Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
- Discipline
-
- Engineering (2554)
- Physical Sciences and Mathematics (865)
- Chemical Engineering (656)
- Civil and Environmental Engineering (478)
- Computer Sciences (463)
-
- Social and Behavioral Sciences (410)
- Operations Research, Systems Engineering and Industrial Engineering (375)
- Industrial Engineering (372)
- Electrical and Computer Engineering (357)
- Medicine and Health Sciences (354)
- Operational Research (307)
- Civil Engineering (274)
- Construction Engineering and Management (274)
- Electrical and Electronics (264)
- Chemistry (251)
- Computer Engineering (242)
- Education (182)
- Business (169)
- Environmental Engineering (161)
- Life Sciences (143)
- Architecture (142)
- Materials Science and Engineering (118)
- Polymer Chemistry (117)
- Communication (105)
- Communication Technology and New Media (105)
- Mass Communication (105)
- Mechanical Engineering (102)
- Applied Mechanics (101)
- Economics (101)
- Engineering Mechanics (100)
Articles 391 - 420 of 4697
Full-Text Articles in Entire DC Network
การวิเคราะห์เชิงเศรษฐศาสตร์เทคโนโลยีของแนวทางการผลิตไฮโดรเจนสำหรับกระบวนการเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอลและเปลี่ยนเมทานอลเป็นโอลิฟินส์, กันตภณ มานิมนต์
การวิเคราะห์เชิงเศรษฐศาสตร์เทคโนโลยีของแนวทางการผลิตไฮโดรเจนสำหรับกระบวนการเปลี่ยนคาร์บอนไดออกไซด์เป็นเมทานอลและเปลี่ยนเมทานอลเป็นโอลิฟินส์, กันตภณ มานิมนต์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
อุตสาหกรรมปิโตรเคมีเป็นหนึ่งในแหล่งปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) คิดเป็นสัดส่วนใหญ่ของโลก โดยเฉพาะจากกระบวนการแครกเกอร์แนฟทาด้วยไอน้ำ (Steam Naphtha Cracking) การดักจับและใช้ประโยชน์จากคาร์บอน (Carbon Capture and Utilization: CCU) จึงเป็นแนวทางที่ได้รับความสนใจเพื่อลดการปล่อย CO2 หนึ่งในกระบวนการที่มีศักยภาพคือ ไฮโดรเจนของคาร์บอนไดออกไซด์ (Hydrogenation of CO2) เพื่อผลิตเมทานอล ซึ่งเมทานอลสามารถนำไปใช้เป็นวัตถุดิบในกระบวนการแปรรูปเป็นโอเลฟินส์ (Methanol-to-Olefins: MTO) ได้อีกด้วย งานวิจัยนี้ศึกษาแนวทางการผลิตไฮโดรเจนซึ่งเป็นสารตั้งต้นที่สำคัญของกระบวนการ โดยศึกษา3 ประเภท ได้แก่ ไฮโดรเจนสีเทา (Grey Hydrogen) จากกระบวนการ Steam Methane Reforming (SMR), Autothermal Reforming (ATR) และ SMR ร่วมกับ ATR, ไฮโดรเจนสีน้ำเงิน (Blue Hydrogen) และไฮโดรเจนสีเขียว (Green Hydrogen) จากกระบวนการอิเล็กโทรไลซิส (AEL) โดยทำการจำลองกระบวนการด้วย Aspen Plus และประเมินค่าเชิงเศรษฐศาสตร์ด้วยค่า LCOH (Levelized Cost of Hydrogen) ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่า ไฮโดรเจนสีเทาแบบ SMR มี LCOH ต่ำที่สุดที่ 1.03 USD/kg H2 แต่ปล่อย CO2 สูงสุด 13.44 kg CO2/kg H2 ขณะที่ไฮโดรเจนสีน้ำเงินให้การลด CO2 ที่ดีขึ้น 6.85 kg CO2/kg H2 ด้วยต้นทุนที่เพิ่มขึ้น 1.16 USD/kg H2 ส่วนไฮโดรเจนสีเขียวปล่อย CO2 ต่ำที่สุดแต่มีต้นทุนสูงสุดที่ 4.38 USD/kg H2 ดังนั้นการเลือกใช้แหล่งผลิตไฮโดรเจนที่เหมาะสมจึงมีผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพและความยั่งยืนของกระบวนการผลิตเมทานอลและโอเลฟินส์ในอนาคต
Automated Cecum Identification In Colonoscopy Using Deep Learning Approach, Kittipoom Sutthinuntakorn
Automated Cecum Identification In Colonoscopy Using Deep Learning Approach, Kittipoom Sutthinuntakorn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Colonoscopy is essential for the early detection and prevention of colorectal cancer. Identifying the cecum is a vital element of this process. However, most existing automated methods rely on still images or temporal cues alone, without incorporating camera motion awareness, and are rarely suitable for real-time use. In this paper, we present a real-time cecum detection method that integrates spatial features, temporal modeling, and camera motion cues. We deploy ConvNeXtV2 for spatial feature extraction, LTContext for temporal modeling, and Depth Anything in Robotic Endoscopic Surgery (DARES) to enhance understanding of endoscope positioning and camera motion. The dataset used in this …
Craftjai: Llm-Enhanced Generative Ai For Gamified Mood Journal, Kingrak Phairoh
Craftjai: Llm-Enhanced Generative Ai For Gamified Mood Journal, Kingrak Phairoh
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Mood journaling helps promote emotional self-awareness, but maintaining user motivation remains difficult. This study presents CRAFTJAI, a generative AI system that enhances journaling through emotionally aligned visual feedback. Instead of replacing diary entries, the system adds character-based imagery to support intrinsic motivation and symbolic emotional reflection. It consists of emotional feature extraction using a large language model, emotion-labeled dataset construction based on eight core moods, and LoRA fine-tuning of a diffusion-based text-to-image model to improve emotional fidelity and stylistic consistency. A web-based prototype was developed with Gradio for real-time evaluation. Drawing on gamification and self-determination theory, the system integrates emotional …
แพลตฟอร์มบล็อกเชนและสัญญาอัจฉริยะสำหรับการจัดการกระแสเงินสดในโครงการก่อสร้างเหล็กมอดุลาร์, กฤตพัฒน์ ภักดีธนวาณิช
แพลตฟอร์มบล็อกเชนและสัญญาอัจฉริยะสำหรับการจัดการกระแสเงินสดในโครงการก่อสร้างเหล็กมอดุลาร์, กฤตพัฒน์ ภักดีธนวาณิช
