Thesis
  1. 吳自回 (2023)，『基於BIM的機器人建築預製資料整合方法』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  2. 吳力友 (2023)，『聊天機器人在設備巡檢之應用-以坪林污水處理廠為例』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  3. 林承賢 (2023)，『對話機器人應用於公園遊戲場作業管理之探討』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  4. 謝廣怡 (2023)，『對話機器人在落實公共工程施工自主檢查的應用研究』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  5. 林晏妃 (2022)，『以城市韌性反思韌性社區推動工作研究』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。(共同指導；指導教授：邱建國博士)
  6. 謝建鑫 (2022)，『健身器材的未來發展策略個案研究-以派樂騰為例』，國立臺灣科技大學高階科技研發碩士在職專班，碩士論文。
  7. 陳振淵 (2022)，『高可用性醫療决策支援視覺系统 』，國立臺灣科技大學高階科技研發碩士在職專班，碩士論文。
  8. 徐向輝 (2022)，『以建築資訊模型為基礎之醫院動線規劃系統』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  9. 陳沛煊 (2021)，『以設計思考開發行動應用程式於社區自主防災之研究』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  10. 李旺哲 (2021)，『軍事統包工程BIM交付項目及審查方式研究-以規劃設計階段為例』，國立臺灣科技大學營建工程系，碩士論文。
  11. 劉糧源 (2021)，『對話式機器人在校園建築檢查的應用初探』，國立臺灣科技大學營建工程系在職專班，碩士論文。
  12. 呂基清 (2021)，『聊天機器人技術發展趨勢–以專利資料庫分析為例』，國立臺灣科技大學高階科技研發碩士在職專班，碩士論文。
  13. Chen, Kuan-Lin. (2020). "Conversation-based Building Information Delivery System for Facility Management," Master Thesis, ​National Taiwan University of Science and Technology.
  14. Yu, Meng-Lin. (2020). "Machine learning-based system for PCCES project data auto-correction," Master Thesis, ​National Taiwan University of Science and Technology.
  15. Wang, Chen-Hsuan. (2020). "SEMA: A Site Equipment Management Assistant for Progress Management," Master Thesis, ​National Taiwan University of Science and Technology. (Co-Advisor, Advisor: Dr. Yang, I-Tung )​
  16. Tsai, Meng-Han. (2011). "Strategies of Adopting BIM Tools to a Construction Firm," Doctoral Dissertation, PhD Thesis, National Taiwan University. 
  17. 蔡孟涵 (2007)，『RFID於營建施工的應用研究-以RT預鑄生產管理系統為例』，國立臺灣大學土木工程學系，碩士論文。​
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基於對話式之建築資訊傳遞系統
​Conversation-based Building Information Delivery System for Facility Management
This research aims to develop a conversation-based method to improve the efficiency and user experience of facility management information delivery. By integrating natural language processing (NLP), building information modelling (BIM), and ontological techniques, the proposed method can increase the efficiency of FM information retrieval.
基於機器學習之營建工程專案資料自動校正系統
Machine learning-based system for PCCES project data auto-correction
​This study used Taiwan’s public construction data as an example case to develop a natural language processing (NLP) and machine learning-based text classification system, coined as automatic correction system (ACS). The developed system is designed to automatically correct the public construction data, meanwhile improving the efficiency of manual data correction. ​
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