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

Computer Engineering Commons™

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

Computer Sciences

Institution
Keyword
Publication Year
Publication
Publication Type
File Type

Articles 1141 - 1170 of 13035

Full-Text Articles in Computer Engineering

แบบจำลองเชิงรูปนัยของกระบวนการสร้างซอฟต์แวร์ในมาตรฐาน Iso/Iec29110 โดยใช้คัลเลอร์เพทริเน็ต, ณัฐภัทร พิชญ์ชยะนนท์ Jan 2024

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

Go to article

ระบบบริการที่ใช้การดำเนินการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างและสอนเพิ่มแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกได้โดยง่ายจากข้อมูลที่จัดเตรียมโดยผู้ใช้งาน, ธนเทพ รุ่งพิพัฒน์ Jan 2024

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

Go to article

การพัฒนาระบบสำหรับประเมินทักษะตามความต้องการด้านทักษะเชิงอ่อน สำหรับสายอาชีพผู้ผลิตซอฟต์แวร์ของธุรกิจธนาคารในประเทศไทย, ปรานต์วาสน์ ศรีอนันต์ Jan 2024

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

Go to article

การแปลงแผนภาพกิจกรรมที่มีการกำหนดเวลาเป็นไทมด์ออโตมาตา, กัญจน์วัฒน์ จันทร์หง่อม Jan 2024

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

Go to article

การศึกษาเชิงประจักษ์เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะของนักพัฒนาซอฟต์แวร์กับหนี้ทางเทคนิคในโครงการซอฟต์แวร์, บุญฤทธิ์ สวัสดี Jan 2024

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

Go to article

การพัฒนาส่วนฟรอนต์เอนด์ของเว็บแอปพลิเคชันโดยใช้เฟรมเวิร์กนักซ์แบบอิงแบบจำลอง, สุรชาติ คงกำเหนิด Jan 2024

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%

Go to article

โปรแกรมค้นหาข้ามภาษาสำหรับค้นคืนค่าสัมประสิทธิ์การปล่อยก๊าซเรือนกระจก, ณฐพจน์ หนูวงษ์ Jan 2024

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

Go to article

การพัฒนาเมตริกสำหรับการประเมินการสรุปข้อความแบบแอบสแทร็กต์ทิฟโดยใช้การวิเคราะห์ทางศัพท์และทางความหมาย, ณภัทร สารวนางกูร Jan 2024

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

Go to article

Data Quality Based Intelligent Instrument Selection With Security Integration, Sergei Chuprov, Raman Zatsarenko, Leon Reznik, Igor Khokhlov Jan 2024

Data Quality Based Intelligent Instrument Selection With Security Integration, Sergei Chuprov, Raman Zatsarenko, Leon Reznik, Igor Khokhlov

School of Computer Science & Engineering Faculty Publications

We propose a novel Data Quality with Security (DQS) integrated instrumentation selection approach that facilitates aggregation of multi-modal data from heterogeneous sources. As our major contribution, we develop a framework that incorporates multiple levels of integration in finding the best DQS-based instrument selection: data fusion from multi-modal sensors embedded into heterogeneous platforms, using multiple quality and security metrics and knowledge integration. Our design addresses the security aspect in the instrumentation design, which is commonly overlooked in real applications, by aggregating it with other metrics into an integral DQS calculus. We develop DQS calculus that formalizes the problem of finding the …

Go to article

How Can A Cloud Computing It Framework Be Created And Applied Effectively In The Online Printing Industry?, Stefan Meissner Jan 2024

How Can A Cloud Computing It Framework Be Created And Applied Effectively In The Online Printing Industry?, Stefan Meissner

Dissertations

This research aims to design a cloud computing IT framework for the online printing industry based on a detailed literature review, the development of proof of concepts (PoC), and the conduction of a focus group. The framework can be adopted by the online printing industry or by vendors of print-specific applications to optimize their products for the online printing industry. The author has been working in the online printing process optimization and automation since 2007. During this time, he got deep insight into many industry-specific applications, their architectural design, and their challenges being used in the context of online printing. …

