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電極材料影響高效能類鑽碳型紫外光感測器特性之研究

類鑽碳(Diamond-like carbon, DLC)薄膜擁有許多類似鑽石的物理及化學特性。本研究將利用射頻非平衡磁控濺鍍系統(Radio frequency unbalance magnetron sputtering system)沉積類鑽碳薄膜並探討改變功率對於薄膜表面形貌、內部sp3/sp2之組成比例、表面粗糙度、潤濕性、光學穿透性及薄膜片電阻等相關薄膜特性之影響。研究中透過場發射掃描式電子顯微鏡(FE-SEM)、掃描式探針顯微鏡(SPM)、拉曼光譜儀(Raman spectroscopy)、薄膜水滴濕潤角量測儀、可見光光學檢測儀、四點探針(Four-point probe)與化學分析電子能譜儀(ESCA)進行分析。發現當提高沉積功率時類鑽碳薄膜將產生石墨化之現象。由實驗最佳化之結果得知150 W為最佳沉積功率，可獲得高品質(高sp3含量)之類鑽碳薄膜。接著再將不同比例之sp3/sp2之類鑽碳薄膜以不同功函數金屬(Au、Ag、Ti)材料之交趾狀電極製備出紫外光感測器並於光電導量測系統進行光電特性之探討，發現以鈦電極所製備出之紫外光感測器，其有較為線性的電流-電壓曲線，同時擁有良好的時間響應(2.6 order)，此外也具備高穩定性及再現性，上升時間與下降時間分別為0.13秒及0.2秒，達到紫外光光源強度偵測之能力。

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牙周膜韌帶厚度與牙柱釘尺寸對於根管治療後正中門齒及周圍齒槽骨應力之影響

牙周膜韌帶所伴隨的力學機制於牙科生物力學極其重要，而現今探討牙柱釘力學效應的研究大多忽略牙周膜韌帶的影響性，並未探討牙柱釘與牙周膜韌帶的交互作用。並且牙醫師選擇牙柱釘的尺寸僅以剩餘齒質為依據，並未考量到病患的牙周情況，例如牙周膜韌帶厚度等等。 因此，本研究以植入冠柱體之復形方式為基礎，建構上顎正中門齒及其牙周組織，並根據門齒幾何尺寸建構三種長度與三種直徑之牙柱釘，總共九種不同尺寸之牙柱釘模型。利用有限元素法給予適當的材料參數與邊界負載條件，首先比較線彈性與黏彈性牙周膜韌帶之差異，以確定黏彈性牙周膜韌帶的必要性。接著，比較玻璃纖維牙柱釘與金屬牙柱釘何者為修復牙齒之較佳選擇。最後，探討不同牙柱釘尺寸對應不同牙周膜韌帶厚度的情況下，牙齒與齒槽骨受負載之應力分佈情形，盼能給予臨床醫師在牙齒復形時選擇牙柱釘之參考。 有限元素分析結果證實了牙周膜韌帶的材料性質確實會影響牙齒的力學反應，黏彈性牙周膜韌帶能有效紓緩應力生成，以減少應力集中現象，並能夠接近實際牙齒咬合之力學行為。此外，本研究也證實了玻璃纖維牙柱釘較能均勻地分散應力於牙本質，故置入玻璃纖維牙柱釘之牙齒具有較佳的生物力學行為。於力量負載的情況下，越厚牙周膜韌帶能提供牙齒越大的移動度；於位移負載的情況下，越厚之牙周膜韌帶越具有緩衝能力，以有效減緩整體應力。牙柱釘尺寸主要影響牙柱釘及牙本質之應力，牙齒受位移負載下，長度越長且直徑越大之牙柱釘越能有效降低牙本質應力，而牙柱釘直徑對於牙本質的影響性大於長度。 基於本研究之有限元素結果與臨床觀點，我們可以建議臨床醫師在牙齒復形時，牙周膜韌帶較厚之青少年可選擇的牙柱釘尺寸範圍最為廣泛，牙周膜韌帶厚度居中之成年患者的選擇範圍次之，而牙周膜韌帶最薄之中老年患者的選擇最少，以有效降低牙本質上之應力。

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從乘客及專家觀點探討捷運設備安全與維修之研究

本研究將捷運機廠的規劃作業視為一項待規劃的新產品，利用商品企劃七工具的系統研究手法，進行乘客在搭乘捷運時所關注事項的重要性調查，以了解乘客對於捷運系統所提供之安全及舒適性的需求與偏好，進一步規劃出捷運系統對於服務之新的定位方向。共分二個階段進行研究，第一階段為「訪談調查」、「意見調查」及「因素分析」，第二階段為「創意發想」、「創意選擇」及「聯合分析」。在訪談調查中，根據受訪者意見歸納出33個評價項目，作為意見調查問卷的訪問內容，並利用SPSS軟體進行因素分析，萃取出三大類關鍵因子作為乘客搭乘捷運時最關注事項。後續以創意發想、創意選擇法篩選了六項關鍵創意構想，作為聯合分析卡屬性與水準設定的依據，並建立八張聯合分析卡，經由專家諮詢訪談進行聯合分析排序與確認，獲得捷運系統服務屬性與水準的之偏好組合資料。捷運機廠之規劃作業可視為提供安全與穩定捷運服務的基礎，本研究以乘客及專家的觀點為考量，依據整體受訪者的聯合分析結果，提出本研究之建議，分別是：「乘客需求的探討(定量分析)」、「專家觀點的探討(定性分析)」、「提出五級維修廠之維修設備建議清單」與「建立由上而下的規劃理念，落實第一次就做好的目標」。

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自主機器人二維環境地圖繪製

此論文以ICP (Iterative Closest Point) 演算法為基礎，實現自主機器人開發，令機器人擁有地圖繪製與自我定位的能力。接著，再以上述二項能力為基礎，發展一套完整的地圖探索邏輯，使機器人可以在原本未知的環境中自由探索，其探索的目的是讓機器人對未知環境的認知達到最大化，意即繪製出完整環境地圖模型，過程不需外力介入或遙控。在探索的過程中，機器人能偵測出環境裡尚未探索的區域、進行路徑規劃(Path Planning)與避障(obstacle avoidance)，使機器人能安全快速的移動到欲探索的區域。 另外，論文內容也提出二個加速策略，可提高機器人探索地圖的效率。其一是以Flood Fill演算法，偵測機器人無法到達的區域 (Unreachable Area)，排除機器人探索過程中不必要的運算浪費。其二是對路徑規劃演算法A*提出優化，進一步增加地圖探索的效能。 論文的最終目標，是依照實際開發出自主機器人系統，使其具有上述功能。其硬體部份是以Festo Robotino為載體，並使用Hokuyo URG-04LX-UG01 Range finder作為感測器。最終實驗結果可看出，以論文中的邏輯開發時，即使空間中具有未知形態與數量的障礙物，機器人仍可準確且有效率的探索、並繪製出完整的環境地圖。