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

Physical Sciences and Mathematics Commons™

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

2022

Discipline
Institution
Keyword
Publication
Publication Type
File Type

Articles 17971 - 18000 of 18163

Full-Text Articles in Physical Sciences and Mathematics

ผลของชนิดอิเล็กโทรไลต์และสารเติมแต่งต่อขั้วสังกะสีในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออนโดยใช้การหาลักษณะเฉพาะแบบอิน-ซิทู, พรนภา ภุมมารี Jan 2022

ผลของชนิดอิเล็กโทรไลต์และสารเติมแต่งต่อขั้วสังกะสีในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออนโดยใช้การหาลักษณะเฉพาะแบบอิน-ซิทู, พรนภา ภุมมารี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

โลหะสังกะสีมักถูกนำมาใช้เป็นวัสดุในแบตเตอรี่สังกะสี-ไอออน เนื่องจากราคาถูก และเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม แต่ยังมีข้อจำกัดจากการเกิดเดนไดรต์ การกัดกร่อน และการเกิดปฏิกิริยาข้างเคียงที่ผันกลับไม่ได้ส่งผลให้แบตเตอรี่มีเสื่อมสภาพ ในปัจจุบันเทคนิคอิน-ซิทูได้รับความสนใจอย่างมากในการศึกษา เพราะสามารถศึกษาได้โดยไม่ต้องแยกส่วนแบตเตอรี่ และวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น ณ เวลาจริงได้ โดยในงานวิจัยนี้ใช้การวิเคราะห์แบบอิ-ซิทูกล้องจุลทรรศน์แบบใช้แสงเพื่ออธิบายสัณฐานวิทยาที่ขั้วสังกะสีโดยเฉพาะอย่างยิ่งโครงสร้างเดนไดรต์ขที่บริเวนส่วนต่อระหว่างสารละลายอิเล็กโทรไลต์กับขั้วสังกะสีในเซลล์สมมาตรของขั้วสังกะสี (Zn/Zn) ในระหว่างที่เกิดการละลาย/พอกพูนของสังกะสี ตัวแปรที่ได้ทำการศึกษาคือ ชนิดของเกลือในสารละลายอิเล็กโทรไลต์ ชนิดของสารเติมแต่ง และความเข้มข้นของสารเติมแต่ง ชนิดของเกลือได้แก่ ZnSO4 และ Zn(CF3SO3 โดยกำหนดให้ความเข้มข้นของเกลืออยู่ที่ 1 โมลาร์ในน้ำซึ่งเป็นตัวทำละลายของสารละลายอิเล็กโทรไลต์และสารเติมแต่งคือ MnSO4 SiO2 และ PEG นำมาใช้แค่ในระบบสารละลายอิเล็กโทรไลต์ ZnSO4 ความเข้มข้น 1 โมลาร์ ความหนาแน่นกระแสที่ใช้คือ 0.5 1.0 2.0 และ 4.0 มิลลิแอแปร์ต่อตารางเซนติเมตร และความจุ 2 มิลลิแอแปร์-ชั่วโมงต่อตารางเซนติเมตร และจำนวนรอบของการอัดและจ่ายประจุคือ 10 25 50 100 และ 200 รอบ โดยที่ความหนาแน่นกระแสสูง 4.0 มิลลิแอแปร์ต่อตารางเซนติเมตร จะเกิดเดนไดรต์อย่างรุนแรงจนสามารถทะลุแผ่นกั้นส่งผลให้เกิดการลัดวงจรอ้างอิงจากผลทางเคมีไฟฟ้า การถ่ายภาพจากกล้องจุลทรรศน์แบบใช้แสง และการถ่ายภาพด้วยรังสีเอกซ์เรย์ซินโครตรอน จากผลวิจัยพบว่าการเติมซิลิกาปริมาณ 0.5 % โดยมวลต่อปริมตารช่วยยับยั้งการเกิดเดนไดรต์ได้ ยิ่งไปกว่านั้นยังลดการเกิดการกัดกร่อนและการเกิดปฏิกิริยาข้างเคียงที่ผันกลับไม่ได้บนผิวขั้วสังกะสีได้อีกด้วย สอดคล้องกับผลทางเคมีไฟฟ้าที่มีเสถียรภาพสูงและจากภาพถ่ายกล้องจุลทรรศน์ที่พื้นผิวของขั้วสังกะสีนั้นไม่เปลี่ยนแปลงจากเดิม และจากผลของรามานสเปกโตสโกปีพบว่าพื้นผิวของขั้วสังกะสีนั้นไม่มี ZnO, Zn(OH)2 และ Zn4SO4(OH)6

Go to article

สารทำเครื่องหมายสำหรับน้ำมันปิโตรเลียมที่วิเคราะห์โดยการวัดสีและวัดการเรืองแสงจากคาร์ดานอลที่เติมไฮโดรเจน, พิมพ์ใจ รัตนมุณี Jan 2022

สารทำเครื่องหมายสำหรับน้ำมันปิโตรเลียมที่วิเคราะห์โดยการวัดสีและวัดการเรืองแสงจากคาร์ดานอลที่เติมไฮโดรเจน, พิมพ์ใจ รัตนมุณี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ในงานวิจัยนี้ผู้วิจัยประสบความสำเร็จในการเตรียมสีย้อมขึ้นมาใหม่สี่ชนิด ได้แก่ AzoHC, diAzoHC, AFHC และ NPHC เพื่อใช้เป็นสารทำเครื่องหมายสำหรับน้ำมันปิโตรเลียม โดยสีย้อมทั้งหมดมีไฮโดรจีเนเตดคาร์ดานอล (HC) เป็นหมู่แทนที่ ซึ่งได้มาจากของเสียในอุตสาหกรรมอาหารทำให้ราคาไม่แพง โดยสามารถแบ่งสีย้อมได้เป็นสองประเภท คือ สีย้อมที่วิเคราะห์โดยการวัดสี และสีย้อมที่วิเคราะห์โดยวัดการเรืองแสง โดยสีย้อมที่วิเคราะห์โดยการวัดสี ได้แก่ AzoHC และ diAzoHC ประกอบด้วยหมู่ไดเอโซหนึ่งและสองหมู่ ตามลำดับ และมีหมู่ไฮโดรเจนคาร์ดานอลที่ไม่ชอบน้ำ สำหรับการเตรียม AzoHC เตรียมจาก 4-ไนโตรอะนิลีนที่มีจำหน่ายทั่วไป (NTAL, ผลิตภัณฑ์ 62 เปอร์เซนต์) ในขณะที่ diAzoHC ได้จากออร์โธ-อะมิโนโทลูอีน (AMT, ผลิตภัณฑ์ 60 เปอร์เซนต์) ผ่านไดอะโซไทเซชันด้วยไฮโดรจีเนเตดคาร์ดานอล ในขณะที่สีย้อมแบบฟลูออโรจีนิกอีกสองชนิด ได้แก่ ฟลูออเรสซีน AFHC และแนพทาลีไมด์ NPHC ถูกเตรียมจากพทาลิกแอนไฮไดรด์ (PA) และ 4-โบรโม-เอ็น-ฟีนิล-1,8-แนพทาลีไมด์ (BrNP) ซึ่งราคาไม่แพง ตามลำดับ โดยให้ผลผลิตที่ดี และโครงสร้างของสีย้อมที่เตรียมทั้งหมดได้รับการยืนยันเอกลักษณ์ด้วย NMR spectroscopy, IR spectroscopy และ Mass spectrometry โดยสีย้อม AzoHC, diAzoHC และ AFHC มีความสามารถในการละลายในน้ำมันดีเซลได้ดีที่ความเข้มข้นมากกว่า 15,625 ppm ในขณะที่สีย้อม NPHC ไม่สามารถละลายในตัวอย่างน้ำมัน ดังนั้นจึงไม่สามารถใช้เป็นสารทำเครื่องหมายสำหรับน้ำมันปิโตรเลียมได้ น้ำมันดีเซลที่ทำเครื่องหมายด้วย AzoHC หรือ diAzoHC ที่ความเข้มข้น 1-40 ppm ให้การเปลี่ยนแปลงของสีที่ชัดเจน ในขณะที่สีย้อม AFHC ส่งผลให้การเปลี่ยนแปลงสัญญาณการเรืองแสงสูงขึ้นเมื่อเติมสารทำให้เกิดสีที่เหมาะสมการเติมโพแทสเซียมไฮดรอกไซด์ในไอโซโพรพานอล (IPA, 1 M) เป็นสารทำให้เกิดสีในน้ำมันดีเซลที่มี AzoHC หรือ diAzoHC ทำให้เกิดเป็นสารละลายเนื้อเดียวกันพร้อมทั้งเกิดการเปลี่ยนสีที่ชัดเจนจากสีเหลืองเป็นสีแดงหรือสีแดงอมส้ม ตามลำดับ ผลการศึกษาเหล่านี้สอดคล้องกับการเพิ่มขึ้นของค่าสูงสุดในการดูดกลืนแสงที่ 528 นาโนเมตรเมื่อตรวจสอบด้วยเครื่องยูวี-วิสิเบิล สเปกโทรโฟโตมิเตอร์ ผู้วิจัยพบว่าลิมิตของการตรวจวัด (LOD) …

