老人安養問題已經成為開發國家社會福利政策重視的一環，為了降低安養成本以及提昇安養水準，越來越多的安養機構選擇引入感應器來協助監測病人健康情形。感應器的引入也使得居家看護變為可能。就長期看護以及遠端看護觀點而言，非侵入式感應器所得到的資訊常隱匿疾病發生的警訊。相較於侵入式感應器而言，非侵入式感應器建置成本較為便宜並且高齡者較難察覺監測的行為。然目前大部分學者對於醫學預測方面的研究只針對侵入式感應器所收集到病人失效狀態變化建立、建構短期預測監測模式。本研究主要是提出一個適用於非侵入式感應器資料的中長期健康預測模式，找出高齡者行為模式變化關係，並且找出健康狀態與行為模式變化的規則，以提供未來遠端居家健康監測使用。

The problem of senior care has become an important issue of social welfare policy in developed countries. In order to reduce cost and increase the quality of senior care, more and more institutions choose to use sensors to help monitoring health condition of patients.
Using sensors make home care of the elderly easier to achieve. From the long term and long distance senior care point of view, the information obtained by noninvasive sensors usually hides alerts which represent illness. Unlike invasive sensors, the installation cost of noninvasive sensors is cheaper. It''s harder to monitor the behavior of the elderly. However, most scholars only establish short term monitor mode when receiving illness data from invasive sensor.
This research proposes a suitable way for detecting health condition of the elderly via noninvasive sensor to provide remote monitor home care in the future.

書名頁 i
論文口試委員審定書 ii
授權書 iii
中文摘要 vi
英文摘要 vii
謝辭 viii
目錄 ix
圖目錄 xi
表目錄 xii
第一章 緒論 1
1.1. 研究背景 1
1.2. 研究動機 2
1.3. 研究目的 3
1.4. 研究限制 4
1.5. 論文架構 4
第二章 相關文獻探討 5
2.1. 資料探勘在醫療預測方面的研究 5
2.2. 高齡者生活品質維護系統相關研究 6
2.3. 叢集（CLUSTERING）方法相關研究 7
2.3.1. 分割式叢集方法(Partition clustering Method) 7
2.3.2. 階層式叢集方法(Hierarchical clustering Method) 9
2.3.3. 密度式叢集(Density based Clustering) 9
2.3.4. 解釋叢集結果 10
2.4. 分類（CLASSIFICATION）方法相關研究 10
第三章 以非侵入式感應器推估高齡者健康狀態 13
3.1. 問題與架構 13
3.2. 資料準備 15
3.3. 感應器特徵萃取 17
3.4. 高齡者行為模式特徵萃取 19
3.5. 推估高齡者行為變化與健康狀態變化 20
第四章 個案探討 22
4.1. 實驗環境介紹 22
4.2. 高齡者失效狀態監測以及推估 24
4.2.1. 感應器特徵萃取以及行為模式特徵萃取 24
4.2.2. 推估老人健康狀態 30
4.3. 高齡者日常活動監測 36
4.3.1. 感應器特徵萃取以及行為模式特徵萃取 36
4.3.2. 推估老人行為的變化 40
第五章 結論 43
5.1. 研究貢獻 43
5.2. 後續研究與建議 44
參考文獻 45
附錄 49
附錄說明 49
高齡者本日行為活動紀錄問卷 50
老人失效狀態紀錄表 51
感應器特徵萃取結果 52
高齡者行為模式特徵萃取 57
實驗對象A行為模式變化推估結果 59
實驗對象B行為模式變化推估結果 63
實驗對象A健康狀態與行為模式變化推估結果 70

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