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應用漁船監控系統及類神經網路分析臺灣遠洋鮪延繩釣船隻作業狀況

為了解決CT6 船的問題，作者趙俊彥 這樣論述：

遠洋漁業為臺灣重要漁業之一，臺灣遠洋漁業2019年產值高達3,403,786萬。遠洋漁船通常會長時間在海上作業而不靠港，因此岸上的管理機構只能透過漁船監控系統(VesselMonitoring System,VMS)跟電子漁獲日誌(Electroniclogbook,eLogbook)來得知當天作業狀況。電子漁獲日誌通常只紀錄捕撈漁獲相關資訊而沒有紀錄漁船的作業時數。這使得管理機構難以估計每次作業的時間長度。為了改善人權與工作環境，如何發現海上的強迫勞動是一直以來的問題。綠色和平組織與我國漁業署皆開始調查臺灣的漁業超時狀況來解決這個問題。更甚者美國海關及邊境保衛局(Customs and B

order Protection)於2020年List ofgoods produced by child labor or forced labor中將臺灣捕撈的魚類列入其中，增加了監控遠洋船隊實際作業狀態的重要性。本研究假設漁船的作業時數通常與勞動工時有關，可以作為判斷船上勞動狀況的指標。因大西洋鮪延繩釣佔了遠洋漁業超過60%的產值，所以本研究選擇大西洋鮪延繩釣作為研究對象，並利用Long Short ­Term Memory(LSTM)模型預測船隻作業狀態。利用從VMS取得的漁船軌跡資料，建構LSTM數學模型透過速度與經緯度資料學習和預測船隻的作業狀況。本研究根據eLogbook與延繩釣

特性標記2019年間大西洋鮪延繩釣CT5船隻1艘1個月的資料，CT6船隻4艘1年的資料，17艘1個月的資料，1艘8個月的資料，以及CT7船隻2艘1年的資料，20艘1個月的資料作為總資料。標記人員根據eLogbook的紀錄資料以及觀察延繩釣的特徵來標記資料。標記資料中平均投繩時間約為8.9小時，平均靜置或揚繩時間約為13小時，平均一次作業時間合計約為21.9小時。我國法律規定遠洋漁船應每一小時回報一次VMS資料，故模型在判定每一筆資料時會使用前24小時與當前的資料。每筆資料的所包含的參數為速度、該筆資料與24小時前的資料位置差距、是否被分群、與同群點位構成的面積，處理一個月41296組資料約需花

費57秒，平均一組資料約0.0013秒。只靠當前與過往航跡的特徵，本研究的準確率可達約86%，可為未來監控系統提供一個新的參考資訊。

海上菸品走私模式之研究- 以海巡署高雄地區查緝為例

為了解決CT6 船的問題，作者林正原 這樣論述：

鑒於我國政府研議再次調漲菸稅及菸品健康福利捐，預期海上菸品走私情形將日益猖獗，本研究藉由文獻回顧及案例分析探討我國海上菸品走私模式，研究範圍是以海巡署高雄第一機動查緝隊管轄區域（高雄地區）為研究範圍，針對 2013 年至 2016 年間以全國查獲未稅菸品模式及周期性分析研究，研究置重點於海上菸品走私模式，區分為漁船、貨輪、工作船、貨櫃等四種方式進行。本研究主要探討我國海上菸品走私模式之轉變，研究結果顯示：我國菸品健康福利捐調漲之次年度，所查獲之走私菸品數量攀升。此研究結果與建議希冀能提供政府主管機關及海巡單位人員查緝及防制菸品走私情事之助益。