歐盟航空安全局(European Union Aviation Safety Agency, EASA)於2022年10月13日發布全球首件「最大起飛重量不逾六百公斤之無人機系統噪音量測指南」(Guidelines on Noise Measurement of Unmanned Aircraft Systems Lighter than 600 kg Operating in the Specific Category),適用於各式各樣的無人機設計,包括多旋翼機(multicopters)、固定翼航空器(fixed-wing aircraft)、直升機與動力起降航空器(powered-lift aircraft)等。
該指南旨在提供低度與中度風險(Low and Medium Risk)特定類別無人機運行時,具一致性的噪音量測程序與方法。該方法係考量實際層面與心理聲學(psychoacoustics),即有關人類對於無人機聲音的感知,設計為提供可重複且準確量測噪音,可量測最大起飛重量(Maximum Take-Off Weight, MTOM)小於600公斤的無人機,以落實歐盟環境保護的高度水準,並防止噪音對人體健康的重大影響。而所謂特定類別(specific category)包括包裹遞送、電力巡檢、鳥類管制(bird control)、測繪服務(mapping services)、空中監視(aerial surveillance)等活動。
此份指南雖不具強制性,亦非無人機認證規範,然而噪音是許多歐洲民眾所關注的問題,各國航空主管機關仍可以該指南為基準要求營運商,使之在自然公園或人口稠密區域等敏感環境運行無人機時可降低噪音。同時,無人機製造商、營運商或噪音量測組織,亦可依據該指南確立與特定設計及操作相關的噪音水準。此外,可將由此而生的噪音水準報告提供給EASA,以建立可供營運商與主管機關使用的線上公眾資料庫(online public repository)。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
台灣蕨類資源相當豐富,為保存台灣原生蕨類植物資源,我國政府於和平鄉鳥石坑規劃成立「蕨類園」,共蒐集台灣原生種蕨類 32科200多種,經過4年培育,蕨類生長茂盛,是很好的科學研究與生活旅遊教材。根據研究,台灣蕨類共37科、約620種,「蕨類園」的目標希望蒐集300至400種台灣中低海拔原生蕨類,做為種源保存、學術研究與解說教育之用。 蕨類是台灣常見的植物之一,在居家圍牆裂縫或庭園造景的石頭縫裡,就可觀察到鱗蓋鳳尾蕨、劍葉鳳尾蕨、細毛小毛蕨和腎蕨等蕨類,但是大多數民眾對蕨類卻非常陌生,因此該中心擬將蕨類納入社區生態與環境教育介紹的主題,教導參觀者如何欣賞各種蕨類之美。 台灣蕨類資源到底有多豐富?根據形容,台灣蕨類比整個歐洲還多,面績是台灣好幾倍大、且非常喜歡蕨類的紐西蘭,也只有 100多種。在單位面積分布上,台灣堪稱蕨類植物的天堂。因此 , 台灣「蕨類園」之成立將會是台灣生態保育的一個重要里程碑 。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會(Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC)於2022年5月17日,公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」(Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications),協助物業管理公司(Management Corporation Strata Title, MCST)、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構,使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統,以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化,管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多,因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點: (1)定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵,及以此資料所建立之生物特徵識別模版; (2)說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素,如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形,並舉例資料保護產業最佳範例,如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等; (3)說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外; (4)列出實例說明如何安全監控之維安攝影機,並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引,例如以手機內建生物識別系統管理門禁,以取代直接識別生物特徵,並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力,仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境,並未涵蓋其他商業用途,也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人,如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局(Office for National Statistics)轄下之政府資料品質中心(Government Data Quality Hub)為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media & Sport)發布之《國家資料戰略》(National Data Strategy),於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》(The Government Data Quality Framework),以達成國家資料戰略中「資料基礎(Data Foundation)」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」(Data quality principles),旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點: 一、確保資料品質:機關內部應建立有效的資料治理機制,例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求:機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質:機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質,並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質:機關應持續與使用者交流資料品質現況,提供使用者有效的文件及中繼資料(metadata)。 五、了解造成資料品質低落的主因:分析造成資料品質低落的根本原因,從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則,提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力,以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料,釋放資料價值並促進社會經濟發展。
國際保險公司探討奈米保險機制可行性特定奈米科技經歷研發階段過後,所獲致的成熟技術產品,要邁向市場商業化階段,能否真正成功,取決於市場消費大眾能否具有信心願意採用。而奈米科技由於新興發展存有未知之不確定風險,所以有論者開始規劃研擬,引進責任保險機制,藉由責任風險分散之功能,期望解決面對不確定風險時,能夠足以妥適因應。 依據國際最具份量之瑞士再保公司(Swiss Re) 對於奈米科技之保險機制,2008年出版「奈米科技:微小物質,未知風險(Nanotechnology--Small Matter, Many Unknowns:The Insurers' Perspective)」研究報告 ,其中明文點出,保險業(Insurance Industry)之核心業務即為移轉風險(Transfer of Risk),由保險公司(Insurer)經過精算程序後收取一定費用,適時移轉相關風險,並產生填補功能。 然而,保險業對於可藉由保險機制所分散之風險,亦有其極限範圍,如果超過以下三原則者,則會被認為超出可承擔風險範圍,屬保險業無力去承擔者,所以保險機制之引進將不具可行性: (1)風險發生之可能機率與發生嚴重程度,現行實務沒有可行方式能加以評估者。 (2)當危害產生時,所造成之影響為同時擴及太多公司、太多產業領域、或太廣的地理區域者。 (3)有可能產生的巨大危害事件,已超過私領域保險業所能承受之範圍者。 此外,為確保未來得以永續經營,保險公司對於願意承保之可保險性(Insurability)端視對於以下各因素性質之評估: (1)可加以評估性(Accessibility):對於所產生之損害係屬可評估,並得以加以計量化、允許訂出價格者(be Quantifiable to Allow Pricing)。 (2)無可事先安排者(Randomness):對於保險事故之發生,必須是不可預測者,並且其所發生必須獨立於被保險者本身主觀意志(the Will of the Insured)之外。 (3)風險相互團體性(Mutuality):相關保險者必須基於同時參加並組成共同團體性,藉以達到分擔分散相關風險性。 (4)經濟上可行性(Economic Feasibility):必須使私人保險公司藉由收取適宜保費,便得以支付對等之賠償費用,可以確保業務經營得以永續持續下去。 綜上所述,可以明瞭並非所有風險,保險公司均願意承保而能達到分散風險者,對於風險必須是可預測性並有承保價值,保險公司本身具有商業機制,依據精算原則確定願意承保之費用,此才可謂實務上可行,對於奈米科技引進保險機制之衡量思考,也當是如此。