4-1 以智慧大學城作為型城市範本
為了聚焦於微型城市的研究，本計畫提出以智慧大學城為中心的微型城市發展，以行 動(Mobility)、節能(Energy)、永續(Sustainability)、健康(Health)、教育(Education)、大數據(Data) 六大領域面向，擘畫下一世紀微型城市的願景，並進行空間實體設備建置計畫，本研究簡 稱 MESHED 計畫，主要是建立在主持人主導的內政部建築研究所計畫「永續智慧社區創 新實證示範計畫 2016-2018」，內政部建研所計畫以成大校園為 Living Lab，逐年建置智慧 硬體設施，本科技部計畫則偏重於軟體應用與大數據之微型城市理論建構，智慧大學城之 範疇分述如下：
1. Mobility：建置校園公共自行車系統，實驗如何以 GPS 追蹤行動路線，一方面解決 校園腳踏車的問題，同時利用大數據分析，提供校園道路系統規劃與自行車站體 選址參考
2. Energy：建置一棟校園智慧建築，進行智慧節能、調控服務與能源管理，利用節電 決策輔助系統分析，實驗研發能源視覺化的資訊揭露藝術裝置，進行互動式呈現 3. Sustainability：建立校園生態系統，以循環經濟模式，實驗建築材料循環再利用的
設計方法
4. Health：建置戶外環境感測與室內空氣品質感測服務，以 App 進行資訊揭露，提 供社群分享
5. Education：建置未來教室實驗基地，從智慧門禁、租借管理、到智慧節能，進行互 動教學實驗，並以人臉辨識技術，記錄上課情況，以數據分析提供教學改進方針 6. Data：利用 Microsoft Azure 雲端運算平台，實驗建置微型城市開放資料與大數據
分析平台
14 圖 4-1-1 以智慧大學城為中心的微型智慧城市發展指標
智慧大學城雖然是一個微型城市類型，在建置實驗過程仍然充滿了各種面向的挑戰與 複雜度，基本上，大學位於城市的涵構中，很難分清楚實際城市與大學的界線，因此本研 究計畫以成功大學未來發展無邊界校園為研究目標，大學城本身是一個極為複雜的環境，
從地理特色、氣候環境、城市規劃、交通流量、人口分佈等城市面向，到行動、節能、永 續、健康、教育、大數據等校園規劃面向，有許多的問題都是相互關聯，本研究希望研究成 果，例如大學城的數據，能夠與台南市智慧城市系統進行串接，善用大數據資料整合、創 新整合服務、以及新商業模式的開發，優化現有整合方式、應用與服務，形成大學、城市、
產業的鏈結典範。
4-2 微型智慧城市發展研究方法
根據以上的智慧城市需求分析，本計畫提出一個研究架構，分為四個層面，如圖 3 所 示：
l 第一層是城市基礎設施，包括建築物、道路、下水道管線、交通系統、電力系統、
網路系統等基礎設施，足以支持城市運作與居民生活的設備等;
l 第二層是是設備聯網，在城市基礎設施內建感測網路，監控整個城市的動態;
l 第三層是資訊系統，建構城市資訊模型(City Information Models)，將監測數據輸入 雲端系統，結合資料處理軟硬體，將訊號變成可用的情報，利用群眾感知(Crowd Sensing) 的技術，在社群媒體(Social Media)挖掘特定的模式與策略，據以提供更上層的決策;
l 第四層是城市資訊建築師，提供一套完整的管理辦法與作業流程，運用數位運算 達成城市有效的管理。
15 圖 4-2-1 微型智慧城市的四層科技架構
智慧城市研究方法牽涉到都市設計與資訊科技二大面向研究方法的整合，為了更具體 的探索智慧城市的建構過程，以及未來資訊建築師所應扮演的角色，本計劃根據以上的研 究架構，從(1) 都市設計數位模型建構方法、(2) 物聯網與大數據分析方法二大面向同步整 合以下的研究方法：
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4-2-1
都市設計數位模型建構本計畫採法都市設計的數位模型建構方法，以都市考古學/系譜學的研究，結合
「Cinemetrics 影像度量」、融合哲學家德勒茲的影像哲學及 Schizoanalyses 分裂式分析的方 法與步驟，進行對都市量度工具的選取、都市空間、時間與其他可計量資訊的尺度、紋理 進行繪圖與再現 (McGrath, 2008)。並且著重從生活風景中的重新擷取與繪圖分析，探討當 代的生活景緻所蘊涵的空間本質與設計的可能，從貼近身體尺度對例行的、日常的生活做 觀察，包括影像、物件的再現與重組、訪談等等，來進一步發掘深刻的都市設計議題與討 論。然後對應議題來擬定都市設計策略，逐步形成有計劃與內容的空間概念，並得以進行 空間相關設計。過程中是不斷來回反饋、發散與收斂的設計思考過程。
圖4-2-1：都市設計的數位模型建構方法與大數據分析之都市設計
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4-2-2
物聯網與大數據分析本計畫主要由物聯網與大數據兩個面向規劃研究機制並獲取城市發展所需要的資訊，