Go to article

การนำกลับทองจากน้ำเสียการผลิตแผงวงจรโดยใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบทังสเตนไตรออกไซด์, สัจจพร สังขนาค Jan 2022

การนำกลับทองจากน้ำเสียการผลิตแผงวงจรโดยใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบทังสเตนไตรออกไซด์, สัจจพร สังขนาค

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ศึกษากัมมันตภาพในการนำกลับทองจากน้ำเสียผลิตแผงวงจรพิมพ์โดยใช้ตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบทังสเตนไตรออกไซด์ ตัวแปรที่ศึกษา คือ ปริมาณของซิงค์ออกไซด์ (2.5 – 25 โดยน้ำหนัก) พีเอชเริ่มต้นของน้ำเสีย (ประมาณ 7.02 – 11.2) ชนิดของสารล่าโฮล (เมทานอล เอทานอล และไอโซโพรพานอล) ปริมาณสารล่าโฮล (ร้อยละ 10 – 30 โดยโมล) และปริมาณตัวเร่งปฏิกิริยา (1.0 – 2.5 กรัมต่อลิตร) พบว่าตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสงคู่ควบ ZnO/WO3 ที่ร้อยละ 5 โดยน้ำหนัก (5.0ZW) สามารถนำกลับทองได้มากที่สุดคือร้อยละ 99.87 ภายใน 5 ชั่วโมง ค่าพีเอชเริ่มต้นของน้ำเสียจากการผลิตแผงวงจรพิมพ์เท่ากับ 11.21 ความเข้มข้นเอทานอลร้อยละ 20 โดยปริมาตร ปริมาณตัวเร่งปฏิกิริยา 2 กรัมต่อลิตร ความเข้มแสง 3.57 มิลลิวัตต์ต่อตารางเซนติเมตร เนื่องจากตัวเร่งปฏิกิริยาเชิงแสง 5.0ZW มีปริมาณที่ว่างออกซิเจนและมีโครงสร้างแบบเฮเทอโรจังชัน (Heterojunction) ที่เหมาะสมส่งผลให้อัตราการรวมตัวกลับระหว่างอิเล็กตรอนและโฮลลดลง รวมทั้งมีตำแหน่งแถบพลังงานเหมาะสมกับช่วงของศักย์ไฟฟ้าการเกิดปฏิกิริยารีดักชันของสารประกอบเชิงซ้อนทองไซยาไนด์ โดยตัวเร่งปฏิกิริยาดังกล่าวมีเสถียรภาพคงที่แม้ผ่านการใช้งานซ้ำ 6 ครั้ง

Go to article

การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ Jan 2022

การเปรียบเทียบอัลกอริทึมระหว่างการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน สำหรับการเรียนรู้แบบเสริมแรงในเกมเป่ายิ้งฉุบ, ธันยวุฒิ อักขระสมชีพ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันและอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน ในตัวแบบการเรียนรู้แบบเสริมแรงกับการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ ทั้งสองอัลกอริทึมเป็นอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขปัญหาแบนดิทหลายแขน แต่ไม่ชัดเจนว่าทั้งสองอัลกอริทึมจะมีประสิทธิภาพอย่างไรกับปัญหาการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมของมนุษย์ที่ความซับซ้อนทางด้านพฤติกรรม งานวิจัยนี้จำลองเกมเป่ายิ้งฉุบแทนปัญหาการตัดสินใจของมนุษย์ โดยมีองค์ประกอบเชิงพฤติกรรม 2 องค์ประกอบ คือ พฤติกรรมการใช้กลยุทธตามเข็มนาฬิกาแบบผสม และพฤติกรรมการใช้กลยุทธยุติการสูญเสีย โดยตัวแบบเกมเป่ายิ้งฉุบถูกจำลองขึ้นตามกระบวนการตัดสินใจแบบมาร์คอฟ ตัวแทนตัวแบบจากทั้งสองอัลกอริทึมจะแก้ไขปัญหาดังกล่าวและวัดประสิทธิภาพด้วยผลรางวัลสะสมภายใต้เงื่อนไขการจำลองในรูปแบบต่าง ๆ ผลการเปรียบเทียบประสิทธิภาพพบว่า ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบนมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันในการจำลองส่วนใหญ่ ยกเว้นกรณีการจำลองที่รูปแบบพฤติกรรมของมนุษย์มีความชัดเจนเป็นระยะเวลายาว ตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมการสุ่มตัวอย่างแบบทอมสันมีประสิทธิภาพดีกว่าตัวแทนตัวแบบจากอัลกอริทึมความเชื่อมั่นขอบเขตบน

Go to article

การพัฒนาเวิร์กโฟลว์สําหรับตัวแบบต้นไม้จําแนกประเภทที่ดีที่สุด, พงศ์ทวัส ฮั่นวัฒนวงศ์ Jan 2022

การพัฒนาเวิร์กโฟลว์สําหรับตัวแบบต้นไม้จําแนกประเภทที่ดีที่สุด, พงศ์ทวัส ฮั่นวัฒนวงศ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเวิร์กโฟลว์สำหรับสร้างต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุด ด้วยตัวแบบเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสม ทำการประเมินประสิทธิภาพของตัวแบบต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดบนชุดข้อมูลเยอรมันเครดิต และขยายตัวแบบให้รองรับชุดข้อมูลที่ตัวแปรต้นมีค่าสูญหายจำนวนมาก จากการพัฒนาเวิร์กโฟลว์พบว่าการสร้างต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดโดยใช้ตัวแบบเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสมในงานวิจัยของ Lin และ Tang (2021) และกำหนดค่าพารามิเตอร์ความซับซ้อนตั้งต้นเป็นค่าบวกใกล้เคียงศูนย์ให้ผลลัพธ์เป็นที่น่าพอใจ จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างตัวแบบต้นไม้จําแนกประเภทที่ดีที่สุดกับต้นไม้ตัดสินใจบนชุดข้อมูลเยอรมันเครดิต พบว่าต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดให้อัตราความถูกต้องสูงกว่าต้นไม้ตัดสินใจทั้งบนชุดข้อมูลสร้างตัวแบบและบนชุดข้อมูลทวนสอบ 0.4% ถึง 3.2% ข้อดีของการพัฒนาเวิร์กโฟลว์โดยใช้โปรแกรมหาคำตอบสำหรับปัญหาเชิงเส้นจำนวนเต็มแบบผสม คือความสามารถในการขยายตัวแบบให้รองรับเงื่อนไขเพิ่มเติมได้ ในงานวิจัยนี้จึงเสนอตัวแบบต้นไม้จำแนกประเภทที่ดีที่สุดที่ถูกขยายให้รองรับชุดข้อมูลที่มีตัวแปรต้นสูญหายจำนวนมาก และแสดงให้เห็นว่าตัวแบบที่ถูกขยายสามารถทำงานอย่างมีประสิทธิผลบนเวิร์กโฟลว์ที่พัฒนาขึ้น

