Engineering Commons^™

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

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 …

การตรวจจับภาวะกระดูกสะโพกหักจากภาพถ่ายเอกซเรย์กระดูกสะโพกโดยใช้กระบวนการเรียนรู้เชิงลึก, ปิติ กฤตยานุกูล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การตรวจจับภาวะกระดูกสะโพกหักจากภาพเอกซเรย์เป็นกระบวนการสำคัญที่ช่วยให้แพทย์สามารถวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยได้อย่างทันท่วงที โดยเฉพาะในผู้สูงอายุที่มีความเสี่ยงต่อภาวะกระดูกพรุนและการลื่นล้ม งานวิจัยนี้นำเสนอการพัฒนาโมเดลตรวจจับภาวะกระดูกสะโพกหักโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม YOLOv11 ร่วมกับโมดูล CBAM (Convolutional Block Attention Module) เพื่อปรับปรุงการรับรู้บริบทสำคัญในภาพรังสี โดยมีการทดลองฝังโมดูล CBAM ในตำแหน่งต่าง ๆ และเปรียบเทียบกับโมเดลพื้นฐาน (baseline) ที่ไม่ใช้ CBAM พบว่าโมเดลที่ใช้ CBAM ในตำแหน่งหลัง C3k2 ตัวสุดท้ายในโครงสร้าง Backbone (CBAM4) ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยสามารถเพิ่มค่า [email protected] จากเดิม 94.8% เป็น 96.1% ค่า [email protected]:0.95 จาก 67.6% เป็น 70.4% แสดงให้เห็นว่าโมดูล CBAM สามารถช่วยเสริมประสิทธิภาพของโมเดลให้สามารถตรวจจับรอยหักของกระดูกสะโพกในภาพ X-ray ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้เป็นเครื่องมือช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น

การสร้างสคริปต์ทดสอบเรสฟูลเอพีไอด้วยเงื่อนไขของฐานข้อมูลจากข้อกำหนดโอเพนเอพีไอ, นันทิพัฒน์ ยันต์เจริญ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในปัจจุบันระบบซอฟต์แวร์นั้นเชื่อมต่อกันเพื่อพัฒนาประสบการณ์ของผู้ใช้งานและดึงดูดผู้ใช้งานใหม่ ๆ ด้วยเหตุนี้ผู้พัฒนาซอฟต์แวร์จึงจำเป็นต้องมีมาตรฐานในการแลกเปลี่ยนข้อมูลเพื่อปรับปรุงการทำงานจึงนำไปสู่การสร้างเอพีไอ ในการพัฒนาเอพีไอ เอพีไอได้มีเอกสารที่เป็นมาตรฐานเพื่อช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์เข้าใจส่วนประกอบของเอพีไอ เช่น พารามิเตอร์ รีเควสต์บอดี รีซอร์ส และ เอ็นพอยต์ ทำให้กลุ่มผู้ก่อตั้งโอเพนเอพีไอพัฒนาข้อกำหนดโอเพนเอพีไอขึ้น นอกจากนี้ เอพีไอมักเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลในรูปแบบของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีเงื่อนไขของฐานข้อมูลซึ่งรับประกันความถูกต้องของข้อมูลที่จัดเก็บ เมื่อพัฒนาเอพีไอ ผู้ทดสอบเอพีไออาจมีแนวทางที่แตกต่างในการสร้างกรณีทดสอบ ซึ่งอาจมีความแตกต่างในการสร้างกรณีทดสอบซึ่งนำไปสู่การสร้างกรณีทดสอบที่ไม่ครอบคลุม โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับกรณีทดสอบของเงื่อนไขของฐานข้อมูลงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการในการสร้างสคริปต์ทดสอบสำหรับเรสฟูลเอพีไอโดยใช้ข้อกำหนดโอเพนเอพีไอและข้อมูลเมตาของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ที่มีเงื่อนไขของฐานข้อมูล ซึ่งประกอบไปด้วยกรณีทดสอบ 3 แบบ ได้แก่ กรณีทดสอบจากตัวอย่าง กรณีทดสอบแบบอ้างอิงกับข้อกำหนด และ กรณีทดสอบแบบอ้างอิงกับเงื่อนไขของฐานข้อมูล โดยสำหรับกรณีทดสอบแบบอ้างอิงกับเงื่อนไขของฐานข้อมูลครอบคลุม 5 เงื่อนไข ได้แก่ เงื่อนไขบังคับแบบตรวจสอบ เงื่อนไขบังคับแบบห้ามเว้นว่าง เงื่อนไขบังคับแบบไม่ซ้ำ เงื่อนไขบังคับแบบกุญแจหลัก และ เงื่อนไขบังคับแบบอ้างอิง ซึ่งวิธีการนี้จะสามารถนำไปใช้กับเครื่องมือทดสอบเอพีไอแบบอัตโนมัติช่วยให้ผู้ทดสอบซอฟต์แวร์ได้รับผลลัพธ์ที่รวดเร็วยิ่งขึ้น หลังจากการทดสอบเครื่องมือ พบว่าการสคริปต์ทดสอบและข้อมูลทดสอบสามารถนำไปใช้งานได้จริงโดยใช้ข้อกำหนดโอเพนเอพีไอและไฟล์ คอนเน็กชันสตริงของฐานข้อมูลโพสต์เกรสคิวเอล

