本研究使用Android智慧型手機結合無線感測器，提供一個便利學習者攜帶、使用之輔助學習系統，並於智慧型手機提供互動區以利同儕間進行課業討論。系統即時感測、記錄學習者學習行為，並以智慧型手機做為感測資料蒐集及處理中心，為了利用蒐集之學習資料產生最佳推論結果，採用SVM(Support Vector Machine)分類技術進行資料之推論及分析。 本系統之評量及實驗，係藉由讓大學生使用系統，蒐集預測模型建立所需之資料，並了解學習者對本系統之觀感、接受度及系統預測準確率。評量以實驗者前、後測進步情況作為標準，探討與學習情況之關係，藉此了解使用智慧型手機結合感測器輔助學習者進行自我管理，進而提升學習成效。 / We propose a portable, convenient learning assisted system that uses Android Smartphone with wireless sensors. The system senses and collects the data of learning behavior and uses the Smartphone as processing unit to collect statistics. For optimizing inference, we used SVM(Support Vector Machine) technology to analyze the collected data . For evaluating the system , we invited college students to join the experiment and use the system. Therefore, we can collect data to construct the prediction models, knowing better about the accuracy , impression and acceptance of the system , and then realizing the feasibility of using Smartphone with wireless sensors to assist learner promoting learning effect by self-management strategy.

本研究以國內系統領導廠商轉型為主要研究議題。使用個案研究法，探討其跨入智慧型手機產業之可行性。藉由文獻探討及產業領域知識（domain knowledge）等資訊來源，降低人為主觀偏見，選擇客觀的研究變項定義，發展研究架構，並進行個案公司訪談，彙整分析轉型策略及成功關鍵因素，期為企業進行轉型之參考依據。由研究結果顯示，影響台灣電腦系統廠轉型的關鍵因素，綜述如下：（一）企業轉型之購併策略，若忽略組織文化磨合期，反增加學習成本；（二）企業轉型之品牌策略鴻溝，其解決之道在於「創新」與「品質」；（三）企業轉型之採購策略制定，應配合企業整體目標，並視為企業競爭力之發展重點；（四）企業轉型之目標設定，為跨足新領域時，不能冀望過去成功模式可全然複製於新產業價值鏈，否則將影響決策擬定及業務執行之方向；（五）企業轉型之資源配置，應審思運用於企業核心能力之培育，並配合政府產業政策，以取得更多輔助資源，降低企業資源投入成本及創造利潤之壓力。 關鍵字：智慧型手機、企業轉型、產業價值鏈、資源基礎理論 / In this study, we apply the method of “case study” for the transformation of computer companies into smart phone industry in Taiwan. Using literature review and domain knowledge to reduce the individual bias, the study variables are defined, and the research framework is also proposed. Through interviewing with those companies, the strategy of transformation and critical success factor are analyzed in order to provide the references of business transformation in the future. As the result of study, the critical success factors are concluded as following：(1) It will increase the cost of learning curve if to ignore the integration between organizations during the transformation and merger. (2) “Innovation” and “quality” are the critical strength to fix chasm for brand strategy in the turnaround. (3) To formulate the strategy of procurement, it should be tied in corporation goal and regard it as the core competence. (4) A corporation abandons itself to former successful model during transformation into new industry, which will affect the frame of strategic direction and its business execution. (5) For the placement of organizational resource for turnaround, corporation should deeply consider for the cultivation of core competence in corporation. Besides, to obtain more assistant resource inputs from government to reduce the organizational pressure of return of investment. Keywords： Smartphone, Corporation Transformation, Turnaround and resource-based Theory.

