隨著經濟發展，工業化成熟，台灣的產業結構正逐漸由「製造的台灣」(Made in Taiwan)轉型為「服務的台灣」(Served by Taiwan)。我國休閒旅館業為了能夠提升競爭力，近年來積極發展服務創新，希望透過創新方式來提高競爭門檻，避免價格戰，提高品牌與服務價值。但創新人人會談，問題是怎麼做？每間旅館飯店在發展服務創新時，乃是依據不同的策略思維，由於本身營運模式的營運範疇、核心資源及事業網路不同，建構出不同服務創新的模式。 回顧過去文獻探討，服務創新應用在休閒旅館業之研究，此新興議題乃付之闕如，且大多探討服務創新的內涵與構面之間關係，但卻鮮少深入分析服務創新背後的策略構面與服務創新模式的關聯性，故本研究參考吳思華所提之「策略三構面」及Bilderbeek & Hertog所提出之「服務創新四構面」作為本研究之研究架構，並以悠活麗緻渡假村之「兒童旅館」、「單車旅館」與「樂活長住U化全心服務建置計畫」為例，運用個案研究法並輔以次級資料之搜集與整理，詳細剖析其公司經營模式，如何建構出其專屬的服務創新模式與內涵。 本研究獲得以下主要結論： 1.公司「營運範疇」之「產品市場」與「地理構形」，可能會影響創新概念的產生，並透過調整「活動組合」，可以提升產品價值與差異化特色。 2.公司「核心資源」之「經營團隊」，有助於建立良好「事業網路」關係，可產生與策略夥伴合作的機會。 3.公司「技術選擇」有時為創新服務模式的重要成功因子，且運用於設計「客戶介面」與「服務傳遞系統」。 4.公司若本身財務資源不足時，有時可透過創新且特殊的服務概念，帶來行銷宣傳效益。 5.公司欲往「提升價值」發展時，可透過「技術選擇」來提升效率，並整合其既有策略構面，可以維持競爭優勢。 本研究之建議如下： 1.組織發展服務創新模式前，應基於其公司的策略構面與整體經營模式，而規劃出適合的服務創新模式。 2.休閒旅館進行服務創新時，若欲透過資訊科技來提供加值服務時，可運用外部的資源。 3.休閒旅館在發展主題式概念旅館時，需要注意「跨越鴻溝」之問題。

數位典藏內容建置一直以專業典藏機構為主，但是有鑒於相關單位所能涵蓋的文化產物畢竟在質與量均甚為有限，許多民間文化資源隨著時間的流逝很容易就消失了，本文希望讓一般人對生活週遭值得典藏的文化及事物也能進行紀錄與保存。同時本文認為，典藏對象的數位化與多媒體化，需要結合跨領域的知識與訓練，如：主題領域、數位媒體、資料管理、人機介面、軟體工程等，並且制定工作流程、角色扮演與階段性物件的傳遞。結合以上的目標，本文開發了主題式數位典藏建置平台提供給使用者建立典藏文化的管道與方法。

本研究在探討主題式教學法對台灣國小學生英語口說溝通能力之成效以及此教學法對學生英語學習態度與動機的影響。此研究以來自雲林縣某國小五年級二個班級學生為研究對象，這兩班級隨機指派為實驗組跟對照組。實驗組實施主題式口語教學法而對照組則實施傳統口語教學法，每週均上課一次。經過12週的教學後，兩組皆進行英語口說能力測驗並施以英語學習態度與動機問卷。研究結果顯示學生受過主題式教學法學習後在口說溝通能力有顯著進步，而且其英語學習態度與動機也有正向的改變。希望本研究結果能為英語老師在教學實務上提供助益。 / The present study mainly aimed at investigating the effects of theme-based oral instruction (TBOI) on elementary school students’ oral communicative competence. Meanwhile, this paper also aimed at examining learners’ perceptions of the use of TBOI, and the changes of learners’ attitudes and motivation towards English learning after the implementation of TBOI. Two fifth-grade classes in a public elementary school in Yunlin County were randomly assigned to be the experimental group and the control group. The experimental group received TBOI, while the control group took the traditional oral instruction once a week. After the 12-week treatment, an English oral proficiency test and an English learning attitudes and motivation questionnaire were administered to examine learners’ oral communicative competence and their learning attitudes and motivation respectively. The findings showed that TBOI had helped learners gain significant progress on oral communicative competence, and that the learning attitudes and motivation towards English learning had changed positively after the treatment of TBOI. Hopefully, the findings of the study may provide English teachers with some useful pedagogical implications.

音樂分段在研究音樂分析相關的領域是很重要的研究題目。音樂的分段可以提供作音樂結構分析、音樂瀏覽、音樂內容查詢與音樂摘要等應用。本論文的研究目的就是對音樂作自動分段，以幫助使用者能快速瀏覽音樂的內容。因此，我們針對音樂的主題作主題式的分段。 音樂的主題是取決於作曲者的動機，動機是構成音樂主題的基本因素。為了能夠以主題為基礎作音樂分段，我們必須找出決定音樂主題的因素。動機會有規則性的出現在整首音樂當中，所以我們可以利用動機出現的規則來探勘音樂的動機。 我們提出一個以主題對音樂作分段的方法，總共分為四個主要的步驟。第一，我們從原始的音樂資料擷取出主旋律的部分。第二，將主旋律做粗略分段。我們利用探勘Non-trivial重複樣式的技術[17]，來找出粗略段落。第三，從粗略段落中探勘動機。我們利用Stein所提出來的動機變化規則，修改傳統探勘重複序列的方法，做動機的探勘。最後，我們利用探勘出來的動機對主旋律作精細分段。我們針對MIDI音樂檔案利用提出來的方法，實做出一個系統，找出音樂的主題段落。 先前研究在評估實驗結果時，多採用Precision與Recall去評估實驗的結果。然而，這樣的評估方法並不能表現出實驗結果與正確答案之間的相似程度。所以我們提出新的評估方法，根據實驗結果與正確答案之間的相似程度來評估實驗的準確率。根據實驗結果顯示，我們的方法準確率約65%。 / Music segmentation is one of the important issues in music analysis. Music segmentation can be utilized for music structure analysis, music browsing, content-based music retrieval, and music summarization. In this theis, we proposed a music segmentation method based on the music theme to provide users the capability to browse music segments by theme. Motives, the concepts of the composer, are the basic elements of music themes. Music themes were constructed by motives. In order to segment music by themes, we have to discover motives. Most motives repeated in the music by some motivic treatment rules. Therefore, motives can be discovered by these rules. We proposed the theme segmentation method. There are four steps. Firstly, we extract main melody from original music. In the second step, rough segments are generated from main melody by mining non-trivial repeating patterns. Then, motives are detected from rough segments. We modify the mining algorithm for discovering frequent patterns by applying motivic treatment rules proposed by Stein. Finally, we segment main melody based on the generated motives. Moreover, a system for segmentation of music in MIDI format was implemented. Concerning the effectiveness evaluation of music segmentation, precision and recall are used in previous research. We proposed an effectiveness measure and corresponding algorithm to evaluate the accuracy of music segmentation. Experimental results show that our proposed music segmentation method achieves 65% accuracy.