學位論文
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Item 穩健可靠之電動車電池系統設計關鍵要素與策略(2024) 向近賢; Hsiang, Chin-Hsien動力電池是電動車的主要能量儲存元件，也是防範電動車火災的關鍵分析對象。雖然電動車火災的發生機率比燃油車低，但一旦發生火災，其火勢發展速度快、燃燒或爆炸猛烈且難以撲滅，使其危害程度比燃油車更為嚴重。動力電池系統對於電動車的性能、行駛距離和可持續性至關重要。過去的研究通常集中在電芯材料、電芯性能和能量儲存容量，往往忽略了電芯、電池管理系統與週邊系統之間的相互關係。本研究導入決策實驗研究室和基於決策實驗研究室之網路流程分析法，推衍了電芯、電池管理系統及其他輔助系統之間的影響關係和權重。並導入多準則折衷排序法對電動車動力電池於充電、停車與行駛情境下，造成不良反應的關鍵要素及改善對策進行研究。研究發現，電芯電解質為影響電動車動力電池之最關鍵要素，改善電解質可以作為解決動力電池在過度充放電產生過熱或加速老化等不良反應的最佳方案。平衡電芯之串聯電壓與改變電量評估方式，則可作為備選的最佳方案。本文旨在通過決策分析，確定電動車動力電池系統對於電動車安全和性能影響的關鍵要素。包括維持電芯健康狀況和調整電解液之化學成份，如加入稳定劑、阻燃劑，為改善電池性能和保持電動車動力電池高容量、高放電倍率特性的關鍵。本研究的結果對於設計和開發穩健可靠的電動車動力電池系統具有重要意義，可作為未來設計電動車動力電池之依據。Item 基於通訊網路之遠距醫療情境分析(2023) 魏大鈞; Wei, Da-Chun近年來，由於行動通訊技術的蓬勃發展，無線通訊技術與網路已可以有效支援遠距離資料與影像之傳輸，而新冠肺炎的爆發，更加速行動通訊應用的擴散，其中遠距醫療為最主要的代表應用之一。遠距醫療採用新式代行動通訊技術，進行醫療資訊的傳輸與接收，能夠有效降低病人就醫不便的問題，醫師也能利用遠距醫療，依據病患的敘述與影像快速診斷下達醫矚或進行遠距監測病患狀況。雖然遠距醫療已經成為新趨勢，但遠距醫療未來之應用，少有學者探討，但對於學界、業界而言，相關議題極為重要。為跨越研究缺口，本研究採用宏觀環境分析法Political, Economic, Social, Technological, Environmental, and Legal (PESTEL)，建構多準則決策分析模型，建構未來遠距醫療發展之情境與各情境之應用。本研究經彙整專家意見後，使用決策實驗室分析法Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) 與基於決策實驗室之網路流程DEMATEL-based analytic network process (DANP) 推衍發展情境最重要的三種驅動力量，並由DANP搭配多準則折衷評估方法VIekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) 在三種驅動力量所形成之八種情境組合中，推衍選取出四項遠距醫療未來五年最可能的情境。再次彙整專家意見使用DANP搭配VIKOR在四種最可能發展情境下從八種遠距醫療應用中推衍出該情境下最適合的三項應用。依據實證研究結果，未來遠距醫療發展之四種情境中，情境一由經濟、社會、與環境等三種正向驅動力所建構，最重要的應用是遠距手術，次之是遠距醫療監測，情境二由經濟與社會兩種正向驅動力搭配環境負向驅動力所建構，最重要的應用是遠距手術，次之是遠距緊急救護系統，情境三由經濟與環境兩種正向驅動力搭配社會負向驅動力所建構，最重要的應用是遠距醫療監測，次之是遠距緊急救護系統，情境四由社會與環境兩種正向驅動力搭配經濟負向驅動力所建構，最重要的應用是遠距醫療監測，次之是遠距緊急救護系統。本研究以學界、業界專家推衍遠距醫療未來最可能之發展情境與應用，可為創新醫療器材領域之後進所用，能使業者大幅降低研發成本及失敗風險，更準確抓住未來新藍海以及發展趨勢。而發展之多準則情境分析架構，可作為其他領域企業預測未來之用。Item 探究國家人工智慧科學、技術與創新之系統性政策工具(2020) 李科逸; Lee, Ko-Yi本研究主要設定聚焦於台灣人工智慧發展做為研究領域，並以「系統性創新」（systemic innovation）理論為基礎，進行相關分析。本研究研析世界人工智慧先進國家（如美國，日本和中國）近年國家政策報告，並歸納各國推動策略及產業面臨困難問題，以系統性創新理論七大面向，綜整出28個系統創新問題。然後，本研究運用DEMATEL based Analytic Network Process（DANP）研究方法，並通過專家問卷，分析探討各系統性創新問題彼此間，所呈現重要影響程度與關連度，並得出影響效益之權重比例，分列優先次序。再者，本研究援引近年來重要國際組織，含聯合國（United Nations, UN）與經濟合作暨發展組織 （Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）所發展，用以評估國家科學、技術、創新政策（Science, Technology and Innovation Policy，STI Policy）之指標，選定十項重要政策工具，對於28個系統性創新問題之解決的重要性，運用灰關聯（Grey Relational Analysis, GRA) 研究方法，探討每個系統性創新問題與每個政策工具之間的關聯和比較，依據所得出重要性排序，提出解決台灣人工智慧發展相關政策工具之優先順序，希望能提供給我國政府推動政策規劃參考。本研究歸納得出研究結論：知識研究和企業創新對台灣人工智慧發展至關重要；政府介入規範並不是台灣現階段產業所需；擴展和市場形成是台灣企業最期盼的政府政策工具及協助措施；經濟性工具和創造市場需求是推動台灣人工智慧發展最重要的政策手段；企業期盼政府能制訂符合AI創新本質及需求的政策工具。最後，本研究期盼所綜整研提的此一整套研究模式，未來能提供我國與其他國家作為相關產業及不同產業之科學、技術、創新政策規劃及政策工具研訂之參考方案。