第三章 系統架構與實作
3.6 系統架構
作上，我們透過安裝 Apache HBase[20]以進行此部份的資料存取處理。
另外，不論採用的方式是上述任何一種，在實作上，任何元件都必須透過資料庫存 取物件(Data Access Object，簡稱 DAO)，才能對資料庫進行存取，以確保資料存取的唯 一管道。
Application Server Glassfish 3.1.2 with JDK 7 [15][16][17]
MQ Server RabbitMQ 3.0.1 Relational Database PostgreSQL 9.2
NoSQL HBase 0.94.7 with JDK 6
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權服務後，再透過 ECF 服務遞送授權及客戶端資訊，以取得 ECF。分析 ECF 之後，透過參與者的實驗選擇，開始進行感測實驗。
3. 客戶端進行感測實驗後，將收集到的感測數據包裝為 ELF，並經加密後，上傳 至伺服器端的 RabbitMQ。
4. 數據上傳接收程式會保持監聽 RabbitMQ，若有新的訊息，將會進行接收處理，
並視伺服器負荷狀況，轉呼叫 ELF 處理服務，以進行最後的資料解密及儲存。
感測數據此時會被解析，並存入 HBase 資料庫中。
5. 所有的資料存取行為，皆透過資料庫存取物件(DAO)進行處理。
6. 研究者再次至實驗設定管理網站，查詢並進行資料的擷取與結果分析。
圖 18：系統架構圖
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第四章 實驗與評估
在本章節中，我們模擬了 4 個實驗，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 訊號強度分析、GSM 訊號強度分析，以及電話 撥打記錄分析等四種實驗內容。
4.1 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：
4.1.1 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 19、圖 20 所示。我們設定了基本資料中的實驗名稱、實驗說明。
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圖 19：行動軌跡實驗新增畫面
圖 20：行動軌跡實驗之感測項目
在操作上，我們在感測項目設定選擇 GPS 的經緯度。由於行動軌跡實驗並不需做
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出任何限制，因此並不需要設定過濾條件。而在感測頻率上，我們保留內定值，5 秒感 測一次。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。
產出實驗之 DSL 程式，內容如表 10 所示。
表 10：行動軌跡實驗之 DSL
log gps.longitude 5, gps.latitude 5 uploadpolicy screenoffupload, chargingupload
4.1.2 實驗進行
此實驗透過參與者 A 進行，先在 Android 手機上裝載 CLAP App 之後，選擇此行動軌跡 實驗，便於某段時間內，開始進行記錄由中央研究院自行開車至汐止某處之行動軌跡。
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 的許多地圖型產品，包括 Google Earth、
Google Map 上，都可以直接套用 KML，在地圖元件上進行圖形的繪製。
4.1.3 實驗結果
我們將此行動軌跡實驗之結果，以 Google Earth 方式繪製呈現，如圖 21，可看到參與者 A 的行動軌跡以紅色線條標示於地圖上。
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圖 21：行動軌跡實驗之結果
4.2 WIFI 訊號強度分析
此實驗目的是假想某研究者，欲針對某特定區域內之 WIFI 訊號之強弱分布做一調查。
由於實驗所處理區域必須具備一定之公開無線網路服務，我們以中央研究院院區的 AS_Public 無線網路服務做了此次的測試對象。
4.2.1
實驗定義
同樣登入至 CLAP 實驗平台網站，並進行新增實驗，根據需求定義感測內容。感測內容
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共需三個項目，分別為 GPS 的經度、緯度，以及 WIFI 的接收信號強度(RSSI)。另外，
在感測頻率的部份，顧及不需要太過頻繁的進行感測，我們將它調整為每 15 秒記錄一 次，如圖 22 所示。
圖 22：WIFI 訊號強度分析實驗之感測項目
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，所以應該盡可能 的限定在中研院的區域範圍之內。因此，如圖 23 所示，我們以紫色線條規範了執行區 域，並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啟動執行。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 才執行記錄。以上所述過濾條件設定如圖 24。所產生之 DSL 程式如表 11 所 示。
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圖 23：WIFI 訊號強度分析實驗進行之範圍
圖 24：WIFI 訊號強度分析實驗之過濾條件
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表 11：WIFI 訊號強度分析實驗之 DSL
log gps.longitude 15, gps.latitude 15, wifi.rssi 15 where gps.longitude >=121.610989,
longitude <= 121.617147, gps.latitude >= 25.038755 gps.latitude <= 25.045365, wifi.ssid =
‘AS_PUBLIC’ uploadpolicy screenoffupload, chargingupload
4.2.2
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 訊號強度分析實驗進行感測。參與者於實驗期間內，於各處隨意行動，讓 手機自動判斷執行感測。同樣的，為了方便將數據結果圖形化呈現，也透過轉換成 KML 之方式來標示在 Google Earth 上。而在呈現的方式上，為了在地圖上表現出不同的 WIFI 強度，我們將其依照表 12 所示，分類為四種等級，分別以不同顏色的圖示來予以標記。
表 12：WIFI 訊號強度分析實驗之區分
強度(格數) 強度範圍(dbm) 圖示顏色
4 RSSI>-72dbm 紅色
3
-72dbm> RSSI >-80dbm
橙色2
-80dbm > RSSI >-86dbm
