Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Articles 1 - 30 of 200
Full-Text Articles in Entire DC Network
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของศูนย์พัฒนาเกษตรกรรุ่นใหม่, กัญญณัฐ โภคาพันธ์
การใช้การคิดเชิงออกแบบเพื่อพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของศูนย์พัฒนาเกษตรกรรุ่นใหม่, กัญญณัฐ โภคาพันธ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ภาคการเกษตรของประเทศไทยเป็นตัวขับเคลื่อนการพัฒนาเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศ เนื่องจากเป็นรากฐานของการสร้างความมั่นคงทางอาหารของประเทศและของโลก และประชากรส่วนใหญ่ของประเทศอยู่ในภาคการผลิตทางการเกษตร จากสถิติการเกษตรและสหกรณ์ของสำนักงานปลัดกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ พบว่า เกินกว่าครึ่งหนึ่งของเกษตรกรทั้งประเทศเป็นกลุ่มที่มีอายุตั้งแต่ 46 ปีขึ้นไป ดังนั้น การพัฒนาเกษตรกรรุ่นใหม่ขึ้นมาทดแทนนับเป็นอีกหนึ่งหัวใจที่สำคัญในการขับเคลื่อนการพัฒนาภาคการเกษตรของประเทศไทย การพัฒนาเกษตรกรรุ่นใหม่ด้วยการพัฒนาและฝึกอบรมอย่างเหมาะสมเป็นการพัฒนาคนรุ่นใหม่ที่มีใจรักการเกษตร ให้รู้จักบริหารจัดการการเกษตรด้วยนวัตกรรมและเทคโนโลยีสมัยใหม่ อยู่ได้ท่ามกลางการเปลี่ยนแปลงของโลกในยุคปัจจุบัน สามารถต่อยอดไปสู่การเป็นผู้ประกอบการที่สามารถพึ่งพาตนเอง และเป็นผู้นำทางการเกษตรในท้องถิ่นสืบต่อรุ่นเก่าได้ ในช่วงเริ่มแรกเกษตรกรรุ่นใหม่จะเป็นศูนย์กลางและออกแบบการเรียนรู้งานด้านเกษตรกรรมด้วยตนเอง ในปัจจุบันมีการต่อยอดและพัฒนาให้เกษตรกรรุ่นใหม่เหล่านี้สามารถจัดตั้งศูนย์พัฒนาเกษตรกรรุ่นใหม่เพื่อเป็นแหล่งเรียนรู้สำหรับเกษตรกรในรุ่นต่อ ๆ ไป ระบบต้นแบบของโครงการนี้ถูกสร้างจากเครื่องมือ “Figma” จะช่วยให้สามารถนำไปพัฒนาโมไบล์แอปพลิเคชันของศูนย์พัฒนาเกษตรกรรุ่นใหม่ที่ใช้ได้จริง และตอบสนองความต้องการของผู้ใช้งานได้
พลาสมาดรายรีฟอร์มมิงของมีเทนเป็นแก๊สสังเคราะห์บนตัวเร่งปฏิกิริยานิกเกิล/เส้นใยซิลิกา, อริสา ธมาภรณ์
พลาสมาดรายรีฟอร์มมิงของมีเทนเป็นแก๊สสังเคราะห์บนตัวเร่งปฏิกิริยานิกเกิล/เส้นใยซิลิกา, อริสา ธมาภรณ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้ได้ศึกษาการผลิตแก๊สสังเคราะห์จากปฏิกิริยาดรายรีฟอร์มมิงของมีเทนภายใต้เครื่องปฏิกรณ์พลาสมาชนิดไดอิเล็กทริกแบริเออร์ดีสชาร์จร่วมกับตัวเร่งปฏิกิริยานิกเกิลบนตัวรองรับเส้นใยซิลิกา (SF) และเม็ดซิลิกาที่มีรูพรุน (SP) ทั้งนี้ตัวรองรับเส้นใยซิลิกาที่ใช้ถูกสังเคราะห์ด้วยเทคนิคโซล-เจลร่วมกับเทคนิคอิเล็กโตรสปินนิง และตัวเร่งปฏิกิริยา Ni/SF และ Ni/SP ถูกเตรียมด้วยวิธีการแช่จุ่มแบบเปียกพอดี โดยผลการวิเคราะห์ลักษณะเฉพาะของตัวเร่งปฏิกิริยาด้วยเทคนิค BET, SEM-EDS และ XRD พบว่าลักษณะเฉพาะของตัวเร่งปฏิกิริยา Ni/SF และ Ni/SP มีความแตกต่างกัน โดยเฉพาะการโหลดปริมาณโหลดนิกเกิลที่แตกต่างกันบนตัวรองรับตัวเร่งปฏิกิริยา ซึ่งการเพิ่มปริมาณโหลดนิกเกิลบนตัวรองรับเส้นใยซิลิกามีผลทำให้พื้นที่ผิวจำเพาะเพิ่มขึ้น ส่วนผลการทดสอบปฏิกิริยาดรายรีฟอร์มมิงของมีเทนได้ศึกษาถึงอิทธิพลของปริมาณโหลดนิกเกิลบนตัวรองรับซิลิกา (5, 10 และ 15 เปอร์เซ็นต์โดยน้ำหนัก) ชนิดของตัวรองรับ (SF และ SP) รูปแบบการบรรจุตัวเร่งปฏิกิริยาในเครื่องปฏิกรณ์พลาสมา (บรรจุแบบบางส่วนและแบบเต็ม) และความต่างศักย์ไฟฟ้าที่ใช้ (10, 13 และ 15 กิโลโวลต์) ที่มีต่อประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ พบว่าปริมาณโหลดนิกเกิลที่ต่างกันบนตัวรองรับซิลิกาและชนิดของตัวรองรับมีบทบาทอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพโดยรวมของระบบ มากไปกว่านั้นการบรรจุตัวเร่งปฏิกิริยาแบบบางส่วนในเครื่องปฏิกรณ์พลาสมาและการเพิ่มความต่างศักย์ไฟฟ้าที่ใช้ให้ผลเชิงบวกต่อการปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม โดยสภาวะที่เหมาะสมที่สุดในงานวิจัยนี้คือ การบรรจุตัวเร่งปฏิกิริยา 10%Ni/SF แบบบางส่วน ที่ความต่างศักย์ไฟฟ้า 15 กิโลโวลต์ ซึ่งให้ค่าคอนเวอร์ชันของมีเทนและคาร์บอนไดออกไซด์ ผลผลิตผลิตภัณฑ์แก๊สสังเคราะห์ อัตราส่วนโดยโมลของไฮโดรเจนต่อคาร์บอนมอนอกไซด์และประสิทธิภาพการใช้พลังงานสูงที่สุด
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Cryptocurrency Trading, Kittiwin Kumlungmak
Multi-Agent Deep Reinforcement Learning For Cryptocurrency Trading, Kittiwin Kumlungmak
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Reinforcement learning has emerged as a promising approach for enhancing profitability in cryptocurrency trading. However, the inherent volatility of the market, especially during bearish periods, poses significant challenges in this domain. Existing literature addresses this issue through the adoption of single-agent techniques such as deep Q-network (DQN), advantage actor-critic (A2C), and proximal policy optimization (PPO), or their ensembles. Despite these efforts, the mechanisms employed to mitigate losses during bearish market conditions within the cryptocurrency context lack robustness. Consequently, the performance of reinforcement learning methods for cryptocurrency trading remains constrained within the current literature. To overcome this limitation, we present a …
Corporate Credit Rating Prediction Using Deep Learning, Napasorn Thavichaigarn
Corporate Credit Rating Prediction Using Deep Learning, Napasorn Thavichaigarn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Corporate credit rating has an important role in reducing asymmetric information between investors and borrowers and assisting investors as a signal of the entities’ performance and creditworthiness for making appropriate investment decisions in a company’s assets. The economic distress has negatively affected various businesses and resulted in company rating transitions. This led to a problem in adjusting investment strategy and a serious loss as there is a lack of time between officially announced credit rating transitions and real transition. This study provides alternative methods for credit rating prediction by applying machine learning models; Support Vector Machine (SVM), Linear Regression, and …
