“You can’t connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards. So you have to TRUST that dots will somehow connect in your future.” – Steve Jobs (2005)
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博士 (2021) @ 國立臺灣大學 地理環境資源學系
指導教授: 朱子豪 教授
平均成績(GPA): 4.12/ 4.3 (76 學分)
關鍵字: 時空網路分析, 空間資料探勘, 空間統計, 複雜網路分析, 大數據分析, 機器學習.
在最初的兩年中，我從訊號模擬、電子電路實驗和機器測試等理論方法出發，以碩士論文為背景進行地震前兆研究延伸下去。我和我的共同指導教授國立臺灣大學物理系的吳俊輝教授一起設計了一系列實驗。不幸的是，最初的地震前兆偵測機器並不穩定，同時出現的問題也不少。第三年，他將論文主題從地震改為航空運輸，這是他最喜歡的興趣之一(例如，關注航空領域的最新新聞、使用模擬器應用程式駕駛飛機以及收集飛機模型)。我將自己的興趣、時空資料分析和程式設計結合到研究中，分析數億筆航班數據，解析航空聯盟高頻率的密集網絡。由於航空聯盟內的所有成員航空公司都追求相同的商業目標，因此以機場社群的概念直接/間接地闡述了內部市場區域。我的論文貢獻呈現了航空聯盟內部市場結構的空間分佈，並第一個提出一個定量方法，更好地理解航空聯盟內的合作關係、航空聯盟之間的主導航線以及航空聯盟之間的競爭航線。 在過去的一年半裡，他利用自己的交通知識，從兩個角度了解嚴重呼吸道傳染病—COVID-19：封城政策對疾病傳播的影響以及全球航空旅行的即時暴露風險。 第一項研究已發表於Q1 SSCI期刊，第二項研究已提交。更多資訊可以參考Publication/ Journal Section.
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碩士 (2020) @ 實踐大學 食品營養與保健生技學系
指導教授: 卲貽沅
平均成績(GPA): 4.0/ 4.0 (30 學分)
關鍵字: 澱粉化學, 超音波, 體外消化, 高直鏈玉米澱粉, 機器學習.
代謝症候群是大多數發展中國家和已開發國家的常見疾病之一；因此慢速消化澱粉(SDS)和抗性澱粉(RS)已成為澱粉科學的主流。過去學者利用多種傳統和新穎食品加工技術(例如：退火、濕熱、超音波處理、微波和高壓加工)與各種材料(例如：馬鈴薯、玉米和豌豆)，旨在獲得更高的SDS產量和RS；同時，他們根據表觀直鏈澱粉含量(AAC)、差示掃描量熱法(DSC)、掃描式電子顯微鏡(SEM)、短程和長程分子結構(例如：FTIR和XRD)、快速黏度分析、高效能粒徑排除層析儀(HPSEC)和體外消化率。然而，目前還沒有最新技術能夠定量地表明，這些分析結果中參數的重要性，並給出令人信服的解釋來引領未來的研究方向。考慮到永續發展目標和目前澱粉化學的研究空缺，他設計了一種透過半糊化高直鏈玉米澱粉進行超音波輔助SDS和RS生產的方法。研究了幾個參數(AAC、DSC、FTIR、XRD、HPSEC、體外消化率)，並透過主成分分析和多元線性回歸分析，定量SDS和RS機制。 值得注意的是，這項研究於2021年4月發表在頂級食品科學和應用化學期刊《Food Hydrocolloids》(IF：9.147)上。 更多資訊可以參考 Publication/ Journal Section or View Online.
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碩士 (2015) @ 國立臺灣大學 地理環境資源學系
指導教授: 朱子豪 教授 & 吳俊輝 教授
平均成績(GPA): 3.75/ 4.3 (31 學分)
關鍵字: 地震訊號, 電磁波訊號處理, 地震前兆預測, 機器學習.
伴隨著「幫助人們」的研究理念，地震是台灣最嚴重、最常見的天災之一；然而，目前還沒有可用且可靠的最先進技術可以有效預測地震事件的位置和時間。造成這個問題的關鍵原因是我們無法在現場模擬或精確觀察其機制，為進一步的地震前兆探測和地震事件預測提供重要的見解。我們建立六個地震前兆監測系統，連續捕捉電磁訊號。 採用多種訊號處理技術來揭示地震前兆，例如：快速傅立葉變換、卷積和高通頻率濾波器。 一週前，七個特徵頻段被確定為地震前兆的主要來源。 利用空間統計和空間插值來定位震央，並進行PCA迴歸來計算可能發生的地震震級。更多資訊可以參考Publication/ Master Dissertation.
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學士 (2012) @ 國立臺北教育大學 社會與區域發展學系
指導教授: 蔡元芳
平均成績(GPA): 3.79/ 4.3 (174 學分)
關鍵字: 土石流分群與臨界降雨線.
在我四年大學生活中，我完成了兩個大學專題研究計畫(建立土石流臨界降雨線 與 開環聚合有機金屬配合物的合成)和一個小學教育學程。這裡我們只關注土石流項目，無機化學項目的詳細資訊可以參考 Publication/ Undergraduate Dissertation。台灣每年遭受土石流災害，造成大量經濟損失和人員傷亡。 然而，由於水文和地質因素隨時間變化，目前還沒有合適的模型來快速計算每條土石流的臨界降雨線。因此，根據水文和地質條件，將家族競爭遺傳演算法(FCGA)和k-means將所有土石流分群。 此外，他結合支援向量機來定義每個群的土石流發生的邊界條件。其研究成果入選國立臺北教育大學2012級大學生論文發表(最高)，並榮獲中國江西南昌第十二屆海峽兩岸環境、資源與生態保育學術研討會一等獎。最後也在臺北舉行的2012年地球觀測及社會衝擊國際研討會(ICEO-SI 2012)上公佈。