本研究以Schmitt (1999) 提出之體驗行銷為研究基礎，並採用Brakus et al. (2009) 將體驗由行銷功能導向提升至以品牌作為體驗媒介之層面，探討智慧型手機品牌之品牌體驗對消費者滿意度以及品牌權益的影響；同時，加入消費者涉入程度作為影響滿意度及品牌權益之一構面，形成本研究之架構。 本研究以問卷分析法作為研究方法，並針對智慧型手機品牌之消費者作為研究對象，透過便利抽樣之方式於實體店面回收研究架構前半部有效樣本259份；於網路回收研究架構後半部有效問卷288份。經由相關分析及迴歸分析後得到以下之結論： 1.不同品牌體驗讓消費者在眾多品牌之間產生區別。在產品齊一的情況下，當消費者打算買某一項產品時，往往會先考慮哪一個品牌較優良，因此強化品牌的認知與感受也就是品牌體驗帶給消費者的強化作用。 2.涉入程度越高的消費者因為對產品或品牌的了解較深，會對其做出對自身而言較正確的選擇，因此對品牌會更有滿意感。 3.顧客對某品牌越滿意，即會對此品牌具有越高的忠誠度，當消費者對某品牌具有滿意度，透過口耳相傳或是網路社群的方式對其他消費者進行推薦動作，此時滿意度即可轉化為其他消費者的品牌知名度，進而影響品牌權益。 4.消費者接觸品牌時，會由外觀來對此品牌有初步的認知與感覺，對外顯體驗具有高度反應的消費者則會加深品牌的忠誠度、品牌聯想程度以及知覺品質。 5.涉入程度是消費者對某事某物重視的程度或投入的程度。當消費者對某品牌投入越多，則會對此品牌越加了解，因此品牌知名度與品牌聯想皆會提高。

網際網路的出現，改變閱聽人接觸傳統媒體的習慣，廣告量逐年下滑使台灣報業面臨經營困境，加上近年來智慧型手機、平板電腦等行動載具的盛行，對台灣報業而言，既是危機也是轉機。目前已有許多報業相繼推出智慧型手機新聞應用程式，希望以新的經營型態，觸及更多閱聽人，同時拓展更多廣告收入來源。 本研究以《蘋果日報》App為例，探討使用者對該產品的知覺品質、知覺價值與滿意度、購買意願的關係。研究結果如下：加強《蘋果日報》App知覺品質的「保證與信賴」、「便利與可靠」構面以提升《蘋果日報》App的知覺價值；加強《蘋果日報》App知覺品質的「保證與信賴」、「便利與可靠」以提升《蘋果日報》App的滿意度；加強《蘋果日報》App知覺品質的「保證與信賴」、知覺價值的「貨幣與非貨幣價值」及滿意度的「產品滿意度」構面以提升《蘋果日報》App的購買意願。 此外，使用者對《蘋果日報》App的新聞分類、新聞內容跟版面設計的滿意程度較高；對個人化服務、社群分享服務、網路系統品質的滿意程度較低。目前《蘋果日報》App暫不宜採取定價策略，建議《蘋果日報》App繼續加強產品品質，包括提供更多個人化服務、添加新聞評論功能、即時新聞更新速度須更快、關鍵字查詢、新聞資料庫的建立、媒體平台間的交叉使用（多螢一雲）等，讓使用者了解「付費版」跟「免費版」的差異是什麼，以提升未來使用者的購買意願。

近年來隨著智慧型手機的興起，人們開始利用智慧型手機處理日常生活事務及社群娛樂。無形中，已逐漸的改變日常行為模式。因此，許多學者也開始進行人們使用智慧型手機狀況的研究。 若透過傳統問卷等方式蒐集分析使用記錄，受訪者可能因訪問員的外在因素而影響問卷有效性。為解決此問題，很多研究開始在智慧型手機中安裝應用程式，蒐集使用記錄，藉以分析使用行為。然現今此類應用程式，都是為特定的研究進行開發，缺乏了彈性的考量。因此，本論文設計一個是用於安卓智慧型手機的可客製化行為感測記錄器，提供研究學者依各自需需求產生實驗項目規格檔，由受測者下載至手機，透過我們的行為感測記錄器，記錄平時手機操作行為之相關記錄，並於指定之時機下將記錄上傳供研究學者統計分析，以符合個別實驗之要求。 本研究重點在於如何定義彈性且多樣化的實驗設定檔，並考量載記錄感測過程中，電力大量消耗和受測者隱私資保護的議題，提出因應的解決方法。我們設計與執行幾個實驗來驗證此行為感測記錄器，初步看來，此記錄器可以滿足我們的主要需求，但結果也導引出一些需改進的設計議題。 / In recent years, with the rise of smart phones, the public began to take advantage of smart phones in daily life and social engagements. Virtually, smart phones have gradually changed people's behavior patterns so that researchers are eager to understand the how people use smartphones in their daily life. In this thesis, we present a configurable activity logger for Android smartphones for recording a smartphone’s sensor data and the user’s operations. Instead of one Android App for each researcher’s experiment, our approach is to devise a general logger App that can be customized to collect different data items according to the needs of various researchers. Specifically, our logger App accepts experiment configuration files in which researchers specify what data items to collect and at what frequency, and then conduct the logging task accordingly for each experiment. In other words, our logger works like an interpreter on such experiment configure files. Besides customizability of logging items, our logger concerns the saving of electricity and the preservation of user privacy. Firstly, we have applied various power saving tips published in the literature to the design of our logger. Secondly, we have refrained from collecting any contents that may reveal the user’s identify or that may invade user’s privacy. To evaluate our logger, we have designed and implemented a few data collection experiments. The preliminary results show that our logger can fulfill most of the requirements we set up, though thy also reveal some improvements we need to work on in the future.