Nft-Based Authentic Product Verification And Trading Platform, Natchapol Thongruang
Nft-Based Authentic Product Verification And Trading Platform, Natchapol Thongruang
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Counterfeit product has been a major problem to the economy for a while. The effect seems to be larger when it comes to the luxury product segment. When the consumers were unsure if the product that they are buying is genuine or not and its cost is very high, then the severity will become even greater. Among the countless number of attempts to fix this solution, utilizing blockchain technology is one of the most popular approaches for present days. In anti-counterfeit domain, associating an NFT token to a physical product is the most common approach. It allows us to unlock …
Xgboost For Prediction Of Ethereum Short-Term Returns Based On Technical Factor, Wipawee Nayam
Xgboost For Prediction Of Ethereum Short-Term Returns Based On Technical Factor, Wipawee Nayam
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Unlike traditional currencies that rely on centralized such as banks or governments, cryptocurrencies today have become popular due to its decentralized transactions. Decentralization takes advantage of no requirement for intermediaries, thus reducing transaction fees and processing time. However, investing in cryptocurrencies incurs risks and uncertainties due to price volatility and rapid changes. The fact that prediction of asset prices is complex due to the influence of multiple factors on price movements. This paper studied the technical factor to analyze the short-term returns of Ethereum in the periods of 1-10 days. The historical data containing Ethereum closing price are collected from …
Investigate The Possibility Of Using Smart Contracts And Digital Signatures To Create A Legally Binding Contract, And To Create A Prototype Opensource Web Application As A Proof Of Concept, Yosnai Chanatrutipan
Investigate The Possibility Of Using Smart Contracts And Digital Signatures To Create A Legally Binding Contract, And To Create A Prototype Opensource Web Application As A Proof Of Concept, Yosnai Chanatrutipan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
We investigated the possibility of using blockchain to create a legally binding contract. According to our study, blockchain can be used to authenticate the identities of the involved parties, to provide a cryptographically generated electronic signature used to sign a contract, and to automate and enforce the term of an agreement. The authentication and the signing are done using a blockchain-based self-sovereign identity framework called a decentralized identity and verifiable credentials. The term can be enforced by using a smart contract, a program that runs on the blockchain. Some contracts terms are too complex to be translated into a smart …
An Analysis On Trends Of Research Topics In Civic Education Using Dynamic Topic Model, Poon Thongsai
An Analysis On Trends Of Research Topics In Civic Education Using Dynamic Topic Model, Poon Thongsai
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The aim of this thesis is to study the trend of civic and citizenship education research from 2000 to 2020 and the influence the regional background of researches has on the research discussion. Relevant data is collected from ERIC and SCOPUS database. This includes abstracts, published year, regional background of researchers, and author h-index. The keywords used are “civic education” or “citizenship education” or “civics”. There are 4917 papers extracted in total. Upon doing further preparation, 4854 articles are prepared for analysis. We apply Structural Topic model (STM) technique to the abstracts with covariates including the published year and the …
Remote Sensing And Luminescence Dating Of Archaeological Sites In Buriram Province, Northeastern Thailand, Sutthikan Khamsiri
Remote Sensing And Luminescence Dating Of Archaeological Sites In Buriram Province, Northeastern Thailand, Sutthikan Khamsiri
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research aims to apply remote sensing and luminescence dating to study archaeological sites in Buriram Province, Northeastern Thailand. There are three main objectives including 1) to model the ancient path from the mountain passes along the Dângrêk mountain to ancient community on Angkor Highland or Northeast Thailand, 2) to directly date slag from the ancient iron smelting site at Ban Sai To 7, and 3) determine the terminal age of Ban Sai To 7 site using technical ceramics. Firstly, the results of the GIS-based least cost path (LCP) route, using topographic factors, show that Ta Muen, Sai Ta Ku, …
Water-Use Characteristics Of Syzygium Antisepticum And Adinandra Integerrima In A Secondary Tropical Forestin Khao Yai National Park For Environmental Management, Ratchanon Ampornpitak