เครื่องมือสร้างสตับและไดร์เวอร์สําหรับการทดสอบระบบด้วย แผนภาพลําดับและแผนภาพคลาส, นนทเดช วรางค์เดช

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

เพื่อให้สามารถค้นหาข้อผิดพลาดของระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ การทดสอบระบบสามารถดำเนินการได้ตั้งแต่ช่วงที่ระบบมีฟังก์ชันการทำงานบางส่วนแล้วเสร็จ การค้นพบข้อผิดพลาดในช่วงต้นของการพัฒนาจะช่วยลดต้นทุนและเวลาในการแก้ไขงานซ้ำได้ อย่างไรก็ตาม ในกรณีที่ระบบยังมีคลาสบางส่วนที่ยังไม่แล้วเสร็จ จำเป็นต้องใช้ สตับ และ ไดร์เวอร์ เข้ามาแทนที่คลาสเหล่านั้นในระหว่างการทดสอบ สตับและไดร์เวอร์ต้องใช้เวลาและความพยายามในการพัฒนา จึงมีความพยายามในการสร้างเครื่องมือเพื่อช่วยลดภาระดังกล่าวงานวิจัยนี้เสนอแนวทางพัฒนาเครื่องมือที่ใช้แผนภาพคลาส, แผนภาพลำดับ และตารางติดตามความต้องการ เป็นข้อมูลนำเข้า โดยแผนภาพคลาสใช้เพื่อแสดงข้อมูลคุณลักษณะของคลาส และใช้สร้างรายการเมทอดที่มีในระบบ ส่วนแผนภาพลำดับใช้ระบุลำดับการเรียกใช้เมทอดระหว่างวัตถุ และนำไปสู่การสร้างกราฟการเรียกใช้งาน ในขณะเดียวกันตารางติดตามความต้องการ ถูกใช้เพื่อค้นหาฟังก์ชันของระบบที่ต้องดำเนินการทดสอบ เมื่อได้กราฟการเรียกใช้งานและรายการเมทอดแล้ว ระบบจะสามารถสร้างคลาสของสตับและไดร์เวอร์ พร้อมทั้งข้อมูลทดสอบ เพื่อให้สามารถดำเนินการทดสอบระบบได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การรู้จำสถานที่ด้วยภาพสำหรับหุ่นยนต์ภายในอาคารด้วยกล้องรอบทิศ, เทพสิทธิ์ นิสิตสุขเจริญ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้นำเสนอวิธีการรู้จำสถานที่ด้วยภาพ (Visual Place Recognition: VPR) สำหรับหุ่นยนต์เคลื่อนที่ภายในอาคาร โดยใช้กล้องมุมกว้างที่ติดตั้งเลนส์ตาปลาในทิศชี้ขึ้นเพดานเพียงตัวเดียว ซึ่งช่วยให้สามารถมองเห็นทั้งเพดานที่มีลักษณะคงที่ และสภาพแวดล้อมโดยรอบได้ในภาพเดียว ลดความจำเป็นในการใช้เซนเซอร์หลายประเภท ระบบที่พัฒนาขึ้นใช้สถาปัตยกรรมแบบ NetVLAD ซึ่งได้รับการฝึกสอนด้วยข้อมูลภาพ Fisheye จากทั้งโลกจริงและโลกจำลอง เรียกว่า FisheyeNetVLAD เพื่อสร้างตัวแทนภาพแบบ Global Descriptor สำหรับการค้นหาสถานที่ในขั้นต้น ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าระบบสามารถรู้จำสถานที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้ในสภาวะแสง มุมมอง และสิ่งกีดขวางที่หลากหลาย จึงเหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้งานในระบบระบุตำแหน่งของหุ่นยนต์ภายในอาคาร

Deep Learning Approaches For Robust Heart And Respiratory Rate Estimation From Photoplethysmography, Pongpanut Osathitporn

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Respiratory rate (RR) is a vital sign widely used to assess patient health. However, estimating RR using photoplethysmography (PPG) signals remains challenging due to noise and signal variability. This paper proposes RRWaveNet, an end-to-end model based on multi-scale convolutional networks with residual connections for robust RR estimation from PPG signals. The model is evaluated on four public datasets BIDMC, CapnoBase, WESAD, and SensAI with optimal performance observed at a 32-second window. RRWaveNet achieves mean absolute errors of 1.66±1.01, 1.59±1.08, 1.92±0.96, and 1.23±0.61 breaths per minute, respectively, outperforming state-of-the-art methods across all datasets and the transfer learning using ICU datasets, which …

กรอบการจำลองเพื่อประเมินประสิทธิภาพการดำเนินงานและกลยุทธ์ด้านราคาของบริการแท็กซี่ในเขตเมือง, ธีรัช รักษ์เถา