資訊科技的進步與智慧型手機的普及，使得人們通訊方式改變，生活也更加依賴智慧型手機。然而，電池技術卻未能支援智慧型手機長時間使用，因此手機使用者在電量管理上的行為就變得相對重要。欲研究探討手機使用者的電量管理行為模式，須建立一個包含軟、硬體及使用者的實驗平台，本研究採用經麻省理工學院驗證的Funf Framework開放性原始碼框架，作為蒐集使用者操作紀錄資料，以情境假設觀察這些資料，定義出各情境行為模式的特徵，並根據實驗數據進行所有資料驗證。根據實驗結果，大致歸納出電量管理行為模式，此結果可提供使用者使用手機在電量管理上參考，或發展智慧型電量管理應用程式，以最佳化電量管理。 / The innovation of information technology and the spread of smart phones are changing the way that people communicate and how their livings rely on smart-phones. However, the technology of battery nowadays is still insufficient to meet the need of heavy smart-phones users; therefore, it be-comes relatively important to observe and analyze the user behavior on power management. This research aims to study the patterns of user be-havior on power management by building an experimental platform with appropriate software, hardware and users. We use the Funf Open Sensing Framework, which is originally developed at the MIT Media Lab, to collect user logs on smart phones. We have observed collected data under contex-tual assumptions, identified characteristics within the context of each be-havior pattern, and validated with the experimental data. With the result of the experiment, several patterns of power management have been classified. The experimental result can be used as a reference for the users to manage battery life, or for developing applications on smart power management that best optimizes energy consumption.

智慧型手機時代來臨後，華人手機品牌廠有如雨後春筍般的冒出。本篇論文以小米、華為、宏達電作為個案研究對象，研究目的在於了解三間個案企業是如何在競爭激烈的全球市場中生存下來。關於研究發現，詳述如下： 小米是一家軟體導向的企業，採用互聯網行銷的方式，將銷售對象集中在網路顧客群，避開了屬於一級戰場的實體通路。最初在網路上建立口碑，待產品推出後，運用高性價比的特點吸引顧客，接著採用「饑渴行銷」的策略，以限量的方式去刺激顧客的購買欲望。然而，小米不靠販賣硬體獲利，主要的收入來源在於內容服務、應用程式、遊戲。 華為是一家硬體導向的企業，以販賣電信設備為主要經營業務。2009年進入到智慧型手機業務後，以「機海戰術」為領導方針，在不同價格區間都可以看到華為品牌的手機款式。2013年，施展雙品牌策略，「華為」和「榮耀」分家，主打高階手機P系列、D系列、Mate系列為華為品牌；主打中低階及網路市場為榮耀品牌。此外，華為旗下子公司海思擁有晶片自製技術，垂直整合能力在未來將會是華為角逐通訊市場的最大優勢。 宏達電是一家硬體導向的企業，屬於早期投入到智慧型手機業務的華人品牌廠，在歐美國家中具有一定的知名度。2011年曾經高居全球前五大智慧型手機品牌，競爭優勢在於工業設計及軟硬體整合，不管是手機的立體音效、鏡頭、金屬機殼都有自己的風格。雖然，在2012年第四季退出全球前十大智慧型手機品牌廠，但卻是台灣少數能夠走出國際的品牌大廠之一。 三間個案公司的競爭策略及商業模式各不相同，但卻讓世界看到了華人不是只有代工，也有能力在品牌和市場行銷做出令人印象深刻的成績。

