Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Digital Commons Network™

Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®

Articles 151 - 180 of 2807

Full-Text Articles in Entire DC Network

Influences Of Shape Of Plasmonic Gold Nanoparticles Decorated On Titanium Dioxide For Photo-Oxidation Of Benzyl Alcohol, Naritsara Kornkanlaya Jan 2024

Influences Of Shape Of Plasmonic Gold Nanoparticles Decorated On Titanium Dioxide For Photo-Oxidation Of Benzyl Alcohol, Naritsara Kornkanlaya

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The composite of gold nanoparticles (AuNPs) and titanium dioxide (TiO2) has been extensively utilized to enhance photocatalytic activity due to the localized surface plasmon resonance (LSPR) effect of AuNPs, which improves TiO2 photocatalytic performance. This study investigates the shape effect of AuNPs on TiO2-MPTMS surface for the aerobic photo-oxidation of benzyl alcohol. AuNPs with spherical, rod, and star shapes were synthesized by controlling plasmonic absorption within the 500-600 nm region and subsequently decorated on the TiO2-MPTMS surface via a deposition-precipitation method to compare their photocatalytic activity. The aerobic oxidation of benzyl alcohol was performed under 300 W Xe lamp irradiation …


Electromembrane Extraction With Flat Sheet Membrane For Determination Of Chromium(Vi), Preenapa Saengaroon Jan 2024

Electromembrane Extraction With Flat Sheet Membrane For Determination Of Chromium(Vi), Preenapa Saengaroon

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

An electromembrane extraction with a flat sheet membrane platform was developed for colorimetric detection of chromium(VI). This study designed an electromembrane extraction device using a simple flat sheet membrane with an open area to reduce the effect of gas generation from the electrolysis reaction. In addition, a 1,5-diphenylcarbazide (DPC) colorimetric reagent for Cr(VI) was introduced into the acceptor phase to improve the mass transfer of Cr(VI) by simultaneously reacting with the transferred Cr(VI) facilitating the driving force due to concentration gradient in the acceptor phase. When a voltage was applied, the analytes were extracted, transferred from the sample solution (donor …


Key Factor Analysis For Base Patterns In Minibridge By Reinforcement Learning, Thanathat Dechakulkamjorn Jan 2024

Key Factor Analysis For Base Patterns In Minibridge By Reinforcement Learning, Thanathat Dechakulkamjorn

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.


Specifying The Desired Attributes Of Solutions To Vehicle Routing Problems With Time Windows Using Machine Learning, Teerapong Chaochanglek Jan 2024

Specifying The Desired Attributes Of Solutions To Vehicle Routing Problems With Time Windows Using Machine Learning, Teerapong Chaochanglek

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

A vehicle routing problem with time windows (VRPTW) has been studied widely in the literature. Most effective methods to find a solution are still heuristics, which are constructed from the inventor’s ideas of how a good solution should be obtained, and their efficiency is quantified only by empirical data. However, these ideas may or may not yield a near-optimal solution. It would be better if we can identify some characteristics of a solution to VRPTW to help guide the heuristic in the right direction. Arnold and Sörensen had proposed a statistical learning model to determine a characteristic of a near-optimal …


New Fluorescent Sensors Based On Thiazolinyl Quinoline Derivatives For Metal Ion Detection, Kavisara Srithadindang Jan 2024

New Fluorescent Sensors Based On Thiazolinyl Quinoline Derivatives For Metal Ion Detection, Kavisara Srithadindang

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Heavy metals can severely impact human health by causing neurotoxicity and other serious disorders at high concentrations. This dissertation focuses on developing chemosensors designed for the selective detection and measurement of Cu2+ and Zn2+, two of the most abundant heavy metals on earth. The initial section outlines the design, synthesis, and characterization of four novel fluorescent sensors (8-TQ1, 2-TQ2, 3-TQ2, and 8-TQ2). Conceptually, these probes are designed to possess an aminoquinoline scaffold linked with a thiazoline unit as a receptor to enable selective metal ion detection. 8-TQ1 probe, which features a secondary amine group within its structure and is connected …


รูปแบบการเรียนรู้เพื่อส่งเสริมความเป็นนวัตกรศิลปหัตถกรรมจักสานตามแนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์, ปรียศรี พรหมจินดา Jan 2024

รูปแบบการเรียนรู้เพื่อส่งเสริมความเป็นนวัตกรศิลปหัตถกรรมจักสานตามแนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์, ปรียศรี พรหมจินดา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษากระบวนการในความเป็นนวัตกรศิลปหัตถกรรมจักสานตามแนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์ของกรณีศึกษา 2) พัฒนารูปแบบการเรียนรู้เพื่อส่งเสริมความเป็นนวัตกรศิลปหัตถกรรมจักสานตามแนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์ และ 3) ศึกษาผลของการใช้รูปแบบการเรียนรู้เพื่อส่งเสริมความเป็นนวัตกรศิลปหัตถกรรมจักสานตามแนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์ การดำเนินการวิจัยแบ่งออกเป็น 3 ระยะ ได้แก่ ระยะที่ 1 ศึกษากระบวนการในความเป็นนวัตกรฯ จากกรณีศึกษาซึ่งเป็นนักสร้างสรรค์ 5 คนด้วยการสัมภาษณ์และสังเกต ระยะที่ 2 พัฒนารูปแบบการเรียนรู้ และระยะที่ 3 ศึกษาผลของการใช้รูปแบบการเรียนรู้ กลุ่มตัวอย่างเป็นนิสิต ชั้นปีที่ 2 สาขาศิลปศึกษา จำนวน 30 คน จัดกิจกรรมการเรียนรู้ 4 หน่วยการเรียนรู้ จำนวน 6 ครั้ง เครื่องมือที่ใช้รวบรวมข้อมูล ประกอบด้วย แบบวัดความรู้ความเข้าใจ แบบประเมินทักษะ แบบประเมินผลงาน แบบวัดความพึงพอใจ และแบบประเมินความเหมาะสมของรูปแบบการเรียนรู้ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยความถี่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน การทดสอบค่าที(t-test) การวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบวัดซ้ำ และการวิเคราะห์เนื้อหาผลการวิจัยสรุปได้ว่า1. นักสร้างสรรค์มีกระบวนสร้างสรรค์ในความเป็นนวัตกรศิลปหัตถกรรมจักสานตามแนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์ ประกอบด้วย 1) การตั้งคำถามเพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ (Questioning) 2) การสังเกตตลาดและผู้บริโภค (Observing) 3) การทดลองพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ (Experimenting) 4) การเชื่อมโยงภูมิปัญญาดั้งเดิมกับแนวคิดร่วมสมัย (Associating) 5) การสร้างเครือข่ายความร่วมมือ (Networking) และ 6) การเล่าเรื่อง (Storytelling)2. รูปแบบที่พัฒนาขึ้นมีชื่อว่า WIL Model (Weaving Innovation Learning Model) ประกอบด้วย 4 หน่วยการเรียนรู้ 6 กิจกรรม ดังนี้ 1) การเรียนรู้มรดกทางวัฒนธรรม 2) การสร้างแรงบันดาลใจสู่ธุรกิจนวัตกรรมจักสานสร้างสรรค์ 3) การออกแบบลายสานและการคิดเชิงออกแบบสำหรับศิลปหัตถกรรมจักสาน 4) การฝึกปฏิบัติจักสานร่วมสมัยจากนักสร้างสรรค์มืออาชีพ 5) การสร้างแบรนด์ธุรกิจหัตถกรรมยั่งยืนสู่ตลาดยุคใหม่ และ 6) การนำเสนอนวัตกรรมหัตถกรรม3. ผลการใช้รูปแบบการเรียนรู้ พบว่า 1) …


การพัฒนาความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนประถมศึกษา, ศิริรัตน์ ปัญจศุภวงศ์ Jan 2024

การพัฒนาความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนประถมศึกษา, ศิริรัตน์ ปัญจศุภวงศ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้เป็นการวิจัยและพัฒนากระบวนการเรียนการสอนเพื่อส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนระดับประถมศึกษาโดยมีวัตถุประสงค์คือ 1) ศึกษาสภาพและปัญหาของการจัดการเรียนการสอนที่ส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนประถมศึกษา 2) พัฒนากระบวนการเรียนการสอนที่ส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนประถมศึกษา และ 3) ศึกษาประสิทธิผลของกระบวนการเรียนการสอนที่ส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนประถมศึกษา การศึกษาสภาพและปัญหาของการจัดการเรียนการสอนใช้แบบสอบถามความคิดเห็นเกี่ยวกับสภาพและปัญหาการจัดการเรียนการสอนที่ส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์เก็บข้อมูลจากครูผู้สอนคณิตศาสตร์ระดับประถมศึกษา จำนวน 505 คน ได้จากการสุ่มตัวอย่างแบบชั้นภูมิ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา การศึกษาประสิทธิผลของกระบวนการเรียนการสอน เลือกตัวอย่างแบบเจาะจงได้นักเรียนในระดับชั้นประถมศึกษาปีที่ 6 จำนวน 30 คน ระยะเวลาดำเนินการทดลอง 12 สัปดาห์ เครื่องมือที่ใช้รวบรวมข้อมูล ได้แก่ แบบทดสอบวัดความฉลาดรู้คณิตศาสตร์ ทดสอบก่อนและหลังการทดลองใช้กระบวนการ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สถิติเชิงบรรยาย และการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ย (paired-samples t-test) ผลการวิจัยสรุปได้ ดังนี้ 1) สภาพและปัญหาการจัดการเรียนการสอนเพื่อส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนระดับประถมศึกษา พบว่าครูมีความตระหนักในการเชื่อมโยงคณิตศาสตร์กับชีวิตจริง และการใช้คำถามกระตุ้นการคิด ด้านกิจกรรมการจัดการเรียนรู้ ยังคงมีข้อจำกัดอย่างมากในการส่งเสริมปฏิสัมพันธ์ การให้เหตุผลเชิงลึก และการร่วมสร้างความรู้ของผู้เรียน ด้านสื่อการเรียนรู้ แม้มีการใช้สื่อของจริงเพื่อนำเสนอสถานการณ์ แต่การใช้สื่อที่หลากหลายในระดับต่ำ ด้านการวัดและประเมินผล พบว่าครูเปิดโอกาสให้ผู้เรียนประเมินตนเองและประเมินจากภาระงานที่เชื่อมโยงกับชีวิตจริงได้ดี แต่ยังขาดการวัดผลจากการอภิปรายแลกเปลี่ยนความคิดเห็นในชั้นเรียน ซึ่งเป็นข้อจำกัดในการประเมินปฏิสัมพันธ์และการสื่อสารทางคณิตศาสตร์อย่างเป็นระบบ 2) กระบวนการเรียนการสอนเพื่อส่งเสริมความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์ของนักเรียนระดับประถมศึกษาประกอบไปด้วย 5 ขั้นตอน ได้แก่ การเริ่มต้นจากบริบทชีวิตจริง การทำให้เป็นคณิตศาสตร์ การพัฒนาแบบจำลองและแนวคิด การนำไปประยุกต์ใช้และแก้ปัญหา การสรุปและจัดระบบความรู้ 3) ประสิทธิผลของกระบวนการเรียนการสอน พบว่า คะแนนเฉลี่ยของความฉลาดรู้ทางคณิตศาสตร์หลังเรียนสูงกว่าก่อนเรียนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 (t = 13.70, p < .001)


Closed-Form Formulas For Conditional Moments Of Stochastic Volatility Markovswitching Model And Applications, Supavit Kiatteerarat Jan 2024

Closed-Form Formulas For Conditional Moments Of Stochastic Volatility Markovswitching Model And Applications, Supavit Kiatteerarat

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In the present day, the regime-switching model plays a crucial role in the financial world. This thesis studies a stochastic volatility model with regime switching, specifically examining a Markovian regime-switching process known as Cox-Ingersoll-Ross. Analytical formulas for the conditional moment generation function of the process are developed, presenting both a linearly closed-form and an exponentially closed-form. The formulas are derived by solving a partial differential equation (PDE) that obtains the Feynman-Kac Theorem. We also present the relationship between these two closed-forms, demonstrated by using the formula by Faà Bruno. Additionally, a numerical validation, the Monte Carlo method, is employed to …


Modified Air-Fenton (Maf) With Bimetallic Particles From Industrial Waste For Coolant Oil Treatment, Hathaichanok Suannuch Jan 2024

Modified Air-Fenton (Maf) With Bimetallic Particles From Industrial Waste For Coolant Oil Treatment, Hathaichanok Suannuch

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This research investigates the optimal conditions for treating synthetic coolant oil from the automotive parts manufacturing industry using bimetallic particles synthesized from industrial waste. Aluminum dross (AD) and shot blast (SB) waste were used to produce four types of bimetallic particles: ADSB1, ADSB2, AlCl3: SB, and AD: FeCl3. These particles were employed as catalysts in the modified air-Fenton (MAF) process to remove high levels of chemical oxygen demand (COD) and total organic carbon (TOC), initially at approximately 80,000 mg/L and 40,000 mg/L, respectively. The experiments, designed using response surface methodology (RSM) through Minitab version 19, aimed to determine optimal conditions …


Health Risk Assessment Of Heavy Metals Exposure From Blood Cockles : A Case Study In Samut Sakhon, Thailand, Nuttinan Jitsai Jan 2024

Health Risk Assessment Of Heavy Metals Exposure From Blood Cockles : A Case Study In Samut Sakhon, Thailand, Nuttinan Jitsai

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study assessed the potential health risks from heavy metal exposure through the consumption of blood cockles (Anadara granosa) farmed in open-system aquaculture along the Tha Chin River, Samut Sakhon Province, Thailand. Environmental samples—sediment, surface water, and blood cockles—were collected from five farms during the dry season in December 2024. Six heavy metals (As, Cd, Cr, Pb, Hg, and Zn) were analyzed using ICP-MS techniques. The highest mean concentrations in blood cockles were Zn (9.71 ± 1.46 mg/kg), As (0.61 ± 0.10 mg/kg), Cd (0.47 ± 0.40 mg/kg), Pb (0.13 ± 0.02 mg/kg), Cr (0.08 ± 0.02 mg/kg), and Hg...


