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Column-based 分散式資料庫解決尖峰查詢的網際網路服務設計與實作

為了解決Lubuntu 中文的問題，作者張書瑋 這樣論述：

網站伺服器回應時間超時，往往代表後端資料庫由於計算能力或儲存資料不足無法應付大量資料庫作業。此外，資訊應用服務系統是一種具有時效性的網頁服務，如訂票系統在年假或國定假日等高峰使用期會出現尖峰負載的時期。如何透過縱向擴展升級運算能力或處理速度更快的伺服器或使用橫向擴展在雲端系統上增加主機數量已分散單一主機運算壓力。明顯地，縱向擴展在尖峰使用期間以外的期間是不符合經濟成本和使用效益。尖峰負載時期時間總是發生在短暫時間中相較於平時，相較於縱向擴展的方法租用具負載平衡叢及網頁伺服器與採用分散式NoSQL資料庫雲端系統以減少網頁回應是比較符合實際使用成本。本論文主要研究目的在於針對具有尖峰需求的網際服

務資訊系統提出一套使用雲端技術的解決方案，雲端技術中橫向擴展(Scaling out)可解決單一主機運算效能不足的問題，增加主機數量而不需額外升級硬體規格。Hadoop是一套開放原始碼的雲端分散式運算架構，而HBase則為Hadoop下的分散式NoSQL資料庫。接著本論文將提出如何部屬Hadoop叢集提升HBase效能、依照HBase資料庫特性佈署選課資料來提升查詢效能。撰寫測試程式實驗HBase不同資料部署方式的效能結果，同時統計實驗結果後繪製圖表並逐一分析與探討。課程資料方面建置中型大學單一學期課程資料為2,872筆資料，比較傳統關聯式資料庫與雲端NoSQL HBase資料庫，傳統關聯式資

料庫在相同硬體環境下只能承受3,200總連線數，平均連線時間為10.58秒。HBase可到達5,760總連線數，平均連線時間為2.21秒，兩者時間相差大約五倍。建置大型大學單一學期課程數約為13,288筆，比中型大學課程數多為4到5倍，比較資料量大小對於效能影響。總連線數同樣為5,760條，平均時間為2.21秒與2.59秒相差時間不大，表示資料量大小對於HBase並無太大的影響。

具自主地圖建置與定位之智慧型移動機器人研製

為了解決Lubuntu 中文的問題，作者李宗明 這樣論述：

在現今智慧型自主移動機器人領域中，地圖建置、環境感知與移動控制都是不可或缺的重要因素，機器人對於未知環境感知與自我定位的準確度與能力，也將影響機器人的自主移動能力。本論文以DP-SLAM 演算法為基礎，並修正原先演算法無法偵測透光障礙物以及無法建構3D 地圖的缺點，開發一個具自主地圖建置與定位之智慧型移動機器人。本論文透過雷射測距感測器與超音波測距模組兩種感測器的結合，對可透光障礙物所造成的感測誤差進行修正。本系統的機器人是以RoBoard RB-100 開發板與Lubuntu 10.04 作為機器人的系統核心，利用雷射測距感測器與超音波測距模組，來收集環境障礙物的資訊，並進行2D 地圖的建

置，同時透過電子羅盤與馬達編碼器，來進行機器人的方位與移動資訊的收集，達到機器人自主移動控制的目的。最後將建置完成的2D 地圖矩陣資訊，透過無線網路回傳至後端伺服器進行儲存。除此之外，本論文透過LEGO 設計一可升降的機構，來進行多個不同水平的障礙物偵測，並將2D 地圖的建置成果，進一步利用Unity3D 進行3D 的障礙物地圖建立。