Go to article

เทคนิคการจัดกลุ่ม K-Means แบบการคำนวณควอนตัม, ภานุวัฒน์ ธนาภรณ์ชินพงษ์ Jan 2024

เทคนิคการจัดกลุ่ม K-Means แบบการคำนวณควอนตัม, ภานุวัฒน์ ธนาภรณ์ชินพงษ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ศึกษาอัลกอริธึม K-Means แบบผสมระหว่างควอนตัมและคลาสสิก สำหรับการจัดกลุ่มข้อมูลผู้ป่วยโรคหัวใจ โดยใช้วงจร swap-test ของควอนตัมในการคำนวณระยะทาง และได้ทำการทดสอบบนควอนตัมคอมพิวเตอร์จำลองใน 2 แนวทาง คือแบบที่มีสัญญาณรบกวน และแบบอุดมคติ ด้วยชุดข้อมูลจริงที่มีมากกว่า 1,000 รายการ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า วิธีควอนตัมทั้งสองสามารถทำความแม่นยำได้สูงถึง 0.83 และให้ค่า F1-score ใกล้เคียงกับ K-Means แบบคลาสสิก (0.82–0.83) แม้ในกรณีค่าจากควอนตัมคอมพิวเตอร์ที่มีสัญญาณรบกวน ผลการศึกษานี้ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพในการใช้งานจริงของวิธีจัดกลุ่มที่ได้รับการเสริมด้วยควอนตัม

Go to article

การพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง, กฤตชญา ประภารัตน์ Jan 2024

การพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง, กฤตชญา ประภารัตน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาโมเดลที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง โดยศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์ หรือ Call Center มีบทบาทเป็นศูนย์รวมสายโทรเข้าและโทรออกของธุรกิจ ซึ่งเป็นช่องทางสำคัญในการตอบสนองความต้องการของลูกค้า ไม่ว่าจะเป็นการสอบถามข้อมูล การขอคำแนะนำ หรือแก้ปัญหาต่าง ๆ ศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์จึงมีการจัดวางแผนกำลังคนรับสาย เพื่อให้สอดคล้องกับปริมาณสายโทรศัพท์ที่คาดว่าจะเข้ามา แต่ในบางครั้งการวางแผนจัดกำลังคนรับสายอาจต้องมีการปรับระหว่างวัน เนื่องจากจำนวนสายโทรเข้าอาจมีจำนวนมากกว่าหรือน้อยกว่าที่คาดการณ์ไว้ ซึ่งวิธีการเดิมที่บริษัทใช้ในการคำนวน อาจมีความคลาดเคลื่อน และไม่สามารถปรับตัวเลขได้ภายในระยะเวลาอันสั้น งานวิจัยนี้จึงนำเสนอการพยากรณ์จำนวนสายโทรศัพท์เข้าของศูนย์บริการข้อมูลทางโทรศัพท์แบบรายครึ่งชั่วโมง มีวัตถุประสงค์เพื่อพยากรณ์ปริมาณสายการโทรเข้าช่วงหลัง 10 น. เพื่อช่วยให้ฝ่ายวางแผนกำลังคนเห็นแนวโน้มปริมาณสายที่คาดว่าจะเข้ามา และตัดสินใจปรับแผนการจัดกำลังคนได้อย่างทันท่วงที โดยโมเดลจะจัดกลุ่มและพยากรณ์รูปแบบการกระจายตัวของปริมาณสายโทรเข้า และพยากรณ์จำนวนสายที่คาดว่าจะเข้ามา ผลการทดลองพบว่า โมเดลที่พัฒนาขึ้นมี MAPE อยู่ที่ 20.8% ซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการคำนวนเดิมของบริษัทที่มี MAPE อยู่ที่ 52.7%

Go to article

การแบ่งส่วนเนื้องอกตับโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายความสนใจจากรูปภาพสเปคซีที, วันรัฐ ลิ้มประไพพงษ์ Jan 2024