การศึกษาเปรียบเทียบแบบจำลองโครงข่ายปฏิปักษ์เชิงกำเนิดในการสร้างภาพความละเอียดสูงเพื่อการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก, ภัทรชนน สกุลคู Jan 2024

การศึกษาเปรียบเทียบแบบจำลองโครงข่ายปฏิปักษ์เชิงกำเนิดในการสร้างภาพความละเอียดสูงเพื่อการตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก, ภัทรชนน สกุลคู

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การตรวจจับวัตถุขนาดเล็ก (Small Object Detection) เป็นหนึ่งในความท้าทายด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ เนื่องจากภาพที่มีความละเอียดต่ำมักมีข้อจำกัดด้านการระบุขอบเขตและรายละเอียดของวัตถุ งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลอง Super-Resolution GAN คือ SRGAN ESRGAN Real-ESRGAN และ BSRGAN กับวิธีการสร้างภาพความละเอียดสูงแบบดั้งเดิม คือ Bilinear และ Bicubic เพื่อศึกษาว่าการเพิ่มความละเอียดของภาพสามารถช่วยให้การตรวจจับวัตถุขนาดเล็กมีความแม่นยำสูงขึ้นหรือไม่ โดยการทดลองดำเนินการกับภาพต้นฉบับขนาด 160 × 160 พิกเซล และสร้างภาพความละเอียดสูงขนาด 640 × 640 พิกเซลก่อนนำไปประเมินผลการตรวจจับวัตถุผ่านตัวชี้วัด mAP@50 และ mAP@50-95 ในสามชุดข้อมูล ได้แก่ ภาพสายเคเบิล Microglia และวัชพืช Ridderzuring ผลการทดลองพบว่า SRGAN ให้ค่า mAP@50 สูงสุดในทุกชุดข้อมูล ในขณะที่ Real-ESRGAN และ BSRGAN มีค่าต่ำกว่าวิธีอื่นในบางกรณี อย่างไรก็ตาม แม้ว่า SRGAN จะมีความแม่นยำสูงสุด แต่ใช้เวลาในการสร้างภาพมากกว่าวิธี Bicubic ประมาณ 4-7 เท่า ทำให้ต้องพิจารณาความสมดุลระหว่างความเร็วและความแม่นยำ ทั้งนี้ ภาพต้นฉบับความละเอียดสูง (HR) ยังคงให้ค่าคะแนนสูงสุดในทุกชุดข้อมูล ซึ่งสะท้อนว่าการใช้ Super-Resolution สามารถลดช่องว่างระหว่างภาพความละเอียดต่ำและภาพต้นฉบับได้ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับงานเกี่ยวกับการตรวจจับวัตถุจากภาพความละเอียดต่ำได้จริง


Parameter Tuning Of Information Directed Sampling In Credit Scoring Problems Under Ungeneralizable Contextual Logistic Bandit Model, Sorawit Panjapiyakul Jan 2024

Parameter Tuning Of Information Directed Sampling In Credit Scoring Problems Under Ungeneralizable Contextual Logistic Bandit Model, Sorawit Panjapiyakul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study investigates the tuning parameter of Information Directed Sampling (IDS) in credit scoring problems under an ungeneralizable contextual logistic bandit framework. Decision-making scenarios, such as credit scoring and underwriting, involve balancing the tradeoff between exploration and exploitation, which is essential for optimizing learning efficiency in the environment while minimizing costs. The IDS algorithm offers a principled framework that leverages mutual information to enhance the decision-making process. However, its learning performance is dependent on the tuning parameter, denoted as gamma, which plays a key role in balancing information gain and expected regret. Extensive simulation experiments were conducted to identify the …


การศึกษาเปรียบเทียบการแทนค่าน้ำหนักสูญหายด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึกกับวิธีดั้งเดิมด้วยวิธีการจำลองข้อมูลในบริบทของผู้ป่วยในและหอผู้ป่วยหนักภายในโรงพยาบาล, เมธัส ม่วงนาค Jan 2024

การศึกษาเปรียบเทียบการแทนค่าน้ำหนักสูญหายด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึกกับวิธีดั้งเดิมด้วยวิธีการจำลองข้อมูลในบริบทของผู้ป่วยในและหอผู้ป่วยหนักภายในโรงพยาบาล, เมธัส ม่วงนาค

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การสูญหายของข้อมูลในเวชระเบียนโรงพยาบาล โดยเฉพาะในหอผู้ป่วยหนัก (ICU) และหอผู้ป่วยใน (IPD) เป็นปัญหาที่พบบ่อยและส่งผลต่อการดูแลผู้ป่วยและความถูกต้องของงานวิจัย การศึกษานี้เปรียบเทียบวิธีการแทนค่าสูญหาย 10 วิธี ได้แก่ เทคนิคแบบดั้งเดิม (Mean, Median, k-NN, MICE, MissForest), วิธีแบบผสม (HyperImpute) และวิธีแบบการเรียนรู้เชิงลึกหรือ DL (MLPRegressor, AEImputer, MIWAE, GAIN) โดยใช้ข้อมูลจำลอง 63 ตัวแปร ภายใต้เงื่อนไขควบคุม ได้แก่ ขนาดตัวอย่าง 3 ระดับ (5,000, 25,000, 50,000), กลไกการสูญหาย 3 รูปแบบ (MCAR, MAR, MNAR) และอัตราการสูญหาย 6 ระดับ (10% ถึง 60%) โดยประเมินผลด้วย RMSE, MAPE, เวลาในการประมวลผล และการใช้หน่วยความจำ ผลการศึกษาพบว่า Mean และ Median ยังให้ผลลัพธ์ที่ดี พร้อมความเร็วและใช้ทรัพยากรต่ำ MissForest และ HyperImpute ให้ความแม่นยำที่สมดุลกับประสิทธิภาพ เหมาะกับกรณีที่ข้อมูลขาดในระดับปานกลาง วิธีที่นิยมอย่าง MICE กลับมีข้อจำกัดกับชุดข้อมูลที่ไม่เป็นพาราเมตริก ทำให้ผลลัพธ์ด้อยกว่าในหลายเงื่อนไข ด้าน DL แม้บางวิธีให้ผลลัพธ์ดี แต่ต้องอาศัยการปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างละเอียด และใช้ทรัพยากรมาก โดยวิธีกลุ่ม AEs มีความเสถียรที่สุด ส่วน GAIN มีความไวต่อรูปแบบข้อมูลและขนาดตัวอย่าง ให้ผลลัพธ์ไม่สม่ำเสมอ โดยสรุป แม้ DL จะมีศักยภาพ แต่ในหลายกรณี วิธีดั้งเดิมหรือแบบผสมยังคงเป็นทางเลือกที่ใช้งานได้จริงและคุ้มค่า


โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นตามบริบท, พศุตม์ รัตนศรีมงคล Jan 2024

โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นตามบริบท, พศุตม์ รัตนศรีมงคล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัญหาการถดถอยเชิงเส้นตามบริบท คือปัญหาที่ข้อมูลมีโครงสร้างแบ่งเป็นกลุ่ม โดยแต่ละกลุ่มถูกกำหนดโดยตัวแปรบริบท งานวิจัยนี้ศึกษาการนำ ตัวแบบ Contextual Neural Network (CtxtNN) มาใช้วิเคราะห์ปัญหาประเภทนี้ และเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับ ตัวแบบพื้นฐานอย่าง Feedforward Neural Networks (FNN) ทั้งโครงสร้างขนาดเล็ก (FNN-Small) และขนาดใหญ่ (FNN-Large) ผ่านการทดลอง 3 กรณี โดยงานวิจัยนี้จะศึกษาเฉพาะปัญหาการถดถอยเชิงเส้นตามบริบท ที่ตัวแปรต้นไม่เกิน 8 ตัว ซึ่งมีตัวแปรเชิงบริบทไม่เกิน 3 ตัว และบริบทข้อมูลไม่เกิน 3 บริบทเท่านั้น โดยจากผลการวิจัยนี้สามารถสรุปได้ว่า ตัวแบบ CtxtNN เป็นตัวแบบที่สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์เชิงเส้นตามบริบทได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุดในการแก้ปัญหาการถดถอยเชิงเส้นตามบริบทเมื่อเทียบกับตัวแบบ FNN-Small และตัวแบบ FNN-Large แม้ใช้จำนวนพารามิเตอร์ที่น้อยกว่า จึงเป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับงานวิเคราะห์ปัญหาข้อมูลที่มีความสัมพันธ์เชิงบริบทกับผลเฉลย


ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันสั่งอาหารที่ขายไม่หมด, พัชรพรรณ จิตไพศาลโสภณ Jan 2024

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันสั่งอาหารที่ขายไม่หมด, พัชรพรรณ จิตไพศาลโสภณ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ขยะอาหารเป็นปัญหาที่สำคัญระดับโลก แม้ในขณะที่อาหารจำนวนมากยังสามารถบริโภคได้ กลับถูกทิ้งไป ส่งผลกระทบทั้งต่อสิ่งแวดล้อมและความมั่นคงทางอาหาร จากบริบทนี้ แอปพลิเคชันสั่งอาหารที่ขายไม่หมดจึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเป็นทางเลือกในการลดปริมาณขยะอาหาร โดยการนำอาหารส่วนเกินมาจัดจำหน่ายในราคาพิเศษให้ผู้บริโภคเข้าถึงอาหารคุณภาพดีในราคาย่อมเยา งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานแอปพลิเคชันสั่งอาหารที่ขายไม่หมด โดยอิงจากทฤษฎีรวมของการยอมรับและการใช้เทคโนโลยี 2 (UTAUT2) และแนวคิดพฤติกรรมรักษ์สิ่งแวดล้อม กลุ่มตัวอย่างคือบุคคลที่เกิดระหว่างปี พ.ศ. 2524–2539 และไม่เคยใช้งานแอปพลิเคชันดังกล่าว จำนวน 230 คน โดยใช้แบบสอบถามออนไลน์ในการเก็บข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบสเปียร์แมนผลการศึกษาพบว่า ตัวแปรต้นทั้งหมด ได้แก่ ความคาดหวังในประสิทธิภาพ ความคาดหวังในความพยายามใช้งาน อิทธิพลทางสังคม สิ่งสนับสนุนจากสิ่งแวดล้อม ความคาดหวังในความสนุกสนาน คุณค่าด้านราคา และความเคยชิน มีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อความตั้งใจใช้งานแอปพลิเคชันสั่งอาหารที่ขายไม่หมดอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยเฉพาะในภาพรวม และกลุ่มที่มีพฤติกรรมรักษ์สิ่งแวดล้อมต่ำพบว่า ความคาดหวังในคุณค่าด้านราคา มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์สูงสุด ขณะที่กลุ่มที่มีพฤติกรรมรักษ์สิ่งแวดล้อมสูง ปัจจัยที่มีค่าสัมประสิทธิ์สูงสุดคือ ความคาดหวังในความสนุกสนาน ทั้งนี้ ทุกตัวแปรในกลุ่มที่มีพฤติกรรมรักษ์สิ่งแวดล้อมต่ำมีค่าสัมประสิทธิ์สูงกว่ากลุ่มที่มีพฤติกรรมรักษ์สิ่งแวดล้อมสูง ผลการศึกษานี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการออกแบบและพัฒนาแอปพลิเคชันให้ตรงกับความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย และส่งเสริมการบริโภคอย่างยั่งยืนในสังคมที่ให้ความสำคัญกับสิ่งแวดล้อมมากยิ่งขึ้น


การประมาณค่าพารามิเตอร์ของระบบที่สามารถซ่อมแซมได้ที่มีระบบย่อยหลายระบบภายใต้ผลกระทบจากการช็อก, ปวิชญา ปรีชา Jan 2024

การประมาณค่าพารามิเตอร์ของระบบที่สามารถซ่อมแซมได้ที่มีระบบย่อยหลายระบบภายใต้ผลกระทบจากการช็อก, ปวิชญา ปรีชา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ของระบบที่สามารถซ่อมแซมได้ภายใต้ผลกระทบจากการช็อก (shock effect) โดยจำลองระบบที่มีองค์ประกอบย่อยสององค์ประกอบ ซึ่งอาจมีความสัมพันธ์กัน การจำลองข้อมูลใช้แบบจำลอง Power Law Process (PLP) พร้อมกำหนดระดับ shock effect แบบคูณในช่วง 1.00–1.03 เพื่อสะท้อนอิทธิพลระหว่างองค์ประกอบ จากนั้นทำการประมาณค่าพารามิเตอร์ด้วยวิธี Maximum Likelihood Estimation (MLE) ภายใต้สี่รูปแบบ ได้แก่ 1) องค์ประกอบ มีความสัมพันธ์กัน 2) มีความสัมพันธ์และทราบพารามิเตอร์ขนาด 3) ไม่มีความสัมพันธ์กัน และ 4) ไม่มีความสัมพันธ์และทราบพารามิเตอร์ขนาด โดยศึกษาในกรณีที่จำนวนการล้มเหลวสูงสุด n = 25, 35 และ 50 ผลการวิเคราะห์พบว่า พารามิเตอร์ k มีแนวโน้มถูกประมาณสูงเกินจริงเมื่อข้อมูลมีจำนวนน้อย ขณะที่ shock effect สามารถประมาณได้ใกล้เคียงค่าจริงมากขึ้นเมื่อข้อมูลเพิ่มขึ้น การประเมินความแม่นยำ ของการทำนายเวลาเกิดเหตุการณ์ถัดไปใช้เปอร์เซ็นต์ไทล์ (P5–P95) และค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) พบว่า วิธี องค์ประกอบไม่มีความสัมพันธ์และทราบพารามิเตอร์ขนาด ให้ผลดีที่สุดเมื่อ shock ต่ำ (1.00–1.01) โดยเฉพาะเมื่อข้อมูลจำกัด ส่วนวิธีองค์ประกอบมีความสัมพันธ์และทราบพารามิเตอร์ขนาด เหมาะสมกว่าเมื่อ shock สูง (1.02–1.03) และข้อมูลมาก นอกจากนี้ ทุกวิธีมีแนวโน้มการกระจายเบ้ขวา โดยเฉพาะวิธีที่ไม่ทราบค่าพารามิเตอร์ขนาดซึ่งเบ้รุนแรงกว่าวิธีอื่น ในขณะที่วิธี องค์ประกอบไม่มีความสัมพันธ์และทราบพารามิเตอร์ขนาด ให้การกระจายแคบและเบ้น้อยที่สุด สะท้อนความเสถียรและความต้านทาน ต่อ outlier


