Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第14145号 / 工博第2979号 / 新制||工||1442(附属図書館) / 26451 / UT51-2008-N462 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 北村 隆一, 教授 谷口 栄一, 教授 小林 潔司 / 学位規則第4条第1項該当

在激烈的競爭環境下，汽車電子業者面對產品上市時間和產品成本的考驗，如何在這之中取得先機，為保持競爭力的一個重要因素在於將設計鏈與供應鏈適當的銜接起來，像是透過跨部門專案團隊的建立來有效整合研發與採購，當採購人員能夠早期投入研發設計，帶來不僅研發效率的提高，更加快了新產品上市的速度。 為了研究和了解現階段汽車電子業者的研採整合現況，本文以生產繼電器的A公司為研究對象，透過深入訪談和實地觀察整理，本次的研究有3個目的，首先，探討新產品研發過程中，研發與採購整合的問題，其次針對適合A公司的專案團隊整合模式的探討，最後探討研發採購整合模式所產生的效益。 經過蒐集A公司的基本資料以了解企業概況、產品組合、企業發展近況，其次透過實地查訪與訪談，進一步的了解公司內部研發部門與採購部門的互動模式，而後將所有資料彙整、分析與歸納，整理出目前研發部門與採購部門整合的癥結點，最後從中提出企業應改善的部分，並給予改善建議。 研究中發現研發人員與採購人員在整合的過程中，產生許多整合上的問題，我們將這些問題做一個簡單的歸類，分成三個領域來檢視：部門目標、溝通協調、產品開發程序。針對這三個領域的癥結點，本文結合文獻與訪談的結論，使研究能夠結合目前的產業狀況，給予研發與採購整合上更佳的建議。

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第15351号 / 工博第3230号 / 新制||工||1486(附属図書館) / 27829 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 谷口 栄一, 教授 藤井 聡, 准教授 宇野 伸宏 / 学位規則第4条第1項該当

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第15653号 / 工博第3311号 / 新制||工||1500(附属図書館) / 28190 / 京都大学大学院工学研究科都市社会工学専攻 / (主査)教授 谷口 栄一, 教授 藤井 聡, 准教授 宇野 伸宏 / 学位規則第4条第1項該当

Kyoto University (京都大学) / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第16840号 / 工博第3561号 / 新制||工||1538(附属図書館) / 29515 / 京都大学大学院工学研究科機械理工学専攻 / (主査)教授 椹木 哲夫, 教授 西脇 眞二, 教授 松原 厚 / 学位規則第4条第1項該当

京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(情報学) / 甲第21908号 / 情博第691号 / 新制||情||119(附属図書館) / 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 / (主査)教授 岡部 寿男, 教授 髙木 直史, 教授 五十嵐 淳 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Informatics / Kyoto University / DFAM

本研究では，差動機構としてニーズが高まりつつある遊星歯車機構に関して，回転伝達メカニズムの解明および振動騒音の低減にむけた駆動特性の解明を目的に体系的に研究をおこなった．軽負荷な回転伝達系としての差動遊星歯車機構を扱い，座標系や記号，瞬間中心の定義に基づき，PLC制御を用いた再現性の確保された試験機を用いて評価をおこない，Bond graphを用いたシミュレーション，ハイスピードカメラを用いた過渡応答の観察，および異なる歯面精度を組みあわせた振動騒音への影響の考察をおこなった． / 博士(工学) / Doctor of Philosophy in Engineering / 同志社大学 / Doshisha University

