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大
實驗
室
網路系統與服務實驗室
Research Laboratories 研究人員 本實驗室的研究方向包括參與式感測系統、軟體定義網路、備災應變科技、室內定位、導
航及物件跟蹤的應用和服務，以及資料協作專案，以下針對這些項目進行更詳細的介紹。
陳伶志 / 召集人
一、參與式感測系統
研究員
我們研究物聯網與參與式感測系統，並且結合這兩種概念發展一個細懸浮微粒 (PM2.5)
何建明 的大型觀測系統 – 空氣盒子。我們不但號招民眾參與環境感測，也提供詳盡的資源導
引民眾製作低成本的 PM2.5 感測裝置，並且將所有收集到的量測資料免費開放給所有
研究員 人使用，大幅提升 PM2.5 觀測在時間與空間上的精細度，豐富了環境研究的數據資料。
直到 2020 年中為止，我們已經在超過 58 個國家，募集到使用者佈建超過 15,000 個裝
莊庭瑞 置，並且在在許多重要的物聯網與跨領域的環境監測議題中，保持和國內外相關團隊
密切的交流合作。
副研究員
除此之外，我們也著手研究空氣盒子系統的資料品質議題，並且提出一個能夠從即時
陳孟彰 資料流進行感測資料異常偵測的運算框架；我們也提出一個基於叢集分群的短時間
PM2.5 濃度預測方法，並且研究一種結合感測值與預測值以達到最小 PM2.5 曝露量的
研究員 路徑導航規劃演算法；我們也開發一個因地制宜且支援大規模物聯網的感測器校正機
制，並且設計結合多元資料源的資料融合技術。我們接下來的工作除了持續透過更深
楊得年 入的時空資料分析，找出感測資料中更多的細微特性，同時也將進一步擴展我們的研
究成果到其他環境因子（例如噪音、臭味和輻射），支援更多元的參與式環境感測。
研究員
二、軟體定義網路
張韻詩
軟體定義網路（Software-De ned Networking, SDN）為單播和群播的流量工程（Tra c
客座講座 Engineering）提供了靈活的路由，以提高網路可擴展性。然而，由於可能的群播組數
量與網路中的節點數量成指數關係，此問題對於群播更具有挑戰性。為了解決此問題，
我們在真實網路一些重要的限制下，制定一系列新的 SDN 優化問題，並證明其為 NP-
hard 並推導不可近似性，同時設計了具有嚴格下界近似比率的近似演算法。我們首先
提出一個新近似演算法，以提高 SDN 中群播組通信的可擴展性，接著引入了一種新的
可靠群播樹以降低在路徑和節點容量限制下之恢復成本（recovery cost）。接著，我們
嵌入由一系列虛擬化網路功能（Virtualized Network Functions, VNFs）組成的服務鏈將
提出的群播樹進行擴展，以支援具有網路功能虛擬化（Network Function Virtualization,
NFV）和多個群播組的線上 SDN 流量工程，並提出了低成本的重新路由演算法以支援
分段樹（segment tree）路由之線上 SDN 流量工程。上述所提出之 δ 倍近似演算法和
δ 倍競爭演算法皆可以實現最嚴格的近似比例，其中 δ 是群播組中的最大目的用戶數。
除了理論分析之外，上述演算法並實作於 HP OpenFlow 交換機與 Floodlight 控制器，
在真實 SDN 網路中以 YouTube 進行驗證，以顯示其真實的適用性，且此結果已轉移至
Inventec 和 EstiNet。
三、備災應變科技
這些年來，永續科學研究計畫「DRBoaST, 善用巨量開放資料與互聯網於強化災防應
對與社區復原能力」為我們提供了與幾位地球所研究員和領先大學教師合作研發災害
管理科技的機會。我們早期的目標為開發出一個用於建立開放並可永續維護與發展的
災害管理資訊系統之架構，此架構的組件包括可信賴之資訊授權服務、具高適應力及
穩健度的即插即用異質災害網路、動態和即時之資訊傳送服務、及群眾外包策略與演
算法。我們已用這些組件的雛型證明了它們的概念和可行性，亦與中華電信研究所及
國家災害科技防救中心合作、研發一個異質通訊網路之即時防災救災訊息中介軟體雛
型。
我 們 近 來 比 較 專 注 於 獲 取 與 善 用 防 救 災 資 料， 一 方 面 研 發 獲 取 關 鍵 性 災 害 資 料
之 方 法 與 工 具， 另 一 方 面 研 發 善 用 開 放 資 料 與 互 聯 網 的 備 災 應 變 設 備、 軟 體 與
服 務。 一 個 前 者 的 例 子 是 以 群 眾 外 包 為 基 礎 之 災 情 資 料 蒐 集 與 決 策 平 台、 名 為
