運用SOMCM群集演算法提供改善處理違章建築效率策略之研究

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姓名

鄭乃愷(Nai Kai Cheng) 查詢紙本館藏

畢業系所

土木系營建管理碩士在職專班

論文名稱

運用SOMCM群集演算法提供改善處理違章建築效率策略之研究
(Enhancing efficiency of handling illegal constructions using SOM-based cluster merging algorithm)

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摘要(中)

違章建築對城市地區的公共安全、衛生和安全等問題常引起高度的關注。這些未經申請核准的建築物常常存在著事故或災害的風險。無論是違章建築頻繁發生的火災事件，亦或是違章工廠導致自然環境污染，這些問題對於市民大眾和政府都變得非常重要。本次研究為使用自組織映射群集演算法（SOMCM）針對臺北市自1995年以來的所有違章建築之數據進行分析，在與8名專家進行訪談後，確定了影響違章建築之處理方式的因素，包括行政區、違建位置、違建面積、違建材料和施工進度等變量。利用SOMCM演算法，研究發現：1.大多數違章建築屬於新違建、2.應該針對每個行政區域采用不同的處理策略、3.屋頂平台之違建是各違建位置中所占比例最高；本研究可讓政府更有信心將資源優先用於解決屋頂、陽台等位置之違建，將有限的資源運用在最需要的地方，減少不必要的資源浪費。

摘要(英)

Illegal constructions have given rise to concerns regarding public safety, hygiene, and security in urban areas. There is a constant risk of accidents or hazards associated with these unauthorized structures. Whether it is frequent fire incidents in illegal buildings or the contamination of the natural environment caused by illegal factories, these issues have become a matter of significant importance for both the general public and the government. The research goal is aimed at providing efficient strategy using Self-Organizing Map-based Cluster Merging (SOMCM) algorithm. The data collection targets all illegal construction in Taipei City since 1995 when the regulations and database were renewed up-to-date. After interviewing 8 experts who determined impact factors for how to handle illegal construction, 6 variables are verified including Administrative District, Location, Construction Area, Construction Materials, and Construction Progress/Status. Utilizing the SOMCM algorithm, the study has found that: (1) The largest number of unauthorized constructions are of new origin; (2) Different strategies should be employed for the handling of unauthorized constructions in each administrative district; (3) Roof terraces have the highest proportion among unauthorized construction types. This can give the government more confidence in prioritizing resources for addressing unauthorized construction on roof terraces, for example, applying limited resources where they are most needed, and reducing unnecessary resource waste.

關鍵字(中)

★ 違章建築
★ 城市管理
★ SOM
★ 分群分析
★ 大數據

關鍵字(英)

論文目次

摘要 i
Abstract ii
內容 iii
圖目錄 v
表目錄 vii
第一章緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究問題 2
1.3 研究目的 2
1.4 研究範圍與限制 2
1.5 研究流程圖 3
第二章文獻回顧 4
2.1 違章建築之成因 4
2.2 違章建築之類型 4
2.3 違章建築之處理 5
2.4 違章建築是否得申請補辦執照 7
2.5 臺北市政府遏止新增違章建築處理措施 7
2.6 臺北市違建查報拆除標準作業流程 8
2.7 分群分析 9
2.8 SOMCM分析 11
第三章資料蒐集與處理 14
3.1 違建案件分析 14
3.2 違建位置分析 15
3.3 違建材質分析 19
3.4 違建處理方式分析 20
3.5 違建查報與結案件數分析 25
3.6 小結 26
第四章模型建構與數據分析成果 28
4.1 分群分析 28
4.2 SOMCM分析步驟 28
4.3 專家訪談 30
4.4 分析結果 31
4.5 小結 43
第五章結論與建議 45
5.1 研究結論 45
5.2 後續研究與建議 46
5.3 研究貢獻 47
參考文獻 48