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การก่อสร้างเหล็กมอดุลาร์เป็นรูปแบบหนึ่งของการก่อสร้างนอกสถานที่ที่ช่วยเพิ่มความรวดเร็วและประสิทธิภาพของกระบวนการก่อสร้าง อย่างไรก็ตาม การบริหารจัดการกระแสเงินสดในโครงการลักษณะนี้ยังคงเป็นความท้าทาย เนื่องจากขาดความชัดเจนด้านกระบวนการทางการเงิน ความไม่โปร่งใสในการทำธุรกรรม และปัญหาความไว้วางใจระหว่างผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ซึ่งอาจนำไปสู่ความล่าช้าในการชำระเงินและข้อขัดแย้งต่าง ๆ งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาแพลตฟอร์มที่ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและสัญญาอัจฉริยะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารจัดการกระแสเงินสดในโครงการก่อสร้างเหล็กมอดุลาร์ โดยระบบสามารถติดตามความคืบหน้าโครงการแบบเวลาจริง และดำเนินการชำระเงินโดยอัตโนมัติเมื่อมีการบรรลุเงื่อนไขที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ระบบที่พัฒนาขึ้นแบ่งออกเป็นสองส่วน ส่วนแรกคือการพัฒนาสัญญาอัจฉริยะโดยอิงหลักการ Contract Factory pattern เพื่อรองรับลักษณะการดำเนินงานแบบหลายโครงการและหลายฝ่าย และ ส่วนที่สองคือการพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันสำหรับเป็นสื่อกลางระหว่างผู้ใช้งานกับสัญญาอัจฉริยะ ระบบต้นแบบถูกนำไปประยุกต์ใช้กับโครงการจำลองอาคารเหล็กสำเร็จรูป ณ ศูนย์ปฏิบัติการสถาปัตยกรรม คณะสถาปัตยกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลธัญบุรี โดยปรับให้เป็นโครงการขนาด 5 ยูนิต เพื่อจำลองบริบทของการก่อสร้างแบบมอดุลาร์ ผลการประยุกต์ใช้งานและข้อคิดเห็นจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียสะท้อนว่าระบบสามารถเพิ่มความโปร่งใสในการดำเนินงาน และเสริมสร้างความไว้วางใจระหว่างผู้เกี่ยวข้องได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การศึกษาลักษณะของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์และพื้นที่ปลอดภัยในสภาพการขับขี่ตามธรรมชาติในกรุงเทพฯ, ยุวไร ไวสะอาด
การศึกษาลักษณะของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์และพื้นที่ปลอดภัยในสภาพการขับขี่ตามธรรมชาติในกรุงเทพฯ, ยุวไร ไวสะอาด
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การศึกษานี้มุ่งเน้นการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ขับขี่รถจักรยานยนต์และพื้นที่ความปลอดภัยในสภาพการขับขี่จริงในเขตเมืองกรุงเทพมหานคร โดยใช้แนวทางการศึกษาพฤติกรรมแบบธรรมชาติ (Naturalistic Riding Study) เพื่อตรวจสอบลักษณะพฤติกรรมของผู้ขับขี่และระดับพื้นที่ปลอดภัยในสภาพแวดล้อมการจราจรจริง เช่น การวัดเป็นเวลาเว้นระยะด้านหน้า ระยะห่างด้านข้าง ลักษณะของยานพาหนะรอบข้าง โดยการติดตั้งอุปกรณ์ตรวจวัดและบันทึกข้อมูล เช่น 3D LiDAR สำหรับตรวจจับตำแหน่งของวัตถุรอบข้าง, ระบบ CAN Bus สำหรับอ่านค่าความเร็วและการเร่งของรถจักรยานยนต์, กล้องบันทึกวิดีโอ และคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผล เพื่อประเมินระดับความปลอดภัยในขณะขับขี่ในสภาวะปกติ (Cruising) โดยรถจักรยานยนต์ทดลองที่มีขนาดกว้าง 0.74 เมตร และยาว 1.94 เมตร เพื่อเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างผู้ขับขี่จำนวน 20 คน ซึ่งมีประสบการณ์และความมั่นใจในการขับขี่บนถนนสายหลัก จากข้อมูลทั้งหมด 2,828 เหตุการณ์ พบว่าผู้ขับขี่ทั้งหมด มีค่าเฉลี่ยระยะห่างด้านข้าง (Lateral Clearance: Wa) เท่ากับ 1.47 เมตร และเวลาเว้นระยะด้านหน้า (Time Headway: TH) เท่ากับ 0.82 วินาที ผลการทดลองนี้แสดงให้เห็นว่าผู้ขับขี่ในกลุ่มที่มีความเสี่ยงต่ำมีแนวโน้มเว้นระยะห่างมากกว่ากลุ่มเสี่ยงปานกลางอย่างชัดเจน ซึ่งสามารถนำไปใช้เป็นแนวทางในการกำหนดมาตรการด้านความปลอดภัย และการพัฒนาเทคโนโลยีช่วยขับขี่สำหรับผู้ใช้รถจักรยานยนต์ ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยงของอุบัติเหตุและเพิ่มความปลอดภัยให้กับผู้ใช้ถนนในประเทศไทย
การพยากรณ์และวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพจิตของเยาวชนในสหรัฐอเมริกา ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง, นิธิพล เฮงวิวัฒนชัย
การพยากรณ์และวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพจิตของเยาวชนในสหรัฐอเมริกา ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง, นิธิพล เฮงวิวัฒนชัย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัญหาสุขภาพจิตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเยาวชนกำลังเพิ่มสูงขึ้นอย่างน่ากังวลใจ ซึ่งจะส่งผลต่อคุณภาพชีวิตและพฤติกรรมการเรียนรู้ โดยในประเทศสหรัฐอเมริกามีรายงานว่า ในเยาวชนพบผู้ที่มีปัญหาสุขภาพจิตเป็นจำนวนมาก และมีแนวโน้มที่จะเพิ่มสูงขึ้น ผู้วิจัยจึงได้ทำการพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการพยากรณ์ระดับสุขภาพจิตของเยาวชน โดยอาศัยข้อมูลด้านพฤติกรรม จากข้อมูลการสำรวจพฤติกรรมเสี่ยง ปี 2023 (YRBSS2023) และประเมินประสิทธิภาพ โดยแบบจำลองที่ศึกษาจะใช้เทคนิคการจำแนกประเภทแบบหลายคลาส ได้แก่ Logistic Regression, Support Vector Classification, Decision Tree, Random Forest และ XGBoost และเทคนิคการถดถอย ได้แก่ Multiple Linear Regression, Support Vector Regression, Decision Tree, Random Forest และ XGBoost รวมถึงเปรียบเทียบความสามารถของทั้งสองเทคนิค และงานวิจัยนี้ทำการวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปัญหาสุขภาพจิตด้วย SHAP Value จากการศึกษาพบว่า ในเทคนิค Classification แม้ว่าต้องจำแนกถึง 5 ระดับ แต่แบบจำลอง XGBoost ยังมีประสิทธิภาพดีที่สุด โดยมี Accuracy บนข้อมูล Test Set อยู่ที่ ร้อยละ 45.6 และค่าเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักของ F1 Score อยู่ที่ 0.449 สำหรับเทคนิค Regression แบบจำลอง XGBoost ยังคงให้ประสิทธิภาพดีสุดเช่นกัน โดยมี MAE บนข้อมูล Test Set เท่ากับ 0.730 และ MSE เท่ากับ 0.837 เมื่อทำการเปรียบเทียบความสามารถของเทคนิค Classification และเทคนิค Regression ที่อาศัยแบบจำลองคู่เทียบพบว่า เทคนิค Classification จะให้ค่า MAE ต่ำกว่าแบบจำลอง Regression แต่ในทางกลับกันเทคนิค Regression จะมีค่า MSE ต่ำกว่าเทคนิค Classification นอกจากนี้ พบว่า …
Evacuation Plan Assessment Using Agent-Based Simulation: A Case Of Mix-Use Building, Peerada Tangprasert
Evacuation Plan Assessment Using Agent-Based Simulation: A Case Of Mix-Use Building, Peerada Tangprasert