การแบ่งส่วนเนื้องอกตับโดยใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโครงข่ายความสนใจจากรูปภาพสเปคซีที, วันรัฐ ลิ้มประไพพงษ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การแบ่งส่วนเนื้องอกในตับโดยอัตโนมัติจากภาพถ่ายทางการแพทย์มีบทบาทสำคัญในการช่วยลดภาระงานของรังสีแพทย์ในขั้นตอนการวางแผนรักษามะเร็งตับด้วยวิธีรังสีบำบัด โดยรูปสเปคซีทีมักถูกนำมาใช้เพื่อช่วยระบุส่วนเนื้องอกให้แม่นยำเพื่อให้การวางแผนการรักษามีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การแบ่งส่วนเนื้องอกจากภาพเหล่านี้เป็นเรื่องท้าทายเนื่องจากปัญหาต่างๆ เช่น การกระจายแสงที่ผิดปกติ ทำให้ขนาดเนื้องอกดูใหญ่กว่าความเป็นจริงและลดความแม่นยำในการแบ่งส่วน งานวิจัยฉบับนี้ได้นำเสนอโครงข่ายคัดกรองหลายระดับแบบคู่ (Paired Multiscale Attention Network) ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมที่แบ่งออกเป็นสองทาง เส้นทางแรกฝึกฝนชุดข้อมูลสเปคซีทีโดยใช้โครงข่าย Multiscale Attention Network (MA-Net) เส้นทางที่สองมีการใช้การแปลงแบบไวซ์ท็อปแฮท (White Top-Hat) แล้วนำลักษณะเด่นที่ได้มาควบรวมกับเส้นทางแรก ช่วยลดความบกพร่องของการแบ่งส่วนที่มักเกิดจากความแปรปรวนของแสง ในงานวิจัยนี้จะแบ่งการทดสอบเป็นสองส่วน ส่วนแรกคือการทดสอบโมเดลแบ่งส่วนเนื้อตับ โดยใช้ MA-Net โดยมีโมเดลย่อยคือ ResNet50 ฝึกกับชุดข้อมูลซีทีโดยรวมระหว่างชุดข้อมูลสาธารณะ 3DIRCADb-01 และชุดข้อมูลจากโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย โดยมีค่า Dice similarity coefficient (DSC) อยู่ที่ 89.67% ในส่วนการทดสอบโมเดลแบ่งส่วนเนื้องอกตับ จะใช้โครงข่ายคัดกรองหลายระดับแบบคู่ ฝึกด้วยชุดข้อมูล เทคนีเซียม-99 เอ็มเอเอ สเปคซีทีจากโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทยโดยมีค่า DSC ที่ 67.00% ซึ่งให้ประสิทธิภาพการแบ่งส่วนที่ดีที่สุดเมื่อเทียบกับสถาปัตยกรรมอื่นๆ รวมถึงผลจากงานวิจัยก่อนหน้านี้ที่ทดสอบด้วยชุดข้อมูลเดียวกัน

Go to article

Adaptive Neh With Constrained Nearest Neighbor Subtours For The Electric Vehicle Routing Problem With Time Windows, Andrew Struthers Jan 2024

Adaptive Neh With Constrained Nearest Neighbor Subtours For The Electric Vehicle Routing Problem With Time Windows, Andrew Struthers

All Master's Theses

The development of electric vehicles is currently considered one of the most innovative areas in manufacturing. Largely driven by the desire to reduce greenhouse emissions, electric vehicles are seen as a viable alternative to internal combustion engine cars. Starting from consumer cars, a dedicated effort is being made to translate this into commercial vehicles for freight and delivery. This research introduces a novel adaptive Nawaz, Enscore, Ham (NEH) algorithm with constrained nearest neighbor subtour (NEH-NN). This algorithm is tested on the standard benchmark problems in literature and used as a seed solution for the Genetic Algorithm (GA). The performance and …

Go to article

Designing Ris-Assisted Uav 3d Trajectory Using Deep Reinforcement Learning, Linsong Li Jan 2024

Designing Ris-Assisted Uav 3d Trajectory Using Deep Reinforcement Learning, Linsong Li

Electronic Theses and Dissertations

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly employed as temporary base stations or access points to facilitate data transfer between ground terminals (GTs). However, in urban environments, UAV-GT communication links often face challenges due to obstructions from buildings and other obstacles, resulting in reduced data transfer efficiency. Reconfigurable intelligent surfaces (RIS) provide a promising solution by reflecting signals to enhance communication quality between UAVs and GTs. This thesis addresses the critical challenge of responsive UAV trajectory optimization in RIS-assisted communication networks. A novel approach is proposed, integrating federated learning with reinforcement learning techniques, specifically Double Deep Q-Network (DDQN) and Deep Deterministic …

