臺灣博碩士論文加值系統

　　近年來智慧穿戴裝置運用於日常生活科技的潮流快速興起，舉凡手錶、眼鏡、手環等人們配戴的物品等，透過無線感測器，使功能無限延伸且變得聰明而人性化。拜科技所賜，智慧穿戴裝置結合動作與生理訊號感測器等，能適時顯示人們在活動時的位置、距離、速度等動態行為訊號，及記載、追蹤與監控身體活動量化資訊，甚至可對人體作非侵入性心律測量。本研究採用現行市售常見的運動型穿戴裝置，進行身體活動訊號量測，發現依據評估身體活動量4個基本層面原理當中（頻率、強度、形式、持續時間），消耗熱量與時間、速度、心率及攝氧量有相關性，可作為評估身體活動量的依據。同樣的，運動型穿戴裝置若能結合物聯網，將運動學、醫學、營養學等資訊、專業人士與專家系統整合在感測裝置網路平台上，建立個人健康管理網路，隨時追蹤、分析個人身體活動紀錄，並即時提供專業協助與建議，以服務整合創造市場優勢，相信更能帶來市場上的商機，並且讓穿戴裝置更大眾化與智能化，促進人們健康照護的生活品質。

　　In recent years, the application of smart wearable device to daily technology has emerged rapidly, ranging from smart watches, smart glasses, and smart bracelets, etc. Through a wireless sensing device, the functions may be extended infinitely and become intelligent and personalized. Thanks to technology, smart wearable devices, which combine the sensors of movements and physical signals, may timely indicate people’s dynamic signals, including location, distance and speed, record, track, and monitor the quantitative information on physical activities, and even carry out the non-invasive measurement of the rhythm of the heart when people move around. The study adopted the athletic wearable device currently sold in the market to measure the physical activities. The result showed that according to the evaluation of four basic aspects of physical activities (frequency, intensity, form, and duration), the calorie consumption was correlated with time, speed, heart rate, and oxygen uptake, and could be used as the basis of evaluation of physical activities. Meanwhile, the athletic wearable devices could combine Internet of Things and integrate kinematics, medicine, nutrition, and professionals’ and experts’ systems into the online platform of sensing device to establish a personal health management website, follow up the progress at any time, and analyze individual’s physical activities. In addition, the platform may provide professional assistance and recommendations instantly and create advantages in the market through service integration, which will create business opportunities, popularize smart wearable devices, and promote people’s health care and quality of life.

論文口試合格証明 i
碩士論文授權書 ii
論文指導教授推薦書 iii
誌謝 iv
摘要 v
ABSTRACT vi
目錄 viii
表目錄 xi
圖目錄 xii

第一章 緒 論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 1
第三節 研究目的 2
第四節 研究流程 2
第五節 研究範圍與限制 3
第二章 文獻探討 5
第一節 身體活動（Physical Activity）量化概念 5
壹、身體活動定義 5
貳、身體活動的建議 6
參、身體活動的強度訂定 7
肆、身體活動測量方式 8
第二節 穿戴式裝置時代 10
壹、穿戴式裝置的定義 10
貳、穿戴裝置的智慧應用 11
參、感測技術之應用 15
第三節 穿戴裝置於身體活動之應用 23
第四節 物聯網（Internet of Things，IoT） 24
壹、物聯網定義 24
貳、物聯網應用 26
第五節 小結 30
第三章 研究方法與設備介紹 31
第一節研究方法與架構 31
第二節 感測裝置介紹 32
壹、感測裝備外型設計 32
貳、感測裝備內建設計 33
第三節 網路平臺服務功能介紹 34
壹、雲端運算平臺 34
貳、雲端服務平臺 36
第四節 裝置實作與運用 38
壹、主機運作 38
貳、心律帶 40
參、資料上傳 42
第四章 研究結果分析與探討 43
第一節 資料彙集與整理 43
第二節 距離、總時間、平速度與消耗熱量之相關性 45
壹、距離、總時間及平均速度與消耗熱量之相關 45
貳、等同距離探討總時間、平均速度與消耗熱量之相關 47
參、總時間、平均速度與消耗熱量之正負相關探討 50
肆、感測平臺與人工估算熱量迴歸係數分析 52
第三節 心律與身體活動相關性 54
壹、平均心律與平均速度之迴歸係數分析 54
貳、平均心律、攝氧量與熱量之迴歸係數分析 56
第四節 小結 63
第五章 結論與建議 65
第一節 結論 65
第二節 建議 65
參 考 文 獻 67
一、中文部份 67
二、網路文獻 69
三、西文部分 70