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research investigates the effectiveness of fire evacuation plan in complex urban structures by developing an agent-based simulation (ABS) model tailored to a high-rise, mixed-use case building located in Bangkok, Thailand. As urban populations grow and multi-functional buildings become more prevalent, ensuring efficient evacuation during fire emergencies has become increasingly critical. The selected case building features a combination of commercial, retail, and public transit access points, making it representative of modern urban infrastructure with high pedestrian traffic and structural complexity. The simulation model incorporates key factors influencing evacuation performance, including walking speed, age demographics, and crowd density. Empirical data such …
Process Optimization Of Bioactive Compound Extraction From Aloe Vera Leaf Skin Using Natural Deep Eutectic Solvents: An Integrated Computational-Experimental Approach, Sopita Chanmee
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study aimed to evaluate the efficiency of environmentally friendly natural eutectic solvents (NADESs) for the extraction of bioactive compounds from Aloe vera leaf skin (AVLS) in comparison with conventional solvents, namely water and 80% ethanol. The experiment used NADES based on choline chloride with four hydrogen bonding agents (HBDs), namely xylose, glycerol, propylene glycol and lactic acid. The results showed that ChCl:Xy gave the highest phenolic compounds content, while ChCl:La gave the highest anthraquinone content and antioxidant activity as tested by DPPH and FRAP. COSMO-RS and sigma profile analyses revealed the molecular interactions affecting the extraction efficiency, which showed …
Photocatalytic Efficiency Of Graphene Quantum Dots Incorporated With Tio2 Under Visible Light For Degradation Of Organic Dye, Ilada Sanprasert
Photocatalytic Efficiency Of Graphene Quantum Dots Incorporated With Tio2 Under Visible Light For Degradation Of Organic Dye, Ilada Sanprasert
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The rapid industrialization and increased use of organic dyes for production in many industries have led to extensive environmental pollution concerns. At present, photocatalytic dye degradation is an outstanding environmentally friendly process for removal and treatment of organic dyes from water pollutants that cause no harm to the environment. In this research, we investigated the performance of different crystallographic structure of TiO2 (anatase, rutile, and mixed anatase/rutile P25 TiO2) under visible light irradiation. Furthermore, the TiO2 was modified using graphene quantum dots to evaluate their effect on photocatalytic efficiency. The characterization results of the GQDs/TiO2 photocatalyst composites demonstrated that GQDs …
การจำแนกมาตรวัดน้ำที่ผิดปกติโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับข้อมูลเชิงพื้นที่, ภานุวัฒน์ โมหนองเดิ่น
การจำแนกมาตรวัดน้ำที่ผิดปกติโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับข้อมูลเชิงพื้นที่, ภานุวัฒน์ โมหนองเดิ่น
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การบริหารจัดการน้ำสูญเสียถือเป็นภารกิจสำคัญของการให้บริการน้ำประปาของ การประปาส่วนภูมิภาค (กปภ.) โดยน้ำสูญเสียเกิดได้ทั้งจากการรั่วไหลของระบบท่อ (น้ำสูญเสียเชิงกายภาพ) และจากมาตรวัดน้ำที่ชำรุดหรือผิดปกติ (น้ำสูญเสียเชิงพาณิชย์) ซึ่งส่งผลให้ กปภ. สูญเสียรายได้และความเชื่อมั่นของผู้ใช้น้ำลดลง งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองสำหรับจำแนกมาตรวัดน้ำที่มีแนวโน้มผิดปกติ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ผ่านแบบจำลอง XGBoost, LSTM และการรวมแบบจำลอง (Stacking Ensemble) ข้อมูลที่ใช้ประกอบด้วย อายุ ยี่ห้อของมาตรวัดน้ำ ประเภทผู้ใช้น้ำ ประวัติการใช้น้ำย้อนหลัง 49 เดือน และข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น จำนวนจุดซ่อมท่อ และระยะห่างจากจุดซ่อมท่อ ในพื้นที่ กปภ. สาขารังสิต จังหวัดปทุมธานี ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง Stacking ที่รวม LSTM กับ XGBoost ที่ใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ร่วมด้วย ให้ประสิทธิภาพสูงสุด โดยได้ค่า Precision, Recall, F1-score และ Overall Accuracy เท่ากับ 91.74% ในทุกตัวชี้วัด ขณะที่แบบจำลอง LSTM ให้ผลใกล้เคียง (F1-score = 88.37%) และการใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ส่งผลให้ประสิทธิภาพของแบบจำลอง XGBoost เพิ่มขึ้นจาก 83.17% เป็น 87.25% (F1-score) ซึ่งดีกว่าแบบจำลอง XGBoost แบบเดี่ยวอย่างมีนัยสำคัญ ทั้งนี้ ผลลัพธ์การวิจัยแสดงให้เห็นว่าการผสานแบบจำลองและการนำข้อมูลเชิงพื้นที่มาใช้สามารถเพิ่มความแม่นยำในการจำแนกมาตรวัดน้ำที่มีแนวโน้มผิดปกติได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยลดน้ำสูญเสียเชิงพาณิชย์ เพิ่มความความเชื่อมั่นในการคิดค่าน้ำ และสามารถขยายผลสู่การประยุกต์ใช้ในพื้นที่อื่นของ กปภ. ได้ในอนาคต
Temperature Control In The Steam Methane Reformer Using Model Predictive Control Based On A Neural Network Model, Rasiq Dipta Alkindi
Temperature Control In The Steam Methane Reformer Using Model Predictive Control Based On A Neural Network Model, Rasiq Dipta Alkindi
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Hydrogen is a critical energy vector, and magnetic heating reactors represent a promising production technology where current-induced magnetization raises system temperature. Due to the nonlinear and complex thermal dynamics, this study applies a hybrid Echo State Network (ESN) and Long Short-Term Memory (LSTM) model to capture system behavior, combining ESN’s nonlinear dynamic identification with LSTM’s ability to learn long-term dependencies. Hyperparameters were optimized for best performance at 30 reservoir nodes, 0.5 spectral radius, 0.9 connectivity, batch size 4, 50 LSTM units, and 60 epochs. The ESN-LSTM models with 3-input and 4-input feature sets were tested on three winding coil geometries …
Graphene Quantum Dot Spray-Coated Indium Tin Oxide Electrode For Fe3+ Detection, Firadao Bennui