過去都市的發展與道路規劃多以汽機車為主體，對於自行車的騎乘環境相對不夠友善，而隨著近年國內自行車使用率逐年攀升，據資料指出自行車發生事故的機率也有提高的趨勢，顯示自行車於道路上之安全性考量更需重視。故本研究將針對台北市自行車肇事資料進行深入探討，找出影響肇事嚴重度之因素，進而從規劃設計面研擬降低自行車事故之改善策略。 本研究係以民國98年至102年台北市自行車事故資料為分析對象，將肇事嚴重程度分為「死亡或頭部受傷」、「人員受傷」及「未受傷」三類，同時根據文獻回顧及實務上所能取得之資料，蒐集人、路、環境等24項研究變數。首先透過統計分析了解肇事資料之特性，而後再以多項式羅吉斯迴歸模型，分別針對整體事故以及不同空間及不同事故型態之自行車肇事資料，建構自行車肇事嚴重度模型，以釐清影響自行車事故之主要因素。 研究結果顯示，道路因素中事故位置為路口及路段對於自行車事故皆有顯著影響，其中路口造成死亡或受傷之機率更高；環境因素中，因彎道或建物造成視距不良對於增加自行車事故亦有顯著影響，而坡道則會降低事故發生之機率；在人的因素中，18歲以下和年齡越大、酒駕、直行或右轉，皆會增加因自行車事故致死或受傷之機率。最後依據實證之結果，謹從交通管理中的3E政策-交通工程（Engineering）、交通教育（Education）及交通執法（Enforcement）三面向之觀念及角度帶入都市設計層面，提出道路及環境改善措施，以提升都市街道之自行車騎乘環境，並透過教育宣導、推廣活動及相關法令規範等配套措施，藉以增加自行車之騎乘安全。

中永和捷運線屬台北都會區捷運路網的一部份，全長5.4 公里，全部採地下化興建， 未來完工後，將有助於疏解中永和日益壅塞的大眾運輸。 惟捷運系統僅能對當地交通施以線的連絡，無法普及於每一個住宅鄰里單元的點及面 ，因此接運公車實有必要予以建立，作為捷運系統之輔助設施，以擴大捷運系統的服 務範圍及使用效率。 本文以“規劃手冊法”為基礎，探討接運公車的特性與路線類型，由行銷學的角度剖 析接運公車的營運目標，營運環境及影響營運的因素，並試圖利用轉車理論的觀點， 評估接運公車與大眾運輸供需之關係，進而分析其效益。 其次，本文亦對中永和當地道路現況，未來道路相關重大建設及公車路線，營運現況 ，予以說明，再由土地使用衝擊，都市居民活動型態，中永和都市機能等三方面，討 論捷運系統與中永和都市交通之關係，進而提出接運系統應考慮之公車定位，整合原 則，路線調整，未來運輸需求之預估等問題。 最後，以頂溪站為實例研究，試擬頂溪站轉車站之配置構想，路盄研擬，以及若干營 運建議，包括組織型態、車輛型式、設站問題、票證制度等，試圖獲得未來建立接運 公車經營規劃上的周延考慮。

自1999年以來，台灣汽車車體損失險的投保率下降且損失率逐年上升，與強制第三責任險損失率逐年下降形成強烈對比，理論上若按個人風險程度計收保費，吸引價格認同的被保險人加入並對高風險者加費，則可提高投保率並且確保損失維持在合理範圍內。基於上述背景，本文採用國內某產險公司1999至2002年汽車車體損失保險資料為依據，探討過去保費收入與未來賠款支出的關係，在滿足不偏性的要求下，尋求降低預測誤差變異數的方法。 研究結果顯示：車體損失險存在保險補貼。以最小誤差估計法計算的新費率，可以改善收支不平衡的現象，但對於應該減費的低風險保戶，以及應該加費的高高風險保戶，以類神經網路推計的加減費系統具有較大加減幅度，因此更能有效的區分高低風險群組，降低不同危險群組間的補貼現象，並在跨年度的資料中具有較小的誤差變異。 / In the past five years, the insured rate of Automobile Material Damage Insurance (AMDI) has been declined but the loss ratio is climbing, in contrast to the decreasing trend in the loss ratio of the compulsory automobile liability insurance. By charging corresponding premium based on individual risks, we could attract low risk entrant and reflect the highly risk costs. The loss ratio can thus be modified to a reasonable level. To further illustrate the concept, we aim to take the AMDI to study the most efficient estimator of the future claim. Because the relationship of loss experience (input) and future claim estimation (output) is similar to the human brain performs. We can analyze the relation by minimum bias procedure and artificial neural network, reducing error with overall rate level could go through with minimum error of classes or individual, demonstrated using policy year 1999 to 2002 data. According to the thesis, cross subsidization exists in Automobile Material Damage Insurance. The new rate produced by minimum bias estimate can alleviate the unbalance between the premium and loss. However the neural network classification rating can allocate those premiums more fairly, where ‘fairly’ means that higher premiums are paid by those insured with greater risk of loss and vice-versa. Also, it is the more efficient than the minimum bias estimator in the panel data.