Effect Of Data Visualization On Users' Running Performance On Treadmill, Thanaphon Amattayakul Jan 2024

Effect Of Data Visualization On Users' Running Performance On Treadmill, Thanaphon Amattayakul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study investigates the effect of real-time data visualization on user performance and experience during treadmill running. Traditional treadmill displays usually present information in plain text, which may limit user engagement and motivation. To address this, the study introduced redesigned displays using data visualization techniques aligned with human perception, such as line graphs and progress bars, to make performance feedback more meaningful and easier to understand. The experiment compared three display conditions: a traditional treadmill display and two improved designs. A within-subjects design was used with 18 participants. Performance metrics such as time to exhaustion, heart rate, distance covered, and …


Enhanced Realism In Virtual Try-On Tasks Using Diffusion Methods, Saris Kiattithapanayong Jan 2024

Enhanced Realism In Virtual Try-On Tasks Using Diffusion Methods, Saris Kiattithapanayong

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Virtual try-on technology is revolutionizing online retail by enabling customers to visualize garments on their bodies before purchasing. Traditional methods, often based on Generative Adversarial Networks (GANs), face challenges such as misalignment and visual artifacts, especially in complex poses. We present a virtual try-on framework leveraging diffusion models to enhance realism, accuracy, and garment detail preservation. Our approach integrates Vector Quantized Variational Autoencoders (VQ-VAEs) for precise feature matching within a diffusion U-Net architecture. By adopting image-based conditioning with the CLIP image encoder, our system utilizes visual features directly from clothing images for more faithful garment representations. Additionally, an Additional Feature …


ประสิทธิภาพการพยากรณ์ของการวิเคราะห์เชิงฟังก์ชันและการเรียนรู้เชิงลึก, บุณฑริกา พรหมสถิตย์ Jan 2024

ประสิทธิภาพการพยากรณ์ของการวิเคราะห์เชิงฟังก์ชันและการเรียนรู้เชิงลึก, บุณฑริกา พรหมสถิตย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้เปรียบเทียบประสิทธิภาพการพยากรณ์ของตัวแบบ Functional Principal Component Regression (FPCR) กับตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึก (Recursive Neural Network: RNN, Long Short-term Memory: LSTM, Gated Recurrent Unit: GRU) ภายใต้สถานการณ์ที่มีความผันผวนแตกต่างกัน โดยใช้ชุดข้อมูลที่มีความผันผวนต่ำ (อุณหภูมิเฉลี่ยรายวัน), ปานกลาง (ปริมาณ PM 2.5 รายชั่วโมง) และสูง (อัตราการแลกเปลี่ยน Bitcoin รายนาที) ศึกษาการพยากรณ์ระยะสั้น ระยะกลาง และระยะยาว โดยใช้ตัวชี้วัด Mean Squared Error (MSE) และ Mean Integrated Squared Error (MISE) ผลการศึกษาพบว่า สำหรับข้อมูลที่มีความผันผวนต่ำ FPCR ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่าตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึก โดยเฉพาะในการพยากรณ์ระยะกลางและระยะยาว ในทางกลับกัน สำหรับข้อมูลที่มีความผันผวนสูง FPCR เหนือกว่าการเรียนรู้เชิงลึกเฉพาะการพยากรณ์ระยะกลางเท่านั้น สำหรับข้อมูลที่มีความผันผวนปานกลางและสูง ขนาดของชุดข้อมูลฝึกไม่มีผลกระทบอย่างชัดเจนต่อประสิทธิภาพของตัวแบบทั้งสอง อย่างไรก็ตาม ในกรณีของข้อมูลที่มีความผันผวนต่ำ เมื่อมีชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำกว่า FPCR ในขณะที่ FPCR มีความแม่นยำสูงกว่าหากใช้ข้อมูลจำนวนน้อยและทำการพยากรณ์ในระยะกลางถึงระยะยาว นอกจากนี้ ในการพยากรณ์ระยะสั้น FPCR มักให้ผลลัพธ์ที่ด้อยกว่าตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกในทุกกรณี


A Customized Compartmental Epidemiological Model With Vaccination Groups For Covid-19 And Its Application To Pricing Pandemic Insurance Policies, Om Kanchanasakdichai Jan 2024

A Customized Compartmental Epidemiological Model With Vaccination Groups For Covid-19 And Its Application To Pricing Pandemic Insurance Policies, Om Kanchanasakdichai

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study presents an agent-based modeling framework designed to evaluate epidemic-responsive insurance mechanisms under behavioral and supply-side constraints. The model does not rely on empirical calibration or external datasets; instead, it explores how stylized agent behavior and systemic pressures jointly influence insurance uptake, coverage efficiency, and policy outcomes. The simulation integrates a stochastic SEIR+ disease progression structure with individual-level decision making shaped by perceived risk salience, scarcity sensitivity, and delayed response behavior. A two stage evaluation process is implemented: first, a global sensitivity analysis identifies the key drivers of agent and system behavior; second, a strategic policy simulation compares the …


อิทธิพลของประสบการณ์การท่องเที่ยวเสมือนจริงต่อความตั้งใจในการเยี่ยมชมสถานที่จริง, นรินทร์ ขำแจ่ม Jan 2024

อิทธิพลของประสบการณ์การท่องเที่ยวเสมือนจริงต่อความตั้งใจในการเยี่ยมชมสถานที่จริง, นรินทร์ ขำแจ่ม

