第四章 系統模組分析
4.6 更新模組
在上傳過程，為了達到節省電力消耗，使用類似 Clayton Shepard 等人[1]提出搭順 風車法，當手機偵測到充電事件時一併執行上傳記錄作業，上傳記錄時檢查有無更新事
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在不影響實驗記錄狀況下，設定於用戶端完成上傳作業並刪除 SQLite 資料庫記錄 後，開始執行更新步驟判斷，實驗更新如圖 14 所示，相關步驟依序如下:
1.後端(Service):執行 CheckExperimentUpdate 方法，透過此方法以 RESTFUL 方式向 伺服端索取最新的實驗列表和實驗描述，將新實驗列表和實驗描述以參數型式代入 CheckChange 方法進行新舊參數比較，若字串比較皆相同表示研究人員未變更實驗 參數，但若結果不相同者，則需讓受測者瞭解目前參與的實驗有更新，但因後端服 務無法彈出對話視窗告知受測者，僅前端 Activity 可彈出互動視窗，故中間需藉由 廣播接收器傳遞訊息告知前端 Activity，另為使前端 Activity 瞭解實驗 ID、新實驗 設定檔和新實驗描述，在傳送廣播時將三個參數封裝於 intent。
2.廣播接收器:接收來至 Service 的 intent，判斷是否為自行定義 Intent，若比對正確，
則將 Intent 內封裝的變數取出，並此變數重新封裝後，以廣播訊息方式傳送至前端 Activity。
3.前端(Activity):前端接收到來至廣播接收器的 intent 後，立即停止後端所有記錄服 務，並把舊實驗 ID、新實驗設定檔和新實驗描述從 Intent 內封裝的變數取出，讓新 實驗設定檔以參數代入 reFindTest 方法，將實驗設定檔重新剖析，並彈出使用者對 話視窗告知受測者，俟受測者確認更新時，刪除舊實驗設定參數並將新實驗參數寫 入 XML 檔儲存後，重新呼叫 startRecording 方法，將執行權轉換到後端服務，後端 服務啟始重新載入新設定，以新的實驗規則執行感測記錄。
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圖 14:實驗更新模組。
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第五章 實驗設計和分析
此系統主要是在於可客製化實驗，我們在伺服端提供 GUI 介面供研究人員選擇實驗 項目，產生相關實驗設定，並可隨時修改參數定義和數據，而用戶端安裝系統的應用程 式，在有網路狀態下方式選取欲參加的實驗，確定後即開始記錄數據，相關記錄上傳至 伺服器，將數據客製化方式產生報表，或套用至第三方軟體呈現。
為展示本系統客製化，驗證本研究所實作出之平台。我們透過 CLAP 實驗管理平 台，分別建立了行動軌跡、WIFI 訊號強度分布和 GSM 訊號強度分布三種實驗內容。另 為證明本應用程式在節能設計是有所助益，以安裝本應用程式與未安裝相較，求得本應 用程式在最耗電的實驗狀態下所耗損的電量。
5.1 行動軌跡
行動軌跡是目前很常見之行動感測應用項目，也是一種最典型、單一感測器可達成 之實作運用，只需要透過 App 定期讀取 GPS 資訊，再將資料進行整理繪製圖表，即可 做出記錄。此實驗流程如下：
5.1.1 實驗定義
登入 CLAP 實驗平台網站，並進行新增實驗，在新增實驗的介面中，根據此實驗的 需求，定義感測內容，如圖 15、圖 16 所示，建置實驗名稱、感測內容和上傳的時機，
感測項目選擇 GPS 的經、緯度。
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圖 15：行動軌跡實驗新增畫面。
圖 16:行動軌跡實驗之感測項目。
在實驗設定的設定檔內容如表 18 所示，重點在於感測項目設定選擇 GPS 的經緯 度。由於行動軌跡實驗並不需做出任何限制，因此並不需要設定過濾條件。在感測頻率 上，我們保留內定值，5 秒感測一次。而在上傳時機部份我們也保留內定值，即當螢幕 閒置或是充電時，就進行上傳。
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表 18:行動軌跡實驗設定檔。