表目錄
表2-1 身體活動強度等級 8
表2-2 身體活動量測方式 9
表2-3 穿戴式裝置產品分類 12
表3-1 圖示概要表 39
表3-2 主要測量功能 40
表4-1 統計資料 43
表4-2 距離、時間、速度與熱量相關矩陣 47
表4-3 10公里速度、時間與消耗熱量相關係數表 49
表4-4 11公里速度、時間與消耗熱量相關係數表 50
表4-5 時間、速度與消耗熱量原始統計表-10公里 51
表4-6 各距離高低心律與消耗熱量數據表 60

圖目錄
圖1-1 研究流程圖 3
圖2-1 智慧穿戴式裝置就各產業的應用 12
圖2-2 計步器 16
圖2-3 加速規感測元件 17
圖2-4 陀螺儀感測元件 18
圖2-5 GPS系統功能手錶及慢跑鞋 19
圖2-6 傳統式心律帶易產生體感上的不適 20
圖2-7 LED心律感測器 21
圖2-8 遠紅外線心律感測器 22
圖2-9 APPLE WATCH 22
圖2-10 物聯網將世界連結起來 25
圖2-11 手機是IoT的智慧物件 26
圖2-12 智慧物流管理態樣 27
圖2-13 真菌交響樂場景圖 28
圖2-14 民眾與真菌人文樹道互動 28
圖2-15 健康照護應用系統縮圖 29
圖3-1 研究架構圖 32
圖3-2 腕式GPS − 運動軌跡記錄器 33
圖3-3 心律帶 33
圖3-4 低耗能GPS天線 34
圖3-5 步伐感應器 34
圖3-6 月曆形式管理 35
圖3-7 日記展開形式記錄 35
圖3-8 圖像化描述 36
圖3-9 GPS地圖 36
圖3-10 應用程式清單 37
圖3-11 啟動畫面 38
圖3-12 GPS訊號接收畫面 39
圖3-13 心律帶配戴位置圖 41
圖3-14 心律帶背面圖示 41
圖3-15 主機與心律器配對圖示 42
圖3-16記錄器連接主機圖示 42
圖4-1 身體活動數據連續變化曲線圖 44
圖4-2 消耗熱量與總距離線性迴歸分析 45
圖4-3 消耗熱量與總時間線性迴歸分析 46
圖4-4 消耗熱量與速度線性迴歸分析 46
圖4-5 10公里消耗熱量與總時間線性迴歸分析 48
圖4-6 10公里消耗熱量與速度線性迴歸分析 48
圖4-7 11公里消耗熱量與總時間線性迴歸分析 49
圖4-8 11公里消耗熱量與速度線性迴歸分析 50
圖4-9 消耗熱量與人工估算-熱量變化趨勢 52
圖4-10 消耗熱量與人工估算迴歸相關分析 53
圖4-11 平均心律與平均速度線性迴歸分析 54
圖4-12 10公里平均心律與平均速度線性迴歸分析 55
圖4-13 11公里平均心律與平均速度線性迴歸分析 55
圖4-14 平均心律與消耗熱量線性迴歸分析 56
圖4-15 平均心律與消耗熱量連線曲線變化趨勢 57
圖4-16 10公里平均心律與消耗熱量線性迴歸分析 57
圖4-17 11公里平均心律與消耗熱量線性迴歸分析 58
圖4-18 13公里平均心律與消耗熱量線性迴歸分析 58
圖4-19 42公里平均心律與消耗熱量線性迴歸分析 59
圖4-20 消耗熱量與攝氧量連續曲線變化趨勢圖 61
圖4-21 消耗熱量與攝氧量線性迴歸分析 61
圖4-22 9公里消耗熱量與攝氧量線性迴歸分析 62
圖4-23 10公里消耗熱量與攝氧量線性迴歸分析 62
圖4-24 11公里消耗熱量與攝氧量線性迴歸分析 63

