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 18061 - 18090 of 18163

Full-Text Articles in Physical Sciences and Mathematics

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

Nft-Based Authentic Product Verification And Trading Platform, Natchapol Thongruang Jan 2022

Nft-Based Authentic Product Verification And Trading Platform, Natchapol Thongruang

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Counterfeit product has been a major problem to the economy for a while. The effect seems to be larger when it comes to the luxury product segment. When the consumers were unsure if the product that they are buying is genuine or not and its cost is very high, then the severity will become even greater. Among the countless number of attempts to fix this solution, utilizing blockchain technology is one of the most popular approaches for present days. In anti-counterfeit domain, associating an NFT token to a physical product is the most common approach. It allows us to unlock …

Go to article

Investigate The Possibility Of Using Smart Contracts And Digital Signatures To Create A Legally Binding Contract, And To Create A Prototype Opensource Web Application As A Proof Of Concept, Yosnai Chanatrutipan Jan 2022

Investigate The Possibility Of Using Smart Contracts And Digital Signatures To Create A Legally Binding Contract, And To Create A Prototype Opensource Web Application As A Proof Of Concept, Yosnai Chanatrutipan

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

We investigated the possibility of using blockchain to create a legally binding contract. According to our study, blockchain can be used to authenticate the identities of the involved parties, to provide a cryptographically generated electronic signature used to sign a contract, and to automate and enforce the term of an agreement. The authentication and the signing are done using a blockchain-based self-sovereign identity framework called a decentralized identity and verifiable credentials. The term can be enforced by using a smart contract, a program that runs on the blockchain. Some contracts terms are too complex to be translated into a smart …

Go to article

Estimating Stock Price Based On Information From Financial Statement Using Machine Learning Approach, Thitikun Kunathananon Jan 2022

Estimating Stock Price Based On Information From Financial Statement Using Machine Learning Approach, Thitikun Kunathananon

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This study introduces a new tool for stock market investors and institutions constructed from Long Short-Term Memory (LSTM) for predicting stock prices. By effectively analyzing financial statements and stock market data, LSTM provides a fast, unbiased, low-cost solution for stock price prediction, intending to increase profits for investors and reduce losses. The study results indicate that LSTM can maintain effectively captures complex relationships in the data and predicts stock prices. This research highlights the potential of LSTM as a valuable and innovative tool for investors and institutions in the stock market.

Go to article

Combining Technical Analysis And Deep Learning Models For Stock Market Trading, Phurinut Pholsri Jan 2022

Combining Technical Analysis And Deep Learning Models For Stock Market Trading, Phurinut Pholsri

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The issuance of stocks constitutes a means by which ownership in a company is represented, and its distribution may vary depending on whether the company is limited or public. The stock market offers the potential for high returns, thereby serving as an attractive avenue for investment. Against this backdrop, the objective of this study is to develop a predictive model for stock prices that can facilitate profitable trading outcomes. To achieve this aim, the study focuses on intraday and hourly trading and utilizes a hybrid model that integrates Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) and Convolutional Neural Network (CNN) architectures, along …

Go to article

Real-Time Object Detection For Screening Cannabis Seed Gender, Prachya Boonsri Jan 2022

Real-Time Object Detection For Screening Cannabis Seed Gender, Prachya Boonsri

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Perception and understanding of cannabis are more expansive than they formerly were. Almost all growers are primarily interested in getting harvests of big flower buds from cannabis female plants since THC, CBD and other cannabinoids are found in female flowers and valuable for medical and industrial market segments. Selecting only female seeds to cultivate is thus an important step to produce THC, CBD profitably. Unfortunately, outdoor cultivation in Thailand traditionally grows regular cannabis seeds that grow up of mixed male and female plants. The male plants will be later spot and eliminated during the pre-flowering stage. This incurs the higher …

Go to article

A Comparative Study On Out Of Scope Detection For Chest X-Ray Images, Nuttapol Kamolkunasiri Jan 2022

A Comparative Study On Out Of Scope Detection For Chest X-Ray Images, Nuttapol Kamolkunasiri

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Image classification models in actual applications may receive input outside the intended data distribution. For crucial applications such as clinical decision-making, it is critical that a model can recognize and describe such out-of-distribution (OOD) inputs. The objective of this study is to investigate the efficacy of several approaches for OOD identification in medical images. We examine three classes of OOD detection methods (Classification models, Confidence-based models, and Generative models) on the data of X-ray images. We found that simple classification methods and HealthyGAN perform the best overall. However, HealthyGAN cannot generalize to unseen scenarios, while classification models still retain some …

Go to article

Xgboost For Prediction Of Ethereum Short-Term Returns Based On Technical Factor, Wipawee Nayam Jan 2022

Xgboost For Prediction Of Ethereum Short-Term Returns Based On Technical Factor, Wipawee Nayam

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Unlike traditional currencies that rely on centralized such as banks or governments, cryptocurrencies today have become popular due to its decentralized transactions. Decentralization takes advantage of no requirement for intermediaries, thus reducing transaction fees and processing time. However, investing in cryptocurrencies incurs risks and uncertainties due to price volatility and rapid changes. The fact that prediction of asset prices is complex due to the influence of multiple factors on price movements. This paper studied the technical factor to analyze the short-term returns of Ethereum in the periods of 1-10 days. The historical data containing Ethereum closing price are collected from …

Go to article

Class-Level And Token-Level Approaches For Test Impact Analysis, Alon Basin Jan 2022

Class-Level And Token-Level Approaches For Test Impact Analysis, Alon Basin

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The objective of the thesis is to examine the efficacy of test impact analysis in a setting of continuous testing, where automated test cases are routinely run to guarantee the integration of high-quality codes. While continuous testing can enhance code quality and minimize maintenance workload, it also leads to a notable rise in overhead for test execution. In our study on test impact analysis, we developed a novel static class level technique that utilizes JavaParser to create a dependency graph between test cases and source code classes based on abstract syntax trees. We applied this technique to seven Java systems …

Go to article

First Prev Next Last