近年來台灣民眾對於智慧型手機的依賴程度越來越高，隨著通訊費率調降、無線網路發展進步及平價化等因素,智慧型手機已融入民眾生活，不僅是通訊工具，也同時反映著使用者的生活風格與型態,並具有形象傳達的功能．從2008年在Apple宣布以iPhone 3G進軍電信業之後,許多國際品牌大廠開始重視原本只著重在滿足利基型市場的智慧型手機產品；因此，智慧型手機市場 也從2008年開始迅速由以往的利基型市場轉變為高度競爭的「紅海」戰區。當國際手機大廠皆注意到智慧型手機市場且當功能性手機市場幾乎已達到飽和狀態下,智慧型手機的廠商就必須絞盡腦汁來因應即將到來的激烈市場競爭。因此,除了智慧型手機廠商在硬體規格上的不斷推陳出新及價格上的低價競爭，如何去開發品牌以增加顧客忠誠度已是今日各廠商需重視的課題之一。 本研究以問卷調查的實證研究方式，共得到有效問卷 226份，探討品牌形象、品牌個性、自我概念、顧客體驗性價值會如何影響品牌忠誠度,期望本研究能夠找出提供品牌廠商在品牌事業上的經營或行銷策略建議以期提升消費者的長期品牌忠誠度。 研究結果發現：自我概念對於品牌個性與品牌形象皆有不同顯著的影響，而顧客體驗性價值受到產品使用行為的影響，顧客體驗價值對於品牌忠誠度也有顯著的影響，品牌個性及品牌形象對於品牌忠誠度皆有正向影響，其中象徵性品牌形象影響最為顯著; 最後,本研究針對不同自我概念下的智慧型手機消費者，根據本研究所論述之品牌個性和品牌形象因素,提出相關行銷建議與策略。