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การบริหารจัดการระบบแท็กซี่ในเขตเมืองมีความซับซ้อนและต้องรองรับปัจจัยหลายด้าน เช่น ความต้องการของผู้โดยสาร การกระจายตัวของรถแท็กซี่ กลยุทธ์ด้านราคา และประเภทของพาหนะ การประเมินผลกระทบจากตัวแปรเหล่านี้อย่างเป็นระบบจึงมีความสำคัญต่อการวางแผนทั้งในระดับผู้ประกอบการและภาครัฐ งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบการจำลองที่สามารถประเมินประสิทธิภาพของระบบแท็กซี่ภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน โดยใช้ข้อมูลจากบริการแท็กซี่ในนครนิวยอร์ก (NYC TLC Dataset) เป็นกรณีศึกษา ตัวแปรหลักที่นำมาทดลอง ได้แก่ ขนาดของฟลีทรถ รูปแบบโครงสร้างราคาค่าโดยสาร และประเภทของยานพาหนะ (รถยนต์สันดาปภายในและยานยนต์ไฟฟ้า) ผลการทดลองแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรกับประสิทธิภาพของระบบในด้านต่าง ๆ เช่น อัตราการตอบสนองงาน อัตราการใช้งานแท็กซี่ เวลาว่าง รายได้สุทธิ และต้นทุนการดำเนินการนอกจากนี้ ยังเปรียบเทียบผลการวิเคราะห์จากระบบจำลองกับวิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิม พบว่าระบบจำลองให้ผลที่ใกล้เคียงกับสภาพจริงมากกว่า โดยสามารถสะท้อนผลกระทบของการตัดสินใจในระดับปฏิบัติการได้อย่างชัดเจน กรอบการจำลองที่พัฒนาขึ้นนี้ให้ข้อมูลเชิงปฏิบัติแก่ผู้ประกอบการฟลีทรถแท็กซี่และผู้กำหนดนโยบาย เพื่อนำไปใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการแท็กซี่ กลยุทธ์ในการดำเนินงาน และความยั่งยืนทางการเงิน

การวัดหนี้ทางเทคนิคจากการเปลี่ยนแปลงของร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ด, เจษฎา วิริยะกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

หนี้ทางเทคนิคหมายถึงปัญหาที่เกิดจากการปล่อยซอฟต์แวร์ออกมาโดยที่ส่วนประกอบต่าง ๆ ยังไม่สมบูรณ์ ยังไม่ผ่านการพัฒนาเต็มที่ หรือยังไม่เหมาะสม ซึ่งอาจส่งผลให้ต้องใช้ความพยายามในการพัฒนาเพิ่มเติมในเวอร์ชันถัดไป — เปรียบเสมือนการจ่ายดอกเบี้ยในหนี้ทางการเงิน ร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ดเป็นรูปแบบเฉพาะของหนี้ทางเทคนิค ซึ่งเมื่อปรากฏอยู่ในโค้ดเบสแล้วอาจนำไปสู่ปัญหาที่สร้างต้นทุนเพิ่มเติมในการพัฒนา งานวิจัยนี้ศึกษาผลกระทบของหนี้ทางเทคนิคที่เกิดจากร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ด โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมการเปลี่ยนแปลงของร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ดเหล่านั้น เพื่อสร้างประวัติการเปลี่ยนแปลงของร่องรอยที่ไม่ดี ผู้วิจัยได้พัฒนาตัววัดหนี้ทางเทคนิคแบบละเอียดขึ้น เพื่อใช้วัดปริมาณหนี้โดยประเมินขนาดของกิจกรรมการปรับโครงสร้างใหม่ (แสดงถึงต้นหนี้) และกิจกรรมดอกเบี้ย (แสดงถึงดอกเบี้ยหนี้) และเสนอให้นำขนาดของกิจกรรมทั้งสองประเภทนี้ไปประยุกต์ใช้กับแบบจำลองการประเมินความพยายามโคโคโม 2 แทนที่จะใช้แบบจำลองซีเอเอ สำหรับการประเมินหนี้ทางเทคนิค แนวทางนี้ช่วยให้สามารถสร้างประวัติการเปลี่ยนแปลงของหนี้ทางเทคนิคจากร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ดในโครงการซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ที่อยู่ในชุดข้อมูลควอลิตัสได้ ในการวิเคราะห์ผลกระทบ ผู้วิจัยจำแนกพฤติกรรมการเปลี่ยนแปลงของหนี้ทางเทคนิคตามระดับความรุนแรงของหนี้ โดยจำแนกออกเป็น พฤติกรรมของต้นหนี้ 5 ประเภท และ พฤติกรรมของดอกเบี้ย 3 ประเภท แบบรูปพฤติกรรมเหล่านี้พบได้ในร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ดทุกประเภทและในระบบซอฟต์แวร์ทุกระบบที่นำมาวิเคราะห์ การจำแนกดังกล่าวเผยให้เห็นว่า โดยเฉลี่ยแล้ว ร่องรอยที่ไม่ดีในโค้ด 30% ต่อระบบมีการสะสมดอกเบี้ย และ 5% แสดงระดับความรุนแรงของหนี้ในระดับสูง นอกจากนี้ ผู้วิจัยยังวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัววัดหนี้ทางเทคนิคที่เสนอกับตัววัดซอฟต์แวร์อื่น ๆ โดยใช้วิธีการตามมาตรฐาน IEEE Std 1061-1998 ผลการวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่า ไม่มีตัววัดซอฟต์แวร์ใดที่มีความสัมพันธ์เพียงพอจะใช้แทนตัววัดหนี้ทางเทคนิคที่เสนอได้ จากผลการศึกษาทั้งหมดนี้ ผู้วิจัยเสนอแนวทางการบริหารจัดการหนี้ทางเทคนิค โดยใช้การวิเคราะห์ต้นทุนและผลตอบแทน และ การวิเคราะห์จุดแตกหัก เพื่อช่วยในการกำหนดกลยุทธ์ จัดลำดับความสำคัญ และเฝ้าสังเกตหนี้ทางเทคนิค

