Skip navigation

DSpace

機構典藏 DSpace 系統致力於保存各式數位資料(如:文字、圖片、PDF)並使其易於取用。

點此認識 DSpace
DSpace logo
English
中文
  • 瀏覽論文
    • 校院系所
    • 出版年
    • 作者
    • 標題
    • 關鍵字
    • 指導教授
  • 搜尋 TDR
  • 授權 Q&A
    • 我的頁面
    • 接受 E-mail 通知
    • 編輯個人資料
  1. NTU Theses and Dissertations Repository
  2. 工學院
  3. 工程科學及海洋工程學系
請用此 Handle URI 來引用此文件: http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/98467
完整後設資料紀錄
DC 欄位值語言
dc.contributor.advisor張瑞益zh_TW
dc.contributor.advisorRay-I Changen
dc.contributor.author王柏權zh_TW
dc.contributor.authorPo-Chuan Wangen
dc.date.accessioned2025-08-14T16:13:55Z-
dc.date.available2025-08-15-
dc.date.copyright2025-08-14-
dc.date.issued2025-
dc.date.submitted2025-07-31-
dc.identifier.citation[1] 金子凱. 室內風水環境對於生理及心理反應之影響. 博士論文, 國立臺灣科技大學, 2022. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[2] 凃雅珍. 風水對不同住宅價格影響之研究:分量迴歸之應用. 碩士論文, 國立政治大學, 2008. 臺灣博碩士論文知識加值系統
[3] 周世凱. 台灣各區預售屋購屋決策因素之研究. 碩士論文, 國立臺北商業大學, 2022. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[4] 林祖嘉, 黃麗蓉. 嫌惡性風水對商用不動產價格影響之研究. 住宅學報, 23(1):51–72, 2014。
[5] 林秋綿. 風水因素對不動產價格影響之探討. 土地問題研究季刊, 6(1):45–52, 2007。
[6] 宋世祥. 台灣當代社會陽宅風水中的「物」與「氣」–試論漢人命運觀念於物質空間之體現. 碩士論文, 國立臺灣大學, 2004. 臺灣博碩士論文知識加值系統.
[7] 洪幼芹. 台灣當代居家風水操作體系之研究. 碩士論文, 國立臺北藝術大學, 2010. 臺灣博碩士論文知識加值系統.
[8] 曹羅羿. 風水:傳統環境論述與空間實踐的認識與批判 ─ 以相宅術中八宅法的論述分析為例. 碩士論文, 國立臺灣大學, 1996. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[9] 楊筠松. 八宅明鏡. 中華典藏. 訪問日期:2024 年 11 月 5 日。
[10] 洪儷倩. 《八宅明鏡》之理論與實踐──以陳錦環老師之說為核心. 碩士論文, 真理大學, 2014. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[11] 王順仕. 清代風水典籍—《陽宅撮要》之搖鞭宅法與八宅坐向之研究. 碩士論文, 南華大學, 2018. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[12] 張庭熙. (格風局水譜)風水:建築檢討?還是指導!風水架構下,方位格局與空間指導原則對應現代居住空間之轉化實驗與應用. 碩士論文, 東海大學, 2009. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[13] 黃俊和. 居家空間家具配置應用風水學合理性. 碩士論文, 國立臺北科技大學, 2011. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[14] 網路溫度計 DailyView. 房子風水禁忌 Top10!第1名恐破財、血光之災,加碼曝破解厄運方法,2024年10月27日。取自:https://supertaste.tvbs.com.tw/hot/351851,訪問日期:2024 年 11 月 5 日。
[15] 中信房屋. 買房風水怎麼看?專家說注意避開這 5 大風水禁忌、格局和方位,2024年9 月12日。取自:https://www.cthouse.com.tw/knowledge/class/news-15.html,訪問日期:2024年11月5日。
[16] 陳彥秀. 居家風水自動化室內設計系統. 碩士論文, 國立臺灣科技大學, 2010. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[17] 吳祚禎. 使用格局圖分析風水對房屋訂價之影響. 碩士論文, 國立臺灣師範大學, 2016. 臺灣博碩士論文知識加值系統。
[18] Negroponte, N. Raster scan approaches to computer graphics. Computers & Graphics, 2(3):179–193, 1977.
[19] Oge Marques. Morphological image processing. In Practical Image and Video Processing Using MATLAB, pages 299–334. IEEE, 2011.
[20] R. M. Haralick, S. R. Sternberg and X. Zhuang, "Image Analysis Using Mathematical Morphology," in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-9, no. 4, pp. 532-550, July 1987
[21] T. Wang and N. Wei. Multi-scale mathematical morphology based image edge de-tection. In 2012 Second International Conference on Intelligent System Design andEngineering Application, pages 1060–1062, 2012.
[22] Bresenham, J. E. Algorithm for computer control of a digital plotter. IBM Systems Journal, 4(1):25–30, 1965.
[23] Keiron O'Shea and Ryan Nash. An introduction to convolutional neural networks. ArXiv, abs/1511.08458, 2015.
[24] Glenn Jocher and Jing Qiu. Ultralytics yolo11, 2024.