Water-Use Characteristics Of Syzygium Antisepticum And Adinandra Integerrima In A Secondary Tropical Forestin Khao Yai National Park For Environmental Management, Ratchanon Ampornpitak
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Forests in Southeast Asia have been disrupted by widespread deforestation and land use change. Most countries in this region attempt to return the forested areas through reforestation. However, planting trees efficiently is difficult because changing environmental conditions and tree size could affect the water consumption of different tree-species under climate change. Hence, the information regarding water use characteristics of different tree-species in different tree size classes is important to the selection of tree species for reforestation. Nonetheless, available information on species-specific water-use characteristics is less investigated, especially in secondary tropical forests. To gain the information on species-specific water-use characteristics in …
Valuation Of American Commodity Options, Piyapoom Nonsoong
Valuation Of American Commodity Options, Piyapoom Nonsoong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In this dissertation, we present analytical option pricing formulas for European and American options in which the price dynamics of a risky asset follows a meanreverting process with time-dependent parameter. The process can be adapted to describe both nonseasonal and seasonal variation in price, especially, in commodity markets such as agricultural commodities. The formulas are derived based on the solutions of partial differential equations showing that the values of both European and American options can be decomposed into two parts: the payoff of the option at initial time and the time-integral over the lifetime of the option, which is driven …
Preparation Of Cellulose Micro- And Nano Fibers From Bagasse Through Deep Eutectic Solvent System, Worapoj Phuckpetch
Preparation Of Cellulose Micro- And Nano Fibers From Bagasse Through Deep Eutectic Solvent System, Worapoj Phuckpetch
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study aimed to prepare the cellulose micro- and nanofibers (CMNFs) using green chemistry viewpoint. The CMNFs were fabricated from sugarcane bagasse (SCB) pulp through treatment with zinc chloride (ZnCl2) - lactic acid (LA) in deep eutectic solvent (ZnCl2-LA DES) followed by short time ultrasonication of the DES-treated fibers in water. Under the optimum condition, the SCB pulp at high solid loading of 6.25% was treated with ZnCl2-LA DES. Lactate functionalized CMNFs with 230-270 nm length and 15-16 nm width were resulted in more than 90% yield and up to 62.2% crystallinity. The results showed that ZnCl2-LA DES was a …
Selective Conversion Of Cellulose Into 5-Hydroxymethylfurfural Over Modified Zeolite Catalysts In A Biphasic Solvent System, Oluwaseyi Ojelabi
Selective Conversion Of Cellulose Into 5-Hydroxymethylfurfural Over Modified Zeolite Catalysts In A Biphasic Solvent System, Oluwaseyi Ojelabi
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Lignocellulosic biomass mainly composed of cellulose which can be transformed through various thermochemical processes such as catalytic depolymerization, acid-catalyzed dehydration, pyrolysis, gasification, etc., into high-value chemicals for sustainable development and bio-based economy. 5-Hydroxymethylfurfural (HMF) is one of the potential platform bio-chemicals that can be obtained directly from lignocellulosic biomass via catalytic depolymerization and/or acid-catalyzed dehydration using a bifunctional catalyst for the manufacture of various renewable products. Protonic zeolites are bifunctional solid acid catalysts and are well known for their remarkable properties. Their large surface area could enable molecules to diffuse in and out of their pore systems. Moreso, their acidic …
Deuteration Of Organic Compounds By Hydrothermal Process, Nattasiri Phaisarn
Deuteration Of Organic Compounds By Hydrothermal Process, Nattasiri Phaisarn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Deuterium-labeled compounds are in great demand in many applications, especially as reference standards for various analytical techniques. The objective of this study is to develop two complementary methods for deuterium labeling of organic compounds including the hydrogen-deuterium exchange (HDx) and halogen-deuterium exchange (XDx) reactions under hydrothermal conditions. For HDx, several aliphatic, alicyclic, aromatic, heterocyclic, and amino acid compounds were used as model substrates to determine the reactivity pattern and scope of the reaction. It was found that the HDx at the ortho- and para-Hs of phenolic compounds and a-position of amino acids as well as certain heteroaromatic compounds occurred efficiently …
Beyond Quenching Profile For Singular Semilinear Parabolic Partial Differential Equations With Mixed Boundary Conditions, Benjamin Thaitavorn
Beyond Quenching Profile For Singular Semilinear Parabolic Partial Differential Equations With Mixed Boundary Conditions, Benjamin Thaitavorn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
No abstract provided.