Graphene Quantum Dot Spray-Coated Indium Tin Oxide Electrode For Fe3+ Detection, Firadao Bennui
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Ferric ion (Fe3+) contamination in water sources poses significant risks, making reliable detection technologies essential. In this study, electrochemical sensors were developed by spray-coating Graphene quantum dots (GQDs) on indium tin oxide (ITO) electrodes to enhance Fe3+ detection in aqueous systems. The performance of Assembly GQDs and GQDs on ITO electrodes was compared, and the electrochemical sensing of Fe3+ was investigated. GC-358 exhibited a 3D structure with aggregated particles and high electroconductivity, while CLS-3 showed a broad absorption peak around 300 nm and green photoluminescence at 505 nm due to carboxyl groups. Cyclic voltammetry showed the highest current response for …
แบบจำลองวุฒิภาวะด้านการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้สำหรับการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์, ภัทรพงศ์ วิโรจน์ปกรณ์
แบบจำลองวุฒิภาวะด้านการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้สำหรับการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์, ภัทรพงศ์ วิโรจน์ปกรณ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้ซอฟต์แวร์เป็นองค์ประกอบสำคัญของการบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ เนื่องจากช่วยให้เข้าใจโดยตรงถึงวิธีที่ผู้ใช้จริงมีปฏิสัมพันธ์กับระบบ อุปสรรคที่ผู้ใช้เผชิญ และการปรับปรุงที่ผู้ใช้ต้องการ องค์กรที่พัฒนาซอฟต์แวร์อาจมีช่องทางหลากหลายในการรวบรวมผลป้อนกลับของผู้ใช้ แต่ประสิทธิภาพขององค์กรในการนำผลป้อนกลับเหล่านั้นไปใช้อาจมีความแตกต่างกันอย่างมาก งานวิจัยนี้เสนอแบบจำลองวุฒิภาวะด้านการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้ซอฟต์แวร์ (SFAMM) ซึ่งเป็นกรอบแนวคิดสำหรับประเมินระดับวุฒิภาวะของกระบวนการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้ซอฟต์แวร์ (SFAP) ขององค์กรพัฒนาซอฟต์แวร์ โดย SFAMM แบ่งระดับวุฒิภาวะออกเป็น 6 ระดับ ซึ่งแต่ละระดับประกอบด้วย 4 ปัจจัยหลักและปัจจัยย่อยของแต่ละปัจจัยหลัก SFAMM ได้รับการทวนสอบความถูกต้องผ่านการเชื่อมโยงกับมาตรฐาน ISO/IEC 15504 ซึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับการประเมินกระบวนการ นอกจากนี้ SFAMM ยังมาพร้อมกับแบบสอบถามสำหรับประเมินวุฒิภาวะด้านการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้ซอฟต์แวร์ (SFAA) เพื่อให้องค์กรสามารถประเมินตนเองได้ว่าอยู่ในระดับใด และสามารถกำหนดแนวทางในการปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้ งานวิจัยยังได้เสนอผลสำรวจวุฒิภาวะด้านการวิเคราะห์ผลป้อนกลับของผู้ใช้ซอฟต์แวร์ขององค์กรพัฒนาซอฟต์แวร์ในประเทศไทย
การศึกษาความสัมพันธ์ของระดับน้ำบาดาลจากบ่อสังเกตการณ์กับความสูงของสถานีรับสัญญาณดาวเทียมแบบต่อเนื่อง, ภาคภูมิ กลุ่มในเมือง
การศึกษาความสัมพันธ์ของระดับน้ำบาดาลจากบ่อสังเกตการณ์กับความสูงของสถานีรับสัญญาณดาวเทียมแบบต่อเนื่อง, ภาคภูมิ กลุ่มในเมือง
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างระดับน้ำบาดาลจากบ่อสังเกตการณ์กับตำแหน่งทางดิ่งของสถานีรับสัญญาณดาวเทียมแบบต่อเนื่อง (CORS) โดยใช้ข้อมูลระดับน้ำบาดาลแบบเฉลี่ยรายวันจากบ่อสังเกตการณ์ของกรมทรัพยากรน้ำบาดาล และข้อมูลตำแหน่งทางดิ่งรายวันจากสถานี CORS ที่ประมวลผลด้วยเทคนิค Precise Point Positioning (PPP) โดยซอฟต์แวร์ Bernese 5.4 จากนั้นทำการวิเคราะห์แนวโน้มและคำนวณอัตราการเปลี่ยนแปลงรายปี พร้อมทั้งวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยวิธีสถิติสหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน (Pearson’s Correlation) ผลการศึกษาแสดงให้เห็นว่าความสัมพันธ์ระหว่างระดับน้ำบาดาลกับตำแหน่งทางดิ่งของสถานี CORS ในแต่ละคู่สถานีมีค่าความสัมพันธ์ในระดับต่ำถึงปานกลาง โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ในช่วงประมาณ 0.080 ถึง 0.782 ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความซับซ้อนของปัจจัยที่มีผลต่อการเคลื่อนที่ทางดิ่งของสถานี CORS และระดับน้ำบาดาลในพื้นที่ต่าง ๆ แม้มีลักษณะทางธรณีวิทยาที่ใกล้เคียงกัน ทั้งนี้ยังพบว่าในทุกพื้นที่ตำแหน่งของสถานี CORS ได้รับอิทธิพลจากโครงสร้างฐานรากที่มีเสาเข็มรองรับ ทำให้ไม่ได้รับผลโดยตรงแม้เกิดการทรุดตัวของพื้นดินเนื่องจากน้ำบาดาล งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าการติดตามการเปลี่ยนแปลงระดับน้ำบาดาลโดยใช้ตำแหน่งทางดิ่งของสถานี CORS ยังไม่สามารถนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดได้โดยตรง แต่สามารถใช้เป็นข้อมูลเสริมในการวิเคราะห์แนวโน้มหรือประกอบกับข้อมูลอื่น ๆ ได้
Investigation Of Mechanism And Inventory Of Greenhouse Gases Emission From Activated Sludge Wastewater Treatment Facility, Chawakorn Sanusan
Investigation Of Mechanism And Inventory Of Greenhouse Gases Emission From Activated Sludge Wastewater Treatment Facility, Chawakorn Sanusan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This research aims to elucidate the mechanisms and quantify the inventory of greenhouse gas (GHG) emissions—specifically carbon dioxide (CO2), methane (CH4), and nitrous oxide (N2O)—from an activated sludge (AS) wastewater treatment facility at the Pattaya Wastewater Treatment Plant (Soi Wat Nongyai), Thailand. A closed dynamic flux chamber (CDC) technique coupled with a portable Fourier-transform infrared (FTIR) gas analyzer was utilized to measure gas concentrations across three critical units: the primary sedimentation tank, aeration tank, and final sedimentation tank together with a direct-probe technique to measure across the sludge thickening tank, and sludge dewatering area. Emission rates were calculated using both …
Enhancing Mechanical Properties Of Recycled Aggregate Concrete For Sleepers Using Graphene Quantum Dots, Papassara Yamkasikorn