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

ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจลาออกของพนักงานไอทีในธนาคารแห่งหนึ่งในประเทศไทย, ฐิติวุฒิ สุวอ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อความตั้งใจลาออกของพนักงานไอทีในธนาคารแห่งหนึ่งของประเทศไทยซึ่งดำเนินงานภายใต้การพัฒนาซอฟต์แวร์แบบอไจล์ (Agile) โดยวิเคราะห์ 8 ปัจจัยหลัก ได้แก่ ความสมดุลชีวิตกับงาน (Work-Life Balance), ความสัมพันธ์ในที่ทำงานที่ไม่ดี (Poor Workplace Relationships), ความยืดหยุ่นในการทำงาน (Lack of Workplace Flexibility), ค่าตอบแทนที่ไม่ยุติธรรมต่อเนื้องาน (Unfair Compensation Relative to Work), การบังคับให้กลับมาทำงานในสถานที่ทำงาน (Forced Transition to On-site Work), พฤติกรรมไม่เหมาะสมของหัวหน้างาน (Supervisor Misconduct), ค่าตอบแทนที่ไม่เหมาะสมกับทักษะ (Inadequate Compensation Relative to Skill) และวัฒนธรรมองค์กรที่เป็นพิษ (Toxic Organizational Culture) โดยเก็บข้อมูลจากพนักงานไอทีจำนวน 52 คน ผ่านการตอบแบบสอบถาม และนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ด้วยวิธีการทางสถิติ Cronbach’s Alpha, Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), Factor Loading และ Multiple Regression Analysis ผลการวิเคราะห์พบว่ามีเพียงพฤติกรรมไม่เหมาะสมของหัวหน้าและค่าตอบแทนที่ไม่เหมาะสมกับทักษะที่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ส่งผลต่อความตั้งใจลาออกของพนักงาน นอกจากนี้โครงงานยังได้พัฒนาแดชบอร์ดแบบโต้ตอบ (Interactive Dashboard) เพื่อช่วยให้ทีมทรัพยากรบุคคลสามารถนำผลลัพธ์ไปวิเคราะห์ต่อ ประเมินความเสี่ยงการลาออก และวางแผนเชิงกลยุทธ์การบริหารบุคลากร ภายใต้แวดล้อมการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบอไจล์ (Agile) ได้อย่างมีประสิทธิผล

แบบจำลองเชิงรูปนัยของกระบวนการสร้างซอฟต์แวร์ในมาตรฐาน Iso/Iec29110 โดยใช้คัลเลอร์เพทริเน็ต, ณัฐภัทร พิชญ์ชยะนนท์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในองค์กรพัฒนาซอฟต์แวร์ขนาดเล็ก โดยเฉพาะกลุ่มที่ต้องการขอการรับรองตามมาตรฐาน ISO/IEC 29110 การทำความเข้าใจและจัดการกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นภารกิจที่มีความท้าทาย เนื่องจากข้อจำกัดด้านทรัพยากรและระดับความพร้อมของกระบวนการ การประเมินความสอดคล้องตามมาตรฐานในรูปแบบที่มีโครงสร้างจึงยิ่งเพิ่มความซับซ้อนให้มากขึ้น งานวิจัยฉบับนี้มุ่งนำเสนอแนวทางการสร้างแบบจำลองด้วย Colored Petri Nets (CPN) เพื่อใช้ในการจำลองกระบวนการ Software Implementation (SI) ตามมาตรฐาน ISO/IEC 29110 โดยข้อมูลการประเมินจะถูกรวบรวมผ่านระบบเว็บแอปพลิเคชัน และแปลงให้อยู่ในรูปแบบโทเคนไฟล์ ซึ่งจะถูกจัดเก็บอัตโนมัติในเส้นทางที่กำหนดไว้สำหรับการประเมินผ่าน CPN IDE ภายหลังการประเมินจะมีการประมวลผลผลลัพธ์ผ่านระบบ Data Pipeline ที่พัฒนาไว้โดยเฉพาะ และจัดเก็บข้อมูลลงในฐานข้อมูลเพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงผลการประเมินผ่านเว็บอินเทอร์เฟซได้อย่างสะดวก แบบจำลองและเครื่องมือที่พัฒนาขึ้นช่วยให้สามารถวิเคราะห์และตรวจสอบความสอดคล้องของกระบวนการได้อย่างเป็นระบบ ส่งเสริมความโปร่งใส และสนับสนุนให้องค์กรขนาดเล็กสามารถเตรียมความพร้อมเข้าสู่กระบวนการขอการรับรองตามมาตรฐานได้อย่างมีประสิทธิภาพ แบบจำลอง CPN ที่ออกแบบไว้ยังสะท้อนถึงกิจกรรมหลัก สิ่งส่งมอบ และกฎการประเมินตามมาตรฐาน ซึ่งเป็นรากฐานสำคัญต่อการประเมินซ้ำและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