綠色1 <-86dbm 藍色
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4.2.3
實驗結果
如前所述，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 25 所示。
圖 25：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，
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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。詳如下節所述。
4.3 GSM 訊號強度分析
GSM 訊號強度分析，是與 WIFI 訊號強度分析類似的實驗，在運作條件上，都是針對於 某特定區域內做調查，只是改成透過 GSM 訊號之強弱分布做為目標。我們一樣選定以 中央研究院院區進行此次的感測區域。
4.3.1
實驗定義
同樣地，登入至 CLAP 實驗平台網站，並進行新增實驗，在感測項目內容的部份，我們 設定了四個項目，分別為 GPS 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)，感測頻率則設為每 15 秒一次，如圖 26 所示。
在過濾條件的部份，與上個實驗相同，限定於中研院院區範圍內，如圖 27 所示。最後，
所產生之 DSL 程式如表 13 所示。
圖 26：GSM 訊號強度分析實驗之感測項目
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圖 27：GSM 訊號強度分析實驗之過濾條件
表 13：WIFI 訊號強度分析實驗之 DSL
log gsm.gsmrssi 15, gps.longitude 15, gsm.spn 15, gps.latitude 15 where gps.longitude
>=121.610989, longitude <= 121.617147, gps.latitude >= 25.038755 gps.latitude <=
25.045365, wifi.ssid = ‘AS_PUBLIC’ uploadpolicy screenoffupload, chargingupload
表 14：GSM 訊號強度分析實驗之區分
強度(格數) 強度範圍(asu) 圖示顏色
4 GSM RSSI>12 asu 紅色
3
12asu>強度>8asu
橙色2
8asu >強度>5asu
綠色1 強度<5asu 藍色
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4.3.2
實驗進行
同 4.2.2 之實驗進行方式，但在地圖上的圖示的部份改為依據 GSM 強度區分，如表 14 所示。
4.3.3
實驗結果
同樣的，我們將此 GSM 訊號強度分析實驗結果，以 Google Earth 方式繪製呈現。如圖 28 所示。依據 GSM 訊號強度之強弱，以不同顏色區分標示於地圖上。
圖 28：GSM 訊號強度分析實驗之結果
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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 多，且頻率越高傳輸距離越短，GSM 訊號本身電波較受地形影響，所以需較多基地才 才能達到理想的涵蓋率，如果基地台的數目不足就容易產生通訊障礙。
由實驗結果來看，由於中研院的 GSM 訊號強度大致良好，因此於整體實驗結果呈 現上較為豐富。可看出中研院院區內，大致於兩類地方訊號強度比較弱，第一、離基地 台較遠且靠近山區的偏遠地點，第二、鄰近大樓，受到建築物遮蔽影響之地點。除上述 因素外，其餘地區都有強度 3 以上的表現。
4.4 電話撥打記錄分析
電話撥打記錄分析，是假定想要針對某些特定樣本群、特定區域，在某個特定期間內，
進行簡單的電話的撥接次數及秒數統計。
4.4.1 實驗定義
同樣地，登入至 CLAP 實驗平台網站，並進行新增實驗，在感測項目內容的部份，由於 要收集的是收、撥通話的次數及時數，我們設定了撥接計數項目下的收話次數、收話時 數、撥話次數及撥話總時數等四項屬性，感測頻率則設為每 1 小時一次，如圖 29 所示。
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圖 29：電話撥打記錄分析實驗之感測項目
在過濾條件的部份，我們將區域大致限定於台灣北北基範圍內，統計參與者在此區 域內進行的電話撥接行為，如圖 30 所示。最後，產生之 DSL 程式如表 15 所示。
圖 30：電話撥打記錄分析實驗之過濾條件
表 15：電話撥打記錄分析實驗之 DSL
log call.incomingcount 3600, call.outcomingcount 3600, call.callinalltime 3600,
call.calloutalltime 3600 where gps.longitude >= 121.247649, gps.longitude <= 122.004333, gps.longitude >= 24.873978, gps.longitude <= 25.310511 uploadpolicy screenoffupload, chargingupload
‧
10/7(一) 10/8(二) 10/9(三) 10/10(四) 10/11(五) 10/12(六) 10/13(日) 次
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10/7(一) 10/8(二) 10/9(三) 10/10(四) 10/11(五) 10/12(六) 10/13(日) 次
10/7(一) 10/8(二) 10/9(三) 10/10(四) 10/11(五) 10/12(六) 10/13(日)
A 至宜蘭
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然可以看到表 16、表 17 中之黃色區域部份有非 0 的數值，係因當時行程上有部份期間 停留在北北基之區域內撥接電話所導致。
基於上述各實驗之進行與分析，我們也得以驗證系統各部元件順利運作的具體成效。
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第五章 結論與未來發展
5.1 結論
行動感測是一種新型態的數據收集方式，具備了可執行眾多行動感測項目與高普及率的 兩項優勢，可更有效率的輔助研究的進行。有鑒於片面式行動感測應用程式間，無法相 互交換或重複使用，而全面式感測又欠缺實驗設定的彈性，易造成資源耗損、隱私安全 疑慮等問題。本研究實作了一個可設定式之行動感平台，其特點及達成目標如下：
1. 建立了行動感測項目的分類及整合。
2. 提供了可設定式之圖形化操作介面，協助研究者自行設定感測實驗。使其不必 費心於數據的取得，只需專注於數據的分析。
2. 提供了可設定式之圖形化操作介面，協助研究者自行設定感測實驗。使其不必 費心於數據的取得，只需專注於數據的分析。