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志工工作壓力、參與動機及組織承諾之關係－以防汛護水志工為例

為了解決消防即時災情雲林的問題，作者陳麗紅 這樣論述：

　　志願服務在國內各志工運用單位推廣下已蔚為風尚，相關志工研究觸及各面向，防汛護水志工之議題則以本研究為首。　　在極端氣候影響下，台灣每逢汛期複合式災情嚴重。防汛護水志工是河川局平時防患未然、汛期搶險救災的好夥伴，在本身熟悉的環境扮演第一線主動查報、隨時通報、協力防救的角色，具極大功能。 本研究採量化方式進行，旨在瞭解防汛護水志工工作壓力、參與動機及組織承諾之現況及三者之間的關係。調查之問卷包含「志工基本資料、工作壓力、參與動機、組織承諾」。共發出150份，剔除無效問卷，統計樣本126份。研究資料整理採描述性統計分析、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析(ANOVA)、皮爾森(Pearso

n)積差相關係數分析等統計方法進行資料分析。 本研究主要結論如下:防汛護水志工人口結構以男性為多是其特殊點。工作壓力屬中等偏低程度，但各構面題項標準差整體偏較高，顯見其感受程度較參差。參與動機及組織承諾皆屬高等程度，參與動機「獲賞因素」構面平均數最低，志工以獲得服務單位的資源或獎勵最不看重；組織承諾各題項平均數皆高於4分，志工對組織有強烈的認同及忠誠。在「性別」上，女性整體參與動機及「回饋因素」、「組織因素」構面高於男性；在「組織中的職務」上，幹部工作壓力「人際因素」構面的感受程度高於一般志工；「年齡」變項在參與動機構面「個人因素」71歲（含）以上的較高齡志工感受程度是高於「61-70歲

（含）」及「50歲（含）以下」的志工。「教育程度」變項工作壓力感受程度以大專（含）以上最低。「不同職業」變項在整體組織承諾上「退休或家管」明顯比「工商服務業」還高。相關係數分析方面，整體參與動機量表和整體組織承諾量表為中高度正相關；整體工作壓力量表和整體參與動機量表及整體組織承諾量表皆無顯著相關。

開發即時影像虛擬淹水感測器之先期研究

為了解決消防即時災情雲林的問題，作者王怡婷 這樣論述：

隨著全球暖化、氣候變遷、降雨型態改變，各地強降雨事件頻率上升進而使都市排洪系統排水不及導致淹水，造成巨大的經濟損失，過去被視為不尋常的極端氣候到未來恐成為常態現象。為能有效防範重大災情，政府在低窪地區或易致災地區設置感測水位之系統，但因維護與設置之成本較高，所以本研究採用來自民眾拍攝、水情影像回報以及都市現有的各類監視設備(Closed-Circuit Television, CCTV)影像，提出利用影像辨識與深度學習結合之自動淹水辨識模式，並透過輪胎偵測估算可能淹水高度，作為掌握都市各區域淹水與否的資訊來源，以供決策者作為因應對策制定或決定之參考。本研究使用汽車車輪為偵測物件為例，經由深度

學習框架Yolov4進行圖像學習與辨識，以輪胎淹沒高度判釋淹水層級。主要研究為辨識三個不同的淹水層級警示：全輪胎識別、淹水高度達三分之一輪胎、淹水達二分之一輪胎。而在結果訓練中選出最好的模型達到67%的準確率以及IoU (Intersect over Union)值達到68%。透過此篇研究，未來將可以此為參考發展出低成本自動化淹水偵測系統以達到快速的淹水辨識，在最短時間內達到即時救災效果。