學位論文
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Item 深度學習基於訓練數據之技術發展趨勢 : 以專利分析方法探討(2024) 雷政達; LEI, Zheng-Da隨著人工智慧的快速發展，深度學習之神經網絡技術以已成為現今全球技術發展的重點之一，並將其技術運用在各產業領域中。本研究旨在探討深度學習中不同神經網路的技術發展趨勢與應用領域，並透過專利檢索與分析方法來評估其發展趨勢和影響力。通過TIPO全球專利檢索系統資料庫中大量專利數據的收集和分析，探討神經網路技術的歷年專利件數、領先國家別、領先公司別、技術發展現況等，透過專利檢索與技術生命週期分析方法，可以深入了解深度學習技術的應用範圍和為未來發展動向，為未來的研究和產業應用提供價值。總而來說，本研究旨通過專利分析方法深入探討深度學習基於訓練數據之神經網路與其八項神經網絡技術包含循環神經網絡 (Recurrent neural network, RNN) 、卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 、生成對抗網絡 (Generative Adversarial Network, GAN) 、時序視覺網絡 (Temporal Segment Networks, TSN) 、自動編碼器 (Autoencoder, AE) 、深度置信網絡 (Deep Belief Network, DBN) 、深度轉移網絡 (Deep Transformation Networks, DTN) 、深度資訊最大化網絡 (Deep InfoMax, DIM)，為相關領域的研與應用提供一定程度的參考依據。Item 氫燃料電池車關鍵領域的發展趨勢—以專利分析法探討(2024) 施博政; Shih, Po-Cheng歐洲聯盟（European Union，簡稱 EU）於 2023 年經由投票後，正式通過「2035 年歐洲新售燃油轎車和小貨車零排放協議 (Zero Emissions from New Cars and Vans by 2035)」，規劃自 2035 年開始，將會全面停止製造和販售新的燃油轎車和小貨車。協議發布後，各國的汽車製造商開始陸續投入新能源車的開發，並以純電動車作為主流。然而，純電動車本身卻擁有許多仍無法克服的實際應用面問題和安全性隱憂。在純電動車的市場持續成長的同時，部分的汽車製造商也在著手於另一種新能源車――氫燃料電池車的研發，以及少量投入市場販售，並被部分專家和群眾視為更有可能有效替代傳統燃油車的新能源車。本文透過TIPO的全球專利檢索系統 (GPSS) 來檢索專利資料庫中的相關專利文獻，以氫燃料電池車的「車輛基礎架構」、「氫氣製備和填加技術」兩大評估構面作為研究主軸，根據其檢索結果進行歷年專利件數分析、國際專利分類碼分析、國家別分析、公司別分析及技術生命週期分析，間接分析氫燃料電池車的發展趨勢分析，並預測未來技術發展趨勢和方向。Item 智慧手錶關鍵領域之發展趨勢—以專利分析法探討(2024) 江彥震; Chiang, Yen-Chen本研究以專利分析作為主軸，並以過往文獻作為基準，以此設定出與智慧手錶相關之五大領域，分別為螢幕顯示方面的有機發光二極體 (OLED) 、微發光二極體 (Micro LED) ，以及電池、MEMS感測器和低功耗藍芽 (BLE) ，以此作為基準，並以歷年專利數量、國家別、公司別、國際專利分類號 (IPC) 以及技術生命週期作為分析指標，透過經濟部智慧財產局 (Taiwan Intellectual Property Office, TIPO) 中的全球專利檢索系統蒐集相關數據，並將數據按照所設立之分析指標進行分析，以此預測智慧手錶相關技術之未來趨勢及發展方向。各領域結合分析指標後得出本研究之研究結果，於歷年專利數量中可以發現，螢幕顯示技術方面，自2021年開始發展重心逐漸從OLED轉往Micro LED，其餘領域成長速度在近幾年雖有趨緩的趨勢，但仍持續發展中。