台灣軟體產業對品質一直無法提昇很重要的原因在於開發系統時，開發單位通常都面臨與時間競爭的壓力，無暇顧及軟體品質，高階主管更不覺得品質特別重要，只有在專案完成遇到維護問題時，付出額外的代價，才意識到軟體品質的重要。 CMMI已是目前國際上被高度認同的軟體開發流程模式，對提升軟體發展能力及改善軟體品質相當有助益，可協助組織達到降低成本、掌控開發時程與確保品質等目標，不僅國外業者陸續將CMM/CMMI評鑑列為軟體代工資格要求，行政院更於九十一年於政府資訊委外原則中將通過軟體相關資格評鑑及管理能力認證者列入評選加分條件。 本研究以CMMI驗證流程領域為基礎,提出驗證作業程序，並以裁製後的RUP測試流程為例，當作驗證的對象，結果將以UML活動圖表達其互動關係，以及以Zachman5W1H表呈現資訊需求，接著將5W1H表中的Who 和 How進一步分析，結果以使用案例圖及使用案例說明呈現，再進行實作以完成雛型系統，最後再試評整個過程是否符合CMMI驗證流程領域的目標；另一方面，本研究也在建置雛型系統時，涵蓋軟體測試自動化工具的引介。透過本文研究的過程，期盼提供想要導入CMMI驗證流程領域的軟體開發單位一個簡單的範例說明。

ヾ本研究之目的有三：１．說明如何利用驗證性因素分析法來克服探索性因素分析法 所無法解決的困難。２．說明如何將模式之限制設定更加一般化，以適合模式之不同 假設。３．利用矩陣語言設計程式，說明當研究者汲有套裝程式可用或已有的套裝程 式無法滿足研究上的需要時，可以矩陣語言加以克服。ゝ本研究之文獻回顧包括兩個 部分：１．估計方法之文獻回顧，旨在說明多群因素分析法和工具變項因素分析法的 估計程序和其優缺點。２．反覆算法之文獻回顧，說明可用於或曾用於驗證性因素分 析法之反覆算法及其優缺點。ゞ研究方法：本研究以類似非線性迴歸中之普通最小平 方法、一般化最小平方法和最大概似法導出配適函數，依此，再利用反覆算法估計參 數及參數之標準差。々研究內容：本研究之主要內有五，１．比較驗證性因素分析法 和探索性因素分析法在設定假設上的不同。２．說明如何確認模式。３．說明如何在 不設定限制和設定限制下估計參數及參數標準差。４．如何建構檢定統計量以檢定模 式之配適結果。５．利用ＯＬＳ、ＧＬＳ、ＭＬ三種方法來做實證。ぁ研究結果：本 研究之結果主要有四，１．不論利用ＯＬＳ、ＧＬＳ或ＭＬ來估計模式參數時，皆需 要大樣本較合適。２．利用ＯＬＳ、ＧＬＳ和ＭＬ來估計模式參數時，皆要基於常態 性的假設。３．模式利用等式和不等式來設定參數的限制，使得模式更加一般化。４ ．利用矩陣語言所設計的程式可用於實證上。

近年來台灣地區由於婦女受高等教育比例、就業率的增加等因素，使得育齡婦女的生育時間延後、生育總胎次減少，因此總生育率也逐年降低，在2001年時降至1.4的歷史新低，加速台灣地區人口老化的腳步。台灣地區婦女生育率的下降，在各年齡層有不同的趨勢，這種各年齡層生育率變化不同步的現象，使得許多常見的生育率模型(如Gamma及Lee-Carter模型)套用於台灣地區的生育率時產生不小的誤差。為尋求更精確的台灣地區生育率模型，除了考量直接預測年齡別生育率的各種模型外，本文也嘗試以世代(Cohort)的觀點預測未來的生育率，包含世代生育率模型，以及研究胎次別生育率與年齡別生育率之間的關係，再套用國外近年提出的擴散(Diffusion)模型。雖然世界各先進國家近幾年的總生育率皆是下降的，但唯一例外的是美國，在2002年有緩慢回升到2.07的現象；而處於歐洲中的瑞典，由於開發較早，總生育率一直處於極低的狀態。本文針對亞洲、美洲及歐洲三個總生育率變化狀況不同的國家分別找出適合的生育率模型，藉由交叉驗證評估模型的優劣。本文的實證研究台灣以西元1949至1996年(或1975至1996年，對胎次別資料而言)的資料為基礎，1997至2001年資料為檢測樣本；美國是以西元1917至1986年的資料為基礎，1987至1991年的資料為檢測樣本；而瑞典則是以西元1970至1994年的資料為基礎，1995至1999年的資料為檢測樣本。研究發現三個國家總生育率的變化趨勢並不相同，台灣的生育率持續下降，美國則是呈現波浪狀的變化，而瑞典的生育率一直以來維持較平穩的狀態，直到最近幾年有稍微下降的趨勢。另外台灣不同於美國及瑞典特別之處，在於台灣民眾由於中國習俗因而對十二生肖的好惡不同，因此台灣生育率還需將龍虎年的效應列入預測方法的修正，才能得到明顯的改善；而台灣、美國及瑞典相同之處在於世代模型可能因資料分析及估計的程序較為複雜，預測誤差反而高於單一年齡組個別估計法這類模型較為簡單的方法。

