閉迴路深腦刺激控制系統

(作者:楊世宏老師 / 逢甲大學  機械與電腦輔助工程學系)

深腦刺激可幫助增強技能學習,技能學習同時與記憶與學習有關,目前已有研究團隊針對深腦刺激是否對技能學習有幫助做進一步的探討,研究內容主要探討帕金森氏病患於施加深腦刺激後,對於鋼琴演奏的技能學習表現之影響,也有探討帕金森氏病患對運動序列學習的影響,甚至空間辨別學習、認知學習等。這些研究多半探討如何設計技能學習用途的開迴路深腦刺激控制系統,但如何有效率地控制深腦刺激,仍然是個研究的問題,目前的研究較少探討閉迴路深腦刺激控制系統於技能學習的應用,閉迴路需迴授感測資訊給控制器,因此需要從生物體量測與技能學習相關的生理訊號,讓控制器得以計算深腦刺激的量,這項技術使得閉迴路深腦刺激控制系統的技術門檻更高。

目前已經知道深腦刺激可改變腦神經活動,許多研究已經開始探討腦內迴路相對應於臨床症狀的關聯,例如帕金森氏症、憂鬱症與強迫症等。在動物實驗的過程中,研究人員對大鼠的中央丘腦的板內側核施加深腦刺激,發現大鼠在新物件的辨識任務可表現更好,且研究指出持續在中央丘腦施加高頻電刺激,可增強探索的運動行為以及認知表現,國內已有學者嘗試以電生理證據來展示施加深腦刺激會影響技能學習,特別是在大鼠學習壓桿取水的認知過程中有影響,值得注意的是該研究以開迴路系統來達成此目的,而且沒有根據生理訊號來回授調整電刺激,目前僅有少數閉迴路深腦刺激系統開發於開放式硬體,另外,已有兩種閉迴路方法被提出於改良帕金森氏症病人的病因與運動症狀,分別使用深腦刺激與脊髓電刺激方法,因此未來可望開發深腦刺激控制系統來治療疾病以及增強技能學習。

老舊橋梁監測管理系統

(方耀民研究教授 / 逢甲大學地理資訊系統研究中心)

近年來由於全球氣候變化極端降雨事件增加,造成老舊橋梁的基礎沖刷愈加嚴重,每當颱風豪雨來時,橋梁基礎屢因沖刷造成橋柱承載力不足而導致斷橋的事件。目前橋梁換底工法是在保持橋梁通車狀況下進行下部結構的改建,將橋梁的載重暫時轉移傳遞至臨時的支撐構架上,拆除強度不足的橋墩或損壞部份,將拆除部份之橋墩更換為符合抗洪耐震需求之新橋墩,且在換底工法施工期間需配合即時的監測計畫以確保車輛通行之安全。逢甲大學協助公路總局在省道台3線烏溪橋進行橋梁監測,其結構部分的橋齡已達四十年,基礎被沖刷裸露嚴重,導致耐洪和耐震能力不足,故需進行改建計畫。依據烏溪橋改建設計圖建立電腦軟體模型,再以國內橋梁設計規範作為橋梁模型靜力及動力分析之依據,且經由分析的結果,訂定施工期間監測儀器之管理值。又將訂定之管理值與施工期間的監測資料進行比對,以確定管理值的合理性,並探討老舊橋梁與臨時支承架橋梁之行為的變化。
結果顯示傳統的橋梁檢測方法為定期人工監測,其缺點為不具連續性,且人工定時觀測之數值,容易產生誤差並影響監測結果。而自動化監測系統則是可以大幅降低監測誤差,並連續記錄感測器資料,且具有即時警示功能。目前大多數的橋梁施工監測,仍採用傳統之人工定時觀測、量測取得數據分析的檢測方式,當颱風豪雨或位處河道時,人工是無法量測與觀測的。然颱風豪雨時,也正是橋梁較危險時,故為使橋梁監測具有連續性及即時性,因此建議採用自動化監測系統,以符合現代之趨勢。
為了解橋梁整體之反應,傳統在橋梁上安裝各類型高精度的監測儀器,以取得結構即時反應和環境資料,並進行長期分析評估工作。但是高精度的監測儀器的成本較高,無法廣布於橋梁各部分。隨著物聯網的技術崛起,便宜的感測器同時具備省電和傳輸的功能,可以達到廣布的概念。由於物聯網的感測器精度較低,可以搭配傳統的高精度監測儀器,整合後能更有效的了解整體橋梁的狀況,同時降低災害發生所造成之社會成本付出。另外基於橋梁監測中心的概念,及配合網路科技之進步與遠端監控管理,可以整合所有橋梁之監測系統,達到有效之集中化管理之目的,以降低管理單位人員的需求。

