Google地圖服務以各種神奇方式，整合衛星影像與多元面向的混搭資訊，以提供相關元件的服務，進而得以整合全世界的資訊。任何事物都可被繪成地圖，並將之視覺化，用一張地圖即可使各種現象或實體相互間的分布及路徑一目瞭然。
本研究提出一套以主題地圖為基礎的知識庫系統發展架構，期望能整合各種特定領域知識的主題地圖，且能產出成合於ISO/IEC 13250國際標準的主題地圖XTM文件，並將其視覺化呈現。期間，整合MySQL與DB2資料庫，為主題地圖XTM文件找到最佳的儲存場所。最後以部落格網站形式呈現，透過網際網路的分享，以達到最大的效益。
依據「點」、「線」、「面」三個面向，規劃出主題地圖建置方法。建立特定知識領域的「5×2核心模型」。再透過本體論的理論架構規劃出TAR（Topic- Association-Role）框架，以動態塑模出主題地圖間一致性的結構。藉此建立各主題間的關聯，以完成主題地圖的建置。接著加入「軸」的概念，透過「AHP層級分析法」與「四象反轉兩儀」兩種方法，實現模糊群聚的過程，將競賽知識領域動態分群至最大64個群聚。最後提出以「周易資訊模型」及「紅娘牽線演算法」為主題地圖合併的構想，找出主題間的同質性與異質性，藉此串連兩個獨立的主題地圖。

Undoubtedly GoogleMap Services have been growing up their amazing business values by offering rich integrations with street images and incredible mash up services. A good map service is surely producing interesting values by itself if the new mashup components can be constantly mixed with existing knowledge assets.
This thesis proposes an XTM-Based knowledge system architecture applied to merge with diverse robots design documents for the specific Creative Robot Contest domain. We also present the generation procedure of ISO/IEC 13250-compliant topic map XTM files with the supports of PHP web programming, Wordpress2/MySQL blog-style website PureXML-enabled IBM/DB2 database system technology. With the help of AHP (Analytic Hierarchy Process) procedure, the ancient Zhou-Yi information model is used here to implement fuzzy clustering approach to divide dynamically robot design domain into the maximum 64 clusters.
Our Robotics Topic Map is constructed by point-line-plane scheme first. We propose the "5×2 model" to represent 10 critical factors for evaluating the design concepts. Based on recent Robotics Ontology studies, we also propose a TAR（Topic-Association-Role）framework to dynamically build topic maps of the specific contest year with the consistent structure. A Topic Matching Algorithm with the Zhou-Yi model support is presented to find out the homogeneousness and heterogeneousness among diverse maps. Axis construct is added as the fourth dimensional component to make some meaningful connections with each others. In such a way, a specific-year XTM file can be merged with another year-based topic map. With the axis connections, the final result can be verified by human eyes and visualized as an interesting compact map of the interrelated design concept nodes derived by our proposed Robotics Ontology tree.

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