本研究主要探討新聞記者身為一個「直觀科學家」(intuitive scientists)，在報導新聞時會不會有假設？如果有，這些假設的內容是什麼？以及假設如何影響記者的採訪、報導工作？ 　　新聞記者在認知世界、認識社會的時候，並不會像張白紙一樣，毫無選擇的完全接受外來的訊息、刺激。根據認知心理學的理論指出，新聞記者在認知的時候，會以他的先前知識結構為基礎，選擇性的、主動的詮釋外來刺激。這些知識結構就像理論一樣，可能使記者對外來資訊，產生特定方向的預期和假設，整個資訊處理的過程，就如同科學研究的假設驗證過程。 　　本研究以立法院朝野黨團協商、中美智慧財產權諮商新聞，一共進行了二次個案研究，分別訪問、觀察了八位採訪記者。這二次個案研究的進行時間，分別是三天和四天。其中第一天主要的工作是訪談記者，了解記者對於報導事件是否有假設，以及他打算怎麼跑這條新聞（策畫）；第二天以及第二、三天參與觀察記錄新聞記者的採訪、寫作工作，探究假設是否會影響新聞記者的採訪、寫作工作；第三天以及第四天，則對記者進行事後訪問，以對照先前的訪談內容和觀察記錄，找出差異，了解記者採訪計畫改變的情形、原因、假設驗證的過程以及有無更換假設的情形。 　　資料分析結果發現，新聞記在採訪前，對於這二個報導事件，都採取了明確的類別假設、主題假設、結果假設、影響假設；這些假設並影響了記者的採訪、報導過程和方向。這些影響主要展現在以下幾方面： 　　一、新聞記者的的採訪策畫範圍和方向，都侷限在假設範圍內。 　　二、假設影響記者的採訪工作。 　　　　1. 記者選擇的消息來源，大部份和記者的假設有關。 　　　　2. 記者問的問題，大部份和記者的假設有關；記者問問題的方式和問題 的內容，多數傾向支持原先的假設。 　　三、假設影響新聞記者的寫作過程。 　　　　1. 記者選擇寫入新聞稿的資訊，大致上和記者的假設一致。 　　　　2. 記者詮釋新聞稿資訊的方向，也大致符合記者原先的假設。

在無母數的迴歸當中，因為原始的函數類型未知，所以常用已知特定類型的函數來近似未知的函數，而spline函數也可以用來近似未知的函數，但是要估計spline函數就需要設定節點(knots)，越多的節點越能準確近似原始函數的內容，可是如果節點太多有較多的參數要估計, 就會變得比較不準確，所以選擇適合節點個數就變得很重要。 在本研究中，用交叉驗證的方式來尋找適合的節點個數， 考慮了幾種不同切割資料方式來決定訓練資料和測試資料, 並比較不同切割資料的方式下選擇節點的結果與函數估計的效果。 / In this thesis, I consider the problem of estimating an unknown regression function using spline approximation. Splines are piecewise polynomials jointed at knots. When using splines to approximate unknown functions, it is crucial to determine the number of knots and the knot locations. In this thesis, I determine the knot locations using least squares for given a given number of knots, and use cross-validation to find appropriate number of knots. I consider three methods to split the data into training data and testing data, and compare the estimation results.