Go to article

การศึกษาเปรียบเทียบตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนเพื่อลดเวลาในกระบวนการทดสอบวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดของฮาร์ดไดรฟ์, ภัทรดิศ ดำรงค์ศักดิ์ Jan 2022

การศึกษาเปรียบเทียบตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนเพื่อลดเวลาในกระบวนการทดสอบวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดของฮาร์ดไดรฟ์, ภัทรดิศ ดำรงค์ศักดิ์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ฮาร์ดไดรฟ์ (HDD) เป็นอุปกรณ์บันทึกข้อมูลแม่เหล็กที่มีความแม่นยำสูง ดังนั้นจึงมีค่าใช้จ่ายสูง และเสียเวลาในการวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุดฮาร์ดไดรฟ์ หากจ่ายกระแสไฟฟ้าเขียนไม่เหมาะสมจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของฮาร์ดไดรฟ์ ซึ่งเราใช้วิธีการเงื่อนไขการทดสอบแบบปรับตัว (Adaptive Test Condition) เป็นเทคนิคที่ปรับวิธีการทดสอบแบบดั้งเดิม ตามรูปแบบข้อมูลพารามิเตอร์ เพื่อปรับปรุงวิธีการทดสอบปัจจุบัน และลดเวลาการทดสอบ งานวิทยานิพนธ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการใช้ตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอนสำหรับการลดช่วงการวัดค่ากระไฟฟ้าเขียนที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการลดเวลาการทดสอบวัคค่ากระแสไฟฟ้าเขียน (write current test) โดยการคำนวณช่วงความเชื่อมั่นของผลทำนายที่ระดับความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้ โดยใช้ค่าความไม่แน่นอนของข้อมูล (Data uncertainty) ที่ผ่านวิธีปรับการเทียบมาตรฐาน (Recalibration) แล้วนำมาลดช่วงวัดที่ได้จากการทดสอบฮาร์ดไดรฟ์ จากนั้นนำช่วงเชื่อมั่นของผลทำนายนั้นมาลดช่วงการวัดค่ากระแสไฟฟ้าเขียน โดยการศึกษา และเปรียบเทียบใช้ตัวแบบจำลองการถดถอยโดยความไม่แน่นอน ได้แก่ NGBoost, XGB-Distribution และ CatBoost ซึ่งผลลัพธ์ของงานวิทยานิพนธ์คือ CatBoost สามารถลดเวลาในการทดสอบวัคค่ากระแสไฟฟ้าเขียนสูงสุดที่ช่วงความเชื่อมั่นของผลทำนาย ณ ระดับความเชื่อมั่นที่ยอมรับได้ ซึ่งครอบคลุมสัดส่วน 0.9 ของทุกชุดการทดสอบ

Go to article

การวิเคราะห์ความคงทนของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีแบบพอยซันนิ่งแบบแกนส์ในงานภาพทางการแพทย์, ภาคภูมิ สิงขรภูมิ Jan 2022

การวิเคราะห์ความคงทนของตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกต่อการโจมตีแบบพอยซันนิ่งแบบแกนส์ในงานภาพทางการแพทย์, ภาคภูมิ สิงขรภูมิ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ปัจจุบันเทคโนโลยี deep learning ได้เข้ามีส่วนช่วยในการพัฒนางานทางด้านการแพทย์และสาธารณสุขเป็นอย่างมาก ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมที่ล้ำสมัยและพารามิเตอร์ที่ถูกสอนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ แต่ทว่า model เหล่านี้สามารถถูกโจมตีได้ด้วย adversarial attack เพราะว่า model เหล่านี้ยังต้องพึ่งพารามิเตอร์ในการสร้างเอาต์พุตและลักษณะที่ไม่สามารถอธิบายได้ของ model นั้นก็ทำให้ยากที่จะหาทางแก้หากถูกโจมตีแล้ว ในทุกๆวันมีการใช้ model เหล่านี้เยอะมากขึ้นเพื่อช่วยบุคลากรทางการแพทย์ แต่ด้วยงานที่ต้องคำนึงถึงชีวิตของผู้คนเป็นหลักการทดสอบความปลอดภัยและความคงทนของตัว model จึงจำเป็น การโจมตีสามารถแบ่งได้ออกเป็นสองประเภทคือ evasion atttack และ poisoning attack ที่มีความยืดหยุ่นกว่า evasion attack ทั้งในเรื่องของการสร้างข้อมูลแปลกปลอมใหม่ขึ้นมาและวิธีการโจมตีทำให้การทดสอบความคงทนต่อ poisoning attack ในงานทางการแพทย์นั้นสำคัญเป็นอย่างยิ่ง วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ศึกษาความคงทนของ deep learning model ที่มีสถาปัตยกรรมล้ำสมัยที่ถูกพัฒนามาเพื่องานจำแนกภาพเอกซเรย์ปอดแบบไบนารีภายใต้การโจมตีแบบ poisoninng attack การโจมตีนั้นจะใช้ GANs ในการสร้างข้อมูลสังเคราะห์ปลอมขึ้นมาและทำการติดป้ายกำกับที่ผิดให้ในรูปแบบของ black box และใช้ปริมาณของตัววัดที่ลดลงเมื่อนำข้อมูลนี้ไปอัพเดท model เป็นตัวบ่งชี้ถึงคความคงทนของแต่ละสถาปัตยกรรมที่่แตกต่างกันออกไป จากการทดลองเราพบว่าสถาปัตยกรรม ConvNext นั้นมีความคงทนมากที่สุดและอาจจะสื่อได้ว่าเทคโนโลยีที่มาจาก Transformer นั้นมีส่วนช่วยสนับสนุนความคงทนของ model

Go to article

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์ Jan 2022

ตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมสำหรับการวิเคราะห์การรอดชีพเวลาไม่ต่อเนื่อง, มนัสพร ตรีรุ่งโรจน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องจะศึกษาบนข้อมูลตามยาวซึ่งชุดข้อมูลตามยาวมักถูกจัดเก็บเป็นตารางโดยข้อมูลแต่ละแถวแสดงถึงการจัดเก็บข้อมูลของบุคคลหนึ่ง ณ เวลาหนึ่งๆ ดังนั้น ข้อมูลจากบุคคลเดียวกันจึงประกอบไปด้วยข้อมูลหลายแถวซึ่งมีความสัมพันธ์กัน การใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ชุดข้อมูลดังกล่าวมักมองข้ามความสัมพันธ์ของข้อมูลที่เกิดจากคนเดียวกัน แต่จะสมมติว่าข้อมูลแต่ละแถวเป็นอิสระต่อกัน งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการวิเคราะห์การรอดชีพไม่ต่อเนื่องโดยเปรียบเทียบผลลัพธ์จากการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกัน โดยใช้ตัวแบบการสุ่มป่าไม้, CatBoost และโครงข่ายประสาทเทียม ที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ และตัวแบบการเรียนรู้ของเครื่องอิทธิพลผสมที่พิจารณาทั้งอิทธิพลคงที่และอิทธิพลสุ่ม เพื่อพยากรณ์การเกิดเหตุการณ์บนข้อมูลการรอดชีพ 2 ชุด คือ ข้อมูลท่อน้ำดีอักเสบปฐมภูมิ และข้อมูลการคัดกรองและผลการคัดกรองโรคเบาหวานของประชากรไทย ซึ่งเป็นข้อมูลที่ขาดความสมดุลสูง ผลการศึกษาพบว่าสำหรับตัวแบบอิทธิพลคงที่ การพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลระหว่างบุคคลคนเดียวกันให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเฉพาะเมื่อใช้ตัวแบบ CatBoost ในขณะที่ตัวแบบอิทธิพลผสมไม่ได้ให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ที่ดีขึ้นเสมอไปเมื่อเทียบกับตัวแบบที่พิจารณาเฉพาะอิทธิพลคงที่ โดยสรุป งานวิจัยนี้ได้แสดงให้เห็นว่าการพิจารณาความสัมพันธ์ของข้อมูลไม่ได้ส่งผลให้ประสิทธิภาพการพยากรณ์ดีขึ้นเสมอไป ทั้งบนตัวแบบอิทธิพลคงที่และตัวแบบอิทธิพลผสม ขึ้นอยู่ข้อจำกัดและปัจจัยต่างๆ เช่น ลักษณะข้อมูล ตัวแบบ การกำหนดตัวแปรอิทธิพลสุ่ม และวิธีการสกัดอิทธิพลคงที่จากตัวแบบ อย่างไรก็ตาม การใช้ตัวแบบอิทธิพลผสมร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องเป็นอีกหนึ่งวิธีการที่น่าลอง และสามารถทำให้ประสิทธิภาพการทำงานดีขึ้นจากการใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องเพียงอย่างเดียว