[25] Khanam, R. and M. Hussain. YOLOv11: An overview of the key architectural enhancements. arXiv preprint arXiv:2410.17725, 2024.
[26] Siddhant Meshram, Namit Naik, Megha VR, Tanmay More, and Shubhangi Kharche. Conversational AI: Chatbots. In Proceedings of the 2021 International Conference on Intelligent Technologies (CONIT), pp. 1–6, 2021.
[27] Arnab Barua, Mobyen Uddin Ahmed, and Shahina Begum. A systematic literature review on multimodal machine learning: Applications, challenges, gaps and future directions. IEEE Access, 11:14804–14831, 2023.
[28] Tzu-Yu Chen, Yu-Ching Chiu, Nanyi Bi, and Richard Tzong-Han Tsai. Multi-modal chatbot in intelligent manufacturing. IEEE Access, 9:82118–82129, 2021.
[29] LINE Plus Corporation. LINE App 2024 使用數據:全台每日 LINE 通話數達 1 億次,AI 生成應用接受度高,數位生活有 LINE 更便利。取自:https://www.linecorp.com/tw/pr/news/2024/1217/,訪問日期:2024 年 12 月 17 日。
[30] Sumit Kumar Dam, Choong Seon Hong, Yu Qiao, and Chaoning Zhang. A complete survey on LLM-based AI chatbots, 2024.
[31] L. Labadze, M. Grigolia, and L. Machaidze. Role of AI chatbots in education: Systematic literature review. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20:56, 2023.
[32] Lekha Athota, Vinod Kumar Shukla, Nitin Pandey, and Ajay Rana. Chatbot for healthcare system using artificial intelligence. In Proceedings of the 2020 8th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (Trends and Future Directions) (ICRITO), pp. 619–622, 2020.
[33] Kausik Lakkaraju, Sara E. Jones, Sai Krishna Revanth Vuruma, Vishal Pallagani, Bharath C. Muppasani, and Biplav Srivastava. LLMs for financial advisement: A fairness and efficacy study in personal decision making. In Proceedings of the Fourth ACM International Conference on AI in Finance (ICAIF '23), pp. 100–107, New York, NY, USA, 2023. Association for Computing Machinery.
[34] Zane Durante, Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Ran Gong, Jae Sung Park, Bidipta Sarkar, Rohan Taori, Yusuke Noda, Demetri Terzopoulos, Yejin Choi, Katsushi Ikeuchi, Hoi Vo, Li Fei-Fei, and Jianfeng Gao. Agent AI: Surveying the horizons of multimodal interaction, 2024.
[35] Asaf Yehudai, Lilach Eden, Alan Li, Guy Uziel, Yilun Zhao, Roy Bar-Haim, Arman Cohan, and Michal Shmueli-Scheuer. Survey on evaluation of LLM-based agents, 2025.
-
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/98467-
dc.description.abstract在華人文化 中,『風水』經常被視為購屋決策的重要依據,購屋者會透過風水師的專業諮詢或自行參考網路資訊,利用房屋平面圖判斷格局的優劣。此風水評估流程多仰賴人工判斷,耗時、不穩定且成本較高。為此本研究提出一套使用YOLO影像辨識技術的自動化風水評估方法,整合了布雷森漢姆直線演算法與形態學影像處理技術,能自動偵測房屋平面圖中的風水沖煞格局,例如「門對門」或「大門對廚房」等。同時;本研究將風水評估與房地產領域為導向結合,開發了一套結合AI助理(AI Agents)架構的聊天機器人,並導入LINE平台做為企業與消費者之間的溝通橋樑。該聊天機器人整合LangChain框架與GPT-4o模型,可呼叫不同類型之AI助理工具執行不同任務。整體而言,相較於過去研究之系統須由人工標記物件,且缺乏格局暢通驗證,本研究改善了過去研究的不足,完成全自動檢測風水沖煞之系統,辨識成功率F1 score達0.89。此外,AI 助理的房屋查詢功能在實驗中達到 99.47% 的正確率,為房地產產業提供了具體且實用的AI技術應用案例。zh_TW