3d Building Internal Structural Component Segmentation From Point Cloud Data Using Dbscan And Modified Ransac With Normal Deviation Conditions, Thanapon Doougphummet
3d Building Internal Structural Component Segmentation From Point Cloud Data Using Dbscan And Modified Ransac With Normal Deviation Conditions, Thanapon Doougphummet
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Nowadays, the laser scanner plays an important role as a tool to capture building structure in a form of point cloud which can be used to draw a blueprint or a floor plan for reconstruction or renovation of an existing building. The point cloud data represent a shape or an object in three dimensions. This point cloud together with the utilization of Building Information Modeling (BIM) which is a workflow that provides information about the foundation and structure measurement of a building, make a planning and design to construction more convenient and efficient in several aspects than the traditional way. …
Mass Ratio Variance Majority Cleansing And Minority Oversampling Technique For Class Imbalanced, Piboon Polvimoltham
Mass Ratio Variance Majority Cleansing And Minority Oversampling Technique For Class Imbalanced, Piboon Polvimoltham
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
A sampling method is one of the basic methods to deal with an imbalance problem appearing in machine learning. A dataset having an imbalance problem has a noticeably skewed distribution among different classes. There are three types of sampling techniques to solve this problem by balancing class distributions, undersampling technique, over-sampling technique, and combined sampling technique. In this research, the mass ratio variance scores of each data point of the same class are computed and used to remove noise from a majority class and synthesise instances from a minority class. The results of this proposed sampling technique improve recall over …
Chemical Constituents From The Fresh Pericarps Of Mature Mangosteen Fruit Garcinia Mangostana, Ahmad Tijani Azeez
Chemical Constituents From The Fresh Pericarps Of Mature Mangosteen Fruit Garcinia Mangostana, Ahmad Tijani Azeez
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
α-Mangostin has been identified as a major chemical constituent in the pericarps of mangosteen (Garcinia mangostana Linn.) Over time, dried pericarps of mangosteen have been subjected to studies in literature. This study aimed to explore isolation of α-mangostin and other chemical constituents from the fresh pericarps of mature mangosteen fruits and investigate their relative antioxidant and anticancer activities. Repeated column chromatography on ethyl acetate and methanol extracts of fresh mature mangosteen pericarps led to the isolation of α-mangostin (33.25% of crude extracts) as the major compound, beta-mangostin (0.225%) and gartanin (7.57%). Their antioxidant scavenging activity was investigated against 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH) …
Enhancement Of Ammonia Gas Sensing By Metal Oxide-Polyaniline Nanocomposite, Nattawut Soibang
Enhancement Of Ammonia Gas Sensing By Metal Oxide-Polyaniline Nanocomposite, Nattawut Soibang
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Ammonia (NH3) gas is an important chemical in many industries. Employees who work in those industrial areas may exposed to a certain concentration of NH3 which could cause various symptoms such as irritation of skin and eyes and problems in respiratory system. The development of new NH3 sensing material has drawn a great attention. In this study, porous tin dioxide nanofibers (SnO2 NFs) were successfully fabricated by an electrospinning technique. The SnO2 NFs were composited with polyaniline (PANI), conducting polymer and form tin dioxide nanofibers@polyaniline nanocomposite (SnO2 NFs@PANI). The morphology was characterized using SEM-EDS and XRD. The SnO2 NFs@PANI was …