log gps.longitude 5, gps.latitude 5 uploadpolicy screenoffupload, chargingupload 5.1.2 實驗進行
此實驗透過參與者 A 進行，在自己的 Android 手機上裝載 CLAP App 之後，選擇此 行動軌跡實驗，開始進行某段時間內，由中央研究院自行開車至汐止某處之行動軌跡記 錄。為了方便將結果圖形化呈現，我們將該實驗數據下載並轉換為 Keyhole 標記語言 (Keyhole Markup Language，簡稱 KML)。KML 是基於 XML 語法標準的一種標記語言 (markup language)，採用標記結構定義元素和屬性內容，它是由 Google 旗下的 Keyhole 公司開發並維護，用來表達地理標記。在 Google 的許多地圖性產品上，包括 Google Earth、Google Map 都可以套用 KML，在地圖元件上進行圖形的繪製。
5.1.3 實驗結果分析
我們將此行動軌跡實驗結果，以 Google Earth 方式繪製呈現，如圖 17，可看到參與 者 A 的行動軌跡以紅色線條標示於地圖上，與參與者行車路線是相符的。因實驗紀錄包 含時間資訊，可讓參與者嘗試每天走不同行車路線，透過時間資訊來比較哪個路線式最 節省時間。
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圖 17:行動軌跡實驗之結果。
5.2 WIFI 訊號強度分布
假設研究人員想瞭解某地區區塊 WiFi 無線網路，可以透過本系統可製化產生，本 實驗選定地點為中研院院區，在院區內皆有 WiFi 無線網路訊號，欲記錄 AS_Public 公 開無線網路在不同位置的所接收的訊號強度。
5.2.1 實驗定義
故此實驗需要記錄地理位置經緯度和 WiFi 存取點(AP)名稱和感測強度(RSSI)，實驗 參數如下圖 18 所示，在頻率部分，考量是以人行走速度狀態下進行感測實驗，為增加 實驗樣本數，選擇每 15 秒記錄一次。
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在過濾條件的部份，我們希望此實驗之進行只在限定區域內發生，所以我們盡可能 的限定在中研院的區域周邊範圍。如圖 19 所示，以紫色線條規範了執行區域，我們依 據所選定之範圍，訂定過濾條件，確保只有在該範圍內實驗才會進行。另一個考量，由 於中研院院區內有其他的無線訊號，所以我們也限定訊號來源必須為 AS_Public 才進行 記錄。以上過濾條件設定如表 19。
圖 18: WIFI 訊號強度分析實驗之感測項目。
圖 19: WIFI 訊號強度分析實驗進行之範圍。
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3 GPS 緯度 25.038755=<緯度=<25.0045365 4 GPS 經度 121.610989=<經度=<121.617147
5.2.2 實驗進行
此實驗由 10 名任職於中研院之參與者，在自己的 Android 手機上裝載 CLAP App 之後，選擇此 WIFI 訊號強度分析實驗，在一個星期之內，於院區內各處移動時，隨之 自動記錄數據。
同樣的，為了方便將數據結果圖形化呈現，我們也透過轉換成 KML 標示在 Google Earth，而 WiFi 強度部分記錄的資料單位為 dbm，為便於表示，將強度區分為不同區間，
並分別以不同顏色表示，於 Android 應用程式介面所提供 WiFi 訊號強弱範圍為
-20dbm~-100dbm，區間定義是以一般 Android 使用者手機 WiFi 訊號強度圖示，利用四 格圖示作顯示，經實際測量後將 WiFi 訊號強度區分成四個區段，如下表 20 所示:
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5.2.3 實驗結果分析
我們將此 WIFI 訊號強度分析實驗結果，以 Google Earth 方式繪製呈現。如圖 20，
依據 WIFI 訊號強度之強弱，將各種圖示區分標示於地圖上。
圖 20: WIFI 訊號強度分析實驗之結果。