Go to article

การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกตัวแปรสำหรับการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่มีมิติสูง, รัชพงศ์ ปรัชญาเศรษฐ Jan 2022

การเปรียบเทียบวิธีการคัดเลือกตัวแปรสำหรับการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่มีมิติสูง, รัชพงศ์ ปรัชญาเศรษฐ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Regularization เป็นวิธีการป้องกันปัญหา overfitting ด้วยการเพิ่มฟังก์ชันการลงโทษไปในตัวแบบเพื่อให้เกิดการคัดกรองตัวแปรเข้าสู่ตัวแบบ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของวิธีการคัดกรองตัวแปรสำหรับการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่มีมิติสูง ด้วยการใช้ฟังก์ชันการลงโทษในรูปแบบ (1) L0-regularization (2) L1-regularization (3) L0L2-regularization การวิจัยนี้ใช้การจำลองข้อมูลเพื่อทำการทดสอบ 18 กรณี โดยกำหนดค่าที่ต่างกันประกอบด้วย จำนวนตัวแปรอิสระมีจำนวน 200, 500 และ 1000 ตัวแปร ความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระมีค่าเท่ากับ 0, 0.5 และ 0.9 อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนมีค่าเท่ากับ 1 และ 6 โดยจำลองข้อมูลแต่ละกรณีจำนวน 100 ชุด ในการศึกษานี้มุ่งเน้นที่การเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการคัดกรองตัวแปรของตัวแบบ และประสิทธิภาพในการทำนายของตัวแบบ ซึ่งเปรียบเทียบประสิทธิภาพในแต่ละวิธีด้วย ความผิดพลาดในการตรวจจับเชิงบวก ค่าเฉลี่ยแบบฮาร์โมนิคของค่าความแม่นยำและค่าความไว และ พื้นที่ใต้เส้นโค้ง จากการศึกษาพบว่าวิธี L0 มีความแม่นยำในการคัดกรองตัวแปรมากที่สุดเมื่อพิจารณาด้วยความผิดพลาดในการตรวจจับเชิงบวก เมื่อพิจารณาด้วยค่าเฉลี่ยแบบฮาร์โมนิคของค่าความแม่นยำและค่าความไว พบว่าวิธี L1 และ L0L2 มีประสิทธิภาพในการคัดกรองตัวแปรใกล้เคียงกัน แต่วิธี L0L2 จะมีประสิทธิภาพสูงกว่าเมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระมีค่าสูง และเมื่อพิจารณาประสิทธิภาพในการทำนายของตัวแบบด้วยพื้นที่ใต้เส้นโค้ง พบว่าวิธี L1 จะมีประสิทธิภาพสูงที่สุดในทุกกรณี

Go to article

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยการจำแนกโรคหลอดเลือดสมองจากภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมอง, ชานนท์ วรโชติสืบตระกูล Jan 2022

การเปรียบเทียบสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทคอนโวลูชัน 3 มิติ โดยการจำแนกโรคหลอดเลือดสมองจากภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมอง, ชานนท์ วรโชติสืบตระกูล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

แบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชัน หรือ ซีเอ็นเอ็น (Convolutional Neural Networks หรือ CNN) ได้รับการนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการจำแนกภาพ โดยเฉพาะในทางการแพทย์ ซึ่งปกติการจำแนกภาพทางการแพทย์นิยมใช้โครงข่ายคอนโวลูชั่น 2 มิติ แต่เนื่องจากข้อมูลภาพบางประเภท เช่น ภาพการฉายรังสีเอกซเรย์สมองมีลักษณะมองภาพ 3 มิติ ให้เป็นภาพ 2 มิติ ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงมีแนวคิดในการใช้โครงข่ายคอนโวลูชัน 3 มิติมาใช้ในการจำแนกภาพเพื่อนำเอาจุดเด่นจากความสามารถในการดึงคุณลักษณะความสัมพันธ์ในชั้นความลึกที่เพิ่มเข้ามาซึ่งมีความแตกต่างจากรูปแบบ 2 มิติ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้แบบจำลองสามารถดึงคุณลักษณะสำคัญของภาพให้มีความหลากหลายมากขึ้น งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพโครงข่ายคอนโวลูชัน 3 มิติ ร่วมกับแบบจำลองที่ถูกฝึกมาเรียบร้อยแล้ว (pre-trained model) 4 แบบจำลอง ประกอบไปด้วย อเล็กซ์เน็ต (Alexnet) วีจีจี-16 (Vgg-16) กูเกิลเน็ต (Googlenet) และเรสเน็ต (Resnet) เพื่อจำแนกข้อมูลภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมอง และผู้ป่วยที่มีสุขภาพปกติ จากภาพฉายรังสีเอกซเรย์สมอง (CT-Scan) จากฐานข้อมูลเว็บไซด์ Kaggle ชุดข้อมูลประกอบด้วยภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมอง 950 ภาพ จาก 40 คน และภาพผู้ป่วยสุขภาพปกติ 1551 ภาพ จาก 82 คน ซึ่งงานวิจัยนี้มีการปรับรายละเอียดโดยการนำจุดเด่นของแต่ละแบบจำลองมาใช้ และเพิ่มชั้นความลึกที่เป็นจุดเด่นของการค้นหาคุณลักษณะสำคัญของรูปแบบ 3 มิติ ร่วมกับการประมวลผลภาพล่วงหน้า (Image Preprocessing) และการทำการเพิ่มจำนวนข้อมูล (Data augmentation) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลอง จากนั้นเพื่อไม่ให้การทดลองโน้มเอียงต่อแต่ละแบบจำลอง มีการนำเทคนิค K-Fold Cross validation (K=5) มาเพื่อแก้ปัญหาในงานวิจัยชิ้นนี้ ในส่วนของการวัดประสิทธิภาพผลการทดลองใช้ Confusion matrix เป็นเครื่องมือในการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง ซึ่งพบว่าสมรรถนะแบบจำลองโครงข่ายคอนโวลูชันกูเกิลเน็ต 3 มิติ ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด โดยผลการทดสอบการจำแนกภาพผู้ป่วยที่เป็นโรคหลอดเลือดสมองจากภาพฉายรังสีเอกซเรย์ ให้ค่าความแม่นยำ ความเที่ยงตรง ค่าความครบถ้วน และ F1-Score ที่ 92.00% 94.01% 83.96% และ 88.70% …

Go to article

การเรียนรู้แบบรวมกลุ่มด้วยตัวแบบที่แตกต่างกันแบบขนานสำหรับข้อมูลไม่สมดุล กรณีศึกษาข้อมูลเครดิตเยอรมัน, ศศิวิมล ศรีโรจน์ Jan 2022