參考文獻

1. 內政部(2022)，建築法
2. 內政部(2012)，違章建築處理辦法
3. 臺北市政府(2021)，臺北市違章建築處理規則
4. 臺北市政府(2012)，臺北市現行違章建築拆除處理原則
5. 臺北市政府(2015)，臺北市政府遏止新增違章建築處理措施
6. 張國華(2016)，違建類型對於一般民眾影響程度之研究，國立中央大學營建管理研究所，碩士論文
7. 黃貿祥(2021)，臺北市政府遏止新增違章建築之影響因子與成效評估，國立臺北科技大學建築系建築與都市設計碩士班，碩士論文
8. 郭鐙之(2020)，違章建築法律問題之研究，私立輔仁大學法律學系碩士班，碩士論文
9. 吳霈桓(2020)，違章建築管制之研究：以臺北市及新北市為例，國立臺灣大學法律學研究所，碩士論文
10. 汪海淙(2014)，臺北市違章建築處理程序相關法律問題之研究，私立東吳大學法律研究所，碩士論文
11. 楊景程(2018)，臺北市違章建築查報認定現況課題與對策之研究，國立臺北科技大學建築系建築與都市設計研究所，碩士論文
12. 詹弘毅(2020)，臺北市政府遏止新增違章建築處理措施之研究，私立銘傳大學公共事務學系研究所，碩士論文
13. 趙翊淳(2020)，違章建築之民事法問題研究，國立臺灣大學法律學研究所，碩士論文
14. 李秋林(2008)，臺北市屋頂違建防治之探討，國立臺北科技大學土木與防災研究所，碩士論文
15. 郭隆生(2013)，探討拆除違建處分之時效-以臺北市為例，國立中正大學法律學研究所，碩士論文
16. 吳帝華(2014)，對動態社群網路的階層式分群與視覺化方法設計，國立中央大學資訊工程學系碩士班，碩士論文
17. 汪昭緯(2002)，應用分群技術偵測信用卡異常交易之研究，國立中央大學資訊管理研究所，碩士論文
18. 張瑞芬(2007)，非耗盡分群方法為基之可重疊專利分群方法論研究，國立清華大學工業工程與工程管理學系工業工程組，碩士論文
19. 許育維(2012)，運用K-means分群與相似對在彩色調色盤指標分群的資訊隱藏，私立玄奘大學資訊管理學系碩士班，碩士論文
20. 陳慎微(2010)，運用分群數擺盪策略之差分自動分群演算法，私立中原大學資訊管理學系碩士班，碩士論文
21. Jieh-Haur Chen, Mu-Chun Su, Sheng-Kuo Lin, Wei-Jen Lin and Masoud Gheisari (2023). Smart bridge maintenance using cluster merging algorithm based on self-organizing map optimization, Automation in Construction, Accepted. (SCI: IF = 10.517; Ranking = 1/138)
22. 吳凱媛(2022)，運用SOMCM分群演算法開發設計雲端智慧平台之營運維護產業介面-以桃園市某園區為例，國立中央大學，碩士論文
23. 陳羅以(2021)，應用SOM於雷達回波之機率淹水預警，國立臺灣大學，碩士論文
24. 蔡瀞洺(2022)，整合SOM及RNN預測顧客網路購物時長，國立臺北科技大學，碩士論文
25. Gabriela Czibula, Andrei Mihai, Eugen Mihuleţ, Daniel Teodorovici, Using self-organizing maps for unsupervised analysis of radar data for nowcasting purposes, Procedia Computer Science, Volume 159, 2019, Pages 48-57, ISSN 1877-0509,
26. K. Direk and V. Chandrasekar, "Study of Hurricanes and Typhoons from TRMM Precipitation Radar Observations: Self Organizing Map (SOM) Neural Network," 2006 IEEE International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, Denver, CO, 2006, pp. 45-48, doi:1109/IGARSS.2006.16.
27. 施威宏(2009)，結合分群法和關聯性法則之資料探勘-以104家教網為例，國立彰化師範大學，碩士論文

指導教授

陳介豪

審核日期

2023-7-25

推文