一、中文部份
1.王政程(2013)，穿戴式無線生理感測器的設計與開發，私立朝陽科技大學資訊工程系碩士學位論文。
2.何梅櫻(2008)，心跳率控制高強度間歇運動方法之研究，國立中正大學運動與休閒教育研究所碩士學位論文。
3.吳世琳、王惟溫(2014)，物聯網在健康醫療與照護之應用，科學月刊，534期6月號。
4.李佳倫、鄭景峰(2011)，攝取咖啡因對心律變異性及反覆高強度衝刺的影響，中華民國體育學會，體育學報，第44卷第3期，第351-366頁。
5.李和標(2010)，運動員運動預防及猝死，長治學院學報，27卷2期，頁38。
6.杜鎮宇(2002)，不同強度的規律運動訓練對人體安靜與運動狀態下心臟自主神經功能的影響，國立體育學院運動科學研究所碩士學位論文。
7.拓墣產業研究所專題報告(2013)，Google Glas、SmartWatch將掀起智慧穿戴式科技革命，臺北市：拓墣科技股份有限公司。
8.林正常、王順正（2002），健康運動的方法與保健，臺北：師大書苑。
9.林順萍(2014)，穿戴式科技身體活動與安全偵測系統之開發，國立陽明大學物理治療暨輔助科技研究所博士學位論文。
10.相子元、石又、何金山(2012)，感測科技於運動健康科學之應用，體育學報，第45卷第1期，頁1-12。
11.張志勇/翁仲銘/石貴平/廖文華(2013)，物聯網概論，臺北市：碁峯資訊服份有限公司，頁1-9。
12.掘內一秀(2014)，心跳率訓練法，臺中市，山與溪谷社，晨星出版有限公司。
13.許力升(2010)，走跑運動的速度與動作辨識-使用無線攜帶式的加速度量測系統，長庚大學電機工程研究所碩士學位論文。
14.陳右怡(2014)，穿戴式裝置人機介面挑大樑，新電子科技雜誌，新電子特刊，第28-31頁。
15.陳弘仁(2014)，迎向智慧穿戴科技的大未來，微系統暨奈米科技協會會刊，第31期，第16-24頁。
16.陳根(2013)，智能穿戴改變世界─下一輪商業浪潮，北京：電子工業出版社。
17.陳鶴欽、饒瑞鈞、黃偉城、曾耀賢(2008)，運用GPS衞星定位監測彰化沿海地區地層下陷之研究，地籍測量期刊，第27卷第3期，第46-60頁。
18.傅麗蘭、陳毓君(2005)，三度空間加速規於跑步機行走之向量大小及能量消耗與耗氧量相關性研究，中華民國物理治療學會，物理治療季刊第30卷第2期，第73-79頁。
19.彭立帆(2006)，無線行動式心電圖即時監測裝置，國立陽明大學醫學工程研究所碩士學位論文。
20.程文欣(2006)，心跳率控制跑步速度之耐力訓練研究，國立中正大學運動與休閒教育研究所碩士學位論文。
21.黃苹苹、王顯智(2005)，心律變異度分析在運動之應用，輔仁大學大專體育-科技應用，77 期。
22.黃耀宗(2003)，從運動對健康促進的觀點探討身體活動的測量與運動強度的訂定，大專體育第65期，第155-161頁。
23.廖立同(2009)，不同跑步模式之手腕與腳踝加速度值分析，國立臺灣師範大學運運動科學研究所碩士學位論文。
24.劉仁筑(2007)，智慧型無線居家監控醫療系統實作，健康管理學刊，第5卷第2期，第129-140頁。
25.劉禎祺、劉滄棽、朱戩良、郭鴻裕、葉明智(2001)，全球定位系統與即時定位傳輸技術在精準農業上之應用，中華農業研究期刊，第50卷第4期，第1-9頁。
26.豐東洋、季力康(2009)，不同技術層次空氣槍選手射擊表現與心跳率變化之分析，中華民國體育學會，體育學報，第42卷第1期，第13-23頁。

二、網路文獻
1.DigiTimes電子時報，競逐穿戴市場 整合2種無線技術成趨勢，發佈日期：2013年11月7日，網址：
http://www.digitimes.com.tw/tw/searchnew/srchlst_main.asp?query=DIGITIMES%A5%F8%B9%BA&selchannel=G#SrchContent。
2.呂怡貞(2013)，智慧鞋，就是不讓你累，科學人雜誌，第142期12月號。網址：http://sa.ylib.com/ MagCont.aspx?Unit
=newscan&id=2280
3.林正常(2000)，活力指標：最大攝氧量，運動生理學網站，運動生理週訊(第39期)。網址：http://www.epsport.idv.tw/epsport/week/show.asp?repno=39
4.美國消費電子協會網站-新聞發佈網，發佈日期=：2014年1月2日，互聯健康和健康消費設備市場報告。網址：
http://www.ce.org/News/News-Releases.aspx?categoryid=&datefrom=&dateto=&tag=&page=24。
5.張志勇、陳正昌(2014)，物物相聯的龐大網路—物聯網，科學月刊，第534期6月號，網址：http://scimonth.blogspot.tw/2014/05/blog-post_3117.html
6.陳成雄、陳明福(2013)，基於銀髮族雲端照護之"運動處方之穿戴式裝置監測物聯網系統" 設計與實作，智慧電子應用設計研討會(ISBN/978-957-21-9205-4)。網址：
http://www.microtime.com.tw/hiwin0014/store/F3/HCS009.pdf
7.陳純郁、鍾曉君(2011)，全球物聯網技術暨應用發展趨勢，財團法人資訊工業策進會產業情報研究所(MIC)研究報告，電子書試閱。
8.黃偉正(2013)，穿戴式產品演化趨勢與開發策略思維分析，財團法人資訊工業策進會產業情報研究所(MIC)研究報告，網址：
http://mic.iii.org.tw/aisp/reports/reportdetail_register.asp?docid=3015&rtype=freereport。
9.謝文川、林家威、陳怡靜、陳泓銘、陳虹君、蕭惠如、顏振哲(2009)，基於無線感測網路下即時心律變異量測系統之設計與實作，國際醫學資訊研究會論文集，網址：http://libir.tmu.edu.tw/handle/987654321/22350。
10.謝文華(2010)，真菌感測裝置可發旋律還能照明，生活時報電子報。網址：http://news.ltn.com.tw/news/life/paper/427982
11.賴姿侑(2012)，穿戴式脈搏感測器之研發現況，科技商情。網址：
http://www.digitimes.com.tw/tw/dt/n/shwnws.asp?CnlID=13&Cat=2&Cat1=&id=0000315378_WXB4KQ346H9TA79LLV1VT
12.蘋果官方網站（2015），「知你心，懂你身」http://www.apple.com/tw/watch/technology/