Data Analysis Of Volatile Compounds In Green Curry Paste By Comprehensive Heartcut Two-Dimensional Gas Chromatography-Mass Spectrometry Using Retention Indices For Nonpolar And Polar Columns, Sudarat Arunmongkon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In this work, comprehensive heart cut two-dimensional chromatography hyphenated with mass spectrometry (CH/C MDGCMS) was applied for reliable identification of volatile compounds in green curry paste sample using HP-5MS (30 m length x 250 µm i.d. x 0.25 µm thickness) and DB-WAX (60 m length x 250 µm i.d. x 0.5 µm thickness) for a first non-polar column (1D) to a flam ionization detector and a second polar column (2D) to a mass spectrometer, respectively. The CH/C MDGC with 25 injection runs for total analysis time of 20.83 hr was achievedusing a Deans switch for transferring eluent from the first …
Mediastinal Lymph Node Detection And Segmentation Using Deep Learning, Al-Akhir Nayan
Mediastinal Lymph Node Detection And Segmentation Using Deep Learning, Al-Akhir Nayan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Automatic lymph node (LN) segmentation and detection for cancer staging are critical. In clinical practice, computed tomography (CT) and positron emission tomography (PET) imaging detect abnormal LNs. Despite its low contrast and variety in nodal size and form, LN segmentation remains a challenging task. Deep convolutional neural networks frequently segment items in medical photographs. Most state-of-the-art techniques destroy image's resolution through pooling and convolution. As a result, the models provide unsatisfactory results. Keeping the issues in mind, a well-established deep learning technique UNet++ was modified using bilinear interpolation and total generalized variation (TGV) based upsampling strategy to segment and detect …
Recasnet: Reducing Mismatch Within The Two-Stage Mitosis Detection Framework, Chawan Piansaddhayanon
Recasnet: Reducing Mismatch Within The Two-Stage Mitosis Detection Framework, Chawan Piansaddhayanon
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Mitotic count (MC) is an important histological parameter for cancer diagnosis and grading, but the manual process to obtain this metric is tedious and not fully reproducible across different pathologists. To mitigate this problem, several deep learning models have been utilized to speed up the process. Typically, the problem is formulated as a two-stage deep learning pipeline: the detection stage for proposing the potential candidates for mitotic cells and the classification stage for refining prediction confidences from the former stage. However, this paradigm can lead to inconsistencies in the classification stage due to the poor prediction quality of the detection …
การใช้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในเครือข่ายยานพาหนะ, ณัฐนนท์ มานพ
การใช้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในเครือข่ายยานพาหนะ, ณัฐนนท์ มานพ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การเติบโตของเครือข่ายไร้สายแบบแอดฮอกบนยานพาหนะได้ทำให้เกิดการพัฒนาแอปพลิเคชันบนยานพาหนะต่าง ๆ มากมาย เพื่อตอบรับสนองต่อการเติบโตนี้โครงร่างระบบการคำนวณแบบขอบบนยานพาหนะจึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อมุ่งเน้นไปที่การติดตั้งโหนดที่ขอบที่มักติดตั้งที่สถานีรับส่งสัญญาณข้างทาง อย่างไรก็ตามการติดตั้งสถานีในพื้นที่ขนาดใหญ่ต้องพิจารณาให้ครอบคลุมพื้นที่การให้บริการมากที่สุด งานวิจัยนี้จึงได้นำเสนอโครงร่างระบบใหม่ชื่อว่า Buses as an Infrastructure ซึ่งได้มีการใช้งานให้รถโดยสารประจำทางเป็นโหนดที่ขอบในการให้บริการทรัพยากรในการคำนวณและบริการอื่น ๆ แก่ผู้ใช้งาน โดยงานวิจัยนี้ได้มีการใช้ข้อได้เปรียบของระบบขนส่งสาธารณะที่มีอยู่แล้วเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการติดตั้งโหนดที่ขอบแบบดั้งเดิม อีกทั้งงานวิจัยนี้ยังได้เสนอฮิวริสติกอัลกอรึทึมสำหรับการคำนวณหาการติดตั้งโหนดที่ขอบบนรถโดยสารประจำทางโดยให้ลำดับความสำคัญแก่จำนวนงานที่เกิดขึ้นคู่กับการใช้เทคนิคการเลือก N ลำดับสูงสุด โดยได้ทำการทดลองบนสภาพแวดล้อมจำลองและบนชุดข้อมูลจริง ผลการทดลองเมื่อเทียบกับรูปแบบที่โหนดที่ขอบติดตั้งอยู่กับสถานีรับส่งสัญญาณข้างทางแสดงให้เห็นว่าฮิวริสติกอัลกอรึทึมที่นำเสนอสามารถให้จำนวนยานพาหนะที่โหนดที่ขอบสามารถให้บริการได้สูงขึ้นกว่า 6.08% - 52.20% และสามารถให้จำนวนยานพาหนะที่โหนดที่ขอบสามารถให้บริการได้สูงขึ้น 15.23% เมื่อเทียบกับรูปแบบที่โหนดที่ขอบติดตั้งอยู่กับสถานีรับส่งสัญญาณข้างทางบนสภาพแวดล้อมจำลองและให้ผลรวมของระยะเวลาที่ติดต่อสื่อสารกันได้สูงขึ้น 54.24% เมื่อเทียบกับรูปแบบที่โหนดที่ขอบติดตั้งอยู่กับสถานีรับส่งสัญญาณข้างทางบนชุดข้อมูลจริง
การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์
การแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา, ณรงค์กร วงศ์สิทธิไพฑูรย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