การเรียนรู้แบบรวมกลุ่มด้วยตัวแบบที่แตกต่างกันแบบขนานสำหรับข้อมูลไม่สมดุล กรณีศึกษาข้อมูลเครดิตเยอรมัน, ศศิวิมล ศรีโรจน์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างตัวแบบการเรียนรู้แบบรวมกลุ่มด้วยตัวแบบที่แตกต่างกันแบบขนาน (Bagging Heterogeneous Ensemble) และหาวิธีการลดมิติข้อมูลและวิธีการสุ่มตัวอย่างซ้ำที่เหมาะสมกับข้อมูลเครดิตเยอรมันที่มีอัตราส่วนความไม่สมดุลแตกต่างกัน 3 ค่าคือ 2.3, 10 และ 14 โดยวัดประสิทธิภาพด้วยตัวชี้วัด Accuracy, The area under the curve, F1-score, Precision, Brier score และ Kolmogorov-Smirnov และทดสอบทางสถิติเพื่อแสดงว่าประสิทธิภาพของตัวแบบมีความแตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ผลการศึกษาพบว่าข้อมูลเครดิตเยอรมันที่มีอัตราส่วนความไม่สมดุลต่ำ (IR = 2.3) ตัวแบบ Logistic Regression ที่ใช้เทคนิค Linear Discriminant Analysis (LDA) และ Systematic Minority Over-Sampling Technique (SM) จะมีประสิทธิภาพเฉลี่ยดีที่สุดในการจำแนกประเภท ในส่วนของอัตราส่วนความไม่สมดุลกลาง (IR = 10) และ อัตราส่วนความไม่สมดุลสูง (IR = 14) วิธีการลดมิติข้อมูลและการสุ่มตัวอย่างซ้ำที่มีประสิทธิภาพคือ Linear Discriminant Analysis (LDA), Random Under-Sampling (RUS) และ Linear Discriminant Analysis (LDA), Borderline SMOTE (BSM) ตามลำดับ โดยที่การเรียนรู้แบบรวมกลุ่มด้วยตัวแบบที่แตกต่างกันแบบขนานมีประสิทธิภาพเฉลี่ยดีที่สุด ทั้งในกรณีที่มีและไม่มีวิธีการลดมิติข้อมูลและสุ่มตัวอย่างซ้ำของอัตราส่วนความไม่สมดุลกลางและสูง

Go to article

ประสิทธิภาพของวิธีการจัดการข้อมูลไม่สมดุลสำหรับการจำแนกกลุ่มภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน, กาญธนา ลออสิริกุล Jan 2022

ประสิทธิภาพของวิธีการจัดการข้อมูลไม่สมดุลสำหรับการจำแนกกลุ่มภายใต้เงื่อนไขที่แตกต่างกัน, กาญธนา ลออสิริกุล

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาปฏิสัมพันธ์ของวิธีการปรับสมดุลข้อมูลกับเงื่อนไขด้านขนาดตัวอย่าง เทคนิคการจำแนกข้อมูล จำนวนตัวแปรระหว่างกลุ่มตัวแปรจัดประเภทต่อกลุ่มตัวแปรต่อเนื่อง อัตราออด และร้อยละของจำนวนข้อมูลกลุ่มหลักต่อข้อมูลกลุ่มรองที่มีต่อประสิทธิภาพของการจำแนกกลุ่ม การปรับสมดุลของข้อมูลแบ่งออกเป็น 3 วิธี ได้แก่ (1) ไม่ปรับสมดุล (2) วิธี random oversampling และ (3) วิธีผสมผสานระหว่างรูปแบบสุ่มเกินและสุ่มลด (hybrid) โดยใช้แพคเกจ ROSE ส่วนเงื่อนไขด้านขนาดตัวอย่างแบ่งออกเป็น ขนาดตัวอย่างเท่ากับ 100 300 และ 500 หน่วย ด้านเทคนิคการจำแนกข้อมูล แบ่งออกเป็น 4 วิธี ได้แก่ (1) เคเนียร์เรสเนเบอร์ (2) การถดถอยโลจิสติก (3) แรนดอมฟอร์เรส และ (4) ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ตัวแปรจากการจำลองแบ่งออกเป็นตัวแปรตามซึ่งจำลองด้วยการถดถอยโลจิสติก ส่วนตัวแปรอิสระในการจำลองข้อมูลครั้งนี้จะกำหนดให้ใช้ตัวแปรอิสระจำลองทั้งหมด 8 ตัว โดยกำหนดให้มีจำนวนตัวแปรระหว่างกลุ่มตัวแปรจัดประเภทต่อกลุ่มตัวแปรต่อเนื่อง 3 กรณี คือ 4:4 5:3 และ 6:2 ในขณะที่ระดับของอัตราออด จะสุ่มค่าจากช่วง [1,2) หรือ [2,3) และร้อยละของข้อมูลระหว่างข้อมูลกลุ่มหลักต่อข้อมูลกลุ่มรอง แบ่งออกเป็น 2 กรณี ได้แก่ 60:40 และ 70:30 พิจารณาเกณฑ์ประสิทธิภาพของข้อมูลด้วยตัวชี้วัดความถูกต้องในการจำแนก ความไว และความจำเพาะ การจำลองแต่ละสถานการณ์จะทำซ้ำสถานการณ์ละ 500 รอบ การวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ระหว่างวิธีการปรับสมดุลข้อมูลกับเงื่อนไขต่าง ๆ ใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวนพหุคูณหลายทาง (n-way MANOVA) ผลการวิจัยพบว่า วิธีการปรับสมดุลข้อมูลมีปฏิสัมพันธ์แบบสองทางกับเงื่อนไขด้านขนาดตัวอย่าง ร้อยละของข้อมูลระหว่างข้อมูลกลุ่มหลักต่อข้อมูลกลุ่มรอง อัตราออด และเทคนิคการจำแนกข้อมูล และพบปฏิสัมพันธ์แบบสามทางกับเงื่อนไขต่อไปนี้ (1) ขนาดตัวอย่างและจำนวนตัวแปรระหว่างกลุ่มตัวแปรจัดประเภทต่อกลุ่มตัวแปรต่อเนื่อง (2) ขนาดตัวอย่างและเทคนิคการจำแนกข้อมูล และ (3) ร้อยละของข้อมูลระหว่างข้อมูลกลุ่มหลักต่อข้อมูลกลุ่มรอง และเทคนิคการจำแนกข้อมูล ดังนั้นนักวิเคราะห์ข้อมูลควรเลือกใช้วิธีการปรับสมดุลข้อมูลโดยพิจารณาให้เหมาะสมกับสภาพของข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์

Go to article

สมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร: การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจและเชิงยืนยันพหุระดับ, รัมณรา สมประสงค์ Jan 2022

สมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร: การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจและเชิงยืนยันพหุระดับ, รัมณรา สมประสงค์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

สมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหารในปัจจุบันมีความสำคัญต่อการปฏิบัติงานในยุคของการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลที่เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว งานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงบรรยาย มีวัตถุประสงค์ดังนี้ 1) เพื่อสังเคราะห์ตัวชี้วัดสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร 2) เพื่อสำรวจองค์ประกอบพหุระดับสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร 3) เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องเชิงประจักษ์ขององค์ประกอบพหุระดับสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร ตัวอย่างวิจัย เป็นบุคลากรระดับปฏิบัติการในองค์กรทหารสังกัดกระทรวงกลาโหม 50 หน่วยงาน จำนวน 860 คน สำหรับใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจพหุระดับ และจำนวน 863 คน สำหรับใช้ในการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันพหุระดับ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเพื่อการวิเคราะห์องค์ประกอบพหุระดับ คือแบบวัดสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร ประกอบไปด้วย 2 ตอน คือ ข้อมูลพื้นฐานของกำลังพลผู้ตอบแบบสอบถาม และแบบวัดสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร จำนวน 69 ข้อคำถาม วิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรม IBM SPSS Statistics 22 และ MPlus6 ผลการวิจัยพบว่า (1) ตัวชี้วัดสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร ประกอบไปด้วย 16 ตัวชี้วัด ได้แก่ 1) การวางแผนการใช้งานอุปกรณ์เทคโนโลยีดิจิทัลแบบบูรณาการ 2) การสืบค้นข้อมูลทางดิจิทัล 3) การประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูล 4) การใช้งานเทคโนโลยีเบื้องต้น 5) การแก้ปัญหาจากการใช้เทคโนโลยีดิจิทัล 6) การใช้อินทราเน็ตขององค์กร 7) การรักษาความลับในโลกไซเบอร์ 8) การจัดการไฟล์ดิจิทัลทางการทหาร 9) การเข้าถึงไฟล์ดิจิทัลในกรณีปฏิบัติงานนอกสถานที่ 10) การจัดการฐานข้อมูลทางการทหาร 11) การใช้สื่อดิจิทัลทางไกลเพื่อการสื่อสารทางการทหาร 12) การนำเสนอข้อมูลทางทหารในรูปแบบดิจิทัล 13) การสร้างสิ่งแวดล้อมทางดิจิทัลเพื่อการทำงาน 14) การตระหนักถึงความปลอดภัยบนโลกไซเบอร์ 15) การรักษามารยาทในสังคมดิจิทัล 16) เจตคติต่อการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในองค์กร (2) องค์ประกอบเชิงสำรวจพหุระดับสมรรถนะดิจิทัลขององค์กรทหาร มีจำนวน 3 โมเดล คือ 1) องค์ประกอบระดับระดับบุคคล 4 องค์ประกอบ ระดับองค์กร 1 องค์ประกอบ 2) องค์ประกอบระดับบุคคล 4 องค์ประกอบ ระดับองค์กร 2 องค์ประกอบ 3) องค์ประกอบระดับบุคคล …