Enhancing Mechanical Properties Of Recycled Aggregate Concrete For Sleepers Using Graphene Quantum Dots, Papassara Yamkasikorn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Concrete sleepers play a vital role in modern railway infrastructure due to their high strength and durability. This study explores the feasibility of using recycled aggregate concrete (RAC) as a sustainable alternative to natural aggregate (NA) in concrete sleeper production. Two sources of recycled aggregates were evaluated: general construction and demolition waste, and decommissioned railway sleepers. Replacement levels of 0%, 25%, 50%, 75%, and 100% by volume were investigated. Additionally, graphene quantum dots (GQDs) were incorporated into mixes to assess their potential in enhancing mechanical and durability properties. Experimental results showed that replacing natural aggregates with recycled aggregates, particularly from …
Cattle Identification By Muzzle Patterns Using Few-Shot Learning And Two-Branch Feature Extraction, Kunanon Sereewatanapong
Cattle Identification By Muzzle Patterns Using Few-Shot Learning And Two-Branch Feature Extraction, Kunanon Sereewatanapong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Cattle identification is a critical component of modern farm management systems, particularly in ensuring traceability, disease control, and improved production efficiency. Traditional identification methods such as ear tags or microchips often face challenges related to cost, durability, and animal welfare concerns. To address these limitations, this study proposes TBPN-ACEM (Two-Branch Prototype Network with Adaptive-Color Local Binary Pattern and Enhanced Margin Prototype Loss), a lightweight and few-shot learning framework designed for cattle identification using muzzle patterns, a unique and permanent biometric trait analogous to human fingerprints. The TBPN-ACEM architecture consists of three core components: (1) a two-branch structure that jointly extracts …
การคำนวณย้อนกลับแบบพลวัตเพื่อทำนายค่าโมดูลัสของโครงสร้างชั้นทางแบบยืดหยุ่นหลายชั้นจากการทดสอบ Fwd ด้วยวิธีการคำนวณแบบอ่อน, อัญชลี โฆษิตธรรมกุล
การคำนวณย้อนกลับแบบพลวัตเพื่อทำนายค่าโมดูลัสของโครงสร้างชั้นทางแบบยืดหยุ่นหลายชั้นจากการทดสอบ Fwd ด้วยวิธีการคำนวณแบบอ่อน, อัญชลี โฆษิตธรรมกุล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้นำเสนอแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ย้อนกลับแบบพลวัต โดยใช้การทดสอบ FWD (Falling Weight Deflectometer) เพื่อทำนายค่าโมดูลัสของโครงสร้างชั้นทางสามชั้น ประกอบด้วยชั้นที่ 1 ชั้นแอสฟัลต์คอนกรีต (Asphalt Concrete), ชั้นที่ 2 ชั้นพื้นทาง (Base) และชั้นที่ 3 ชั้นดินเดิม (Subgrade) โดยแต่ละชั้นมีค่าโมดูลัสยืดหยุ่นที่แตกต่างกัน ชุดข้อมูลที่ใช้ในการศึกษานี้สังเคราะห์ข้อมูล (Data Synthesis) ด้วยวิธีสติฟเนสแม่นตรงพิจารณาข้อมูลจาก 9 จุดการตรวจวัด (Geophones) ในช่วงเวลา 25 ช่วง รวมทั้งหมด 500 ชุดข้อมูล งานวิจัยได้พัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนสองแบบจำลอง ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network: ANN) และแบบจำลองป่าสุ่ม (Random Forest: RF) และดำเนินการประเมินความแม่นยำของแบบจำลองด้วยตัวชี้วัดต่าง ๆ ได้แก่ ค่า RMSE, MAPE และ R² ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลอง ANN มีความแม่นยำสูงกว่า โดยมีค่า R² > 98.95% ขณะที่แบบจำลอง RF มีค่า R² > 91.95% ในทุกชั้นของโครงสร้าง ทั้งในชุดข้อมูลฝึกสอนและชุดข้อมูลทดสอบ การวิเคราะห์และประเมินผลกระทบของตำแหน่งจุดวัดต่อค่าโมดูลัสยืดหยุ่นที่ทำนายได้ในแต่ละชั้นทางด้วยแบบจำลอง ANN โดยใช้การทดสอบสมมติฐานทางสถิติด้วยวิธีการคัดเลือกตัวแปรการขจัดแบบย้อนกลับ (Backward Elimination) ผลการศึกษาพบว่าจากตัวแปรอิสระเริ่มต้นจำนวน 225 ตัว มีตัวแปรที่ไม่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ถูกกำจัด 0, 1 และ 3 ตัวแปร สำหรับชั้นแอสฟัลต์คอนกรีต, ชั้นพื้นทาง และชั้นดินเดิมตามลำดับ เมื่อพิจารณาจำนวนตัวแปรที่มีนัยสำคัญในแบบจำลอง ANN บ่งชี้ว่าชุดข้อมูลแบบจำลองมีความสอดคล้องกับทฤษฎี
การแยกกระจกออกจากซากแผงพลังงานแสงอาทิตย์แบบสองหน้าด้วยสารละลายลิโมนีน, กิตติวดี รุจิสรรย์
การแยกกระจกออกจากซากแผงพลังงานแสงอาทิตย์แบบสองหน้าด้วยสารละลายลิโมนีน, กิตติวดี รุจิสรรย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
แผงพลังงานแสงอาทิตย์ชนิดกระจกสองหน้า (bifacial solar panel) กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรมพลังงานหมุนเวียน เนื่องจากสามารถรับรังสีแสงอาทิตย์ได้ทั้งสองด้าน ส่งผลให้มีประสิทธิภาพการผลิตไฟฟ้าสูง อย่างไรก็ตาม เมื่อหมดอายุการใช้งาน แผงเหล่านี้จะกลายเป็นขยะอิเล็กทรอนิกส์ที่มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว จึงจำเป็นต้องมีการจัดการอย่างเหมาะสมเพื่อป้องกันผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาครั้งแรกในประเทศไทยที่นำสารละลายลิโมนีน ซึ่งเป็นสารสกัดจากธรรมชาติที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม มาใช้ในการแยกและกู้คืนกระจกจากซากแผงพลังงานแสงอาทิตย์ชนิดกระจกสองหน้า โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาสภาวะที่เหมาะสมของกระบวนการและประเมินปริมาณกระจกที่สามารถกู้คืนได้ ผลการทดลองพบว่าสภาวะที่เหมาะสมที่สุด คือ การอบแผงที่อุณหภูมิ 200 องศาเซลเซียส และแช่ในสารละลายลิโมนีนความเข้มข้นร้อยละ 70 ที่อุณหภูมิ 80 องศาเซลเซียส เป็นเวลา 90 นาที ภายใต้เงื่อนไขนี้สามารถกู้คืนกระจกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่าประสิทธิภาพการกู้คืนกระจก (Glass Recovery Efficiency: GRE) เท่ากับร้อยละ 76.6 เศษกระจกที่ได้สามารถจำแนกเป็น 3 เกรด ได้แก่ เกรด A (ขนาดมากกว่า 2.0 มิลลิเมตร ใส สะอาด ไม่มีสิ่งปนเปื้อน) มากกว่าร้อยละ 60 ของน้ำหนักกระจกทั้งหมด เกรด B (0.5–2.0 มิลลิเมตร รูปร่างไม่สม่ำเสมอ อาจมีสิ่งปนเปื้อนเล็กน้อย) และเกรด C (น้อยกว่า 0.5 มิลลิเมตร เป็นผงหรือเศษละเอียด มีสิ่งปนเปื้อนสูง) กระบวนการนี้ใช้พลังงานต่ำ และสารละลายลิโมนีนสามารถนำกลับมาใช้ซ้ำได้ 3 รอบ อีกทั้งยังช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ได้ 5.0–8.4 กรัมต่อแผง ผลการศึกษานี้จึงเป็นต้นแบบสำหรับการจัดการของเสียแผงพลังงานแสงอาทิตย์ชนิดกระจกสองหน้าในประเทศไทย และแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการใช้สารสีเขียวในการส่งเสริมเศรษฐกิจหมุนเวียนในอุตสาหกรรมพลังงานแสงอาทิตย์อย่างยั่งยืน