Go to article

Effective Data Augmentation Techniques For Time Series Classification: An Empirical Evaluation, Pongpanod Sankosik Jan 2024

Effective Data Augmentation Techniques For Time Series Classification: An Empirical Evaluation, Pongpanod Sankosik

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Time series classification is crucial in fields such as healthcare, finance, and industrial processes, but it faces challenges like temporal data ordering, class im-balance, noise, and limited data. This research explores data augmentation techniques to improve classification performance, focusing on the MiniRocket classifier across 85 UCR datasets. The study identifies conditions under which augmentation techniques, like wDBA, enhance accuracy, though overall performance may vary. A dataset-specific approach is essential for effective augmentation. The research also examines the impact of augmentation on datasets with different characteristics, providing insights into when specific strategies are most benefi-cial. Future work includes optimizing augmentation methods …

Go to article

Sales Forecasting For Retail Business Using Xgboost Algorithm And Timesfm, Prathana Dankorpho Jan 2024

Sales Forecasting For Retail Business Using Xgboost Algorithm And Timesfm, Prathana Dankorpho

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The retail industry is continuously evolving with the expansion of sales channels and the diversification of product assortments. However, current forecasting methods, relying on simplistic statistical models, frequently encounter difficulties in adjusting to the dynamic environment. This limitation leads to challenges in accurately predicting sales. Consequently, there is a critical need to improve the accuracy and frequency of sales predictions to enable timely decision-making for business strategies. Through a comprehensive analysis of datasets from 2019 to 2023, this study illustrates the advantages of integrating XGBoost and TimesFM to gain deeper insights into sales patterns. Results demonstrate a significant enhancement in …

Go to article

Anonymous Attribute-Based Broadcast Encryption With Hidden Multiple Access Structures, Tran Viet Xuan Phuong Jan 2024

Anonymous Attribute-Based Broadcast Encryption With Hidden Multiple Access Structures, Tran Viet Xuan Phuong

School of Cybersecurity Faculty Publications

Due to the high demands of data communication, the broadcasting system streams the data daily. This service not only sends out the message to the correct participant but also respects the security of the identity user. In addition, when delivered, all the information must be protected for the party who employs the broadcasting service. Currently, Attribute-Based Broadcast Encryption (ABBE) is useful to apply for the broadcasting service. (ABBE) is a combination of Attribute-Based Encryption (ABE) and Broadcast Encryption (BE), which allows a broadcaster (or encrypter) to broadcast an encrypted message, including a predefined user set and specified access policy to …

Go to article

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 Jan 2024

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 …

Go to article

Foraging Economies: A Market Based Methodology For Robotic Swarm Foraging, John A. Little Jan 2024

Foraging Economies: A Market Based Methodology For Robotic Swarm Foraging, John A. Little

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Swarm robotics involves coordinating large groups of autonomous agents to accomplish complex tasks through decentralized, adaptive behaviors, providing a robust and scalable approach suited to dynamic and unpredictable environments. While traditional swarm models frequently draw inspiration from biological systems such as ant colonies or bee foraging, other approaches use techniques from physics, control theory, and economics to achieve effective coordination. This study distinguishes itself by applying economic principles—specifically, market-driven mechanisms like auctions, utility functions based on opportunity cost, and supply-demand dynamics based on fluctuating resource values at a central base—to improve task allocation within a swarm foraging context. This approach …

Go to article

A New Cache Replacement Policy In Named Data Network Based On Fib Table Information, Mehran Hosseinzadeh, Neda Moghim, Samira Taheri, Nasrin Gholami Jan 2024

A New Cache Replacement Policy In Named Data Network Based On Fib Table Information, Mehran Hosseinzadeh, Neda Moghim, Samira Taheri, Nasrin Gholami

VMASC Publications

Named Data Network (NDN) is proposed for the Internet as an information-centric architecture. Content storing in the router’s cache plays a significant role in NDN. When a router’s cache becomes full, a cache replacement policy determines which content should be discarded for the new content storage. This paper proposes a new cache replacement policy called Discard of Fast Retrievable Content (DFRC). In DFRC, the retrieval time of the content is evaluated using the FIB table information, and the content with less retrieval time receives more discard priority. An impact weight is also used to involve both the grade of retrieval …