Go to article

การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหาย ในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุที่ตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่สัมพันธ์กัน, ศุภสันติ์ ดีมาก Jan 2022

การเปรียบเทียบวิธีการใส่ค่าสูญหาย ในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุที่ตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่สัมพันธ์กัน, ศุภสันติ์ ดีมาก

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการประมาณสูญหายในตัวแบบการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ ที่ตัวแปรอิสระมีการสูญหายแบบนอนอิกนอร์เรเบิลที่มีความสัมพันธ์กัน ในการศึกษานี้มีวิธีการที่ถูกพัฒนาขึ้นคือ Expected Regression Imputation (ERI) และ Conditional Expected Regression Imputation (CERI) โดยจะเปรียบเทียบประสิทธิภาพวิธีการที่พัฒนาขึ้นมากับอีก 3 วิธีการ ได้แก่ วิธี K-Nearest Neighbor Imputation (KNN), วิธี Expectation Maximization Algorithm (EM) และ วิธี Predictive Mean Matching Imputation (PMM) ) การศึกษานี้ได้ควบคุมปัจจัยความแปรปรวนของตัวแปรอิสระ, ความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระ, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานค่าความคลาดเคลื่อน, ร้อยละการสูญหายและระดับ Nonignorability โดยวิธีการที่ให้ค่าเฉลี่ยของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (Average mean square error) น้อยที่สุดจะเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพสูงที่สุด ผลการวิจัยพบว่า เมื่อข้อมูลมีการกระจายตัวสูงและกลางวิธี KNN มีประสิทธิภาพสูงสุดในทุกกรณีที่ศึกษา แต่ถ้าข้อมูลกระจายตัวต่ำ วิธี KNN จะดีเมื่อกรณีตัวแปรมีความสัมพันธ์กันสูงและร้อยละการสูญหายต่ำ วิธี EM จะประสิทธิภาพสูงเมื่อร้อยละการสูญหายสูงในทุกระดับความสัมพันธ์ วิธี ERI จะประสิทธิภาพสูงเมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับกลางลงไปในเกือบทุกกรณีที่ศึกษา วิธี CERI จะประสิทธิภาพสูงเมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์เชิงลบในระดับกลางลงไปและร้อยละการสูญหายต่ำ

Go to article

การประเมินความเสี่ยงจากสภาพภูมิอากาศสำหรับพื้นที่เพาะปลูกข้าวและความพร้อมในการจัดการของหน่วยงานภาครัฐ: กรณีศึกษาเกาะลมบก ประเทศอินโดนีเซีย, ดอสมายา แอนเดรียอานี Jan 2022

การประเมินความเสี่ยงจากสภาพภูมิอากาศสำหรับพื้นที่เพาะปลูกข้าวและความพร้อมในการจัดการของหน่วยงานภาครัฐ: กรณีศึกษาเกาะลมบก ประเทศอินโดนีเซีย, ดอสมายา แอนเดรียอานี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศนับเป็นประเด็นสำคัญที่ถูกอภิปรายว่าเป็นปัจจัยขับเคลื่อนต่อการเกิดอุบัติการณ์ภัยธรรมชาติ โดยการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลกระทบต่อทุกมิติของชีวิตมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านความมั่นคงด้านอาหาร ทั้งนี้ พื้นที่เพาะปลูกข้าวนับเป็นพื้นที่ที่ถูกคุกคามมากที่สุดเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงของปริมาณน้ำฝนและอุณหภูมิอันเนื่องมาจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ บทบาทของรัฐบาลจึงมีความสำคัญในการลดความสูญเสียที่เกิดจากภัยธรรมชาติ โดยเฉพาะการยกระดับความสามารถในการปรับตัวของชุมชนท้องถิ่นต่อภัยธรรมชาติ วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้คือการประเมินผลกระทบของภัยพิบัติจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในพื้นที่เพาะปลูกข้าว และประเมินความพร้อมของรัฐบาลระดับท้องถิ่นในการรับมือกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและอันตรายต่างๆ ที่เกี่ยวข้อง โดยคัดเลือก เกาะลมบก ของประเทศอินโดนีเซีย ซึ่งเป็นพื้นที่เกาะเล็กๆ และมีความเสี่ยงต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ ระเบียบวิธิวิจัยของการศึกษาครั้งนี้ ได้แก่ การประยุกต์ใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ (Analytical Hierarchy Process: AHP) ร่วมกับระบบข้อมูลทางภูมิศาสตร์ (GIS) ในการประเมินความเสี่ยงที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในพื้นที่เพาะปลูกข้าวทั้งจากผลกระทบจากอุทกภัย ภัยแล้ง และดินถล่ม ขณะเดียวกัน การศึกษานี้อาศัยการสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญ (n=15) เพื่อประเมินความพร้อมของรัฐบาลท้องถิ่นในการจัดการกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ อาศัยการสัมภาษณ์ในประเด็นที่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ด้านการเพาะปลูก การจัดการภัยพิบัติ และการจัดการน้ำ โดยผลการวิจัยพบว่าพื้นที่ส่วนใหญ่ประมาณร้อยละ 88.18 ของเกาะลมบกมีความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศระดับปานกลาง และ พื้นที่เพาะปลูกข้าวเกือบทั้งหมดร้อยละ 96.56 มีความเสี่ยงด้านสภาพภูมิอากาศระดับปานกลางเช่นกัน ผลการสัมภาษณ์พบว่า ความพร้อมของรัฐบาลท้องถิ่นในการจัดการกับภัยอันตรายที่เกิดจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศมีอย่างจำกัด โดยเฉพาะประเด็นด้านงบประมาณและทรัพยากรบุคคล โดยผลการศึกษานี้จะเป็นประโยชน์สำหรับหน่วยงานท้องถิ่นในการดำเนินกิจกรรมการปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศต่างๆ และเป็นกลยุทธ์ในการคาดการณ์ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในพื้นที่เพาะปลูกข้าวของเกาะลมบก ประเทศอินโดนีเซียต่อไป.