智慧防災水情資訊系統

(方耀民研究教授 / 逢甲大學地理資訊系統研究中心)

受到全球氣候變遷影響,極端降雨事件越發頻繁,為了因應嚴峻水情之挑戰,地方政府皆積極進行各項治理工程,然而工程手段有其限制,許多都會區發展多已定型,實務上難以將所有下水道防洪標準提升至25年甚至50年以上重現期,因此,除了持續規劃進行分洪、滯洪管理之水利治理工程外,如何透過掌握水情訊息、進行水情預報作業,盡早提供民眾正確的防災應變訊息,在災前即有系統地逐步引導民眾自主避災、減災實為當務之急。
因應豪大雨、颱風來臨時必須有效掌握各地的水情與土石流等災情之課題,逢甲大學自101年起與地方政府共同建置符合地方政府層級災害應變決策的防災應變中心以及水情防災應變系統,從災害發生前之預防、災害發生時之應變及災害發生後之復原的災害循環的生命週期角度進行水情防災應變系統的開發與整合。水情防災應變系統主要包含防災整備子系統、災害應變子系統與主管資訊展示平台三大階段之資訊,整合現有各防災單位之相關資源,包含中央氣象局、國家災害防救科技中心、水利署、消防局、水土保持局、公路總局等單位,以服務導向架構(Service-Oriented Architecture, SOA)相關技術進行資料共享與介接,讓災害應變時的相關資訊能夠即時傳遞與共享,提供災情彙整研判、救災派遣、資源調度等作業,而針對決策支援方面,透過警戒儀表板展示與兵棋圖台方式,可提供早期預警與主管決策資訊,作為各項防救災整備作業與防災應變決策的資訊管理整合平台。
水情資訊系統除了整合各防災單位災情資訊雲端服務外,同時與地方政府共同建置區排河川水位偵測站、雨量站、路面淹水監測站、下水道水位與流量監測站等水情監測服務,透過廣布監測設備的方式有效掌握地方即時水情資訊,而為了讓防汛人員以最有效率的方式執行應變輪值作業,對各式監測站設定警示門檻值,當達警示門檻值時透過資通科技的自動通知預警功能,主動即時通知防災人員與民眾,並可依據不同的水情警示通知,馬上進行應有的整備作為,例如是否有沙包堆置需求、抽水機預布、水門啟閉、封路封橋、疏散撤離等,建構多層次、全方位的水情監測網絡。
除了地方政府內部的水情防災應變決策平台外,並以親民、高閱讀性、易理解性的視覺化方式建立民眾版與行動版系統,由地方政府向下垂直提供所有民眾最即時的防災訊息,民眾可自行訂閱接收推播資訊,包括氣象局會發佈大雨預報、河川警戒、淹水警戒、水位站警戒與土石流紅黃警戒等,供民眾及早預防,提前準備,讓防災訊息精準、即時傳送到民眾手中,此外,一旦發生淹水、路面積水、土石崩落等災情時,無論第一線防災人員或是一般民眾,皆可透過行動APP的淹水通報功能進行最快速、最即時的災情通報,透過適地性服務(Location Based Service,LBS)技術,主動將附近災害訊息反饋推播給所在位置500公尺範圍內的民眾,透過群眾的力量將防災效益發揮極致。
智慧防災水情資訊系統整合跨領域防災資訊、建立防災通報機制、開發民眾版與APP為民服務,透過全面資訊整合、防災監測、資訊透明化與主動提醒防災的發展方向,打造安全永續的居住環境。