การพัฒนาถ่านชีวภาพจากกะลาแมคคาเดเมียเพื่อใช้เป็นตัวดูดซับสีซาฟรานิน, สุภานนท์ ตั้งหิรัญชัย
การพัฒนาถ่านชีวภาพจากกะลาแมคคาเดเมียเพื่อใช้เป็นตัวดูดซับสีซาฟรานิน, สุภานนท์ ตั้งหิรัญชัย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการนำกะลาแมคคาเดเมียที่เป็นของเสียภาคการเกษตรมาใช้ประโยชน์ด้วยการพัฒนาเป็นถ่านชีวภาพ เพื่อใช้เป็นตัวดูดซับซาฟรานินและนำไปขึ้นรูปเป็นเม็ด ด้วยการกระตุ้นทางความร้อนและสารเคมีเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการดูดซับ โดยการศึกษาคุณสมบัติทางกายภาพและเคมี การทดสอบประสิทธิภาพการดูดซับ จลนพลศาสตร์และไอโซเทอร์มการดูดซับซาฟรานิน อุณหภูมิที่เหมาะสมต่อความสามารถดูดซับซาฟรานินของตัวดูดซับ จากการศึกษาพบว่า กะลาแมคคาเดเมียมีองค์ประกอบของคาร์บอนสูง แต่มีองค์ประกอบของเถ้าต่ำ มีโครงสร้างสารอินทรีย์ของเซลลูโลส เฮมิเซลลูโลสและลิกนินเป็นองค์ประกอบหลัก เมื่อนำไปผ่านกระบวนการความร้อนและกระตุ้นทางเคมี โครงสร้างที่พบจะเป็นคาร์บอนอสัณฐานเป็นหลัก เนื่องจากหมู่ฟังก์ชันของโครงสร้างเซลลูโลส เฮมิเซลลูโลสและลิกนินเกิดการสลายตัวเนื่องจากความร้อน พบว่าการกระตุ้นด้วยโพแทสเซียมไฮดรอกไซด์ และความร้อนที่ 900 องศาเซลเซียส (MNC_KOH_3_900) เกิดรูพรุนขึ้นเป็นจำนวนมากและพื้นผิวมีความขรุขระไม่เรียบเนียน มีพื้นที่ผิวจำเพาะและปริมาตรรูพรุนสูงสุดที่ 1,860.52 ตารางเมตรต่อกรัม และ 0.804 ลูกบาศก์ตารางเซนติเมตรต่อกรัม การศึกษาจลนพลศาสตร์การดูดซับซาฟรานินเป็นไปตามแบบจำลองปฏิกิริยาอันดับที่สองเสมือน ชี้ให้เห็นว่าเป็นกระบวนการดูดซับทางเคมี การศึกษาไอโซเทอร์มการดูดซับซาฟรานินเป็นไปตามแบบจำลองฟรุนดลิชโดยมีค่าความสามารถดูดซับซาฟรานินที่สภาวะสมดุล 603.68 มิลลิกรัมต่อกรัม ที่ความเข้มข้นซาฟรานินที่สมดุล 100 มิลลิกรัมต่อลิตร โดยปฏิกิริยาการดูดซับเป็นปฏิกิริยาคายความร้อน ในส่วนการขึ้นรูปเป็นเม็ดสามารถคงรูปและนำไปใช้ในการดูดซับซาฟรานินได้ ดังนั้น ตัวดูดซับที่พัฒนาจากกะลาแมคคาเดเมียนี้ สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการดูดซับซาฟรานินที่ปนเปื้อนอยู่ในน้ำเสียได้อย่างมีประสิทธิภาพและเป็นทางเลือกหนึ่งในการสร้างมูลค่าให้กับของเสียภาคการเกษตร
Ecgconvt : A Hybrid Cnn And Vision Transformer Model For 12-Lead Ecg Images Classification, Mudassar Khalid
Ecgconvt : A Hybrid Cnn And Vision Transformer Model For 12-Lead Ecg Images Classification, Mudassar Khalid
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Cardiovascular diseases (CVDs) are the most common cause of human deaths globally, and they can be controlled by early diagnosis and accurate classification of the electrocardiograms. The Electrocardiogram, commonly known as an ECG, is a very affordable technique to know about the health of the heart from 12 different angles by using 12-Leads to capture the heart's electrical activity. A hybrid deep learning model is proposed in this study to classify the different heart diseases. The deep learning model is composed of a CNN(Xception) to capture all the local feature-maps of the images and a vision transformer (ViT) to study …
การปรับปรุงการทำนายค่าฝุ่น Pm2.5 ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบใช้พื้นที่และเวลา, จิตติ พรานนท์สถิตย์
การปรับปรุงการทำนายค่าฝุ่น Pm2.5 ด้วยโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกแบบใช้พื้นที่และเวลา, จิตติ พรานนท์สถิตย์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
PM2.5 เป็นปัจจัยสำคัญที่ก่อให้เกิดปัญหามลพิษทางอากาศทั่วโลก จึงมีความจำเป็นต้องใช้วิธีการพยากรณ์ที่แม่นยำเพื่อการป้องกันและเตือนภัยล่วงหน้าอย่างมีประสิทธิภาพ แม้ว่างานวิจัยในระยะแรกจะมุ่งเน้นที่การพยากรณ์เชิงเวลา แต่ในระยะหลัง งานวิจัยต่าง ๆ เริ่มมีการบูรณาการแบบจำลองซึ่งพยากรณ์ทั้งในเชิงพื้นที่และเชิงเวลาเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความท้าทายด้านประสิทธิภาพการพยากรณ์ของแบบจำลองอยู่ ในงานวิจัยนี้ ผู้วิจัยมุ่งเน้นการพัฒนาเทคนิคดังกล่าวให้มีความแม่นยำมากยิ่งขึ้นในการพยากรณ์ความเข้มข้นของ PM2.5 ในอนาคต โดยใช้แบบจำลองพยากรณ์วิดีโอที่มีชื่อว่า “IAM4VP” เป็นแกนหลักของแบบจำลอง คุณลักษณะต่าง ๆ ถูกนำมาใช้ร่วมกันเพื่อการพยากรณ์ ได้แก่ ความเข้มข้นของ PM2.5 จำนวนจุดความร้อนบนพื้นผิวโลก และความเร็วลมที่พัดไปทางทิศตะวันออกและทิศเหนือ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียนรู้เชิงเวลา ผู้วิจัยได้มีการบูรณาการการเข้ารหัสแบบวัฏจักร (Cyclical Encoding) เข้ามาเพื่อสะท้อนความสัมพันธ์ของความเข้มข้นของ PM2.5 กับชั่วโมงของวัน จากการทดลองโดยใช้ข้อมูล PM2.5 ในประเทศไทยระหว่างปี พ.ศ. 2565–2566 พบว่ามีการปรับปรุงผลลัพธ์อย่างมีนัยสำคัญ โดยค่า MAE ลดลงถึง 13.63% และค่า F1 score เพิ่มขึ้นถึง 15.27% เมื่อเทียบกับแบบจำลองพื้นฐาน ConvLSTM แบบจำลองนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่โดดเด่นในการพยากรณ์ระดับ PM2.5 ที่อยู่ในช่วงปานกลางถึงไม่ดีต่อสุขภาพ และยังมีความแม่นยำสูงขึ้นในแต่ละระยะเวลาการพยากรณ์ โดยเฉพาะในช่วงชั่วโมงแรก ๆ ของการพยากรณ์
Lead-Free Perovskite/Metal Oxide Heterojunction Photocatalyst For Sustainable Toluene Oxidation, Zakarya Hazaea
Lead-Free Perovskite/Metal Oxide Heterojunction Photocatalyst For Sustainable Toluene Oxidation, Zakarya Hazaea
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
An important field of study is the ecologically benign synthesis of useful compounds such as benzaldehyde and benzyl alcohol from the organic contaminant toluene. Lead-free halide perovskites are excellent options for photocatalysis due to their exceptional photoelectric properties. Nonetheless, they have notable challenges, such as fast charge recombination and ineffective charge separation. In this work, we present a simple anti-solvent technique to create a heterojunction between lead-free halide perovskite Cs2AgBiBr6 (CABB) with Cu2O and Cu-Cu2O. This combination facilitates the photocatalytic activation of C(sp3)−H bonds, which in turn increases the oxidation of toluene. The Cu2O and Cu-Cu2O creating a Z-scheme heterojunction …
