等來分配有限司法資源，司法機關恐怕因而癱瘓。而區分通常程序與簡易程序出發點在於案件類型簡繁程度、科處刑罰輕重程度，予以層級化，以達到訴訟經濟。現今案件日漸增加，因應我國司法人員工作量增加，藉由簡易判決程序簡化不必要審判程序及避免被告訟累，固然是好事，但一昧追求訴訟經濟同時是否也考慮兼顧正當性基礎及司法公平性為目標，不能僅因簡化程序而忽略當事人利益反而侵害當事人訴訟上權利，有違憲法第16條保障人民訴訟權。
惟現今社會多元化，案件類型多變，追求訴訟經濟過程之中，在簡化過程之中，難免有多少犧牲被告之權利，與憲法層面上保障被告訴訟權有所抵觸，然而簡易判決仍有存在必要性，其深究原因針對訴訟經濟，本文透過對於簡易程序研究與討論，就我國學理介紹、德國處刑命令、日本略式命令之立法及現今實務上運作模式等，嘗試解決現今簡易型訴訟程序適用疑義，並提出可能修法方向，供未來修法參考
產業進駐後對房價之影響 - 以台積電進駐南科臺南園區為例
No full text台積電於2017年宣布在南部科學園區臺南園區設立新廠房，並於2018年正式動工、2022年開始營運，因此本研究探討2017年至2023年間該園區周圍地區之房價資料，透過傳統迴歸模型、空間延遲模型與空間誤差模型進行實證分析，實證結果顯示，與台積電新廠房的距離對房價有顯著影響，距離廠房較近的地區，由於地理位置的優勢、經濟活動的提升、配套設施的完善以及員工購房需求的增加，房價相對較高；然而，隨著距離的拉大，這些優勢逐漸減弱，房價亦隨之下降。相比之下，與火車站的距離對房價的影響更為顯著，顯示交通便利性對居住需求的影響更為直接
於虛擬實境中替換化身之國籍外觀對於課堂中的外語演講焦慮的影響
No full text本研究利用普羅透斯效應，將台灣學生套用在外觀為英文母語人士的虛擬化身中，測量這樣的具身化效果是否能有效減緩學生們的外語演講焦慮，並檢驗自我概念與自我效能感是否為普羅透斯效應之中介機制。本研究實驗採取實驗法，以單因子（虛擬角色：英語母語人士外觀 vs. 非英語母語人士外觀）的受試者組間設計，實驗場景與流程模擬真實的課堂演講情境。本研究共有68位有效參與者，研究結果發現僅改變虛擬角色外觀無法讓使用者產生英語母語者的身份認同，並進而影響自我概念與自我效能感，另外，此研究提出自我與虛擬角色外觀的明顯差異會是觸發普羅透斯效應之要素。此外，與其他虛擬角色的互動性及認知負荷亦為影響因素，最後，本研究再次驗證過去文獻中自我效能感與外語焦慮的顯著關聯。實務上，本研究提供虛擬實境外語學習與演講練習的建議，提供未來在外語虛擬教室的設計參考
消費者心理與行為特性對展廳現象與反展廳現象的影響：以服飾業為例
No full text隨著數位化和電子商務的快速發展，消費者購物行為正經歷重大變革，當代消費者不再侷限於單一的購物通路，而是靈活地運用多種通路來完成他們的購物旅程，從資訊獲取到最終交易，這種跨通路行為既對傳統零售業形成挑戰，也開啟了創新商機。展廳現象（Showrooming）與反展廳現象（Webrooming）這兩種重要的跨通路購物行為引起了學術界和業界的廣泛關注。而過去研究大多針對大範圍的零售商品進行討論，本研究聚焦在消費者購買服飾產品行為上，旨在探討消費者的人口統計特徵、心理因素和行為特性如何影響其在 購買服飾產品時採用展廳現象或反展廳現象的傾向。
本研究針對曾跨通路購買服飾產品的消費者進行問卷調查，共蒐集有效問卷382份。研究結果歸納如下:
一、在購買服飾商品時，價格意識、時間意識、創新購買傾向及消費者網路經驗這四個因素 對展廳現象（Showrooming）具有顯著的正向影響。
二、在購買服飾商品時，時間意識、觸摸需求、數位不信任及消費者網路經驗這四個因素對 反展廳現象（Webrooming）具有顯著的正向影響。
總結而言，傳統服飾零售商應深入理解消費者的展廳和反展廳動機，針對展廳的消費者，可以在實體店面提供折扣、強調店內購買的觸覺、視覺和試用優勢來吸引他們在店內完成購買。針對反展廳的消費者，零售商應優化店內購物體驗，並強化實體店的試穿和專業建議服務，從而增強消費者的購買信心，結合線上線下優勢，提升消費者的購物滿意度;純線上服飾零售商針對反展廳的消費者，應加強產品資訊透明度，建立消費者的線上購買信心，提供例如即時客服支援、免費試穿退貨政策和AR/VR虛擬試穿技術，有效降低購物風險，同時 優化整體線上購物體驗
Profet AI 國際市場進入策略之個案研究
No full text本研究以台灣 AI 軟體新創公司 Profet AI 為個案，探討其在中國、日本與泰國三個國際市場的進入模式與合作策略，並分析其因應不同市場特性所採取的實務做法與面臨挑戰。透過半結構式訪談與質性資料分析，研究發現 Profet AI 採取具高度彈性且因地制宜的市場策略，而非單一標準化模式。在中國，該公司透過與大型本地企業合資的方式進入市場；在日本，則結合多家代理商合作，並設立在地子公司以強化推廣；在泰國，從初期以技術導向的概念驗證試點（PoC）為主，逐步轉向以 bootcamp 為核心的教育型推廣模式。整體而言，在地合作夥伴於各市場中不僅負責銷售推進，更在信任建立與用戶教育方面發揮關鍵作用。本文進一步提出兩項策略建議：（一）於其他東南亞新興市場複製「顧問型夥伴」推廣模式；（二）與硬體設備商建立策略合作，以提升系統整合程度。期盼本研究能為其他技術導向新創企業提供具參考價值的國際市場進入策略啟示