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 以專利分析法研究虛擬實境之科技產業之預測(2022) 林莉淇; Lin, Li-Chi虛擬實境是當今科技界討論最廣泛的概念之一。隨著各類維度空間技術市場的應用和機遇，虛擬實境的技術、產品以及整個產業，對消費者的購物、體驗娛樂、工作和參與社交活動的生活方式產生重大改變。本研究透過專利資料庫，以虛擬實境重點產業的專利數量作為衡量的專利指標，針對虛擬實境之產業關鍵字，包含虛擬實境五大項分類以及33項子分類之技術發展趨勢，以2000年至2021年檢索，使用關鍵字與核准專利之公告日期作為專利檢索策略。透過國家別分析得出，前五名排名依序為美國、韓國、中國大陸、日本及台灣。透過公司別分析可知主要領導廠商排序，第一為環宇顯示技術股份有限公司(Universal Display Corporation, UDC)，第二為微軟(Microsoft Technology Licensing)，第三為國際商業機器公司(International Business Machines Corporation, IBM)。以及國際專利分號找出重點發展領域，第一名為G06F 3/01，其次為G06T 19/00，排行第三為G02B 27/01。此外，本研究還運用羅吉斯成長模型(Logistic Growth Model)推估出虛擬實境自2018年進入成長期，2024進入成熟期，並預估將於2024年時達到飽和點，2029年以後進入衰退期。Item 無人飛行載具之避障技術預測-以專利分析法探討(2022) 鄭博尹; Cheng, Bo-Yin無人飛行載具(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在過去 10年間快速的蓬勃發展並 廣泛應用於軍事、農業、生產、物流、娛樂等領域。無論是單架無人機還是多架無人機，在執行任務時如何避開障礙物都是任務成功與否的關鍵問題。除了那些已知的地形障礙物和靜態障礙物，還有未知的動態障礙物，這無疑是無人機群體的最大威脅 。隨著 無人機受到越來越多的關注， 也引發 公眾對飛行安全的懷疑，無人機往往被限制在孤立的空域內運行 對周圍環境飛行安全威脅態勢的有效感知是實現無人機 感知與迴避 功能的基礎，是保障無人機飛行安全的重要技術手段 隨著預計在未來幾年內運行的無人機數量將迅速增加，需要開發有效的防撞解決方案 期望未來使用無人機的場合將越來越多，為生活帶來更多便利性。本研究以無人飛行載具避障技術 為主題，以專利分析法探討無人飛行載具 避障 技術相關的 6項技術趨勢發展。應用國際專利分類號 (IPC)、關鍵字和通過檢核之公告專利做檢索，以國際專利分類號探討無人飛行載具技術所重視之分類為何種關鍵技術。本研究以無人飛行載具 避障 相關的 6項技術累積之專利數，作為衡量技術績效之專利指標，以羅吉斯成長模型 (Logistic Growth Model)，描述技術生命週期 。Item 穿戴式醫療裝置之新興科技預測-以專利分析法探討(2023) 彭如玲; Peng, Ru-Ling全球健康意識的抬頭，使近兩年穿戴式裝置的普及，未來全球穿戴式裝置正往健康醫療的方向成長，這也將提升人類在疾病的預防、診斷、治療等精確性與實用性，大幅提升醫療品質。本研究透過專利資料庫檢索穿戴式醫療裝置及其相關技術，以專利分析法初步擬定精確關鍵字，且透過國家別分析此產業獨佔之國家，公司別看出領導之廠商為何，以國際專利分號找出重點發展領域。本研究以穿戴式醫療裝置重點技術的專利數量作為衡量的專利指標，運用羅吉斯成長模型(Logistic Growth Model)推估技術生命週期。研究結果指出穿戴式醫療裝置、生命體徵(Vital Sign)、血糖(Glucose)、睡眠監測(Sleep Monitoring)、心電圖胎兒和產科(Electrocardiographs Fetal& Obstetric)、呼吸療法(Respiratory Therapy)目前皆為技術生命週期中成長期之階段；神經監控(Neuromonitoring)、疼痛管理(Pain Management)、胰島素(Insulin)、復健(Rehabilitation)目前為技術生命週期中成熟期之階段。透過本研究分析之技術發展趨勢也提供該產業的專利現況及參考方向。Item 自動駕駛車輛之新興科技預測：以專利分析法探討(2019) 吳佳緯; Wu, Chia-Wei本研究以專利分析法與技術生命週期之角度探討自動駕駛車輛及其相關等11項重點技術之技術發展趨勢。使用關鍵字、國際專利分類號與核准專利之公告日期作為專利檢索策略。本研究透過專利件數分析探討自動駕駛車輛產業以及各項技術之整體發展趨勢。透過國際專利分類碼分析，探討自動駕駛車輛以及各項技術所偏重之類別為何。藉由公司別分析，了解投入研發自動駕駛車輛以及各項技術領域之廠商為何。本研究以自動駕駛車輛及11項重點技術之累積專利數量作為衡量技術績效之專利指標，以羅吉斯成長模型 (Logistic Growth Model) 描述其技術生命週期，並以費雪成長模型 (Fisher-Pry Growth Model) 衡量技術滲透比率。研究結果指出，自動駕駛車輛、主動車距控制巡航系統 (Adaptive Cruise Control, ACC)、動力系統 (Propulsion System)、轉向系統 (Steering System) 及穩定系統 (Stability System) 目前為技術生命週期中成長期之階段；車道維持系統 (Lane Keeping Assist System, LKAS)、盲點偵測系統 (Blind Spot Detection, BSD)、自動停車輔助系統 (Active Parking Assist, APA)、輪速感知系統 (Wheel Speed Sensor)、都會行車輔助系統 (Traffic Jam Assist)、警告系統 (Warning System) 與光達 (Light Detection and Ranging, LIDAR)，目前皆為技術生命週期中成熟期之階段。