三、西文部分
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2.Blair, S. N., & Connelly, J. C. (1996). How much physical activity should we do? The case for moderate amounts and intensities of physical activity. Research Quarterly for Exercise and Sport, 67(2), 193-205.(運動與體育季刊)
3.Borg,G.A.V.(1962).Physical performance and perceived exertion:Gleerup Lund.(心理學集刊)
4.Bot,S.D.M.&Hollander,A.P.(2000)The relationship between heart rate and oxygen uptake during non-steady state exercise.Ergonomics.43:1578-1592
5.Bravata, D. M., Smith-Spangler, C., Sundaram, V.,Gienger, A. L., Lin, N., Lewis, R., ... Sirard, J. R.(2007). Using pedometers to increase physical activity and improve health: A systematic review.JAMA: The Journal of the American Medical Association, 298(19), 2296.網址：
http://jama.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=209526。(美國醫學協會雜誌)
6.Capersen,C.J.,Powell,K.E.,&Chrstenson,G.M.(1985).Physical activity,exercise,and Physical fitness:Definition and distinctions for health-related research.Public Health Report,100,126-131. (美國公共健康報告)
7.Ceesay, S. M., Prentice, A. M., Day, K. C.,Murgatroyd, P. R., Goldberg, K., & Scott, W.(1989) The use of heart rate monitoring in the estimation of energy expenditure: a validation study using indirect whole-body calorimetry. British Journal of Nutrition, 61,175-186.(英國營養學雜誌)
8.Dubach,P.,Myers,J.,&Dziekan,H.(1997).Effect of high intensity exercise training on central hemodynamic responses to exercise in men with reduced left ventricular function.J Am Coll Cardiol.29:1338-1348.( 心血管病雜誌)
9.LaPorte,R.E,Montoye,H.J.,&Caspersen,C.J.(1985)Assessment of physical activity in epidemiologic research:Problems and prospects.Public Health Reports.100:131-146.(美國公共健康報告)
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11.Pollock,M.L.,Gaesser,G.A.,Butcher,J.D.,Despre,J.P.,Dishman,R.K.,Franklin,B.A.,&Gater,C.E.(1998).The recommended quantity and quality of exercise for developing&maintaining cardiorespiratory and muscular fitness,and flexibility in health adults.Medicine and Science in Sports and Exercise.30,978(醫學與科學體育與運動月刊)
12.Rodriguez, D. A., Brown, A. L., & Troped, P. J.(2005). Portable global positioning units to complement accelerometry-based physical activity monitors. Medicine & Science in Sports & Exercise, 37(11), S572. (醫學與科學體育與運動月刊)
13.Schneider, P. L., Crouter, S. E., Lukajic, O., &(2003). Accuracy and reliability of 10 pedometers for measuring steps over a 400-m walk. Medicine & Science in Sports & Exercise, 35(10), 1779-1784. (醫學與科學體育與運動月刊)
14.Strath,S.J.,Brage,S.,&Ekelund,U.(2005)Integration of physiological and accelerometer data to improve physical activity assessment.Medicine and Science in Sports and Exercise.37:S563-S571. (醫學與科學體育與運動月刊)
15.Troped, P. J., Oliveira, M. S., Matthews, C. E.,Cromley, E. K., Melly, S. J., & Craig, B. A.(2008). Prediction of activity mode with global positioning system and accelerometer data. Medicine & Science in Sports & Exercise, 40(5), 972. (醫學與科學體育與運動月刊)