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高齡日間照顧中心異味樣態調查與新式自然通風效益評估

為了解決空氣品質偵測器app的問題，作者吳伊証 這樣論述：

為因應高齡化趨勢，福祉機構的需求不斷增加，而其室內空氣品質的議題近年也受到廣泛關注，然而異味侵擾的現象依然存在於日間照顧中心室內環境中。為要了解日照中心空間使用人員面臨的異味現況，本研究於冬夏兩季使用問卷及電子偵測儀監測調查台灣南部9間日照機構營運時異味發生的樣態，同時也藉由現場調查中異味下降的速度檢測自然通風潛能計算的新概念。綜合考慮問卷與儀器數據，階層式分群法的結果闡明冬夏兩季異味樣態相異。然而，問卷與儀器調查的部分指標在冬夏兩季間出現相反趨勢，問卷中持續時間與每日發生次數為冬季顯著大於夏季多數儀器數據則反之。此外，異味好發的時段並不位於靜或動態時段，而在中午備餐至午休結束，占總機構營運

期間的3成以上。長者口腔異味影響範圍約於24-26cm間；浴廁與中午備餐時藉由自然通風可有效減少42-300cm與37-600cm左右的異味擴散距離。比較考量外氣風向的自然通風手法與異味下降速度，選擇空間面風處與其斜對角的開口所形成的路徑更能有效控制異味的侵擾。異味難以被抑制的主因在於缺乏適切通風計畫，應對不同時間尺度的通風概念需被引入，如何快速並符合經濟效益以降低日照中心室內異味問題須有更多探究。

結合微控制器與卷積神經網路設計智慧藥盒

為了解決空氣品質偵測器app的問題，作者祝綸煌 這樣論述：

本研究結合Arduino微控制器與卷積神經網路設計智慧藥盒，少子女化問題日益嚴重，老年人口逐漸增加，照顧人力沒有辦法滿足需求，加上年輕人在外工作，無法長時間照顧長者，造成許多獨居長者。患有慢性病之獨居長者需要服用藥物，又常因為忘記吃藥或是吃錯藥，衍生更嚴重的問題。本研究設計用藥輔助系統，識別藥物，記錄服藥情形，避免重複或誤用藥物，降低可能的風險，讓無法長時間照顧長者的家人放心。 本系統利用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)進行藥物識別，依藥物之形狀、圖案等特徵來識別藥物，系統依記錄及識別結果，選出正確藥物協助長者用藥。另外，本系統設計

隨身型感測器量測生理參數，利用脈搏感測器測量長者的心率，並將測量結果存入手機內記錄長者身體之健康情形，作為健康管理。 使用CNN進行藥物識別，必須預先拍攝各種藥物的圖片作為資料庫，類神經網路學習過程中容易因為過度擬合(Over-Fitting)導致識別準確率下降，我們利用增加藥物多樣性，突顯藥物的特徵，改善過度擬合問題，提高識別準確度。 本系統之硬體電路透過藍牙結合手機APP，其設計包含用藥輔助及健康管理兩個功能，利用CNN影像識別技術進行藥物識別及管理，協助長者用藥，避免長者吃錯藥或未服用藥物等問題。另外，健康管理則是利用感測器量測生理參數並加以記錄，本系統利用脈搏感測器量測長者

心率，未來可以加入更多穿戴式感測器，監控長者之生理變化。若有吃錯藥、未服用藥物或生理參數異常發生時，則利用APP發送訊息給照顧者以得到即時之援助。