กระแสงานยอว์ลเป็นหนึ่งในกระแสงานทางธุรกิจที่ทันสมัย กระแสงานยอว์ลให้การแสดงเป็นภาพขั้นตอนกระแสงานของงานทางธุรกิจที่เข้าใจง่าย สามารถกำหนดเวลาการทำงานของงานภายในกระแสงานยอว์ลได้ วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จะเน้นให้นำกระแสงานยอว์ลทั่วไปมาเพิ่มขีดความสามารถโดยการเพิ่มข้อจำกัดแบบช่วงเวลาให้กับแต่ละสัญลักษณ์งานในกระแสงานยอว์ล ผ่านค่าเฉลี่ยของข้อจำกัดของช่วงเวลาในรูปของขอบเขตล่าง และขอบเขตบนของเวลาที่สามารถเสร็จสิ้นการทำงานถูกกำหนดให้กับงานทางธุรกิจแต่ละงานในกระแสงานเพื่อรับมือกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นของประสิทธิภาพด้านเวลาในกระแสงานกระบวนการทางธุรกิจ ในการจำลองพฤติกรรมของกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาจะถูกแปลงเป็นออโตมาตาที่กำหนดเวลาไว้ที่สอดคล้องกัน และจำลองโดยใช้เครื่องมือ UPPAAL วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีการเสนอชุดของกฎการแปลงเพื่อเป็นแนวทางในการแปลงของสัญลักษณ์ยอว์ลข้อจำกัดของช่วงเวลาให้อยู่ในรูปแบบของไทมด์ออโตมาตา และเสนอเว็บแอปพลิเคชันในการแปลงกระแสงานยอว์ลที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาเป็นออโตมาตา โดยผลลัพธ์ที่เป็นไทมด์ออโตมาตาจะถูกแปลงอย่างถูกต้อง และจำลองโดยใช้เครื่องมือจำลอง UPPAAL
การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ
การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน ในตัวแบบการเรียนรู้แบบเสริมแรงกับการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ ทั้งสองอัลกอริทึมเป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาแบนดิทหลายแขน แต่ไม่ชัดเจนว่าทั้งสองอัลกอริทึมจะมีประสิทธิภาพอย่างไรกับปัญหาการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ที่ความซับซ้อนทางด้านพฤติกรรม งานวิจัยนี้จำลองเกมเป่ายิ้งฉุบแทนปัญหาการตัดสินใจของมนุษย์ โดยมีองค์ประกอบเชิงพฤติกรรม 2 องค์ประกอบ คือ พฤติกรรมการใช้กลยุทธตามเข็มนาฬิกาแบบผสม และพฤติกรรมการใช้กลยุทธยุติการสูญเสีย โดยตัวแบบเกมเป่ายิ้งฉุบถูกจำลองขึ้นตามกระบวนการตัดสินใจแบบมาร์คอฟ ตัวแทนตัวแบบจากทั้งสองอัลกอริทึมจะแก้ไขปัญหาดังกล่าวและวัดประสิทธิภาพด้วยผลรางวัลสะสมภายใต้เงื่อนไขการจำลองในรูปแบบต่าง ๆ ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพพบว่า ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบนมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันในการจำลองส่วนใหญ่ ยกเว้นกรณีการจำลองที่รูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์มีความชัดเจนเป็นระยะเวลายาว ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน
การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยการจำแนกโรคหลอดเลือดสมองจากภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมอง, ชานนท์ วรโชติสืบตระกูล
การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยการจำแนกโรคหลอดเลือดสมองจากภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมอง, ชานนท์ วรโชติสืบตระกูล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
แบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชัน หรือ ซีเอ็นเอ็น (Convolutional Neural Networks หรือ CNN) ได้รับการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการจำแนกภาพ โดยเฉพาะในทางการแพทย์ ซึ่งปกติการจำแนกภาพทางการแพทย์นิยมใช้โครงข่ายคอนโวลูชั่น 2 มิติ แต่เนื่องจากข้อมูลภาพบางประเภท เช่น ภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมองมีลักษณะมองภาพ 3 มิติ ให้เป็นภาพ 2 มิติ ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงมีแนวคิดในการใช้โครงข่ายคอนโวลูชัน 3 มิติมาใช้ในการจำแนกภาพเพื่อนำเอาจุดเด่นจากความสามารถในการดึงคุณลักษณะความสัมพันธ์ในชั้นความลึกที่เพิ่มเข้ามาซึ่งมีความแตกต่างจากรูปแบบ 2 มิติ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้แบบจำลองสามารถดึงคุณลักษณะสำคัญของภาพให้มีความหลากหลายมากขึ้น งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพโครงข่ายคอนโวลูชัน 3 มิติ ร่วมกับแบบจำลองที่ถูกฝึกมาเรียบร้อยแล้ว (pre-trained model) 4 แบบจำลอง ประกอบไปด้วย อเล็กซ์เน็ต (Alexnet) วีจีจี-16 (Vgg-16) กูเกิลเน็ต (Googlenet) และเรสเน็ต (Resnet) เพื่อจำแนกข้อมูลภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมอง และผู้ป่วยที่มีสุขภาพปกติ จากภาพฉายรังสีเอกซเรย์สมอง (CT-Scan) จากฐานข้อมูลเว็บไซด์ Kaggle ชุดข้อมูลประกอบด้วยภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมอง 950 ภาพ จาก 40 คน และภาพผู้ป่วยสุขภาพปกติ 1551 ภาพ จาก 82 คน ซึ่งงานวิจัยนี้มีการปรับรายละเอียดโดยการนำจุดเด่นของแต่ละแบบจำลองมาใช้ และเพิ่มชั้นความลึกที่เป็นจุดเด่นของการค้นหาคุณลักษณะสำคัญของรูปแบบ 3 มิติ ร่วมกับการประมวลผลภาพล่วงหน้า (Image Preprocessing) และการทำการเพิ่มจำนวนข้อมูล (Data augmentation) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง จากนั้นเพื่อไม่ให้การทดลองโน้มเอียงต่อแต่ละแบบจำลอง มีการนำเทคนิค K-Fold Cross validation (K=5) มาเพื่อแก้ปัญหาในงานวิจัยชิ้นนี้ ในส่วนของการวัดประสิทธิภาพผลการทดลองใช้ Confusion matrix เป็นเครื่องมือในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ซึ่งพบว่าสมรรถนะแบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชันกูเกิลเน็ต 3 มิติ ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยผลการทดสอบการจำแนกภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมองจากภาพฉายรังสีเอกซเรย์ ให้ค่าความแม่นยำ ความเที่ยงตรง ค่าความครบถ้วน และ F1-Score ที่ 92.00% 94.01% 83.96% และ 88.70% …
ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์
ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องจะศึกษาบนข้อมูลตามยาวซึ่งชุดข้อมูลตามยาวมักถูกจัดเก็บเป็นตารางโดยข้อมูลแต่ละแถวแสดงถึงการจัดเก็บข้อมูลของบุคคลหนึ่ง ณ เวลาหนึ่งๆ ดังนั้น ข้อมูลจากบุคคลเดียวกันจึงประกอบไปด้วยข้อมูลหลายแถวซึ่งมีความสัมพันธ์กัน การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลดังกล่าวมักมองข้ามความสัมพันธ์ของข้อมูลที่เกิดจากคนเดียวกัน แต่จะสมมติว่าข้อมูลแต่ละแถวเป็นอิสระต่อกัน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องโดยเปรียบเทียบผลลัพธ์จากการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกัน โดยใช้ตัวแบบการสุ่มป่าไม้, CatBoost และโครงข่ายประสาทเทียม ที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ และตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมที่พิจารณาทั้งอิทธิพลคงที่และอิทธิพลสุ่ม เพื่อพยากรณ์การเกิดเหตุการณ์บนข้อมูลการรอดชีพ 2 ชุด คือ ข้อมูลท่อน้ำดีอักเสบปฐมภูมิ และข้อมูลการคัดกรองและผลการคัดกรองโรคเบาหวานของประชากรไทย ซึ่งเป็นข้อมูลที่ขาดความสมดุลสูง ผลการศึกษาพบว่าสำหรับตัวแบบอิทธิพลคงที่ การพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกันให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเฉพาะเมื่อใช้ตัวแบบ CatBoost ในขณะที่ตัวแบบอิทธิพลผสมไม่ได้ให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเสมอไปเมื่อเทียบกับตัวแบบที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ โดยสรุป งานวิจัยนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลไม่ได้ส่งผลให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ดีขึ้นเสมอไป ทั้งบนตัวแบบอิทธิพลคงที่และตัวแบบอิทธิพลผสม ขึ้นอยู่ข้อจำกัดและปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะข้อมูล ตัวแบบ การกำหนดตัวแปรอิทธิพลสุ่ม และวิธีการสกัดอิทธิพลคงที่จากตัวแบบ อย่างไรก็ตาม การใช้ตัวแบบอิทธิพลผสมร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกหนึ่งวิธีการที่น่าลอง และสามารถทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นจากการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพียงอย่างเดียว
การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อสมบัติของยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม, สายสุณี จิตกล้า
การศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อสมบัติของยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม, สายสุณี จิตกล้า
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ถึงแม้ว่าสมบัติเชิงกลของยางแผ่นรมควันจะเหนือกว่ายางแห้งชนิดอื่นก็ตาม แต่ความไม่สม่ำเสมอในคุณภาพของยางส่งผลให้ปริมาณการใช้งานยางแผ่นรมควันในอุตสาหกรรมล้อยางลดลงอย่างต่อเนื่อง ปัจจุบันการยางแห่งประเทศไทยได้กำหนดมาตรฐานการผลิตยางแผ่นรมควันขึ้นเพื่อควบคุมและให้ได้ยางแผ่นรมควันที่มีสมบัติต่าง ๆ คงที่ ซึ่งยางที่ได้จะเรียกว่า “ยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม” หรือ “ยางแผ่นรมควันเกรด P” เพื่อให้เข้าใจถึงสาเหตุที่ส่งผลให้สมบัติต่าง ๆ ของยางแผ่นรมควันแปรปรวนดียิ่งขึ้น งานวิจัยนี้ได้ศึกษาถึงอิทธิพลด้านภาวะการผลิต ช่วงฤดูกาลกรีดยาง รวมไปถึงพิ้นที่ปลูกยางต่อสมบัติทั้งทางกายภาพและเชิงกลของยางแผ่นรมควัน ผลการทดลองที่ได้พบว่า เมื่อใช้น้ำยางที่มีปริมาณเนื้อยางแห้งแตกต่างกันและใช้ความเข้มข้นกรดฟอร์มิกในการจับตัวเนื้อยางแตกต่างกัน สมบัติของยางแผ่นรมควันจะแตกต่างกันไป โดยพบว่าเมื่อปริมาณเนื้อยางแห้งและความเข้มข้นกรดฟอร์มิกเพิ่มขึ้นส่งผลให้ค่าสิ่งระเหยในยางแผ่นรมควันเพิ่มขึ้น เนื่องจากก้อนยางที่ได้จากการจับตัวของเนื้อยางด้วยกรดค่อนข้างแข็ง ทำให้เมื่อนำไปรีดเป็นแผ่นบางทำได้ยาก น้ำในเนื้อยางจึงระเหยออกมาได้ไม่ดี เมื่อเพิ่มปริมาณเนื้อยางแห้งจะทำให้ค่า PO, PRI และความหนืดมูนีเพิ่มขึ้น การแปรปริมาณเนื้อยางแห้งในน้ำยางจาก 20% (ภาวะใช้ในการผลิตยางแผ่นรมควันพรีเมียม) เป็น 18, 20 และ 25% โดยน้ำหนัก ส่งผลให้ความทนต่อแรงดึงของยางแตกต่างกันมากที่สุดอยู่ที่ 2.1 MPa การเพิ่มความเข้มข้นกรดฟอร์มิกจะส่งผลทำให้ค่า PO, PRI และความหนืดมูนีลดลง การแปรความเข้มข้นกรดฟอร์มิกจาก 4% (ภาวะที่ใช้ในการผลิตยางแผ่นรมควันเกรดพรีเมียม) เป็น 2, 3, 5, 8 และ 10% โดยปริมาตร ส่งผลให้ความทนต่อแรงดึงของยางแตกต่างกันมากที่สุดอยู่ที่ 3.2 MPa เมื่อพิจารณาฤดูกาลกรีดยางแตกต่างกัน น้ำยางที่ได้จากช่วงการผลัดใบของต้นยางจะมีปริมาณเนื้อยางแห้งในน้ำยางลดลง และปริมาณธาตุต่างๆ ในยางเพิ่มขึ้น ซึ่งจะส่งผลต่อค่าเถ้าและไนโตรเจนในยางแผ่นรมควันแตกต่างกัน ค่าความหนืดมูนีของยางแผ่นรมควันขึ้นอยู่กับช่วงฤดูกาลกรีดยางค่อนข้างชัดเจน โดยยางแผ่นรมควันที่เตรียมจากน้ำยางที่ได้จากการกรีดในช่วงกรีดปกติจะมีความหนืดมูนีที่สูงกว่ายางแผ่นรมควันที่เตรียมจากน้ำยางที่ได้จากการกรีดในช่วงก่อนปิดกรีด ยางแผ่นรมควันที่ได้จากภาคตะวันออกเฉียงเหนือมีปริมาณเถ้ามากกว่าที่ได้จากภาคใต้ ซึ่งปริมาณเถ้าเกิดจากปริมาณสารและแร่ธาตุต่าง ๆ ในดินที่ไม่เหมือนกัน อย่างไรก็ตาม ยางที่ได้จากทั้งสองบริเวณที่มีค่า PO , PRI และ ความหนืดมูนี ไม่ได้แตกต่างกันอย่างเห็นได้ชัด
โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อทำนายความต้องการในการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้า, ปรัชญา อุดมปริฉัตร
โมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องเพื่อทำนายความต้องการในการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้า, ปรัชญา อุดมปริฉัตร
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การควบคุมการอัดประจุรถยนต์พลังงานไฟฟ้าอัจฉริยะ (Smart Charging) เป็นวิธีการจัดกำหนดการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าให้ได้อย่างเหมาะสม ทำให้สถานีอัดประจุสาธารณะทำกำไรได้มากขึ้น ผลกำไรดังกล่าวนี้มักมาจากการลดค่าใช้จ่ายของค่าความต้องการพลังงานไฟฟ้าสูงสุดโดยที่ยังคงสามารถตอบสนองความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าได้ สถานีอัดประจุสาธารณะที่มีการใช้ Smart charging ส่วนใหญ่จะให้ผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าเป็นผู้กำหนดความต้องการของพวกเขาเอง อย่างไรก็ตามผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าอาจจะป้อนข้อมูลความต้องการที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ส่งผลให้ผลกำไรของสถานีอัดประจุสาธารณะลดลงได้ ในงานวิจัยนี้ผู้ทำจิจัยได้ทำการนำเสนอ End-to-end framework ซึ่งมีเป้าหมายในการสร้างกำไรสูงสุดแก่สถานีอัดประจุสาธารณะโดยที่ยังคงตอบสนองกับความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้า โดย framework จะประกอบด้วยโมดูลหลักสองอย่าง ได้แก่ โมดูลการพยากรณ์ความต้องการของผู้ใช้รถยนต์ไฟฟ้าอันได้แก่ระยะเวลาในการเชื่อมต่อและความต้องการพลังงานไฟฟ้า ที่ใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ต่างๆ เช่น XGBoost, Random Forest (RF), และ TabNet กับโมดูลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดในการจัดกำหนดการอัดประจุของรถยนต์ไฟฟ้าที่มีพื้นฐานจากเทคนิค Model predictive control (MPC) ซึ่งโมดูลการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดนี้ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นโดยใช้ข้อมูลจากการป้อนกลับและพฤติกรรมของการดึงกระแสของรถยนต์ไฟฟ้าที่เรียกว่า Constant Current Constant Voltage (CC-CV) การทดลองได้ทำกับข้อมูลธุรกรรมการอัดประจุจริงจากกับสี่สถานีอัดประจุ จากผลการทดลองพบว่า framework นั้นสามารถทำให้สถานีอัดประจุได้รับกำไรที่มากขึ้น
การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์
การจำแนกระดับความคิดในการฆ่าตัวตายจากข้อความทวิตเตอร์โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, พันธพร เบ็ญจไชยรัตน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ความคิดฆ่าตัวตายเป็นหนึ่งในภาวะสุขภาพจิตที่สำคัญอย่างมากในสังคมไทย ในปัจจุบันคนที่มีความคิดฆ่าตัวตายได้มีการแสดงความรู้สึกออกมาผ่านสื่อสังคมออนไลน์ต่าง ๆ ในวิทยานิพนธ์นี้จึงได้มีแนวคิดในการนำเอาเทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง มาใช้ในการจำแนกข้อความที่เป็นภาษาไทยบนเครือข่ายสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์เพื่อตรวจหาระดับความคิดฆ่าตัวตายทั้ง 6 ระดับ ได้แก่ 1) อยากตาย, 2) คิดฆ่าตัวตายแต่ยังไม่มีรายละเอียดที่เจาะจง, 3) คิดฆ่าตัวตายโดยกล่าวถึงวิธีการ แต่ยังไม่มีแผนและยังไม่ส่อเจตนาที่จะลงมือ, 4) คิดฆ่าตัวตายโดยมีเจตนาที่จะลงมือ ยังไม่มีแผนที่เจาะจง, 5) คิดฆ่าตัวตายโดยมีแผนที่เจาะจงและมีเจตนาที่จะลงมือ และ 6) อื่น ๆ (ไม่ใช่ความคิดฆ่าตัวตาย) โดยใช้อัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็ม, เอสวีเอ็ม, แรนดอมฟอเรสต์ และ เอกซ์จีบูสต์ จากการประเมินผลพบว่าอัลกอริทึมแอลเอสทีเอ็มมีประสิทธิภาพโดยรวมดีที่สุด โดยมีค่าความเที่ยงเป็น 93.68% ค่าเรียกคืนเป็น 94.25% ค่าเอฟวันเป็น 93.88% และค่าความแม่นเป็น 95.05% งานวิจัยนี้ได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันเพื่อใช้ทำนายระดับความคิดฆ่าตัวตายจากข้อความของผู้ใช้ที่โต้ตอบกับเว็บแอปพลิเคชัน เพื่อเสนอแนวทางการช่วยเหลือตัวเองในเบื้องต้นหรือให้คำแนะนำได้อย่างเหมาะสมตามระดับความคิดฆ่าตัวตายนั้น ๆ ตลอดจนให้ความรู้เกี่ยวกับความคิดด้านลบและวิธีการจัดการความคิดลบอัตโนมัติของตนเอง และมีช่องทางการติดต่อโรงพยาบาลและเบอร์ฉุกเฉินให้แก่ผู้ที่มีความเสี่ยงในการฆ่าตัวตายสูง เพื่อให้ผู้ใช้เข้าถึงความช่วยเหลือได้ทันที