再應用對照組演算法分析比對該資訊源對未來城市發展所需之關鍵點，並提供可行的建議 與改善方針，資訊蒐集與分析研究是智慧城市研究的關鍵，特別聚焦在群眾感知資訊分析 方面，分為社群網路的文字與地圖據點的攝影圖像兩種資訊種類，具體研究方法為：(1)建 立資訊蒐集架構、(2)建立資訊整合平台、(3)進行數據分析與可視化呈現、(4)提供智慧化營 運管理流程
本研究計畫以空氣品質監控為例，設定社群網路的文字資訊搜刮研究內容為智慧校園 中空氣汙染因素的潛在因素分析與預測空氣汙染發生的人工智慧訓練。藉由兩種智慧校園 的資訊來源收集與演算法的對比訊練，當帶有空氣污染高度關聯的關鍵字出現在社群網路 中的時候，來預測空氣品質警訊，並依照關鍵字尋找空氣汙染的潛在因素。具體步驟為：
(1)建立資訊蒐集架構、(2)感應數據的收集與整合、(3)社群網站的資料抓取、(4)演算法建立 與分析、(5)機器學習訓練與污染監控預測
1. 建立資訊蒐集架構
首先建立資訊獲取的流程架構，根據資訊來源分為兩種流程：裝置感應與群眾感應，
裝置感應的部分來自智慧校園內設置各種空氣感應裝置，蒐集各時間內各個感應點的空氣 品質、溫濕度等環境氣候資訊；另一方面由網路社群媒體以搜刮方式抓取帶有關鍵字的文 章資訊，使用自然語言分析各個關鍵字的出現數量來尋找空氣汙染的潛在因素與預測空氣 汙染的發生。
圖4-2-2：網路社群媒體搜刮關鍵字的方法流程
18 2. 大數據的搜集與整合
透過智慧校園的空氣和子感應裝置佈點可以取得校園內各點的空氣組成與溫濕度等資 料，將這些資料換算成空氣品質指標AQI(Air Quality Index)值，視覺化圖表並標記 AQI 值 較高的時間與空間點，由空氣品質監控系統在社群網站搜尋該時間空間下產生的文章，再 進一步解析其關鍵字。如圖 5 為智慧校園內某個觀測點的空氣品質數據圖表，由此圖表可 以清楚得知該觀測點範圍內，何時的空氣品質最差，選定該時段與地點作為社群網路資訊 的蒐尋標的。
圖6：智慧校園內某觀測點的空氣品質數據圖
表
圖7：智慧校園內路燈上設置
空氣品質感應裝置(空氣盒子)
3. 社群網站的資料抓取
必須透過反覆的搜刮與抓取才能取得數量充足並且足以做為參考的關鍵字，每隔12 小 時搜刮一次並統計其數量。在出現次數較多的關鍵字之中找出對空氣品質有關聯性的關鍵 字，統計其在觀測時間中出現的數量，可以了解各個關鍵字在時間軸上的變化，並比對與 空氣品質是否具有關聯性。搜刮的目標網站不限於某特定社群，以容易取得關聯資訊為先 決條件。將數量龐雜的網頁文字資訊分段成詞語有助於關鍵字之參數化與機器學習之訓練。
如圖 7 為社群網站文字資料的抓取流程，將各種不同格式的網頁結構全部抓出純文字並儲 存成關鍵字資料庫。
圖8：大數據資料抓取(data scraping)的流程
19 4. 演算法建立與分析
針對空氣比值較差的時段，對具有地域關聯性的BBS (Bulletin Board System)版面文章 加以搜刮，已取得可能帶有空氣品質變差的原因關鍵字，在本次實驗中選擇使用BBS 留言
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i keyword x y=fi(x) ai bi
ID 自然語
言
AQI 常數
1 空氣品
質
2 105 1 5
2 新聞 52 105 1 53
3 區域 46 105 1.13 53
圖 9：關鍵字對 AQI 值函數圖表 表10：關鍵字對 AQI 函數之演算法參數轉換例
5. 機器學習訓練與污染監控預測
使用關鍵字對空氣品質之函式可以分析在社群網站上所出現之各個關鍵字之於空氣品 質的關聯係數，可以得知那些關鍵字代表著空氣品質已經變差，並且架構出隱性關鍵字判 斷之決策樹，來判斷當哪些指定關鍵字出現時，其所包含的文章是否帶有可能對空氣品質 造成影響的隱性關鍵字，此隱性關鍵字即是語意上並非強烈指向空氣品質，但是對空氣品 質之指定關鍵字具有高度關聯性，我們假設這些隱性關鍵字就是造成空氣品質變差的潛在 因素，透過決策樹與關鍵字對空氣品質函式來分析AQI 高峰點所搜刮到的社群網站文章以 尋找隱性關鍵字，未來當這些隱性關鍵字頻繁的出現時，可預測空氣品質即將變差，或者 防範、改善空氣汙染的問題。
圖11：關鍵字決策樹深度學習法
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4-3 微型智慧城市發展設計策略
本計畫研發微型智慧城市發展五大設計策略，逐步開發智慧城市的應用：
n 策略 1》循序漸進，先小規模著手
大數據指的是所涉及的資料量巨大到無法透過人工或商業軟體處理，大數據的四個 V 屬性：Volume, Velocity, Variety, Veracity 適用於智慧城市的應用，必須倚賴大數據技術在 合理時間內，擷取、管理、處理成為執政者、管理者與市民所能解讀的資訊。
22 智慧城市以市民為主體，由於人是視覺化的動物，因此智慧城市應以視覺化呈現，讓 參與團隊可以隨時且快速取得想要的資料，如此有助於激發工程師對創新的渴望。是以本
22 智慧城市以市民為主體，由於人是視覺化的動物，因此智慧城市應以視覺化呈現，讓 參與團隊可以隨時且快速取得想要的資料，如此有助於激發工程師對創新的渴望。是以本