於國家別以及公司別分析中，得出目前引領智慧手錶關鍵領域發展的主要國家為韓國、美國、中國以及日本四個國家，其中中國佔有智慧手錶整體領域中最多的專利，韓國則是在螢幕顯示方面有著絕對的統治力。公司別分析方面，表現最為突出的是三星 (Samsung) ，在各領域中皆取得優異的成績。國際專利分類號分析中則可看出各領域發展的重點方向。最後的技術生命週期分析中，研究結果顯示目前智慧手錶整體領域、OLED、Micro LED三個領域目前處於技術成熟期中期，電池及BLE這兩個領域處於技術成熟期初期，而MEMS感測器這項領域則已進入技術成熟期後期。Item 運用專利資料探討電動車關鍵領域之發展趨勢(2023) 胡昱璿; Hu, Yu-Hsuan國際能源署 (International Energy Agency，簡稱IEA) 長期關注全球電動車之發展，並且非常肯定充滿活力的電動車市場，再者因潔淨能源環保觀念的抬頭、政策的激勵、技術的改進、基礎設施的建設等各方面的配合，導致消費者在購車時，更加偏愛電動車，是以目前電動車市場正進入大幅度成長的階段。本研究以M-TRENDS專利檢索及資料分析管理平台做為檢索及資料處理之工具，透過文獻閱讀及專利資料分析篩選關鍵字，並以檢索電動車關鍵領域技術之核准公告專利數量做為衡量的指標，包括歷年專利件數分析、國際專利分類號分析、國家別分析及公司別分析等 4 個部分，最後透過羅吉斯成長模型 (Logistic Growth Model) 來預測其技術生命週期。研究結果顯示電動車關鍵領域與重要副技術之電池技術 (Battery technology) 、充電技術 (Charging technology) 以及子技術之電池連接單元(Battery connection unit) 、電池管理系統 (Battery Management System) 、電池框架結構 (Battery frame structure) 、電池熱管理系統 (Battery thermal management system) 、交流充電 (AC charging) 、直流充電 (DC charging) 、充電樁 (Charging station) 等技術，目前正處於技術生命週期成熟期初期。本研究發現電動車領域關鍵技術呈現均衡發展、關鍵技術領域相當聚焦、專利佈局以亞洲國家表現優越及推測關鍵領域技術前景佳，提供電動車產業的專利現況及未來規劃的參考方向。Item 以雙階段模糊分段迴歸分析預測多世代行動通訊技術之演變與年專利授權量(2023) 陳佳禾; Chen, Chia-Her技術週期 (Technology Life Cycle) 預測在高科技產品的策略規劃和政策訂定扮演重要角色，近年來，雖然多有研究預測技術生命週期，但預測多世代技術生命週期之研究甚少，以專利為基礎，預測多世代技術生命週期之研究更為罕見，由於多世代技術於每一生命週期中的行為類似，專利數量是否也呈現相同模式，值得進一步研究，但相關研究甚少。自1980 年代以來，行動通訊技術進步快速；大約每十年，人們就發展出新一代的技術，使通訊系統不斷完善，並加速全球經濟發展與文明的進步。每一世代行動通訊技術之年專利量變化是否與前世代呈現相同之模式，亦少有學者探討。因此，本研究導入模糊分段迴歸分析，預測多世代技術生命週期已跨越研究缺口。首先，透過前世代 (例如，1G、2G、3G) 行動通訊專利生命週期長度，預測新世代 (例如，4G)技術生命週期長度；其次，透過前世代技術生命週期特定年份之專利數量，發展該年份之模糊分段迴歸方程式，並以之預測未來世代產品於該年度之專利授權量。依據研究結果，預測4G至6G生命周期和5G每年授予的專利數量的準確率分別為74.24％、91.17％、88.57％和91.43％。此外，於多世代技術預測中，模糊分段迴歸分析相較傳統的線性迴歸分析與模糊二次迴歸，有較佳的準確率，發展完善之預測模式，可作為預測各種多世代技術之基礎，也可作為政府訂定創新政策、企業發展策略之依據。