土石流防災監測技術新思維

(作者: 方耀民研究教授 / 逢甲大學地理資訊系統研究中心)

臺灣地區位處菲律賓海板塊和歐亞大陸板塊碰撞之交界處,山地形勢陡峭、岩質脆弱、地震頻繁,加以颱風、梅雨等季節所帶來之集中性豪雨,常引發山區大規模之坡地土砂災害。1999年921大地震後,臺灣中部3縣市災害慘重,除平地的建物嚴重受創外,山坡地亦發生大量的土砂崩塌現象,之後又經歷2000年象神颱風,2001年桃芝、納莉、利奇馬颱風,2004年敏督利、艾利,2009年莫拉克等颱風肆虐,造成台灣中南部與北部地區、九二一重建區及花蓮部份鄉鎮多場土石流災害,故加強土石流各相關課題之研發,以提升土石流事件預警能力變成非常迫切。
台灣地區現有21處土石流觀測站址係由水土保持局於2001年桃芝及納莉颱風過後所調查之1725條土石流潛勢溪流裡,從中挑選曾經發生大規模土石流災害之重點區域,由水土保持局與逢甲大學共同規劃建置,自2002年開始共費時3年時間陸續完成13處新一代之自動化土石流觀測站建置工作,13處站址分別位於臺北縣瑞芳鎮大粗坑、苗栗縣卓蘭鎮內灣里白布帆東坑、臺中縣和平鄉博愛村松鶴部落、南投縣水裏鄉郡坑村二部坑、上安村三部坑、信義鄉豐丘村豐丘野溪、神木村出水溪與愛玉子溪、國姓鄉南港村九份二山(韭菜湖溪)、雲林縣古坑鄉華山村、嘉義縣阿里山鄉豐山村、花蓮縣鳳林鎮鳳義坑、光復鄉大興村及臺東市建和里射馬干坑等地。另外,2009年莫拉克颱風因全區域高強度、長延時降雨,加上堰塞湖潰決與複合型災害同步發生等影響,造成南部與東部地區嚴重災情,因此,水土保持局於2010年在南部與東部地區新增4處固定式土石流觀測站,分別位於臺南縣南化鄉玉山村羌黃坑、高雄縣杉林鄉集來村火山橋、屏東縣來義鄉來義村以及臺東縣大武鄉大鳥村。2011年時於南投縣仁愛鄉及宜蘭縣大同鄉新增南豐站及寒溪站。2012年時於苗栗縣三義鄉建置火炎山站,2013年時於花蓮縣秀林鄉建置和中站。各觀測站分布位置如圖1所示。

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土石流觀測儀器大致可分為接觸式與非接觸式兩類,為避免因土石流造成設備儀器毀損,因此儀器選定以非接觸式儀器為主,計有CCD攝影機,雷達波水位計、地聲檢知器及雨量計裝置,而接觸式目前僅有鋼索檢知器及土壤含水量計2類。
行動式土石流觀測站的概念,係利用行動式觀測站機動化特性,延伸了土石流觀測系統的範圍,針對颱風侵襲路徑上選擇土石流高潛勢溪流進行現地觀測作業,並且透過即時傳輸系統將現場資料直接傳回災害應變中心;同時行動式土石流觀測站僅需在可能發生事件時期出勤,平時可在廠內環境維護待命,因此可減少如固定式土石流觀測站的定期維護時程與費用與避免因長期暴露在外減少儀器設備的運作壽命,提高土石流發生時觀測系統的妥善率。
而行動式土石流觀測站派遣方面,利用專家問卷求取「土石流發生潛勢」與「災害衝擊」評估因子之權重,結合水土保持局土石流降雨警戒值與中央氣象局颱風降雨預測資料,進行土石流危險度評分,作為行動式土石流觀測站派遣觀測地點依據。最後,以此評分模式做為颱風期間於行動式土石流觀測站派遣地點選取之方式,供土石流災害應變單位決策參考,提高行動式土石流觀測站蒐集土石流事件資料的能力。
由於自動化之土石流觀測系統具有即時掌握土石流發生前預兆和發生時之流動動態,不僅有助於土石流各項學理之發展,在防災應變方面,尤能在災害未發生前即時獲得現場可能變異的即時資訊,可以大幅提升防災應變之減災避災能力。