近年來，智慧型手機(Smartphone)的銷量超過其他型式手機。智慧型手機具有更先進、更開放的行動作業系統，可允許使用者自行安裝應用程式軟體(Application)來擴充手機功能。目前市面上的應用程式數量非常龐大，在眾多的應用程式和有限的時間下，使用者不太可能將所有的應用程式下載試用，所以對使用者而言，找出自己所想要和需要的應用程式，是個困難的問題。推薦系統可依照使用者的喜好，或是準備推薦項目的相似程度來做推薦，讓使用者能較快得到想要的資訊，目前主要的方式有協同過濾(Collaborative Filtering, CF)、內容過濾(Content-Based Filtering, CBF)，還有結合前述兩種方式的混和式推薦(Hybrid Approach)。 本研究所使用的資料集是由政治大學資訊科學系所開發的實驗平台蒐集而來。資料以側錄的方式，將使用者實際操作手機應用程式的狀況記錄下來，其中包含了25位使用者和1125個應用程式。我們將原始資料集以三種方式整理成三個資料集：一、是否使用應用程式；二、使用應用程式的次數；三、使用應用程式的頻率，其值表示使用者在該應用程式的使用狀況。我們並將資料分成前段與後段時間兩部分，以前段時間的資料當作基準，推薦最多同群使用者使用的應用程式、同群使用者使用次數最多的應用程式，以及同群使用者最常使用的應用程式，然後以後段時間的資料做驗證，計算推薦結果的準確率與召回率加以比較。 我們使用知名的Information Theoretic Co-Clustering Algorithm和兩種基於Minimum Squared Residue Co-Clustering Algorithm的演算法將使用者與應用程式分群，利用分群結果做計算，推薦應用程式給使用者。實驗發現三種演算法在第一個資料集的準確率與召回率表現最好，此資料集以0和1的值，來紀錄使用者在各應用程式的使用狀況。實驗比較三個演算法的結果，在大部分的情況之下，一個基於Minimum Squared Residue Co-Clustering Algorithm的演算法，給出的結果較好。 此外，我們也發現應用程式開發者將應用程式上架提供下載時，以個人主觀想法對該應用程式定義其分類，與我們利用雙分群方法，以使用者實際操作的情況將應用程式分類的結果有些差異，或許在Google Play的分類上可做調整。 本研究提出推薦系統的框架具有彈性，未來可以使用不同的雙分群演算法做分群，也能套用其他的推薦方式。 / With the rapid evolution of smartphone devices, tens of thousands applications have been supplied on online stores such as App Store (operated by Apple Inc.) and Google Play (operated by Google Inc.). Since there are many applications, recommending applications to users becomes an important topic. In this thesis, we present a framework for using a co-clustering algorithm to recommend applications to users. Recommendations are a part of everyday life. People usually rely on some external knowledge to make informed decisions about a particular artifact or action. Using recommender systems is one of general approaches that help people make decisions. There are three common types of recommender systems, namely collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid recommender systems. In this thesis, we use the dataset that was collected by a tool developed by the Department of Computer Science at the National Chengchi University. It recorded the users’ behavior when they were using their smartphones. We transform the original dataset into three types of datasets: 1) indicating whether a user used an application; 2) indicating the number of uses made by a user for an application; 3) indicating the frequency of uses made by a user for an application. Furthermore, we divide each dataset into two parts: The first part containing data for the early time period is used as the recommending base, and the second part containing data for the late time period is used for verifying the results. We utilize three famous co-clustering algorithms, which are the Information Theoretic Co-Clustering Algorithm and two algorithms based on the Minimum Squared Residue Co-Clustering Algorithm, in the proposed framework. According to the clusters given by a co-clustering algorithm, we recommend top five applications to each user by referring to the maximum number of users, the maximum number of uses, and the most frequently used applications that are in the same cluster. We calculate the precision and recall values to compare the results. From the experimental results, we find that the best result corresponds to the first type of dataset and also that one of the algorithms based on the Minimum Squared Residue Co-Clustering Algorithm is better than the other two algorithms in terms of the precision and recall values. From the clusters of applications, we obtain some interesting insights into the categories of applications. The categories of applications are set by their developers, but the users may not totally agree with the settings. There might be space for improvement for the categories of applications on the online store. In the future, we can utilize different co-clustering algorithms and other recommended methods in the proposed framework.

新興市場上，由於在地使用者需求與商業環境特殊，國際大廠即便具備設計與規模要素，也未必能取得完全競爭優勢。許多本土企業運用創新的經營策略與資源整合，提供在地產品與服務，在當地打造領先品牌進而反轉進入國際市場。以智慧型手機為例，國際性品牌，如：三星(Samsung)與蘋果(Apple)，在全球各地主導手機市場，但是在一些新興市場上，本土品牌(如中國的小米手機與印度的Micromax手機)手機銷量卻已超越這些國際品牌，本土業者的創新商業模式實有其特殊值得學習之處。 本研究藉著智慧型手機在新興市場本土品牌與國際大品牌的資料蒐集與商業模式的分析，探討研究問題:新興市場智慧型手機本土品牌如何創造競爭優勢? 透過個案研究，深入比較分析中國市場智慧型本土品牌"小米"手機，如何運用創新的商業模式作為發展策略，以新興市場中國為主要市場，逐步擴大市場占有率與品牌知名度，並朝向海外拓展市場，在手機銷售也取得了與國際品牌一較長短的競爭優勢。研究發現新興市場需求大且具規模，對於各種產品接受度高，因此造就新興市場的本土品牌有了差異化行銷的機會。因手機晶片與硬體零件的成熟，本土品牌智慧型手機與進口高階產品差異不大，進而讓用戶轉向購買高性價比的本土品牌。而新興市場基於保護本土產業，對於智慧財產權的保護執行較為寬鬆，因此本土品牌可推出具有競爭力的價格且立即導入市場的先機。此外，研究個案善用網路，提出創新的電子商務銷售模式掌握行動互聯網商機，充分應用社群討論與口碑行銷，與粉絲互動共同開發新商品，以網路銷售、節省費用，並採用接單生產、減低庫存。