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實驗
室
網路系統與服務實驗室
Research Laboratories 研究人員 本實驗室的研究方向包括參與式感測系統、軟體定義網路、備災應變科技、室內定位、導
航及物件跟蹤的應用和服務，以及資料協作專案，以下針對這些項目進行更詳細的介紹。
陳伶志 / 召集人
一、參與式感測系統
研究員
我們研究物聯網與參與式感測系統，並且結合這兩種概念發展一個細懸浮微粒 (PM2.5)
何建明 的大型觀測系統 – 空氣盒子。我們不但號招民眾參與環境感測，也提供詳盡的資源導
引民眾製作低成本的 PM2.5 感測裝置，並且將所有收集到的量測資料免費開放給所有
研究員 人使用，大幅提升 PM2.5 觀測在時間與空間上的精細度，豐富了環境研究的數據資料。
直到 2020 年中為止，我們已經在超過 58 個國家，募集到使用者佈建超過 15,000 個裝
莊庭瑞 置，並且在在許多重要的物聯網與跨領域的環境監測議題中，保持和國內外相關團隊
密切的交流合作。
副研究員
除此之外，我們也著手研究空氣盒子系統的資料品質議題，並且提出一個能夠從即時
陳孟彰 資料流進行感測資料異常偵測的運算框架；我們也提出一個基於叢集分群的短時間
PM2.5 濃度預測方法，並且研究一種結合感測值與預測值以達到最小 PM2.5 曝露量的
研究員 路徑導航規劃演算法；我們也開發一個因地制宜且支援大規模物聯網的感測器校正機
制，並且設計結合多元資料源的資料融合技術。我們接下來的工作除了持續透過更深
楊得年 入的時空資料分析，找出感測資料中更多的細微特性，同時也將進一步擴展我們的研
究成果到其他環境因子（例如噪音、臭味和輻射），支援更多元的參與式環境感測。
研究員
二、軟體定義網路
張韻詩
軟體定義網路（Software-De ned Networking, SDN）為單播和群播的流量工程（Tra c
客座講座 Engineering）提供了靈活的路由，以提高網路可擴展性。然而，由於可能的群播組數
量與網路中的節點數量成指數關係，此問題對於群播更具有挑戰性。為了解決此問題，
我們在真實網路一些重要的限制下，制定一系列新的 SDN 優化問題，並證明其為 NP-
hard 並推導不可近似性，同時設計了具有嚴格下界近似比率的近似演算法。我們首先
提出一個新近似演算法，以提高 SDN 中群播組通信的可擴展性，接著引入了一種新的
可靠群播樹以降低在路徑和節點容量限制下之恢復成本（recovery cost）。接著，我們
嵌入由一系列虛擬化網路功能（Virtualized Network Functions, VNFs）組成的服務鏈將
提出的群播樹進行擴展，以支援具有網路功能虛擬化（Network Function Virtualization,
NFV）和多個群播組的線上 SDN 流量工程，並提出了低成本的重新路由演算法以支援
分段樹（segment tree）路由之線上 SDN 流量工程。上述所提出之 δ 倍近似演算法和
δ 倍競爭演算法皆可以實現最嚴格的近似比例，其中 δ 是群播組中的最大目的用戶數。
除了理論分析之外，上述演算法並實作於 HP OpenFlow 交換機與 Floodlight 控制器，
在真實 SDN 網路中以 YouTube 進行驗證，以顯示其真實的適用性，且此結果已轉移至
Inventec 和 EstiNet。
三、備災應變科技
這些年來，永續科學研究計畫「DRBoaST, 善用巨量開放資料與互聯網於強化災防應
對與社區復原能力」為我們提供了與幾位地球所研究員和領先大學教師合作研發災害
管理科技的機會。我們早期的目標為開發出一個用於建立開放並可永續維護與發展的
災害管理資訊系統之架構，此架構的組件包括可信賴之資訊授權服務、具高適應力及
穩健度的即插即用異質災害網路、動態和即時之資訊傳送服務、及群眾外包策略與演
算法。我們已用這些組件的雛型證明了它們的概念和可行性，亦與中華電信研究所及
國家災害科技防救中心合作、研發一個異質通訊網路之即時防災救災訊息中介軟體雛
型。
我 們 近 來 比 較 專 注 於 獲 取 與 善 用 防 救 災 資 料， 一 方 面 研 發 獲 取 關 鍵 性 災 害 資 料
之 方 法 與 工 具， 另 一 方 面 研 發 善 用 開 放 資 料 與 互 聯 網 的 備 災 應 變 設 備、 軟 體 與
服 務。 一 個 前 者 的 例 子 是 以 群 眾 外 包 為 基 礎 之 災 情 資 料 蒐 集 與 決 策 平 台、 名 為
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