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

การพัฒนาระบบสำหรับประเมินทักษะตามความต้องการด้านทักษะเชิงอ่อน สำหรับสายอาชีพผู้ผลิตซอฟต์แวร์ของธุรกิจธนาคารในประเทศไทย, ปรานต์วาสน์ ศรีอนันต์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในยุคปัจจุบันสายอาชีพผู้พัฒนาซอฟต์แวร์มีบทบาทสำคัญในหลากหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะภาคธุรกิจธนาคารที่ต้องอาศัยเทคโนโลยีซอฟต์แวร์ในการดำเนินงาน ความสามารถในสายงานนี้จึงไม่จำกัดเพียงทักษะทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังรวมถึงทักษะเชิงอ่อน (soft skills) เช่น ทักษะการสื่อสาร ทักษะการวิเคราะห์ ทักษะการแก้ปัญหา เป็นต้น อย่างไรก็ตาม พบว่าผู้พัฒนาซอฟต์แวร์จำนวนมากยังขาดการตระหนักรู้และการเตรียมความพร้อมในด้านทักษะเชิงอ่อน ส่งผลให้เกิดช่องว่างระหว่างทักษะที่มีและความต้องการขององค์กร โครงงานนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญของทักษะเชิงอ่อนที่จำเป็นในสายอาชีพผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ทั้งสิ้น 9 ทักษะ โดยเน้นในภาคธุรกิจธนาคาร ผ่านการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลจากการตอบแบบสำรวจความต้องการด้านทักษะเชิงอ่อนของหัวหน้างานจากธุรกิจธนาคารในประเทศไทยทั้งสิ้น 10 แห่ง ต่อตำแหน่งงาน 4 ตำแหน่ง ได้แก่ ตำแหน่งเจ้าของผลิตภัณฑ์ ตำแหน่งนักออกแบบส่วนต่อประสานผู้ใช้ ตำแหน่งนักพัฒนา และนักประกันคุณภาพ เพื่อให้ทราบทักษะเชิงอ่อนที่สำคัญและจำเป็นโดยตรงกับความคาดหวังของหัวหน้างานในสายการพัฒนาซอฟต์แวร์ เพื่อสนับสนุนการพัฒนาทักษะเชิงอ่อนในสายอาชีพผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ในประเทศไทย โครงงานนี้ยังมีเป้าหมายในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการประเมินทักษะเชิงอ่อนสำหรับผู้ที่สนใจเข้าสู่สายอาชีพนี้ ซอฟต์แวร์ดังกล่าวออกแบบให้เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถประเมินทักษะเชิงอ่อนของตนเองเบื้องต้นได้ พร้อมทั้งเสนอคำแนะนำที่เหมาะสมกับระดับของผู้ประเมินสำหรับทั้ง 9 ทักษะเชิงอ่อน เพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าใจถึงจุดแข็งและจุดที่ควรพัฒนาเพิ่มเติมเพื่อให้มีทักษะที่สอดคล้องกับความต้องการในอุตสาหกรรมซอฟต์แวร์ในภาคธุรกิจธนาคารได้

การแปลงแผนภาพกิจกรรมที่มีการกำหนดเวลาเป็นไทมด์ออโตมาตา, กัญจน์วัฒน์ จันทร์หง่อม

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่ที่มีความซับซ้อนสูง ความถูกต้องของระบบทั้งในเชิงฟังก์ชัน และข้อกำหนดเชิงเวลาถือเป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพ อย่างไรก็ตาม แผนภาพกิจกรรม ซึ่งนิยมใช้ในระยะเริ่มต้นของการออกแบบระบบ ยังขาดความสามารถในการระบุข้อจำกัดด้านเวลาโดยตรง ทำให้ไม่สามารถใช้ตรวจสอบคุณสมบัติเชิงเวลาของระบบได้อย่างครบถ้วน โครงงานมหาบัณฑิตนี้จึงมุ่งพัฒนากฎการแปลงแผนภาพกิจกรรมที่มีการกำหนดเวลาไปเป็นไทมด์ออโตมาตา ซึ่งเป็นแบบจำลองที่สามารถแสดงพฤติกรรมของระบบพร้อมข้อจำกัดเชิงเวลาได้อย่างแม่นยำ โดยจะนำแบบจำลองไทมด์ออโตมาตาที่แปลงได้เข้าสู่กระบวนการทวนสอบด้วยเครื่องมือ UPPAAL เพื่อให้สามารถตรวจสอบคุณสมบัติด้านที่ระบบจะดำเนินต่อไปจนถึงจุดหมายในอนาคต และการป้องกันข้อผิดพลาดในระบบ ได้อย่างเป็นรูปธรรม ผ่านการใช้ตรรกศาสตร์เชิงเวลาแบบต้นไม้คำนวณ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า กฎการแปลงที่พัฒนาขึ้นสามารถรองรับข้อกำหนดเชิงเวลาได้อย่างเหมาะสม ในการนำไปประยุกต์ใช้ในกระบวนการพัฒนาซอฟต์แวร์แบบแอไจล์ เพื่อการออกแบบซอฟต์แวร์ที่ต้องการการควบคุมเวลาอย่างละเอียด

การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของนักพัฒนาซอฟต์แวร์กับหนี้ทางเทคนิคในโครงการซอฟต์แวร์, บุญฤทธิ์ สวัสดี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

โครงงานมหาบัณฑิตนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของนักพัฒนาซอฟต์แวร์กับหนี้ทางเทคนิคโดยใช้ข้อมูลจากโครงการโอเพนซอร์ซภาษาไพทอนบนแพลตฟอร์มกิตฮับ และวัดหนี้ทางเทคนิคด้วยเครื่องมือโซนาร์คิวบ์ หนี้ทางเทคนิคเป็นตัววัดที่สำคัญซึ่งสะท้อนถึงปริมาณปัญหาที่ซ่อนอยู่ในโค้ด ซึ่งเกิดขึ้นจากการทำงานของนักพัฒนา โครงงานมหาบัณฑิตนี้ใช้แนวทางวิเคราะห์ข้อมูล โดยผสานการดึงข้อมูลผ่านกิตฮับเรสต์เอพีไอและโซนาร์คิวบ์ด้วยภาษาไพทอน แล้วนำมาทำการวิเคราะห์เชิงสถิติ การศึกษาแบ่งออกเป็นสามคำถามวิจัย ได้แก่ (1) สัดส่วนของนักพัฒนาที่ยังปฏิบัติงานอยู่มีความสัมพันธ์กับความหนาแน่นของหนี้ทางเทคนิคในโครงการหรือไม่ (2) ประสบการณ์ในการทำงานมีความสัมพันธ์กับการปรับปรุงประสิทธิภาพในการจัดการหนี้ทางเทคนิคของนักพัฒนาหรือไม่ และ (3) ประสบการณ์ในการทำงานซึ่งแตกต่างกันทำให้เกิดความแตกต่างในแง่การปรับปรุงประสิทธิภาพในการจัดการหนี้ทางเทคนิคของนักพัฒนาหรือไม่ ผลการวิเคราะห์สถิติโดยใช้สหสัมพันธ์ระยะทางสำหรับคำถามวิจัยที่ 1 และ 2 และการทดสอบแมนวิทนีย์ยูสำหรับคำถามวิจัยที่ 3 ไม่พบนัยสำคัญทางสถิติในการทดสอบสมมติฐานในทั้งสามคำถามวิจัยที่ระดับความเชื่อมั่น 95% สัดส่วนของนักพัฒนาที่ยังปฏิบัติงานอยู่ในโครงการและประสบการณ์ของนักพัฒนาไม่ได้เป็นปัจจัยโดยตรงที่เกี่ยวข้องกับความหนาแน่นของหนี้ทางเทคนิคที่ปรากฏในโครงการและประสิทธิภาพของนักพัฒนาในการปรับปรุงหนี้ทางเทคนิคในโครงการ สภาพหนี้ทางเทคนิคในโครงการอาจขึ้นกับปัจจัยอื่นร่วมด้วย เช่น แนวปฏิบัติหรือมาตรฐานในการปฏิบัติงานในโครงการ ในการควบคุมคุณภาพโค้ด และลักษณะเฉพาะของโครงการหรือนักพัฒนารายบุคคล

การพัฒนาส่วนฟรอนต์เอนด์ของเว็บแอปพลิเคชันโดยใช้เฟรมเวิร์กนักซ์แบบอิงแบบจำลอง, สุรชาติ คงกำเหนิด

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอวิธีการพัฒนาแบบอิงแบบจำลองเข้าเป็นส่วนช่วยในการพัฒนาส่วนฟรอนต์เอนด์ของเว็บแอปพลิเคชันผู้ใช้เฟรมเวิร์กนักซ์ โดยนำเสนอยูเอ็มแอลโพรไฟล์ของนักซ์เฟรมเวิร์กสำหรับการสร้างแบบจำลองของส่วนฟรอนต์เอนด์และนำเสนอกฎการแปลงในรูปแบบของแผ่นแบบสำหรับการแปลงแบบจำลองสู่โค้ดและจากโค้ดสู่แบบจำลอง โดยการแปลงจากแบบจำลองสู่โค้ดนั้นนักพัฒนาจำเป็นต้องเติมโค้ดตรรกะบางส่วนลงไปในโค้ดที่ได้จากการแปลงเพื่อทำให้ส่วนฟรอนต์เอนด์สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์ ทั้งนี้งานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอเครื่องมือการแปลงทั้งในส่วนของการแปลงแบบจำลองสู่โค้ดและโค้ดสู่แบบจำลอง รวมถึงการสร้างเว็บแอปพลิเคชันกรณีศึกษาเพื่อใช้ในการตรวจสอบการแปลง โดยการแปลงจากแบบจำลองสู่โค้ดได้ผ่านการตรวจสอบคุณภาพโค้ดโดยใช้โซนาร์คิวบ์ การเปรียบเทียบระหว่างการแปลงด้วยเครื่องมือจากแบบจำลองสู่โค้ดกับการเขียนโค้ดโดยดูจากแบบจำลองโดยนักพัฒนา ได้ผลว่าโค้ดสอดคล้องกันเฉลี่ย 89.23% เนื่องจากโค้ดของนักพัฒนาไม่ครบถ้วนตามแบบจำลองหรือไม่เป็นไปตามคู่มือของนักซ์ การวัดอัตราการแปลงเมื่อเทียบกับโค้ดที่เพิ่มตรรกะจนสมบูรณ์แล้วมีค่าเฉลี่ย 83.03% แสดงว่าโค้ดส่วนใหญ่ถูกสร้างขึ้นอัตโนมัติ การแปลงจากโค้ดสู่แบบจำลองใช้การเปรียบเทียบแบบจำลองต้นฉบับกับแบบจำลองที่ถูกแปลงกลับจากโค้ด ผลลัพธ์ คือ แบบจำลองที่แปลงกลับจากโค้ดมีความถูกต้องโดยรวมเฉลี่ย 100%

Reinventing Integrated Photonic Devices And Circuits For High Performance Communication And Computing Applications, Venkata Sai Praneeth Karempudi