防災監測新思維-物聯網解決方案

(方耀民研究教授 / 逢甲大學地理資訊系統研究中心)

全球氣候變遷及極端氣候影響,加上台灣自然環境脆弱,所造成之環境災害日
趨頻繁,風災、豪雨、山崩、土石流和淹水等,造成的生命財產安全損失居高
不下,近年更有災難級的豪雨警報,增加防災預警的困難性,也讓防範淹水成
了都市防災的首要課題。防災監測在過去都需要投入大量的建置與人力成本,
是為了解決災害期間的電力與通訊中斷和異質資訊整合的問題。自2010 年開始
,物聯網(Internet of Things以下簡稱IoT) 各環節技術漸趨成熟,在物聯網時代,
設施多樣、廠商不一、採用資料傳輸協定多元多樣並存、開放架構存在專屬協
定等因素影響,系統與資料必須整合在同一個雲端平台進行無縫介接,完備資
料同步化與存取功能,才能協同運作與同步處理,正是台灣複合式災害的特性

新的藍牙通訊技術最大的優點是設備體積小、短距離、低功耗,一般智慧型
手機都有此功能,目前所稱得Beacon 設備即是使用藍牙4.0(BLE, Bluetooth Low
Energy) 或稱為低功耗藍牙。藍牙傳輸不受視距的影響,但對於複雜的空間環境
,藍牙系統的穩定性稍差。而iBeacons 是基於藍牙4.0 中BLE 這個特性發展而來
的,是由蘋果公司主導且大力推廣的應用,只要產品經過蘋果公司發布的標準
進行資料傳遞且經過認證後即可稱之為iBeacons 產品,未來能讓使用者得知目
前位置以及了解周遭資訊,當裝置接收到使用者靠近的訊號時,當下可立即推
播相關資料,提升防災監測訊息發布的工作。
而低功耗感應器可做為環境監測的前端佈設使用,可依據監測的特殊性需求
籌組開發相關感測器類別設備及功能,並可依照監測對象的特性調整資料截取
類別及發送頻率。因此可以透過廣佈低功耗感測器方式取得初步結構是否有明
顯變異的資訊,在不耗費龐大經費的情況下可先確認其變化情形及是否需要精
密儀器進行量測,對於後續投入測量及修復的能量有所依據,對於許多礙於經
費而缺乏監測的工作,可藉由此方式做為初步的資料蒐集,在有限的經費下取
得廣布監測的效益。透過MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)新的通
訊協定,再搭配影像串流開發出多領域通用之雲端平台,以利應用於各項產業
,未來將透過此一雲端平台能透過AI機器學習和深度學習找出預測或可再利用
價值。
最後透過符合國際標準的監測公網平台,可以利用Web或Apps,即可隨時隨
地掌握監測資訊,除了本身資料之外,更介接了相關公開資料與其他允許公開
資料,可更便利地整合所有數據,應用在所需之監測領域上,使資源配置更加
完善,不論是山區、河川、道路,或是下水道、農田水利.等,皆是應用範疇。
所謂「工欲善其事,必先利其器」,一個好的感測器再結合IoT技術,串聯出最
佳監測網絡,將防災成果達到最高效益,守護珍貴的環境與生命資產。