此實驗結果將中研院 AS_Public 無線訊號予以標記於地圖，但效果並不顯著。研判 主要原因是中研院無線網路，原則上都設置於各所處建築物室內，以服務各所處室內使 用者為主，而非室外之用戶。由於一般效能良好的無線 AP 最長距離僅 300 公尺範圍，
因此在室外活動時不易偵測得到，只有少數幾個位置訊號能達至良好，其餘訊號微弱，
甚至沒有訊號，無法感測。為了呈現更佳之運作效果，在類似的條件之下，我們另外進 行了全球行動通訊系統(Global System for Mobile Communications，簡稱GSM)之訊號強 度分析實驗。詳如下小節所述。
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5.3GSM 訊號強度分布
與 WIFI 訊號強度分析類似的實驗，同樣目的是針對於某特定區域內做調查，但此 次是以 GSM 訊號之強弱分布做為目標。一樣選定以中央研究院院區進行此次的感測區 域。
5.3.1 實驗定義
此實驗的需求定義感測內容，共需要四個項目，如下圖 21 所示，分別為 GPS 的經 緯度及 GSM 的服務提供者名稱(Service Provider Name, 簡稱 SPN)，與接收信號強度 (GSM RSSI)，感測頻率一樣調整為 15 秒記錄一次。
圖 21: GSM 訊號強度分析實驗之感測項目。
在過濾條件的部份，過濾條件設定如下表 21，需限定於中研院院區範圍內，於所限 範圍感測 GSM 訊號強度。
表 21:GSM 訊號強度實驗限制條件表。
項目 感測名稱 屬性名稱 限制
1 GSM gsmrssi 無
2 GPS 緯度 25.038755=<緯度=<25.0045365 3 GPS 經度 121.610989=<經度=<121.617147
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用程式介面所提供 GSM 訊號強弱範圍為 0asu~99asu，同樣為便於表示，將訊號強度區 分四區間，如下表 22 所示，分別以四種顏色區別，由強至弱分別為紅、橙、綠和藍色。GSM 是目前全球最多使用的手機訊號，在亞太地區部部分以 GSM900/1800 為主，
因其基地台及手機之無線電波屬數位高頻無線傳輸，受到環境的影響較大，通信死角較
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圖 22: GSM 訊號強度分析實驗之結果。
5.4 應用程式電力耗損測試
現行智慧型手機的電池正常使用狀況下，通常僅夠使用一至兩天的時間，使用者常 會於每天睡覺或休息時充電，以確保隔日可，然而，本應用程式在設計上有針對電量耗 損作考量，我們評估的方式是以一天為基準，以安裝本 CLAP 應用程式參與實驗和未使 用兩者來比較，在參與實驗部分，以耗電量最高的屬性，GPS 地理位置和 Wifi 訊號進 行感測，以 30 秒的頻率間隔感測，以瞭解本應用程式一天的用電量。
手機在未安裝本應用程式狀態下，各動作耗電量如下圖 23 所示，大部份原因來至 手機閒置與基地台的電信服務，共耗損電池 14%的電量，測試待機測試時間從晚上 12 點至隔日晚上 12 點，共計 24 小時，電力損耗趨勢圖如下圖 24 所示。
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圖 23:未安裝 CLAP 應用程式狀態下耗電量。
圖 24:未安裝 CLAP 應用程式電力損耗趨勢圖。
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在安裝本應用程式執行感測實驗部分，如下圖 25 所示，耗損電量部分佔 17%，可看 出除原本的手機待機和閒置之外，在感測紀錄時，Wifi 和 GPS 在耗電量部分佔相當大的 比例，在同樣待機一整天情況下，電力耗損趨勢圖如下圖 26 所示，本應用程式在選擇 最耗電的實驗狀況下，與未安裝程式僅相差總電量的 3%，可證實本應用程式可執行一天
在安裝本應用程式執行感測實驗部分，如下圖 25 所示，耗損電量部分佔 17%，可看 出除原本的手機待機和閒置之外，在感測紀錄時，Wifi 和 GPS 在耗電量部分佔相當大的 比例，在同樣待機一整天情況下，電力耗損趨勢圖如下圖 26 所示，本應用程式在選擇 最耗電的實驗狀況下，與未安裝程式僅相差總電量的 3%，可證實本應用程式可執行一天