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงสำรวจที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษาผลของประสบการณ์การท่องเที่ยวเสมือนจริงต่อความตั้งใจในการเยี่ยมชมสถานที่จริง โดยใช้โมเดลเอส-โอ-อาร์ (Stimulus-Organism-Response) โดยมีกลุ่มตัวอย่างทั้งสิ้น 338 คือ คนไทยเจเนอเรชันวาย จำนวน 192 คน และเจเนอเรชันแซด จำนวน 146 คน ที่ไม่เคยท่องเที่ยวในสถานที่ที่ใช้ในการศึกษามาก่อน แบ่งหน่วยตัวอย่างเป็น 2 กลุ่ม คือ 1) กลุ่มที่รับประสบการณ์การท่องเที่ยวเสมือนจริง และ 2) กลุ่มที่รับชมวิดีโอ เพื่อวิเคราะห์ตัวแปร 6 ด้าน ได้แก่ การรับรู้คุณภาพของข้อมูล การรับรู้คุณภาพของการบริการ การรับรู้คุณภาพของระบบ การรับรู้ความสนุกสนาน การปรากฏตัวทางไกลเสมือนจริง และความจดจ่อ ที่มีต่อความตั้งใจในการเยี่ยมชมสถานที่จริง ผลการศึกษาพบว่ากลุ่มที่รับประสบการณ์การท่องเที่ยวเสมือนจริง มีค่าตัวแปรทั้ง 6 ด้าน และความตั้งใจเยี่ยมชมสถานที่จริง สูงกว่ากลุ่มที่ได้รับชมวิดีโออย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยตัวแปรทั้ง 6 ตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อความตั้งใจเยี่ยมชมสถานที่จริงอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ การวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ พบว่า มีเพียงตัวแปรเดียว ที่สามารถทำนายความตั้งใจในการเยี่ยมชมสถานที่จริง คือ ความจดจ่อ ซึ่งผู้วิจัยหวังว่าผลการวิเคราะห์จากงานวิจัยนี้จะเป็นประโยชน์ต่อองค์กรหรือผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้อง โดยสามารถนำผลลัพธ์ที่ได้จากงานวิจัยไปใช้พัฒนาเทคโนโลยีที่เกี่ยวกับการท่องเที่ยวให้ดีขึ้น และผู้ประกอบการในธุรกิจท่องเที่ยวสามารถนำผลการวิจัยมาใช้สร้างกลยุทธ์ เพิ่มแรงจูงใจให้นักท่องเที่ยวตัดสินใจที่จะมาเยี่ยมชมสถานที่ท่องเที่ยวจริง รวมถึงนำไปใช้ปรับปรุงการท่องเที่ยวเสมือนจริงให้มีคุณภาพ เพื่อส่งเสริมการท่องเที่ยวแบบยั่งยืน


การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหายสำหรับอนุกรมเวลาเชิงพหุ กรณีศึกษาดัชนีราคากลุ่มอุตสาหกรรมตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, พงษ์พล ยิ่งประทานพร Jan 2024

การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหายสำหรับอนุกรมเวลาเชิงพหุ กรณีศึกษาดัชนีราคากลุ่มอุตสาหกรรมตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย, พงษ์พล ยิ่งประทานพร

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหายสำหรับอนุกรมเวลาเชิงพหุ และประเมินผลเพื่อเลือกวิธีการใส่ค่าสูญหายที่เหมาะสมที่สุดสำหรับอนุกรมเวลาเชิงพหุ โดยใช้ข้อมูลทุติยภูมิดัชนีราคากลุ่มอุตสาหกรรมของตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย 8 กลุ่มอุตสาหกรรม จากฐานข้อมูล SETSMART ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2547 ถึง 1 มกราคม พ.ศ. 2567 รวมทั้งสิ้น 4877 วัน ซึ่งได้มีการกำหนดรูปแบบการสูญหายออกเป็น 3 รูปแบบ ได้แก่ การสูญหายรูปแบบสุ่ม การสูญหายรูปแบบช่วงตามลำดับ และการสูญหายรูปแบบบล็อก และกำหนดสัดส่วนการสูญหายของข้อมูลที่ร้อยละ 5 10 20 30 40 และ 50 ตามลำดับ โดยจำแนกวิธีการใส่ค่าสูญหายออกเป็น 3 กลุ่ม ได้แก่ การใส่ค่าสูญหายด้วยวิธีการเชิงสถิติ ประกอบไปด้วย ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ข้อมูลสุดท้ายก่อนการสูญหาย (LOCF) ข้อมูลล่าสุดหลังการสูญหาย (NOCB) และการประมาณค่าช่วงเส้นตรง (Linear Interpolation) การใส่ค่าสูญหายด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง ประกอบไปด้วย ค่าคาดหวังสูงที่สุด (EM) การใส่ค่าสูญหายด้วยการทดแทนแบบพหุคูณด้วยสมการลูกโซ่ (MICE) เพื่อนบ้านใกล้เคียงที่สุด (KNN) และป่าสุ่ม (Random Forest) และการใส่ค่าสูญหายด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก ประกอบไปด้วย GP-VAE USGAN และ SAITS นอกจากนี้ผู้วิจัยใช้ค่ารากที่สองของค่าความคลาดเคลื่อนกำลังสองโดยเฉลี่ย (RMSE) ค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์โดยเฉลี่ย (MAE) และค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์โดยเฉลี่ย (MAPE) ในการวัดประสิทธิภาพการใส่ค่าสูญหาย ผลการศึกษาพบว่าที่รูปแบบการสูญหายทั้ง 3 รูปแบบ และสัดส่วนการสูญหายที่น้อยกว่าร้อยละ 50 การใสค่าสูญหายด้วยการประมาณค่าช่วงเส้นตรง (Linear Interpolation) มีประสิทธิภาพสูงที่สุด ในขณะที่สัดส่วนการสูญหายร้อยละ 50 ของรูปแบบการสูญหายทั้ง 3 รูปแบบ การใส่ค่าสูญหายด้วยวิธีป่าสุ่ม (Random Forest) มีประสิทธิภาพสูงที่สุด


การวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของพฤติกรรมการแวะชมและการใช้จ่ายที่เว็บไซต์แอมะซอน: ผลของโรคโควิด 19, ลภัสรดา บำรุงจิตต์ Jan 2024

การวิเคราะห์เชิงประจักษ์ของพฤติกรรมการแวะชมและการใช้จ่ายที่เว็บไซต์แอมะซอน: ผลของโรคโควิด 19, ลภัสรดา บำรุงจิตต์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมการแวะชมและการซื้อสินค้าของผู้บริโภคบนเว็บไซต์อเมซอน ในช่วงก่อนและระหว่างการแพร่ระบาดของโรคโควิด 19 โดยเฉพาะในหมวดหมู่สินค้าประเภทเวชภัณฑ์และเครื่องแต่งกาย การศึกษานี้ใช้ข้อมูลทุติยภูมิจากฐานข้อมูล Comscore ของ Wharton Research Data Services ซึ่งเก็บรวบรวมข้อมูลจากผู้ใช้งานเว็บไซต์อเมซอน ในปี 2019 และ 2021 เพื่อเปรียบเทียบพฤติกรรมในสองช่วงเวลาดังกล่าว การวิเคราะห์ข้อมูลในงานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่ตัวแปรสำคัญ ได้แก่ จำนวนหน้ามีหน่วยคือหน้า ระยะเวลาการแวะชมเว็บไซต์มีหน่วยคือนาที และมูลค่าการซื้อสินค้ามีหน่วยคือดอลลาร์ โดยผลการศึกษาพบว่าพฤติกรรมการแวะชมและการซื้อสินค้าบนเว็บไซต์อเมซอน มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างช่วงก่อนและระหว่างการแพร่ระบาดของโรคโควิด19 กล่าวคือความต้องการซื้อสินค้าในหมวดหมู่สินค้าประเภทเวชภัณฑ์เพิ่มขึ้นอย่างมาก เนื่องจากผู้บริโภคให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและสุขภาพ ในขณะที่หมวดเครื่องแต่งกายมีการแวะชมน้อยลง เนื่องจากผู้บริโภคให้ความสำคัญกับการปลอดโรคในชีวิตประจำวันมากกว่าการซื้อเสื้อผ้าแฟชั่นใหม่ ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นว่าการแพร่ระบาดของโรคโควิด 19 มีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการซื้อสินค้าของผู้บริโภค ส่งผลให้พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์กลายเป็นช่องทางหลักในการซื้อสินค้าที่จำเป็นในชีวิตประจำวัน ข้อมูลที่ได้รับจากการวิจัยครั้งนี้สามารถนำไปใช้ในการวางแผนกลยุทธ์ และการปรับปรุงการดำเนินงานของธุรกิจพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ให้ตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงไปของผู้บริโภคได้อย่างมีประสิทธิภาพ


ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันบริการรถรับส่งสำหรับผู้สูงอายุ, เจนชินา กิตติวศิน Jan 2024

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันบริการรถรับส่งสำหรับผู้สูงอายุ, เจนชินา กิตติวศิน

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันบริการรถรับส่งสำหรับผู้สูงอายุ ในผู้ใช้เจเนอเรชันเอ็กซ์และวาย ที่มีผู้สูงอายุในครอบครัวและไม่เคยใช้แอปพลิเคชันประเภทนี้มาก่อน กรอบแนวคิดอิงตามทฤษฎี UTAUT2 และเพิ่มตัวแปรความกตัญญูในการศึกษา ใช้กลุ่มตัวอย่างจำนวน 263 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บข้อมูลคือแบบสอบถามออนไลน์ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบสเปียร์แมน พบว่า ตัวแปรต้นทั้ง 8 ตัว ได้แก่ ความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ ความคาดหวังในความพยายามใช้งาน อิทธิพลทางสังคมสภาพแวดล้อมที่สนับสนุน ความคาดหวังในคุณค่าด้านราคา ความเคยชิน ความคาดหวังในความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย และความกตัญญู มีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันบริการรถรับส่งสำหรับผู้สูงอายุอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ การวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณในภาพรวม และเมื่อนำตัวแปรช่วงอายุเข้ามาร่วมพิจารณา พบว่า มี 4 ตัวแปร ที่สามารถทำนายความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันได้ ได้แก่ ความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ อิทธิพลทางสังคม สภาพแวดล้อมที่สนับสนุน และความคาดหวังในความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ขณะที่เมื่อนำตัวแปรอัตลักษณ์ทางเพศเข้ามาร่วมพิจารณา พบว่า มี 5 ตัวแปร ที่สามารถทำนายความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันได้ ได้แก่ ความคาดหวังด้านประสิทธิภาพ อิทธิพลทางสังคม ความคาดหวังในความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย ความกตัญญู และอัตลักษณ์ทางเพศ ผลการศึกษานี้ให้แนวทางในการพัฒนาแอปพลิเคชันบริการรถรับส่งสำหรับผู้สูงอายุและกลยุทธ์การสื่อสารที่สอดคล้องกับบริบทวัฒนธรรมไทย


ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจซื้อคอนโดมิเนียมจากการชมวิดีโอความเป็นจริงเสมือน, คุณานนท์ น้อยจันทร์ Jan 2024

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจซื้อคอนโดมิเนียมจากการชมวิดีโอความเป็นจริงเสมือน, คุณานนท์ น้อยจันทร์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ได้ศึกษาถึงปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจซื้อคอนโดมิเนียมจากการชมวิดีโอความเป็นจริงเสมือน โดยพิจารณาความสัมพันธ์ของปัจจัยการกระตุ้นด้วยเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน กับ คุณค่าเชิงสุนทรียรส คุณค่าเชิงอรรถประโยชน์ และความเชื่อมั่น ซึ่งเป็นตัวแปรสำคัญที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจซื้อ เป็นการวิจัยเชิงปริมาณเก็บข้อมูลผ่านแบบสอบถามจากกลุ่มตัวอย่างประชากรไทยอายุ 20 ปีขึ้นไป ซึ่งสามารถครอบครองอสังหาริมทรัพย์ได้ และไม่เคยใช้เทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือนในการเลือกซื้อคอนโดมิเนียมมาก่อน ในกลุ่มเบบี้บูมเมอร์ เจเนอเรชันเอ็กซ์ เจเนอเรชันวาย และเจเนอเรชันแซด จากหน่วยตัวอย่างจำนวน 541 คน ในการวิเคราะห์ข้อมูลใช้สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมาน โดยใช้ Spearman Rank Correlation ในการทดสอบความสัมพันธ์ของปัจจัยแต่ละกลุ่ม และ Kruskal-Wallis ในการเปรียบเทียบความตั้งใจซื้อระหว่างกลุ่ม ผลการวิจัยพบว่ามีค่าความสัมพันธ์เชิงบวกสูงที่สุดสำหรับในกลุ่มเบบี้บูมเมอร์ได้แก่ปัจจัยการกระตุ้นด้วยเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือนมีความสัมพันธ์ชิงบวกต่อความเชื่อมั่น คุณค่าเชิงสุนทรียรส และคุณค่าเชิงอรรถประโยชน์ (r = 0.710, 0.668 และ 0.523 ตามลำดับ) ซึ่งปัจจัยความเชื่อมั่น และคุณค่าเชิงสุนทรียรส มีความสัมพันธ์บวกต่อความตั้งใจซื้อคอนโดมิเนียม (r = 0.614 และ 0.421 ตามลำดับ) แต่ปัจจัยคุณค่าเชิงอรรถประโยชน์มีความสัมพันธ์ชิงบวกต่อความตั้งใจซื้อคอนโดมิเนียมมากที่สุดในกลุ่มเจเนอเรชันวาย (r = 0.441) สูงที่สุด ส่วนความตั้งใจซื้อคอนโดมิเนียมโดยเฉลี่ยพบว่ามีความแตกต่างกันที่ระดับนัยสำคัญ 0.01


ประสิทธิภาพของแบบจำลองแบบผสมของการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการพยากรณ์ราคาหุ้น, กิตติคุณ ทัดประดิษฐ Jan 2024