商品檢驗行業發展至今也有百餘年的歷史。傳統的檢驗僅對貨品的數量、外觀、包裝根據買賣合約進行核對和計量，隨著消費者對品質、成份的重視，商檢內容增加了測試。1990年代ISO品質管理系統、環境管理系統、職業安全衛生管理系統相繼推出，掀起了一遍驗證的風潮，隨後在汽車製造業、資訊業、醫療事業、食品業也分別訂定了各行業的品質保證系統。 台灣商檢業發展50餘年，雖然總體規模不大，但競爭環境也非常激烈。台灣企業經營面臨國際化、自由化競爭，產業外移至勞工、原料便宜的國家，對於產業依附性高的商檢公司造成相當大的衝擊。因此商檢公司未來經營策略更加突顯重要。 本研究採個案研究法，選擇一個案公司，針對內外在環境、及個案公司的經營策略進行分析。主要內容包括SWOT分析、波特競爭五力分析，並整理歸納出10項商檢業關鍵成功因素，期望藉由對個案公司的研究，找尋商檢公司制定未來策略的重點。 研究的結果顯示： 1. 個案公司成功因素與10項商檢業關鍵成功因素大多吻合。 2. 營業收入、營業利潤下降的部門；根本策略短期宜採市場滲透，中、長期採市場發展、產品發展。競爭策略短期為成本領導，長期為差異化。如個案公司檢驗和驗證部門。 3. 營業收入、營業利潤皆高的部門，根本策略短期為市場發展、產品發展策略，中、長期為多角化策略。競爭策略短期為短期差異化，長期為差異化集中。如個案公司測試部門。 在制定策略時值得考慮的事項有： 1. 商檢公司的發展與策略方向與政府的政策息息相關，策略的制定應注意政府政策的方向。 2. 商檢公司間應發展既競爭又合作的關係，惡性競爭對整體不利。 3. 商檢公司在做迅速轉型時，要注意強化內部成員與部門之間的協調搭配都能跟上，避免車頭、車尾產生脫節。 4. 未來關鍵成功因素可能與現在關鍵因素因環境或所進入市場不同而改變，商檢公司應因應其差異而建構不同的核心能力。

銀行向為金融中介重要的角色，且其經營良窳影響廣大的社會民生，所以銀行的經營績效評估一直是非常重要的議題。但由於銀行業不同於一般產業，若直接採用銀行公開的財務報表將會有誤導作用。於是本研究即試圖以會計原理與邏輯推理還原變數原貌，並以合理的統計方法解讀還原後的財務報表變數，以得出策略涵意供管理當局參考。 銀行經營績效的研究，國內外均有相當多文獻可供參考。在文獻回顧的部份，將以本研究選取的CAMEL指標做為核心，蒐集相關文獻所使用的變數及定義，做重點式的說明與整理。此外，本研究將納入最新的變數調整方法，以作為第三章研究變數選取的依據。 在探討完相關文獻後，即進入研究方法的說明，包括四個重點。其一，確立研究架構之內容，並以其為核心發展後續章節。其二，根據文獻回顧與最新觀念，探討本研究所要選取的變數。其三，說明本研究選取樣本的資料來源和初步分類。其四，根據研究架構，探討本研究所使用的各種統計方法。 在完成研究方法後即可進入實證分析，根據實證分析的結果，本研究對管理當局的建議如下： (1)關鍵變數必須加以調整，以避免銀行權衡性調整的誤導。 (2)評估銀行經營績效可使用本研究所建議的統計架構，以用最小的成本獲致最貼近現實的指標。 (3)要求銀行的經營績效必須達到某一水準，同時不保證政府必然會在危機時介入。 (4)不斷教育各銀行風險控管是投資而非費用的觀念，以期使各銀行由體質出發改善其經營績效。

向來公私部門合作參與公共任務，均著眼於給付行政的面向，管制行政中的私人參與似乎離不開行政助手、專家參與及行政受託人等功能民營化的思維或是自治行政的想法。但是，傳統範疇並無法因應介於國家與社會間多元的合作管制型態。納入社會自主管制的觀點一方面能夠掌握私人參與管制任務全貌，他方面能夠從規範面回應傳統管制手段在現實面遭遇的困境。 社會自主管制作為私人參與管制任務的型態，在規範制定與規範執行層次乃跳脫傳統行政助手、專家參與及公權力委託制度的思維，其中最重要的型態係經國家認可單位以行政認證的方式加入管制結構，並與受規範對象經由驗證形成法律關係。由於憲法規範層次上並沒有明確肯定或否定自主管制之運用，在補充性原則、合作原則與效率原則的支持下，得容許社會自主管制的存在。惟管制者利用該制度遂行管制目的時，必須顧慮憲法揭示的基本原則，特別是國家從管制任務的履行責任退出仍必須經受國家保護義務的檢驗，以及隨之而來的擔保責任。由於私人被整合於管制任務中，使得原本存在於國家與受規範對象、受保護對象的三方關係變得更為複雜。面對社會自主管制中私人間多邊利益衝突，行政法律關係之活用係掌握國家、參與管制任務的經認可單位、受規範對象與受保護對象間法律關係之樞紐。 社會自主管制作為管制策略，與傳統管制手段並非擇一關係，而是互補關係。唯有建立對社會自主管制機制的正確認識，方有法政策論上理性評估與策略運用的空間。其策略性運用的準則主要繫諸於系統外部受規範對象的風險程度以及國家自身規範系統內部的複雜度，除此之外，也必須衡酌社會力的發展程度與自主管制失靈風險的回復可能性。經由有效運作的自主管制，能夠讓管制主體在最適化履行管制任務的考量上，更具彈性；在私人自為管制主體參與共通福祉分工實現的過程上，激發社會部門的責任意識。