Go to article

Integrating Knowledge Graphs With Large Language Models For Natural Language Querying, Rakesh Kandula Jan 2024

Integrating Knowledge Graphs With Large Language Models For Natural Language Querying, Rakesh Kandula

Browse all Theses and Dissertations

This research explores the integration of knowledge graphs with large language models that have already been trained on a vast pool of unstructured text data. Large language models trained on this type of data have a tendency to hallucinate and produce factually inaccurate results. This behavior is primarily due to the data being trained is unstructured and huge text corpus, and large language model uses predictive text analysis methods to obtain a response. These issues can be addressed by applying Retrieval Augmented Generation and Fine-tuning to large language models, employing an underlying domainspecific knowledge graph. Integrating knowledge graph and large …

Go to article

Prediction Interpretations Of Ensemble Models In Chronic Kidney Disease Using Explainable Ai, K M Tawsik Jawad Jan 2024

Prediction Interpretations Of Ensemble Models In Chronic Kidney Disease Using Explainable Ai, K M Tawsik Jawad

Browse all Theses and Dissertations

Chronic Kidney Disease (CKD) poses significant health and financial threat to millions of patients all around the world. The irreversible nature of this disease not just leads to comorbid diseases like Diabetes Mellitus, Hypertension, Anemia, Bone Disease, Neurological Implants etc. It can permanently damage the kidney by progressing to Acute Kidney Injury (AKI) or End Stage Renal Diseases (ESRD). The risk factors of CKD become more dangerous as patients suffering from it have little to no idea about the presence of CKD in their body until it takes the shape of AKI or ESRD. There are severe economic burdens for …

Go to article

Managing Inventory With A Database, David Bartlett Jan 2024

Managing Inventory With A Database, David Bartlett

Williams Honors College, Honors Research Projects

Large commercial companies often use warehouses to store and organize their product inventory. However, manually keeping track of inventory through physical means can be a tedious process and is at risk for a variety of potential issues. It is very easy for records to be inaccurate or duplicated, especially if large reorganizations are undertaken, as this can cause issues such as duplicate product ID numbers. Therefore, it was decided that an inventory management system utilizing a SQL database should be created. The system needed to have capabilities including allowing the entry of product information, the ability to search database records …

Go to article

Security Information And Event Management Optimization Using Deep Federated Learning In Cloud-Based Autonomous Cyber-Physical Systems, Mohamed Mounir Moussa Jan 2024

Security Information And Event Management Optimization Using Deep Federated Learning In Cloud-Based Autonomous Cyber-Physical Systems, Mohamed Mounir Moussa

Wayne State University Dissertations

The integration of cloud-based technologies into Connected and Autonomous Vehicles (CAVs) is reshaping the field by combining Deep Federated Learning (DFL), Security Information and Event Management (SIEM), and cloud-dew computing. This solution leverages cloud-based resource provisioning, which is crucial for allocating scalable and efficient computational resources in a dynamic manner. These resources are essential for managing the intricate data and computing requirements of distributed systems, especially in the intelligent vehicle sector. This provisioning facilitates the efficient control of route mapping and cybersecurity in Connected Autonomous Vehicles (CAVs), guaranteeing the ability to process and make decisions in real-time.The research evaluates the …

Go to article

An Ml-Assisted Golden-Free Hardware Trojan Localization And Detection Approach For Trusted Microelectronics, Ashutosh Ghimire Jan 2024

An Ml-Assisted Golden-Free Hardware Trojan Localization And Detection Approach For Trusted Microelectronics, Ashutosh Ghimire

Browse all Theses and Dissertations

Hardware Trojans are malicious circuits, hidden in integrated circuits (ICs) which pose a significant threat to security. Detection of hardware Trojans is important to build trust, verify, and make the semiconductor ICs process secure. The existing hardware Trojan detection methods are generally destructive, require intricate comparisons, or require a long time for reverse engineering. In the initial phase of this study, the substitution of supervised hardware Trojan detection methods in ASICs chips is explored with unsupervised approaches, thereby eliminating the dependence on golden references. The Trojan detection uses a ring oscillator (RO) based on NAND as the power monitor. Frequency …