Theses and Dissertations--Electrical and Computer Engineering

The long-standing technological pillars for computing systems evolution, namely Moore's law and Von Neumann architecture, are breaking down under the pressure of meeting the capacity and energy efficiency demands of computing and communication architectures that are designed to process modern data-centric applications related to Artificial Intelligence (AI), Big Data, and Internet-of-Things (IoT). In response, both industry and academia have turned to 'more-than-Moore' technologies for realizing hardware architectures for communication and computing. Fortunately, Silicon Photonics (SiPh) has emerged as one highly promising ‘more-than-Moore’ technology. Recent progress has enabled SiPh-based interconnects to outperform traditional electrical interconnects, offering advantages like high bandwidth density, …

Detection Of Tooth Position By Yolov4 And Various Dental Problems Based On Cnn With Bitewing Radiograph, Kuo Chen Li, Yi-Cheng Mao, Mu-Feng Lin, Yi-Qian Li, Chiung-An Chen, Tsung-Yi Chen, Patricia Angela R. Abu

Department of Information Systems & Computer Science Faculty Publications

Periodontitis is a high prevalence dental disease caused by bacterial infection of the bone that surrounds the tooth. Early detection and precision treatment can prevent more severe symptoms such as tooth loss. Traditionally, periodontal disease is identified and labeled manually by dental professionals. The task requires expertise and extensive experience, and it is highly repetitive and time-consuming. The aim of this study is to explore the application of AI in the field of dental medicine. With the inherent learning capabilities, AI exhibits remarkable proficiency in processing extensive datasets and effectively managing repetitive tasks. This is particularly advantageous in professions demanding …

Cybersecurity Awareness And Risks Among Students, Staff & Faculty At The University Of North Alabama, Jerry Lwamba

Theses

As individuals and organizations become significantly connected to the internet, cybercriminals find an increasing number of ways to exploit their targets (Broadhurst, 2018). This study explores the world of cybersecurity awareness of risks associated with online activities within the University of North Alabama (UNA). This research aims to assess the level of cybersecurity awareness of risks university stakeholders face, and to also understand behaviors that expose them to cybercrime and emphasize the urge for comprehensive cybersecurity best practices. When cybercriminals employ tactics such as spam, phishing, or spear phishing in their attempts to break into network systems, distribute malware, or …

โปรแกรมค้นหาข้ามภาษาสำหรับค้นคืนค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจก, ณฐพจน์ หนูวงษ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเป็นความท้าทายระดับโลกที่สำคัญ ซึ่งเกิดจากการปล่อยก๊าซเรือนกระจกเป็นหลัก การจัดการข้อมูลก๊าซเรือนกระจกอย่างมีประสิทธิภาพจึงมีความสำคัญต่อการประเมินคาร์บอนฟุตพรินต์ อย่างไรก็ตาม การกำหนดค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมต่างๆ นั้นไม่ใช่เรื่องง่ายและต้องใช้แรงงานไม่น้อย นอกจากนี้ เนื้อหาในฐานข้อมูลค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจกยังเป็นการผสมผสานระหว่างภาษาไทยและภาษาอังกฤษ การศึกษานี้จึงได้พัฒนาโปรแกรมค้นหาข้ามภาษาสำหรับการค้นคืนค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากฐานข้อมูลขององค์การบริหารจัดการก๊าซเรือนกระจก (ประเทศไทย) เพื่อส่งเสริมความน่าเชื่อถือของการคำนวณการปล่อยคาร์บอน ระบบดังกล่าวช่วยให้สามารถค้นหาแบบสองภาษาได้อย่างราบรื่น โดยบูรณาการการจับคู่คำพ้องความหมายแบบใช้พจนานุกรมและการจัดทำดัชนีด้วยอิลาสติกเซิร์ช การค้นหาเชิงความหมายพร้อมกับการขยายการค้นหาด้วยคำพ้องความหมายจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าจะได้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง โดยไม่คำนึงถึงภาษาที่ใช้ในการสืบค้น ด้วยการทำงานแบบสายท่ออัตโนมัติสำหรับการค้นคืนข้อมูลและการจัดทำดัชนี ระบบดังกล่าวช่วยเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในการค้นหา ซึ่งจะช่วยสนับสนุนองค์กรต่างๆ ในการคำนวณค่าคาร์บอนฟุตพรินต์ที่ถูกต้องเที่ยงตรงมากยิ่งขึ้น

การพัฒนาเมตริกสำหรับการประเมินการสรุปข้อความแบบแอบสแทร็กต์ทิฟโดยใช้การวิเคราะห์ทางศัพท์และทางความหมาย, ณภัทร สารวนางกูร

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การประเมินผลการสรุปข้อความยังคงเป็นเรื่องท้าทาย เนื่องจากตัววัดแบบดั้งเดิม เช่น ROUGE และ BLEU มุ่งเน้นไปที่ความเหมือนกันของคำ ซึ่งมักจะไม่สามารถจับความหมายเชิงลึกและความสอดคล้องของเนื้อหาได้อย่างครบถ้วน งานวิจัยนี้นำเสนอ CorefSemScore ซึ่งเป็นตัววัดเชิงประเมินแบบผสมผสานที่รวมการวิเคราะห์ การแก้ไขการอ้างอิงร่วม เข้ากับการประเมินความคล้ายคลึงกันเชิงความหมาย โดยผสานการใช้ ROUGE, BERTScore, และ Sentence-BERT เพื่อการประเมินที่ครอบคลุมมากขึ้น CorefSemScore ใช้วิธีการเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักเพื่อผสานองค์ประกอบการประเมินในหลากหลายมิติ โดยเน้นความสมดุลระหว่างการประเมินความคล้ายคลึงกันเชิงคำศัพท์และความคล้ายคลึงกันเชิงความหมาย ส่งผลให้สามารถประเมินการสรุปข้อความแบบแอบสแทร็กต์ทิฟได้อย่างครอบคลุม ผลการทดลองบนชุดข้อมูล SummEval แสดงให้เห็นว่า CorefSemScore มีประสิทธิผลเหนือกว่าทั้งตัววัดแบบความคล้ายคลึงกันเชิงคำศัพท์ เช่น ROUGE และ BLEU รวมถึงตัววัดความคล้ายคลึงกันเชิงความหมาย เช่น BERTScore โดยเฉพาะในด้านการสะท้อนความเชื่อมโยงของเนื้อหา ซึ่งสะท้อนถึงศักยภาพของตัววัดในการยกระดับความน่าเชื่อถือของการประเมินผลการสรุปข้อความแบบแอบสแทร็กต์ทิฟ