Go to article

Groundwater Potential Model Using Statistics And Hybrid Machine Learning Approaches, Ngoc Thanh Nguyen Jan 2022

Groundwater Potential Model Using Statistics And Hybrid Machine Learning Approaches, Ngoc Thanh Nguyen

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The present study was conducted to delineate the groundwater potential in Kanchanaburi Province, Thailand based on groundwater yield, groundwater contamination risk, and groundwater quality. In this study, an ensemble model was created by combining Analytical Hierarchy Process, Frequency Ratio, and Random Forest to evaluate the spatial distribution map of the groundwater resources. Additionally, a new hybrid approach was developed based on maximum entropy and analytical hierarchy process to delineate the Ni contamination risk in groundwater. Finally, four machine-learning models, including Random Forest - Cross validation, Random Forest – Bootstrap, Artificial Neural Network - Cross validation, and Artificial Neural Network - …

Go to article

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรม, มนัสวี ศรีราช Jan 2022

ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรม, มนัสวี ศรีราช

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงสำรวจเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรม ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันที่เป็นสื่อกลางในการสื่อสารเนื้อหาทางการแพทย์จากแพทย์สู่ผู้เข้ารับบริการทางการแพทย์ ที่สามารถลดข้อจำกัดด้านเวลา ด้านสถานที่ รวมถึงเพิ่มความปลอดภัยจากโรคระบาด โดยศึกษาว่าปัจจัยใดบ้างที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรมของคนไทย ซึ่งเกิดในปี พ.ศ. 2508 ถึง 2552 หรือครอบคลุมเจเนอเรชันเอ็กซ์ วาย และแซดที่ไม่มีประสบการณ์เข้ารับบริการจากแพทย์ผ่านแอปพลิเคชันโทรเวชกรรมมาก่อน โดยใช้หน่วยตัวอย่างจำนวน 500 คน เครื่องมือที่ใช้ในการเก็บข้อมูลคือแบบสอบถามออนไลน์ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล คือสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงอันดับของสเปียร์แมน ผลการวิจัย พบว่า ปัจจัยที่ส่งผลเชิงบวกต่อความตั้งใจใช้แอปพลิเคชันโทรเวชกรรมมากที่สุดในภาพรวม ได้แก่ ปัจจัยอิทธิพลทางสังคม สำหรับผู้ตอบแบบสอบถามเจเนอเรชันเอ็กซ์ ได้แก่ ปัจจัยอิทธิพลทางสังคม สำหรับผู้ตอบแบบสอบถามเจเนอเรชันวาย ได้แก่ ปัจจัยลักษณะนิสัย และสำหรับเจเนอเรชันแซด ได้แก่ ปัจจัยความคาดหวังในชื่อเสียง ผู้วิจัยมีความคาดหวังว่าผลการวิเคราะห์จากงานวิจัยชิ้นนี้จะเป็นประโยชน์ต่อสถาบันหรือผู้พัฒนาที่เกี่ยวข้อง โดยนำผลลัพธ์การวิจัยไปใช้เพื่อพัฒนาแอปพลิเคชันโทรเวชกรรมให้มีการบริการที่สอดคล้องกับความต้องการของผู้ใช้ได้ในอนาคต

Go to article

การจำลองการรั่วไหลของน้ำมันบริเวณอ่าวไทยตอนบน, กิตติยา แย้มภิรมย์ศรี Jan 2022

การจำลองการรั่วไหลของน้ำมันบริเวณอ่าวไทยตอนบน, กิตติยา แย้มภิรมย์ศรี

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

สถิติการเกิดน้ำมันรั่วไหลในประเทศไทยตั้งแต่อดีตถึงปัจจุบันของกรมเจ้าท่า พบว่าเกิดน้ำมันที่รั่วไหลในทะเลอ่าวไทยตอนบนหลายครั้ง โดยมีสาเหตุมาจากเรือขนส่งสินค้า เรือขนถ่ายน้ำมัน เกิดอุบัติเหตุกลางทะเล อันเป็นผลมาจากความชำรุดของอุปกรณ์เดินเรือ หรือสภาพภูมิอากาศที่ไม่ดีต่อการเดินเรือ ยังส่งผลกระทบต่อชีวิต ทรัพย์สิน และสิ่งแวดล้อมอย่างมาก เพราะบริเวณอ่าวไทยตอนบนมีพื้นที่ชุมชนชายฝั่งทะเล และแหล่งเพาะพันธุ์สัตว์น้ำ การศึกษาในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการจำลองการรั่วไหลของน้ำมันบริเวณอ่าวไทยตอนบน โดยใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ในการคาดการณ์การเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันที่รั่วไหลในทะเล ประกอบด้วยแบบจำลอง 3 ชนิด คือแบบจำลอง SWAN ใช้ในการจำลองคลื่นที่เกิดจากลม, แบบจำลอง Delft3D ใช้ในการจำลองกระแสน้ำเนื่องจากอิทธิพลของน้ำขึ้นน้ำลงและคลื่นลม และแบบจำลอง GNOME ใช้ในการจำลองการรั่วไหลของน้ำมันในทะเลบริเวณอ่าวไทยตอนบน ผลของแบบจำลองแบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือ การจำลองคลื่นและกระแสน้ำ และการจำลองการเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันที่รั่วไหลในทะเลอ่าวไทยตอนบน ความสูงคลื่นนัยสำคัญเป็นผลที่ได้การจำลองคลื่นด้วยแบบจำลอง SWAN มีการปรับเทียบและสอบทานข้อมูลจากแบบจำลองกับข้อมูลตรวจวัดจากทุ่นสมุทรศาสตร์ของสำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิศาสตร์สารสนเทศ ในปี พ.ศ.2540 – 2545 ที่สถานีสถานีหัวหิน, สถานีเพชรบุรี และสถานีเกาะสีชัง กระแสน้ำเนื่องจากน้ำขึ้นน้ำลงและกระแสน้ำสุทธิที่เป็นผลรวมของน้ำขึ้นน้ำลงและคลื่นลมจากแบบจำลอง Delft3D ถูกปรับเทียบและสอบทานโดยใช้ระดับน้ำจากแบบจำลองกับข้อมูลระดับน้ำทำนายของกรมอุทกศาสตร์ กองทัพเรือ ในปี พ.ศ. 2549 – 2559 ที่สถานีหัวหิน, สถานีสันดอนเจ้าพระยา, สถานีเกาะสีชัง และสถานีอ่าวสัตหีบ จากการศึกษาคลื่นและกระแสน้ำพบว่ากระแสน้ำที่เป็นอิทธิพลหลักบริเวณอ่าวไทยตอนบนคือกระแสน้ำเนื่องจากอิทธิพลของน้ำขึ้นน้ำลง จึงใช้กระแสน้ำเนื่องจากน้ำขึ้นน้ำลงในการศึกษาการเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันที่รั่วไหลในทะเลต่อไป การศึกษาการเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันที่รั่วไหลในทะเลอ่าวไทย ทำการปรับเทียบและสอบทานแบบจำลอง GNOME ด้วยข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมของสำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (GISTDA) ในช่วงเกิดเหตุการณ์น้ำมันรั่วบริเวณปากแม่น้ำเจ้าพระยา วันที่ 3 ธันวาคม พ.ศ.2562 พบว่าการเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันมีทิศทางสอดคล้องกับทิศทางของลม ในการศึกษานี้ประยุกต์ใช้แบบจำลองโดยการวิเคราะห์การเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันในช่วงน้ำเกิดและน้ำตายรายเดือน ทำให้สามารถประมาณช่วงเวลาและตำแหน่งที่น้ำมันเคลื่อนที่กระทบชายฝั่งทะเล และสรุปได้ว่าการเคลื่อนที่ของคราบน้ำมันที่รั่วไหลมีการเปลี่ยนแปลงตามปัจจัยของชนิดน้ำมัน, คุณสมบัติการแพร่กระจายของน้ำมัน, ข้อมูลลม และข้อมูลกระแสน้ำในทะเล

Go to article

ปัจจัยคัดสรรที่มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมการป้องกันการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของอาสาสมัครฉุกเฉินการแพทย์ ประเทศไทย, จารุวรรณ พฤทธยานันต์ Jan 2022