Go to article

Zero-Shot Cross-Lingual Pos Tagging For Filipino, Jimson Paulo Layacan, Isaiah Edri W. Flores, Katrina Bernice M. Tan, Ma. Regina Justina Estuar, Jann Railey E. Montalan, Marlene M. De Leon Jan 2024

Zero-Shot Cross-Lingual Pos Tagging For Filipino, Jimson Paulo Layacan, Isaiah Edri W. Flores, Katrina Bernice M. Tan, Ma. Regina Justina Estuar, Jann Railey E. Montalan, Marlene M. De Leon

Department of Information Systems & Computer Science Faculty Publications

Supervised learning approaches in NLP, exemplified by POS tagging, rely heavily on the presence of large amounts of annotated data. However, acquiring such data often requires significant amount of resources and incurs high costs. In this work, we explore zero-shot cross-lingual transfer learning to address data scarcity issues in Filipino POS tagging, particularly focusing on optimizing source language selection. Our zero-shot approach demonstrates superior performance compared to previous studies, with top-performing fine-tuned PLMs achieving F1 scores as high as 79.10%. The analysis reveals moderate correlations between cross-lingual transfer performance and specific linguistic distances–featural, inventory, and syntactic–suggesting that source languages with …

Go to article

Evaluation Of A Blockchain-Based Prescription System And Data Source For National Research And Development, Sean Chan, Aedin Clay, Lance Tan, Christian E. Pulmano Jan 2024

Evaluation Of A Blockchain-Based Prescription System And Data Source For National Research And Development, Sean Chan, Aedin Clay, Lance Tan, Christian E. Pulmano

Department of Information Systems & Computer Science Faculty Publications

In the Philippines, healthcare providers, government agencies, and research institutions use data from patient prescriptions to generate reports for health planning and decision-making. However, current e-prescription systems have vulnerabilities, including erroneous information, hacking attempts, a single point of failure, and medical fraud. In addition to affecting the quality of data reporting, these issues violate a patient's rights to data privacy. One promising solution is a blockchain-based prescription system. Blockchain's immutable ledger accurately traces medical fraud and erroneous information, while its decentralized nature reduces the impact of failures. Performance is an important consideration, as healthcare systems need to be scalable and …

Go to article

Understanding Impact Of Graph Structure On Knowledge Graph Embedding, Brandon Dave Jan 2024

Understanding Impact Of Graph Structure On Knowledge Graph Embedding, Brandon Dave

Browse all Theses and Dissertations

The effectiveness of a deployed knowledge graph is commonly evaluated with defined use-cases from domain experts. This poses challenges during the development cycle in determining how to represent data. Developers of a knowledge graph can optionally include semantics into a knowledge graph by abstracting the data representation in such a way that mirrors information as it exists in the real world. Consequently, the abstraction is represented by additional layers, resulting in performant differences in knowledge graph embedding; such as, the embedded model's ability to infer facts between entities through link predictions. This thesis presents a comprehensive analysis of the performance …

Go to article

Ai-Enabled Hardware Security Approach For Aging Classification And Manufacturer Identification Of Sram Pufs, Harshdeep Singh Jan 2024

Ai-Enabled Hardware Security Approach For Aging Classification And Manufacturer Identification Of Sram Pufs, Harshdeep Singh

Browse all Theses and Dissertations

Semiconductor microelectronics integrated circuits (ICs) are increasingly integrated into modern life-critical applications, from intelligent infrastructure and consumer electronics to the Internet of Things (IoT) and advanced military and medical systems. Unfortunately, these applications are vulnerable to new hardware security attacks, including microelectronics counterfeits and hardware modification attacks. Physical Unclonable Functions (PUFs) are state-of-the-art hardware security solutions that utilize process variations of integrated circuits for device authentication, secret key generation, and microelectronics counterfeit detection. The negative impact of aging on Static Random Access Memory Physical Unclonable Functions (SRAM PUFs) has significant consequences for microelectronics authentication, security, and reliability. This research thoroughly …

Go to article

First Prev Next Last