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瓦森納協議對軍民兩用科技之 管制:以無人飛行載具為例

為了解決Parker connector的問題，作者廖雅雯 這樣論述：

軍民兩用科技多以國家政府高權行政為主導，透過關鍵科技與基礎技術相關的軍民兩用的科技發展戰略，計畫性擴大技術研發之參與並結合民間技術，且能有效降低相關研發成本及促進戰時生產量能，以此官民合作體制進行科技戰略發展，其中常涉有關戰略性科技、敏感性科技。論產業出口方面，則在歐盟出口管制體系本於防堵武器擴散將造成全球性威脅，此即對於軍事武器出口禁令、防衛裝備移轉、關鍵技術移轉設下管制政策封鎖線；論高科技關鍵技術方面，各國無不透過各種途徑獲取當代創新科技和技術移轉，保障國家核心高科技產業在國際領域的創新地位，兼具戰略性質軍事目的，亦是本於商業和經濟上的發展需求，是故軍民兩用科技，應就國家安全威脅與國家利

益保護進行戰略規劃與管制出口移轉技術，以維自身的科技競爭與產業發展優勢。面對近年來在科技迅速發展後的技術擴散除了民用技術轉為軍事用途，更包括以政府經費挹注，原開發目的為軍事，爾後持續發展於民用領域者。舉例說明無人飛行載具之發展，軍民兩用技術的軍事應用研究投入經費甚鉅，將無人機內部平台整合技術提升列為核心發展重點，關鍵技術尚未取得穩定成效，現行新興技術雖逐步融入軍隊，但許多技術仍處於研發和試驗階段，尚未達軍用規格、等級。然而，此類技術在未來仍有進入國防應用的機會。隨著科技技術擴散除使軍民應用間分界逐漸模糊化，新形態科技項目的出現，也成為科技管制體制的挑戰。如何在國家安全利益與商業經濟發展間取得衡

平原則，成為本文之研究重點。尤以美國商會（US Chamber of Commerce）將「中國製造2025」計畫描述為「利用國家力量，將全球核心產業市場的競爭態勢轉變為經濟競爭力」，其顯露在無人機系統方面，現下中國已經傾國之力形成逽大的無人機市佔率，憑藉占據國際大規模市場，與美國高端無人機科技分庭抗禮，並有計畫性迎頭趕上之趨勢。後如美國國土安全部（DHS）在研究農業及疾病的設施建造規劃階段，使用到大疆無人機所產生之隱憂，並提到「大疆正選擇性針對美國關鍵基礎設施和執法部門轄下單位和民間實體，並擴大收集、利用美國敏感數據」。除此之外，中國於2016年通過一項網路安全法，要求中國企業在相關政府部門

需要時，必須上交數據給中國政府，此亦引發美方的顧慮，當使用該國無人機可能被用於蒐集美國軍方和關鍵基礎設施的資訊，或者從事其他間諜活動和蒐集其他數據等活動。本研究欲以政策合法化及政策學習作為研究途徑，試圖找出軍民兩用科技管控之精準規範與授權範圍及其中具有影響力之國際建制，並以政府管控立法能力與制度選擇類型的關聯性，最後探討無人飛行載具此類軍民兩用技術引起國家安全面臨的風險與際遇，立於國家整體新型態安全觀如何去因應做為結尾。

中台灣製造業勞動人口手部施力預測模式之驗證

為了解決Parker connector的問題，作者陳姿宜 這樣論述：

目前國內勞工因工作而罹患肌肉骨骼傷病之情形以製造業最為嚴重，傷病部位以上肢占比最高。職安署公告之「人因性危害預防指引」中，提出多種肌肉骨骼傷病分析工具(例如 EAWS)，因國人的體型及生活型態上與歐洲地區國家有所差異，對於評估工具中可接受的標準風險評估閾限值是否適用於國人是值的探究，雖過往研究已提出手部施力推估模式可推估國人施力值，但尚未有研究進行推估模式能力驗證，因此，本研究主要目的在依據 ASHT 上肢標準姿勢及EAWS站姿作業下收集不同手部施力方式之最大自主收縮力，以比較國內外最大肌力的預測模式。本研究招募153位受試者(73 男性/80 女性)測量五種不同的施力型態。153位受試者分

佈於五種不同的年齡層(20-24, 25-34, 35-44, 45-54, 55-64)，自變項分別為性別、年齡、施力方式及左右手。施力量測方式以站姿，手肘彎曲90°，前臂在正中的實驗姿勢，每次施力維持5秒鐘，並取連續三秒鐘的平均力量值來做為量測數值，每種施力方式共需測量三次，取3次平均值當成最大肌力的代表值。測量與測量之間必須休息3分鐘。量測數據帶入預測模式中得到預測值，量測值與預測值使用平均絕對離差AMD（Absolute Mean Difference）和估計標準誤差SEE（Standard Error of the Estimate）估算預測模式的預測能力。本研究的結果為台灣男女性的

平均手部施力均低於歐美國家，國內女性最大力量約為男性的 58.8 - 72%，以及手部力量會隨著年齡的增加而力量降低。在五種施力型態方面，握力的力量最大，因使用到的肌肉群較多，故力量增加。教育程度、有無運動習慣及不同休閒活動之間皆無影響手部出力。其他研究的預測模式代入此次搜集資料，驗證結果，在不分性別、區分不同手的預測模式中，其中最好的預測結果，平均估計標準誤差(SEE)在57-66%之間，顯示預測值還是有一定程度的偏差，推估預測模式的資料參數及推估方式可以解釋這些變化。