隨著科技的進步，智慧卡的種類漸增，功能也愈趨完善，生活中需要使用到智慧卡的時機也愈來愈頻繁，與之相對的，其安全性也愈加受到重視，尤其在卡片遺失的情形下，必須做到卡片中留存的資料就算被有心人士竊取，也無法從中得出使用者密碼(password)，藉以偽冒成合法使用者，如此才能確保卡片使用者的安全。為了達到此一目的，許多學者在智慧卡的安全機制上做了許多的研究，如：2012年學者Cheng等人提出了一個基於智慧卡的遠端使用者登錄認證機制。同一時期，學者Li等人也提出了多伺服器網路中，基於密碼驗證的智慧卡認證機制。本研究中，我們發現Cheng等人及Li等人所自訂之智慧卡認證協議，在智慧卡遺失的情況下，並未提供完整的保密環境，導致其使用者與伺服器雙方所建立的秘鑰與會議金鑰可能被破解而無法得知。因此，我們提出了改良版的基於邏輯運算的智慧卡身分驗證機制，加入Diffie-Hellman密鑰交換，以達到更具安全性的目標。 / With advances in technology, different types and functions of smart cards have become more popular and perfect in recent years. We use smart cards in daily life more and more frequent, so smart card security has become a very important issue, especially in the case of smart-card-loss. We have to ensure that if our card is lost and someone steals the sensitive data in our card, he/she cannot use it to guess or get user’s password. To achieve the goal, many researchers have done a lot of work in smart card security. In 2012 Cheng et al. proposed a smart card based authentication scheme for remote user login and verification. During the same period, Li et al. proposed a password and smart card based user authentication mechanism for multi-server environments. In this thesis, we first pointed out the security flaws of Cheng et al.’s and Li et al.’s mechanism. We found that Cheng et al.’s and Li et al.’s mechanism cannot be secure under offline-dictionary attack in the smart-card-loss case. This enables adversaries to guess user’s password and session keys. Secondly, we introduced an improved version of smart card based authentication mechanism using Diffie-Hellman key exchange to overcome the above mentioned problems

閱讀是吸收知識的途徑，不同的閱讀模式所帶來的閱讀成效也會不同。如何透過機器學習的方式，從凝視點找出閱讀行為的關聯性，將是本研究的目標。實驗選擇低成本眼動儀紀錄讀者閱讀過程中的眼動資料，採用dispersion-based演算法找出凝視點，以計算凝視點特徵，包含凝視時間、凝視距離、凝視位置以及凝視方向。 本研究將閱讀模式分成五種類別，包含快讀、慢讀、精讀、跳讀與關鍵字識別，透過不同文章的呈現，引導30位測試者遵循其內容進行閱讀，藉此收集不同行為模式的眼動資料。實驗流程中所有的眼動資料會隨機被分成為兩份，依序建立不同維度的訓練資料，由交叉驗證的分類結果找出理想之特徵與維度。以每次挑選6位測試者的眼動數據為測試資料進行5次分類驗證，其平均正確率為78.24%、74.19%、93.75%、87.96%以及96.20%，均達到不錯的分類結果。 / Reading is one of the paths to acquire knowledge. The efficiency is different when different reading patterns are involved. It is the objective of this research to classify reading patterns from fixation data using machine learning techniques. In our experiment, a low-cost eye tracker is employed to record the eye movements during the reading process. A dispersion-based algorithm is implemented to identify fixation from the recorded data. Features pertaining to fixation including duration, path length, landing position and fixation direction are extracted for classification purposes. Five categories of reading pattern are defined and investigated in this study, namely, speed reading, slow reading, in-depth reading, skim-and-skip, and keyword spotting. We have recruited thirty subjects to participate in our experiment. The participants are instructed to read different articles using specific styles designated by the experimenter in order to assign label to the collected data. Feature selection is achieved by analyzing the predictive results of cross-validation from the training data obtained from all subjects. The average classification accuracies in five-fold cross-validation are 78.24%, 74.19%, 93.75%, 87.96% and 96.20% using the eye movements of the six randomly selected subjects as test data.