ปัจจัยคัดสรรที่มีความสัมพันธ์กับพฤติกรรมการป้องกันการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของอาสาสมัครฉุกเฉินการแพทย์ ประเทศไทย, จารุวรรณ พฤทธยานันต์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การวิจัยครั้งนี้เพื่อศึกษาความสัมพันธ์และอำนาจทำนายระหว่างความรู้ ทัศนคติ การรับรู้โอกาสเสี่ยงของการเกิดโรค การรับรู้ความรุนแรงของโรค การรับรู้ประโยชน์ของการปฏิบัติเพื่อป้องกันโรค การรับรู้อุปสรรคของการปฏิบัติเพื่อป้องกันโรค พฤติกรรมเกี่ยวกับการจัดการความรู้ แรงสนับสนุนทางสังคม การเปิดรับข่าวสาร และพฤติกรรมกับการป้องกันการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของอาสาสมัครฉุกเฉินการแพทย์ ประเทศไทย การวิจัยแบบบรรยายเชิงความสัมพันธ์ กลุ่มตัวอย่าง คือ อาสาสมัครฉุกเฉินการแพทย์ ในประเทศไทย จำนวน 165 คน คัดเลือกกลุ่มตัวอย่างด้วยวิธีการสุ่มแบบหลายขั้นตอน เครื่องมือวิจัย คือ แบบสอบถามออนไลน์ 8 ส่วน สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ สถิติเชิงพรรณนา ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของสเปียร์แมน และสถิติถดถอยพหุคูณแบบขั้นตอน ผลการวิจัย 1) ปัจจัยด้านทัศนคติ การรับรู้โอกาสเสี่ยงของการเกิดโรค การรับรู้ความรุนแรงของโรค การรับรู้ประโยชน์ของการปฏิบัติเพื่อป้องกันโรค การรับรู้อุปสรรคของการปฏิบัติเพื่อป้องกันโรค พฤติกรรมเกี่ยวกับการจัดการความรู้ แรงสนับสนุนทางสังคม และการเปิดรับข่าวสาร มีความสัมพันธ์ทางบวกกับพฤติกรรมกับการป้องกันการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 2) ปัจจัยที่ร่วมกันทำนายพฤติกรรมกับการป้องกันการติดเชื้อไวรัสโคโรนา 2019 ของอาสาสมัครฉุกเฉินการแพทย์ อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 ได้แก่ แรงสนับสนุนทางสังคม การรับรู้ประโยชน์ของการปฏิบัติเพื่อป้องกันโรค และการเปิดรับข่าวสาร โดยสามารถร่วมกันทำนายได้ร้อยละ 66.7

Go to article

Beyond Quenching Profile For Singular Semilinear Parabolic Partial Differential Equations With Mixed Boundary Conditions, Benjamin Thaitavorn Jan 2022

Beyond Quenching Profile For Singular Semilinear Parabolic Partial Differential Equations With Mixed Boundary Conditions, Benjamin Thaitavorn

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.

Go to article

Options Portfolio Optimization And Hedging Of Exotic Options Written On Mini S&P 500 Index In An Illiquid Market With Conditional Value At Risk (Cvar), Benyanee Kosapong Jan 2022

Options Portfolio Optimization And Hedging Of Exotic Options Written On Mini S&P 500 Index In An Illiquid Market With Conditional Value At Risk (Cvar), Benyanee Kosapong

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This thesis investigates the derivatives for portfolio optimization. Risk measures such as Mean Variance (MV), Value-at-Risk (VaR), and Conditional Value-at-Risk (CVaR) are minimized. However, we focus primarily on CVaR because it is a coherent and convex risk measure. We adopt the method of Rockafellar and Uryasev (Journal of Risk 2, 3 (2000)), which minimizes CVaR for shares and convert this method to use with options written on the S&P500 Mini Index. The distribution is known and the index values are simulated by using the VG distribution, over CVaR constraints. In particular, the approach can be used for minimizing the CVaR …

Go to article

Numerical Approximation To Ruin Probability Of Generalization Of Classical Risk Model, Kittiwat Woragate Jan 2022

Numerical Approximation To Ruin Probability Of Generalization Of Classical Risk Model, Kittiwat Woragate

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.

Go to article

Numerical Solutions For One– And Two–Dimensional Shallow Water Equations Based On Finite Integration Method With Chebyshev Expansion, Lalita Apisornpanich Jan 2022

Numerical Solutions For One– And Two–Dimensional Shallow Water Equations Based On Finite Integration Method With Chebyshev Expansion, Lalita Apisornpanich

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.

Go to article

Mass Ratio Variance Majority Cleansing And Minority Oversampling Technique For Class Imbalanced, Piboon Polvimoltham Jan 2022

Mass Ratio Variance Majority Cleansing And Minority Oversampling Technique For Class Imbalanced, Piboon Polvimoltham

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

A sampling method is one of the basic methods to deal with an imbalance problem appearing in machine learning. A dataset having an imbalance problem has a noticeably skewed distribution among different classes. There are three types of sampling techniques to solve this problem by balancing class distributions, undersampling technique, over-sampling technique, and combined sampling technique. In this research, the mass ratio variance scores of each data point of the same class are computed and used to remove noise from a majority class and synthesise instances from a minority class. The results of this proposed sampling technique improve recall over …

Go to article

Identifying The Most Distinctive Characteristics Of A Good Solution For Non-Euclidean Cvrp Using Statistical Learning Model, Piyabut Inbunsong Jan 2022

Identifying The Most Distinctive Characteristics Of A Good Solution For Non-Euclidean Cvrp Using Statistical Learning Model, Piyabut Inbunsong

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

A capacitated vehicle routing problem (CVRP) is a well-known NP-hard combinatorial optimization. Therefore, heuristics are the common methods used to search for a good solution. The algorithms will perform better if characteristics of good solutions of the problem are known. There was a research study in the characteristics of Euclidean CVRP solutions and the knowledge was later applied in a metaheuristic. That study becomes our motivation to study the characteristics of non-Euclidean CVRP solutions. To that end, we considered the solutions of non-Euclidean CVRP in the new Euclidean space with the same or higher dimensions using multi-dimensional scaling in which …

Go to article

Stochastic Control Model With Carrying Capacity Of Population Management Policy For Squirrels In Durian Orchards, Sasiwimol Auepong Jan 2022

Stochastic Control Model With Carrying Capacity Of Population Management Policy For Squirrels In Durian Orchards, Sasiwimol Auepong

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

In this thesis, the problem that squirrels ruin durian, which is an economic important fruit in Thailand, is considered. We seek for a strategy on squirrel elimination under the consideration that squirrels are not alien species in Thailand and also orchard ecosystem. The problem is solved through a stochastic control model. The population dynamics of squirrels is constructed as a controlled stochastic differential equation with carrying capacity, since we consider the squirrel population in a confined orchard. A performance index indicating the total benefit of a given squirrel elimination strategy is provided. The index comprises the countermeasure cost, resources loss, …

Go to article

Random Forest Of Mixed Decision Trees And Minority Condensation Decision Trees For Class Imbalanced Problem, Suvaporn Homjandee Jan 2022

Random Forest Of Mixed Decision Trees And Minority Condensation Decision Trees For Class Imbalanced Problem, Suvaporn Homjandee

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.

Go to article

Finite Integration Method Using Chebyshev Expansion For Solving Heat Equation With Non-Local Boundary Conditions, Thanakorn Prasansri Jan 2022

Finite Integration Method Using Chebyshev Expansion For Solving Heat Equation With Non-Local Boundary Conditions, Thanakorn Prasansri

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.

Go to article

3d Building Internal Structural Component Segmentation From Point Cloud Data Using Dbscan And Modified Ransac With Normal Deviation Conditions, Thanapon Doougphummet Jan 2022

3d Building Internal Structural Component Segmentation From Point Cloud Data Using Dbscan And Modified Ransac With Normal Deviation Conditions, Thanapon Doougphummet

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Nowadays, the laser scanner plays an important role as a tool to capture building structure in a form of point cloud which can be used to draw a blueprint or a floor plan for reconstruction or renovation of an existing building. The point cloud data represent a shape or an object in three dimensions. This point cloud together with the utilization of Building Information Modeling (BIM) which is a workflow that provides information about the foundation and structure measurement of a building, make a planning and design to construction more convenient and efficient in several aspects than the traditional way. …

Go to article

Numerical Algorithm For Heat Equation With Moving Boundary Using Finite Integration Method With Chebyshev Polynomial Expansion, Warunya Wong-U-Ra Jan 2022

Numerical Algorithm For Heat Equation With Moving Boundary Using Finite Integration Method With Chebyshev Polynomial Expansion, Warunya Wong-U-Ra

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

No abstract provided.

Go to article

First Prev Next Last