Learned Modeling And Control Of Continuum Robots For Surgical Applications, Cameron Jack Wolfe

Dartmouth College Master’s Theses

To reduce morbidity and mortality during surgery, surgeons have increasingly turned to Minimally Invasive Surgery (MIS), which involves passing instruments through small incisions or natural orifices to minimize patient trauma. Although MIS has significantly improved patient outcomes, it hinders a surgeon's dexterity and impairs visual and tactile feedback. These deficiencies have prompted the adoption of Robot-Assisted Surgery (RAS), in which surgeons control robots instead of using handheld instruments. While RAS has improved patient outcomes, robots struggle to navigate constricted spaces due to their rigidity, spurring the development of Continuum Robots (CRs). These flexible infinite degree-of-freedom robots move by bending, allowing …

Fake News Detection In Online Platforms, Elena Shushkevich

Doctoral

This thesis presents research conducted during a Ph.D. program at Technological University Dublin from 2020 to 2024. The objective of this research is to develop and evaluate effective methods for detecting and classifying fake news in social media and press, addressing the critical issue of misinformation in the digital age. The relevance of this study is underscored by the increasing prevalence of fake news and its potential societal impact, emphasizing the importance of advanced tools for identifying and mitigating misinformation.

Outdoor Navigation Support Using Machine Learning For People With Visual Impairment, Fatmaelzahraa Eltaher

Doctoral

Navigating urban environments is challenging for People with Visual Impairments (PVI). Many PVI opt to use navigation systems, such as Google Maps. However, current navigation systems often lack information crucial for PVI, such as the presence of traffic lights or roadworks. Knowing these features would enable PVI to understand their surroundings better and choose routes that suit their preferences. For instance, 79.6\% of PVI surveyed in this thesis prefer road junctions (termed intersections) controlled by traffic lights.

This research contributes to advancing navigation support for PVI in urban environments by focusing on annotating maps with useful environmental information. It proposes …

Emotional Intelligence Coaching For Higher Education Lecturers: Their Experience And Its Impact On Trait Emotional Intelligence, Stress, And Teaching Self-Efficacy, Eoghan Guiry

Doctoral

Previous research has established that emotional intelligence (EI) can be developed through targeted intervention; however, this was previously untested with lecturers. Guided by the job demands-resources model, this study explored the impact of an EI coaching intervention on lecturers’ trait EI, perceived stress, work-related stress, and teaching self-efficacy at Technological University Dublin. Additionally, the study explored the lecturers’ experiences of partaking in the intervention. Employing a pragmatic approach, mixed methods were used in a randomised controlled trial.

How Can Personalised Feedback In Assignments Help Address Gender Balance In Computing Education?, Alina Berry

Academic Posters Collection

Personalised feedback is frequently used in computing assessments in higher education. Research has shown that personalised feedback positively influences persistence in computer science. Computing and related disciplines are known to show relatively low retention rates. This includes female students, who are strongly underrepresented in computing disciplines, so they can be considered as a particularly important group for retention-driven initiatives. Female science students are more likely to act upon feedback, and personalised feedback has increased intentions to persist among female top performing students in computing. Hence, providing personalised feedback can be considered as a promising gender initiative that has a potential …

Design Strategies For Explainable Ai: 12 Guiding Design Principles For Human-Centred Xai, Helen Sheridan, Dympna O'Sullivan, Emma Murphy

Academic Posters Collection

With the growing demand for transparent Al systems, the EU's Al Act emphasizes the need for accessible explanations to foster user trust and ethical Al use [1]. Our research explores the "gulf of explanation" in XAl, evaluating how well current systems align with users' mental models and engaging experts to improve human-centred XAl design [2]. This work particularly considers the application of a new and novel HCl framework, a set of 12 key design principles for human-centred XAI.

Human Centred Xai Taxonomy, Helen Sheridan, Emma Murphy, Dympna O'Sullivan

Academic Posters Collection

No abstract provided.

The Integration Of Neuromorphic Computing In Autonomous Robotic Systems, Md Abu Bakr Siddique

Dissertations, Master's Theses and Master's Reports

Deep Neural Networks (DNNs) have come a long way in many cognitive tasks by training on large, labeled datasets. However, this method has problems in places with limited data and energy, like when planetary robots are used or when edge computing is used [1]. In contrast to this data-heavy approach, animals demonstrate an innate ability to learn by communicating with their environment and forming associative memories among events and entities, a process known as associative learning [2-4]. For instance, rats in a T-maze learn to associate different stimuli with outcomes through exploration without needing labeled data [5]. This learning paradigm …