dc.description.abstractIn Chinese cultural contexts, feng shui is often regarded as a pivotal criterion in residential decision-making. Home buyers usually consult professional feng-shui practitioners or refer to online resources and use floor plans to judge whether a layout is auspicious or inauspicious. This evaluation process remains largely manual, which makes it time consuming, inconsistent, and costly. To address these limitations, the present study proposes an automated feng-shui assessment framework that synthesizes YOLO-based object detection, the Bresenham line algorithm, and morphological image processing. The system automatically identifies unfavorable layouts on floor plans, such as a door directly facing another door or the main entrance aligned with the kitchen. The research further links feng-shui assessment to real-estate services by developing a chatbot built on an AI agents architecture and deploying it on the LINE platform to facilitate communication between companies and consumers. Leveraging the LangChain framework and the GPT-4o model, the chatbot can invoke various AI tools to accomplish diverse tasks. Compared with earlier approaches that required manual annotation and lacked validation of spatial continuity, the proposed method achieves fully automated detection of feng-shui conflicts and attains an F1 score of 0.89. The AI agent’s real-estate retrieval function achieved 99.47 percent accuracy in experimental evaluations, demonstrating the practical utility of AI in the real-estate domain.en
dc.description.provenanceSubmitted by admin ntu (admin@lib.ntu.edu.tw) on 2025-08-14T16:13:55Z
No. of bitstreams: 0
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2025-08-14T16:13:55Z (GMT). No. of bitstreams: 0en
dc.description.tableofcontents口試委員會審定書 i
誌謝 ii
中文摘要 iii
ABSTRACT iv
目 次 v
圖次 viii
表次 x
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
第二章 文獻回顧 3
2.1 陽宅風水及其風水檢測相關研究 3
2.1.1 陽宅風水 3
2.1.2 陽宅風水檢測 3
2.2 影像處理與影像辨識 5
2.2.1 形態學影像處理 5
2.2.2 影像繪製路徑演算法 6
2.2.3 影像分類與物件偵測 7
2.3 基於大型語言模型之聊天機器人 7
第三章 研究方法 9
3.1 系統架構 9
3.2 資料蒐集與標註 10
3.3 模型訓練 13
3.3.1 物件偵測模型訓練 13
3.3.2 分類模型訓練 15
3.4 風水檢測模組 16
3.4.1 物件重疊率檢測 16
3.4.2 路徑暢通性檢測方法 19
3.5 對話模組 20
3.5.1 需求分析與規劃 20
3.5.2 聊天助理部署 21
第四章 實驗結果 23
4.1 風水模組評估 23
4.2 對話模組評估 25
4.2.1 房地產目標查詢評估 25
4.2.2 最小化使用者輸入參數測試 26
4.3 LINE聊天機器人測試 27
4.3.1 案例一:風水沖煞判斷 28
4.3.2 案例二:房屋查詢與預約流程 28
4.3.3 案例三:房屋政策資訊查詢 29
第五章 結論與未來展望 30
REFERENCE 32
-
dc.language.isozh_TW-
dc.subject風水影像辨識zh_TW
dc.subjectAI Agentzh_TW
dc.subjectLangChainzh_TW
dc.subject聊天機器人zh_TW
dc.subjectYOLOzh_TW
dc.subjectYOLOen
dc.subjectChatboten
dc.subjectLangChainen
dc.subjectFeng Shui Image Recognitionen
dc.subjectAI Agenten
dc.title整合YOLO與AI Agents之風水評估及房地產服務系統zh_TW
dc.titleA Feng Shui Evaluation and Real Estate Service System with YOLO and AI Agentsen
dc.typeThesis-
dc.date.schoolyear113-2-
dc.description.degree碩士-
dc.contributor.oralexamcommittee陳彥廷;林正偉zh_TW
dc.contributor.oralexamcommitteeYen-Ting Chen;Jeng-Wei Linen
dc.subject.keywordAI Agent,風水影像辨識,YOLO,聊天機器人,LangChain,zh_TW
dc.subject.keywordAI Agent,Feng Shui Image Recognition,YOLO,Chatbot,LangChain,en
dc.relation.page35-
dc.identifier.doi10.6342/NTU202502949-
dc.rights.note同意授權(全球公開)-
dc.date.accepted2025-08-04-
dc.contributor.author-college工學院-
dc.contributor.author-dept工程科學及海洋工程學系-
dc.date.embargo-lift2025-08-15-
顯示於系所單位:工程科學及海洋工程學系

文件中的檔案:
檔案 大小格式 
ntu-113-2.pdf2.75 MBAdobe PDF檢視/開啟
顯示文件簡單紀錄


系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。

社群連結
聯絡資訊
10617臺北市大安區羅斯福路四段1號
No.1 Sec.4, Roosevelt Rd., Taipei, Taiwan, R.O.C. 106
Tel: (02)33662353
Email: ntuetds@ntu.edu.tw
意見箱
相關連結
館藏目錄
國內圖書館整合查詢 MetaCat
臺大學術典藏 NTU Scholars
臺大圖書館數位典藏館
本站聲明
© NTU Library All Rights Reserved