中華電信自2006年推動光纖到家（FTTH），截至2022年底，FTTH光纖網路涵蓋率達91.4%，成為臺灣寬頻網路的主流。隨著科技進步與用戶需求增加，網路維運面臨更多挑戰，包括網路障礙排除、頻寬管理及安全性問題。特別是在梅雨季與颱風季，極端氣候影響網路穩定性，因此需積極維護與事先規劃，以降低風險。
然而，除了外在氣候因素，內部技術性問題同樣有機會影響網路品質。其中，我們發現流氓現象是一項較難察覺的障礙，指的是某些數據機異常運作，影響上行傳輸系統，進而導致區域性網路不穩或斷線。由於該現象難以即時發現，傳統的查修方式需依賴歷史數據分析才能確認問題源頭，導致修復時間長，影響用戶體驗。
為提升維運效率，本篇論文研究開發了一套流氓現象自動偵測程式，以即時監測數據機狀態，主動標記疑似異常設備，降低突發性障礙風險並藉此可以提升維運效率。程式導入後，大幅改善了查修流程，由原本的被動應對轉為主動預防。然而，當案件量過多時，查修人員仍可能因人力資源受限而延誤處理且無法區分案件的嚴重程度，有可能會影響修復時程。
因此，本論文參考相關文獻並利用模糊理論，透過 MATLAB 的 Fuzzy Tool Box的使用，將案件分為低、中、高三個可能性等級，以確保嚴重問題能被迅速應對。透過這樣的分級機制，查修人員能有效安排案件優先順序。

Chunghwa Telecom launched its Fiber to the Home (FTTH) initiative in 2006. By the end of 2022, FTTH network coverage reached 91.4%, making it the dominant broadband network in Taiwan. With technological advancements and increasing user demands, network maintenance faces growing challenges, including troubleshooting, bandwidth management, and security issues. Extreme weather conditions, particularly during the rainy and typhoon seasons, significantly impact network stability, necessitating proactive maintenance and planning to mitigate risks.
However, beyond external climatic factors, internal technical issues can also affect network quality. We identified the "Rogue ONU" as a particularly elusive problem. This refers to anomalous behavior in certain modems, affecting the upstream transmission system and leading to localized network instability or outages. Because this phenomenon is difficult to detect in real-time, traditional troubleshooting relies on historical data analysis to pinpoint the source of the problem, resulting in lengthy repair times and impacting user experience.
To improve maintenance efficiency, this paper details the research and development of an automated Rogue ONU detection program. This program monitors modem status in real-time, proactively flagging potentially anomalous devices to reduce the risk of sudden outages and enhance maintenance efficiency. The implementation of this program has significantly improved the troubleshooting process, shifting from a reactive to a proactive approach. However, when the volume of cases is high, maintenance personnel may still experience delays due to limited human resources and an inability to prioritize cases based on severity, potentially affecting repair timelines. Therefore, the Fuzzy logic framework was proposed to implement the current problem with the MATLAB Fuzzy Tool Box adopted in analysis. This proposed process allows for the categorization of cases into low, medium, and high probability levels, ensuring that critical encountered issues are predicted and addressed swiftly. This tiered system enables maintenance personnel to effectively prioritize cases.

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