無伺服器運算應用於智慧長照之研究

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姓名

吳國維(Kuo-Wei Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

通訊工程學系

論文名稱

無伺服器運算應用於智慧長照之研究

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摘要(中)

近年來，全球已開發國家都面臨著高齡化甚至超高齡化社會，且在2019 年底爆發了 COVID-19 新冠肺炎疫情，對於老人的生理狀況，及長照中心的安全性，長期照顧議題變得更加刻不容緩。本文提出一種物聯網應用的智慧長照，以 AWS 無伺服器運算為核心，能大幅降低部署伺服器之成本，透過 LoRa 感測器收集長者生理數據並上傳雲端處理，再將資料儲存至資料庫，若生理資訊超出臨界值，則可藉由聊天機器人將警報傳給長者家屬和看護以達到即時通知。長者家屬和看護也可透過聊天機器人查詢長者的生理資訊。另外在長照中心出入口設置 RFID 接收器，長者出入時需透過 RFID 標籤才可進出，進出時相機拍照並透過聊天機器人傳至家屬及看護，避免患者擅自出入，以達到安全控管。

摘要(英)

In recent years, the developed country in the world have faced long-term care problems. Besides, COVID-19 outbreaked at the end of 2019. Regarding the physical condition of the elderly and the safety of the long-term care center, the issue of long-term care becomes even more urgent. This paper proposed an IoT applications for smart long-term care, using AWS serverless computing as the core, which can greatly reduce the cost of deploying servers. The physiological data of the elderly is collected through LoRa sensors and uploaded to the cloud for processing, and then the data is stored in the database. If the physiological information exceeds the critical value, the chat bot can be used to send alarms to the family members and caretakers of the elders to achieve instant notification. Elderly family members and caretakers can also check the elder’s physiological information through chat bots. In addition, RFID receivers are installed at the entrances and exits of the
long-term care center. The elderly need to pass through the RFID tags to enter and exit. When entering and exiting, the camera takes pictures and transmits them to family members and caretakers through chat bots to avoid unauthorized entry and exit of patients to achieve safety control.

關鍵字(中)

★ 物聯網
★ 智慧長照
★ 無伺服器運算
★ LoRa
★ 資料庫

關鍵字(英)

★ IoT
★ smart long-term care
★ serverless computing
★ LoRa
★ database

論文目次

中文摘要 i
英文摘要 ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vii
表目錄 x
第一章序論1
1-1 前言 1
1-2 研究動機 2
1-3 論文架構 3
第二章相關研究背景 4
2-1 樹莓派 4
2-1-1 SX1278 LoRa擴頻無線模組Ra-02 5
2-1-2 DHT11溫濕度感測器 6
2-1-3 脈搏感測器 7
2-1-4 MFRC522 RFID射頻IC卡感應模塊 8
2-1-5 Raspberry Pi Camera V2 9
2-1-6 MPU6050陀螺儀加速度模組 10
2-2 LoRa 11
2-2-1 LoRa簡介 11
2-2-2 LoRaWAN通訊協定 13
2-3 AWS雲端運算服務 14
2-3-1 AWS Lambda 15
2-3-2 Amazon API Gateway 16
2-4 MongoDB 17
2-5 Imgur 18
2-6 聊天機器人使用軟體 19
2-6-1 LINE 19
2-6-2 Telegram 20
2-6-3 LINE與Telegram比較 22
第三章系統架構設計 24
3-1 系統架構 24
3-2 感測器資料上傳 26
3-2-1 週期性觸發之感測器 27
3-2-2 事件觸發之感測器 27
3-3 聊天機器人主動發出請求 28
3-4 防碰撞機制 29
第四章系統驗證與分析 31
4-1 訊息傳輸驗證 31
4-1-1 溫度感測 31
4-1-2 脈搏感測 34
4-1-3 聊天機器人查詢資料 36
4-1-4 RFID門禁 37
4-1-5 跌倒偵測 45
4-2 防碰撞驗證 47
4-3 費用計算 54
4-3-1 AWS相關費用計算 54
4-3-2 聊天機器人費用計算 56
4-3-3 MongoDB資料庫費用 57
4-3-4 費用總結 58
第五章結論與未來研究方向 60
參考文獻 61

參考文獻

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〔5〕網路資料on line resources: DHT11 Humidity & Temperature Sensor Datasheet。取自https://www.mouser.com/datasheet/2/758/DHT11-Technical-Data-Sheet-Translated-Version-1143054.pdf
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指導教授

吳中實

審核日期

2021-7-22

推文