Key Drivers Of Ev Market Growth : Insight From Asean Countries, Yuan Su
Key Drivers Of Ev Market Growth : Insight From Asean Countries, Yuan Su
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study aims to analyse the key drivers influencing electric vehicle (EV) market development in ASEAN, by applying the PESTEL framework to analyze political, economic, social, technological, environmental, and legal factors. The case studies of Thailand and Indonesia are used to examine their different EV development trajectories. Field observations in Bangkok, Thailand, and Bali and Jakarta, Indonesia, supplement secondary data analysis by providing detailed insights on infrastructure deployment, consumer behavior, and operational challenges. The findings reveal that political and economic factors dominate early-stage EV market growth, while technological and social factors play an increasing role in long-term market expansion. Southeast …
Semiotic Resources And Ideological Construction In Southeast Asian Femvertising, Qian Zhang
Semiotic Resources And Ideological Construction In Southeast Asian Femvertising, Qian Zhang
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Femvertising, the practice of integrating feminist messaging into advertising, has emerged as a powerful strategy for challenging gender stereotypes and promoting women's empowerment. However, its adaptation in Southeast Asia poses unique challenges due to the region's diverse cultural and religious norms. This research investigates how semiotic resources in Femvertising campaigns from Thailand, Malaysia, and Singapore construct empowerment narratives while addressing local cultural contexts. Combining a systematic literature review with social semiotic analysis, this study explores the visual and linguistic elements in Femvertising campaigns, highlighting their dual role in challenging stereotypes and reinforcing consumerist ideologies. Findings reveal that while these campaigns …
การออกแบบเรขศิลป์สำหรับแบรนด์บริการบนบานยุคใหม่จากแนวคิด คราวด์ ทรัสติ้ง และการกระจายศูนย์, อิงกวี ธนสัมปัตติ
การออกแบบเรขศิลป์สำหรับแบรนด์บริการบนบานยุคใหม่จากแนวคิด คราวด์ ทรัสติ้ง และการกระจายศูนย์, อิงกวี ธนสัมปัตติ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในยุคที่สังคมเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ผู้คนเริ่มแสวงหาวิธีใหม่ในการสร้างความสำเร็จและความมั่นคงในชีวิต แนวคิดเรื่องการบนบานหรือการขอพรซึ่งเคยผูกโยงกับสิ่งศักดิ์สิทธิ์เพียงอย่างเดียว ได้เปลี่ยนไปสู่การสร้างพลังศรัทธาร่วมในสังคม โดยเชื่อว่าทุกสิ่งและทุกคนรอบตัวสามารถเป็นที่พึ่งได้ (Crowd Trusting) ผ่านการมีส่วนร่วมและเชื่อมโยงพลังจากหลายบุคคล (Decentralization) งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาแนวทางการออกแบบเรขศิลป์สำหรับแบรนด์บริการบนบานยุคใหม่ที่สะท้อนแนวคิด Crowd Trusting และ Decentralization โดยรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความเชื่อ การบนบาน แนวคิด Crowd Trusting และ Decentralization รวมถึงการพัฒนาแอปพลิเคชันและการสร้างแบรนด์ ร่วมกับการศึกษาเชิงคุณภาพผ่านสัมภาษณ์และแบบสอบถามกลุ่มเป้าหมาย Generation Z โดยเฉพาะผู้ที่มีประสบการณ์การบนบานแบบไม่ยึดโยงกับสิ่งศักดิ์สิทธิ์โดยตรง ผลการวิจัยพบว่า แบรนด์ควรสื่อสารผ่านแนวคิด “Together We Shine” เพื่อสะท้อนพลังของการรวมและการสร้างสรรค์ร่วมกัน โดยมีบุคลิกภาพแบรนด์ที่เข้มแข็ง สนุกสนาน และทันสมัย (Forceful, Enjoyable, Cheerful และ Modern) อัตลักษณ์ของแบรนด์สอดคล้องกับ Brand Archetype ประเภท The Creator ที่เน้นการริเริ่มสิ่งใหม่และสร้างนวัตกรรมแตกต่าง แนวทางการออกแบบเรขศิลป์ที่เหมาะสม ได้แก่ การสร้างภาพลักษณ์ที่ให้ประสบการณ์สนุกสนาน แปลกใหม่ โดยไม่จำเป็นต้องยึดติดภาพลักษณ์ทางศรัทธาแบบดั้งเดิม แต่เน้นการสร้างความเชื่อมั่นและไว้วางใจจากผู้ใช้ ผ่านการออกแบบแนว Illustration ที่สะท้อนแนวคิดร่วมสมัยอย่างมีประสิทธิภาพ
แบบจำลองการจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงของยูสเซอร์สตอรีสำหรับการจัดลำดับความสำคัญโดยใช้ตรรกะคลุมเครือ, เปรม สุนทรภาส
แบบจำลองการจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงของยูสเซอร์สตอรีสำหรับการจัดลำดับความสำคัญโดยใช้ตรรกะคลุมเครือ, เปรม สุนทรภาส
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบแอไจล์ ยูสเซอร์สตอรีเป็นองค์ประกอบสำคัญที่สะท้อนความต้องการของผู้ใช้ แต่หากยูสเซอร์สตอรีมีคุณภาพไม่เพียงพอ อาจก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ส่งผลกระทบต่อความสำเร็จของโครงการอย่างมีนัยสำคัญ ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงนำเสนอแบบจำลองการจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงของยูสเซอร์สตอรีโดยใช้ตรรกะคลุมเครือ เพื่อช่วยให้สามารถจัดการกับความไม่แน่นอนในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเริ่มจากการนิยามความเสี่ยงของยูสเซอร์สตอรีจำนวน 12 ประเภท พร้อมทั้งกำหนดเกณฑ์การประเมินใน 2 ด้าน ได้แก่ ด้านความพยายามในการบริหารจัดการ และด้านข้อจำกัดในการบริหารจัดการ จากนั้นจึงประยุกต์ใช้ตรรกะคลุมเครือร่วมกับตัวแปรภาษาและฟังก์ชันความเป็นสมาชิกในการคำนวณค่าคะแนนความเสี่ยง และจัดลำดับความสำคัญผ่านแบบจำลองที่พัฒนาขึ้น ผลการประเมินการใช้งานแบบจำลองกับผู้มีประสบการณ์ในโครงการแอไจล์พบว่า แบบจำลองสามารถช่วยในการจำแนกความเสี่ยงได้อย่างเหมาะสมและมีความสอดคล้องกับความคิดเห็นของผู้ประเมิน ซึ่งผลการประเมินสะท้อนถึงความสมเหตุสมผลของแบบจำลองและความสามารถในการประยุกต์ใช้จริง ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงเป็นประโยชน์ต่อทีมพัฒนาในการประเมินและจัดลำดับความเสี่ยงของยูสเซอร์สตอรีได้อย่างเป็นระบบ และเพิ่มประสิทธิภาพในการบริหารความเสี่ยงในโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบแอไจล์ได้ดียิ่งขึ้น
การพัฒนาแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้โดยใช้ Shap และ การเรียนรู้ของเครื่องผ่านกรณีตัวอย่างการทำนายโรคทางเดินอาหารจากข้อมูลไมโครไบโอมในลำไส้, พงศกร พงศ์สุทธิยากร
การพัฒนาแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ที่อธิบายได้โดยใช้ Shap และ การเรียนรู้ของเครื่องผ่านกรณีตัวอย่างการทำนายโรคทางเดินอาหารจากข้อมูลไมโครไบโอมในลำไส้, พงศกร พงศ์สุทธิยากร
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสำคัญในด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ และ การแพทย์ โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูลไมโครไบโอมในลำไส้ ซึ่งมีความสัมพันธ์กับโรคเรื้อรังหลายชนิด เช่น โรคลำไส้อักเสบเรื้อรัง โรคโครห์น และ มะเร็งลำไส้ใหญ่ แม้ว่าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำนายโรคได้อย่างแม่นยำจากข้อมูลเหล่านี้ แต่ข้อจำกัดด้านการตีความผลลัพธ์ โดยเฉพาะในแบบจำลองที่ซับซ้อน เช่น Random Forest และ Neural Networks ยังคงเป็นอุปสรรคต่อการใช้งานจริงในทางการแพทย์ งานวิจัยนี้เสนอการพัฒนาแพลตฟอร์มต้นแบบที่ผสานการทำงานของแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับเทคนิค SHAP (SHapley Additive exPlanations) เพื่อแสดงเหตุผลประกอบการทำนายในระดับรายบุคคล ระบบถูกออกแบบให้รองรับการจัดการวงจรชีวิตของแบบจำลองอย่างเป็นระบบ ตั้งแต่การนำเข้า การเรียกใช้งาน ไปจนถึงการอัปเดตเวอร์ชัน โดยผู้ใช้งานสามารถเลือกแบบจำลองที่ผ่านการประเมินประสิทธิภาพ พร้อมแสดงค่าความน่าจะเป็น และ แผนภาพ SHAP ที่อธิบายฟีเจอร์สำคัญในการตัดสินใจของแบบจำลอง ระบบทั้งหมดพัฒนาภายใต้แนวคิดสถาปัตยกรรมไมโครเซอร์วิส และ รองรับการติดตั้งบน Kubernetes เพื่อความยืดหยุ่นในการดูแล และ ขยายในอนาคต แพลตฟอร์มนี้จึงเป็นแนวทางที่มีศักยภาพในการประยุกต์ใช้ AI อย่างโปร่งใสในงานด้านสุขภาพ และ สามารถต่อยอดไปยังโรคในกลุ่มอื่นได้ในระยะยาว
การศึกษาการสร้างสถานีเติมไฮโดรเจนในประเทศไทยโดยใช้มาตรฐานสมาคมป้องกันอัคคีภัยแห่งชาติ ประเทศสหรัฐอเมริกา, ณัฐวรา เจริญพล
การศึกษาการสร้างสถานีเติมไฮโดรเจนในประเทศไทยโดยใช้มาตรฐานสมาคมป้องกันอัคคีภัยแห่งชาติ ประเทศสหรัฐอเมริกา, ณัฐวรา เจริญพล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาดเป็นแนวทางสำคัญในการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกและส่งเสริมความยั่งยืนด้านพลังงานในระยะยาว โดยเฉพาะเทคโนโลยีสถานีเติมไฮโดรเจน ซึ่งถือเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่มีบทบาทสำคัญต่อระบบขนส่งในอนาคต งานวิจัยฉบับนี้เริ่มต้นจากการศึกษารูปแบบการจัดตั้งสถานีเติมไฮโดรเจนในต่างประเทศ เพื่อนำมาเปรียบเทียบและประเมินความเหมาะสมในบริบทของประเทศไทย โดยเน้นรูปแบบการผลิตแบบ On-Site Electrolysis ซึ่งมีข้อได้เปรียบในด้านการใช้พื้นที่ ความปลอดภัย และความเป็นไปได้ทางเศรษฐศาสตร์ ทั้งนี้ การศึกษาได้อ้างอิงมาตรฐาน NFPA 2 จากประเทศสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นมาตรฐานความปลอดภัยด้านไฮโดรเจนที่ได้รับการยอมรับในระดับสากล การศึกษานี้ได้ออกแบบสถานีต้นแบบใน 3 ขนาด ได้แก่ 500, 1,000 และ 1,500 กิโลกรัมต่อวัน โดยมีต้นทุนเริ่มต้นระหว่าง 120–180 ล้านบาท ภายใต้สมมติฐานราคาขายไฮโดรเจนที่ 300 บาทต่อกิโลกรัม อายุโครงการ 15 ปี และใช้อัตราคิดลด 8% ผลการวิเคราะห์ทางการเงินพบว่า ในกรณีที่เอื้ออำนวยมากที่สุด ค่า IRR อยู่ในช่วง 1.69% ถึง 6.79% ซึ่งแม้จะไม่สูงมาก แต่ยังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการพัฒนา ขณะที่ในกรณีฐานต่ำสุด ค่า IRR ลดลงต่ำกว่าจุดคุ้มทุน และ NPV ติดลบในทุกขนาดของสถานี สะท้อนถึงความเสี่ยงด้านการคืนทุนหากสถานีไม่สามารถดำเนินการได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม หากสามารถออกแบบให้สถานีมีความยืดหยุ่นในการขยายกำลังการผลิตในอนาคต หรือสามารถบูรณาการร่วมกับสถานีบริการน้ำมันที่มีอยู่เดิม ตลอดจนได้รับการสนับสนุนจากภาครัฐ เช่น มาตรการทางภาษี ส่วนลดค่าไฟฟ้า หรือกลไกรับซื้อไฮโดรเจน ก็จะช่วยเพิ่มความคุ้มค่าและความเป็นไปได้ในการลงทุนสถานีเติมไฮโดรเจนในประเทศไทยอย่างมีนัยสำคัญ
ระบบบริการที่ใช้การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างและสอนเพิ่มแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกได้โดยง่ายจากข้อมูลที่จัดเตรียมโดยผู้ใช้งาน, ธนเทพ รุ่งพิพัฒน์
ระบบบริการที่ใช้การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างและสอนเพิ่มแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกได้โดยง่ายจากข้อมูลที่จัดเตรียมโดยผู้ใช้งาน, ธนเทพ รุ่งพิพัฒน์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
สารนิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอระบบเว็บแอปพลิเคชันที่รองรับการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) โดยใช้แนวคิดของ MLOps (Machine Learning Operations) เพื่อให้สามารถฝึกใหม่ (Retrain) และนำแบบจำลองกลับมาใช้งานได้โดยอัตโนมัติ โดยไม่จำเป็นต้องมีความรู้เชิงเทคนิคหรือการเขียนโค้ด ระบบออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้อัปโหลดข้อมูลของตนเอง และสร้างแบบจำลองจากโมเดลสำเร็จรูปที่นำเข้าจาก Hugging Face เช่น ResNet-50 และ Vision Transformer ได้ทันที โดยใช้ระบบตรวจสอบการเลื่อนของข้อมูล (Data Drift) และแสดงผลผ่าน Prometheus และ Grafana เพื่อประสิทธิภาพในการควบคุมคุณภาพของแบบจำลองในระยะยาว ระบบสามารถดาวน์โหลดโมเดลที่ฝึกแล้ว หรือเรียกใช้งานผ่าน API โดยมีการวางโครงสร้างเพื่อรองรับกับผู้ใช้งานจำนวนมากในอนาคตโดยใช้เครื่องมือต่างๆ เข้าช่วย เช่น Docker, Keycloak, RabbitMQ และ MLFlow ช่วยให้สามารถขยายระบบ (Scalability) และดีพลอยขึ้นคลาวด์ได้อย่างยืดหยุ่น การทดสอบระบบแสดงให้เห็นว่ามีประสิทธิภาพในการประมวลผลทั้งในด้านความแม่นยำของแบบจำลอง และความสามารถในการรองรับผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมาก การวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าการนำแบบจำลองที่มีอยู่แล้วมาประยุกต์ใช้ พร้อมระบบอัตโนมัติแบบครบวงจร เป็นแนวทางที่ช่วยลดข้อจำกัดในการเข้าถึง AI และส่งเสริมให้การใช้งานปัญญาประดิษฐ์สามารถเข้าถึงได้ในวงกว้างยิ่งขึ้น