ประสิทธิภาพของแบบจำลองแบบผสมของการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการพยากรณ์ราคาหุ้น, กิตติคุณ ทัดประดิษฐ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และเปรียบเทียบประสิทธิภาพและระยะเวลาที่ใช้ของแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกแบบผสม (Hybrid Deep Learning Models) ได้แก่ RNN, LSTM และ GRU ในรูปแบบการใช้โครงสร้างแบบผสม (Stacked layer) และเครือข่ายประสาทเทียมแบบซ้อนกัน (Cascaded neural network) ในการพยากรณ์ราคาปิดหุ้น รวมถึงศึกษาผลกระทบของการสลับลำดับของแบบจำลองภายใน Hybrid model เพื่อพิจารณาความแตกต่างของประสิทธิภาพการพยากรณ์ ทั้งในระยะสั้น 7 วัน และ ระยะยาว 30 วัน โดยมีการใช้ข้อมูลราคาหุ้นทั้งหมด 5 อุตสาหกรรม เลือกกลุ่มอุตสาหกรรมละ 3 หุ้นตามระดับความผันผวนของราคาหุ้นเมื่อเทียบกับตลาด (Beta) รวมทั้งหมด 15 ชุดข้อมูล ผลการศึกษาพบว่า ในภาพรวมการพยากรณ์ระยะสั้น 7 วันและระยะยาว 30 วัน การสร้างแบบจำลองผสมด้วยวิธี Cascaded neural network มีประสิทธิภาพที่ไม่แตกต่างกับวิธี Stacked layers อย่างมีนัยสำคัญ แต่ถ้าหากพิจารณาด้วยระยะเวลาที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองจะพบว่า การสร้างแบบจำลองผสมด้วยวิธี Stacked layers ใช้เวลาสร้างแบบจำลองน้อยกว่าวิธี Cascaded neural network อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งจะช่วยประหยัดทรัพยากรในการสร้างแบบจำลองในการพยากรณ์เป็นอย่างมาก นอกจากนี้การสลับลำดับของแบบจำลองที่ใช้ในการผสมแบบจำลอง ด้วยวิธี Cascaded neural network และ Stacked layers ในการพยากรณ์ระยะสั้น 7 วันและระยะยาว 30 วัน ไม่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของ Hybrid Deep Learning Models อย่างมีนัยสำคัญ จึงสามารถสรุปได้ว่าการสร้าง Hybrid Deep Learning Models ด้วยวิธี Stacked layers ให้ประสิทธิภาพและความคุ้มค่าที่มากกว่าการผสมด้วยวิธี Cascaded neural network ทั้งในระยะสั้นและระยะยาว


การประเมินประสิทธิภาพของการเรียนรู้เชิงรุกโดยวิธีการเลือกแบบละโมบและวิธีการสุ่มตัวอย่างของทอมป์สันกับข้อมูลรูปแบบข้อความ, อานนท์ พรหมจรรย์ Jan 2024

การประเมินประสิทธิภาพของการเรียนรู้เชิงรุกโดยวิธีการเลือกแบบละโมบและวิธีการสุ่มตัวอย่างของทอมป์สันกับข้อมูลรูปแบบข้อความ, อานนท์ พรหมจรรย์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มุ่งเน้นการประเมินประสิทธิภาพของวิธีการเรียนรู้เชิงรุกสำหรับการคัดเลือกข้อมูลที่มีประโยชน์สูงสุดในการทำป้ายกำกับ โดยเปรียบเทียบวิธีการเลือกข้อมูลแบบสุ่ม วิธีการเลือกข้อมูลโดยวิธีละโมบ และวิธีการสุ่มตัวอย่างของทอมป์สันด้วยการประมาณค่าแบบลาพลาซ ผ่านการทดลอง 100 รอบในการเลือกทวีตเกี่ยวกับการท่องเที่ยวในกรุงเทพมหานครเพื่อฝึกโมเดลการถดถอยโลจิสติก ผลการทดลองพบว่าวิธีการเลือกข้อมูลโดยวิธีละโมบให้ประสิทธิภาพสูงสุดตลอดการทดลอง เนื่องจากสามารถปรับปรุงโมเดลได้อย่างรวดเร็ว แต่ประสิทธิภาพลดลงในช่วงท้ายเมื่อจำนวนทวีตที่มีประโยชน์ลดลง ขณะที่วิธีการสุ่มตัวอย่างของทอมป์สันด้วยการประมาณค่าแบบลาพลาซใช้เวลาในการคัดเลือกข้อมูลมากที่สุดและมีประสิทธิภาพต่ำกว่าในช่วงแรก อย่างไรก็ตาม เมื่อจำนวนรอบการทดลองเพิ่มขึ้น ความแม่นยำของโมเดลก็ค่อย ๆ ดีขึ้นเมื่อเทียบกับช่วงต้น ส่วนวิธีการเลือกข้อมูลแบบสุ่มใช้เวลาน้อยที่สุด แต่ไม่มีการเรียนรู้หรือปรับปรุงโมเดล ทำให้ประสิทธิภาพไม่ดีขึ้น จากผลการทดลองสามารถสรุปได้ว่าวิธีการเลือกข้อมูลโดยวิธีละโมบเป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพสูงในสถานการณ์ที่ต้องการการเรียนรู้ที่รวดเร็ว ในขณะที่วิธีการสุ่มตัวอย่างของทอมป์สันด้วยการประมาณค่าแบบลาพลาซยังคงต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับศักยภาพในการเรียนรู้ในระยะยาว งานวิจัยนี้สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการวิเคราะห์ข้อมูลข้อความ เช่น การจำแนกประเภทความรู้สึกของผู้ใช้โซเชียลมีเดีย หรือการประเมินความคิดเห็นของลูกค้าในอุตสาหกรรมต่างๆ


The Influence Of Echo Chamber On Thailand's 2023 Election, Isariyaporn Sukcharoenchaikul Jan 2024

The Influence Of Echo Chamber On Thailand's 2023 Election, Isariyaporn Sukcharoenchaikul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This research develops visual methods to explore the echo chamber effect, employing analytical approaches to investigate its dynamics through a case study on the 2023 General Election in Thailand. The study utilizes visualization techniques such as node-link diagrams, t-SNE projections, and heatmaps to analyze homophilic relationships, clustering tendencies, and polarization within online communities. To minimize inaccuracies and biases, network graphs are constructed based on contextual analysis of user-generated content, rather than relying on predefined relationship definitions (e.g., friendships, followers, retweets) or users' interpretations. The research uses the Echo Chamber Score (ECS) alongside visualizations to explore echo chambers, reveal significant variations …


Tumor Prognosis In Nasopharyngeal Carcinoma Using Deep Transfer Learning With Radimagenet From Ct Images, Parida Petiraksakul Jan 2024

Tumor Prognosis In Nasopharyngeal Carcinoma Using Deep Transfer Learning With Radimagenet From Ct Images, Parida Petiraksakul

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is a common malignant tumor in Southeast Asia. It is characterized by complex anatomical features and aggressive behavior. Accurate prognosis prediction plays a crucial role in the optimization of treatment strategies and improvement of patient outcomes. Although recent advances in deep learning, particularly convolutional neural networks (CNNs), have demonstrated promising results in medical image analysis, the limited availability of annotated medical imaging datasets remains a significant challenge. Transfer learning (TL), particularly using domain-specific pretrained datasets, such as RadImageNet, offers a practical solution to this limitation. This study aimed to evaluate the effectiveness of deep transfer learning models …


Filled Pauses As A Parameter For Forensic Voice Comparison In Thai, Chanakan Wittayasakpan Jan 2024

Filled Pauses As A Parameter For Forensic Voice Comparison In Thai, Chanakan Wittayasakpan

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study investigated the potential of filled pauses as a parameter for forensic voice comparison in Thai by analyzing within-speaker and between-speaker acoustic variation. Spontaneous speech from 20 female Bangkok Thai speakers was examined, focusing on the filled pauses ‘uh’ [(ʔ)ɤ̀ː] and ‘em’ [(ʔ)ɤ̀ːm]. Acoustic features extracted included the first three formant frequencies (F1, F2, F3), dynamic formant trajectories, and durations. The analysis consistently showed that Thai filled pauses carry significant speaker-specific information, demonstrated by several measures showing significant between-speaker variation that outweighed within-speaker variation and their ability to discriminate speakers above chance levels. The systems were found to be …