Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Articles 511 - 540 of 618
Full-Text Articles in Computer Sciences
Development Of Eeg-Based Emotion Classification Using Deep Learning Networks, Suwicha Jirayucharoensak
Development Of Eeg-Based Emotion Classification Using Deep Learning Networks, Suwicha Jirayucharoensak
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Emotion classification is one of essential tasks for Human Computer Interaction (HCI) to make computers more efficiently interact with their users. Electroencephalogram (EEG) signals, associated with cognitive states of emotions, propagate though a complex hierarchy of neuron cells. Therefore, EEG-based emotion classification requires sophisticated learning algorithms that can represent high-level abstraction of a complicated task. This dissertation focuses on applying deep learning networks (DLNs) to enhance accuracy performance of the EEG-based emotion classification system. The DLN provides hierarchical feature learning methodology which is suitable for EEG-related feature learning algorithms. Furthermore, this research investigates the effects of temporal neural dynamics of …
Multi-Paths Quest Generation For Structural Analysis, Thongtham Chongmesuk
Multi-Paths Quest Generation For Structural Analysis, Thongtham Chongmesuk
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Existing quest generation systems that used quest structures had an important limitation. They were not compatible with dynamic environment games, where player actions may have unforeseen repercussion from chain-reaction, such as locking the quest or preventing it from being completed. In addition, quests generated by such systems were not guaranteed to have multiple completion paths.
In this thesis, action-based-objective quests were replaced with game state-based-objective quests, while retaining the previous grammar rule. Each quest's contents and objectives were filled using Token system and Full Condition State system to ensure the connectivity within the quest's contents and to prevent players from …
Fully Automatic 3d Facial Cosmetic Surgery Simulation, Adawat Chanchua
Fully Automatic 3d Facial Cosmetic Surgery Simulation, Adawat Chanchua
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Before cosmetic surgery procedures, the patients are commonly involved in the consultation process using interviews and reference images. The reference images typically consist of pre-post surgery images of other patients, leading to misunderstandings between patients and the surgeon. This thesis presents a fully automatic pipeline to simulate the whole face of post-surgery results. We first establish a 3D face registration and alignment based on the face surgery procedures of the current day and then generate the delta image. We proposed the delta image to solve the lack of dataset dilemma of the pre-post surgery face images. We also propose a …
Failure Prediction In Open-Hole Wireline Logging Of Oil And Gas Drilling Operation Using Support Vector Machine., Maylada Pootisirakorn
Failure Prediction In Open-Hole Wireline Logging Of Oil And Gas Drilling Operation Using Support Vector Machine., Maylada Pootisirakorn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The failure of open-hole wireline logging leads to an unexpected cost and time that add to drilling operation. The research proposes methods to predict the failure of an open hole wireline logging prior to run the log on actual situation. Three machine learning techniques are used to classify the result of the open-hole wireline logging from drilling process into two classes, a success class and a failure class which represents a well that might have abnormal conditions which can causes the tool stuck during logging. The success class is the normal well that can run logging to target depth without …
A Scalable Shapelet Discovery For Time Series Classification, Nattakit Vichit
A Scalable Shapelet Discovery For Time Series Classification, Nattakit Vichit
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
As time series data become more complex and users expect more sophisticated information, numerous algorithms have been proposed to solve these challenges. Among those algorithms to classify time series data, shapelet – a discriminative subsequence of time series data – is considered a practical approach due to its accurate and insightful classification. However, previously proposed shapelet algorithms still suffer from exceedingly high computational complexity, as a result, limiting its scalability to larger datasets. Therefore, in this work propose a novel algorithm that speeds up shapelet discovery process. The algorithm so called "Dual Increment Shapelets (DIS)" is a combination of two-layered …
Spark Steaming Framework For Large-Scale Multi-Stream Data Analytics, Tanwa Sirisakdiwan
Spark Steaming Framework For Large-Scale Multi-Stream Data Analytics, Tanwa Sirisakdiwan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Real-time streaming applications with multiple heterogeneous data streams have become increasingly popular especially in IoT applications where huge amount of sensors produce large amount of data in the form of data streams. However, many issues still exist, especially in deploying and maintaining these large amounts of data streams. Using Spark Structured Streaming, this research introduces a Spark Streaming framework for multiple heterogeneous data streams which focuses on the ease of deployment and proper scheduling. Our proposed framework is a library that allows the deployment of multiple heterogeneous data stream processing in a single Spark application. Our framework can reduce deployment …
Classification Of Risk Attitudes From Customer Behavior With Machine Learning, Teeranai Sriparkdee
Classification Of Risk Attitudes From Customer Behavior With Machine Learning, Teeranai Sriparkdee
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Every product and service in the market has its characteristic which has an impact on a consumer's decision to buy or use them. The risk is a special characteristic of financial products, so in financial product and service design must use risk as a critical factor. On the other hand, the consumer has different attitudes to the risk which can distinguish in 3 categories viz risk aversion, risk neutral and risk seeking. Therefore, knowing risk attitudes of consumer who is the target market is an important key to define marketing strategy such as designing service and product, campaign, and promotion …
Lightly-Supervised Learning Methods For One-Class Text Classification, Yiping Jin
Lightly-Supervised Learning Methods For One-Class Text Classification, Yiping Jin
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This thesis introduces a lightly-supervised learning method to train text classifiers with very little manual labelling effort. We adapt two previous state-of-theart lightly-supervised models, generalized expectation (GE) criteria (Druck et al. (2008)) and multinomial naïve Bayes (MNB) with priors (Settles (2011)) to oneclass classification problem. Users just need to label a handful of keywords for the target category. We also combine the two aforementioned models by letting MNB automatically augment the list of GE constraints. In addition, we ensemble two families of classifiers to improve the accuracy further. We successfully applied our model to a real-world problem of online advertising. …
A Hotel Hybrid Recommendation Method Based On Context-Driven Using Latent Dirichlet Allocation, Weraphat Nimchaiyanan
A Hotel Hybrid Recommendation Method Based On Context-Driven Using Latent Dirichlet Allocation, Weraphat Nimchaiyanan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Recommender systems play an important role in helping users find items that they want. Normally, ratings are used in content-based filtering (CBF) and collaborative filtering (CF) for recommendation. However, only ratings are not enough for recommendation. Thus, contextual information, context driven and Latent Dirichlet Allocation (LDA) are used to improve recommendation. Also, the context of individual user has changed in the timeline (context-driven). In this work, a hotel hybrid recommendation method (CF+CBF) based on context-driven using LDA is proposed. Firstly, we find missing user ratings of user-hotel rating matrix by applying LDA on user ratings in order to get predicted …
ตัวแปรที่มีผลต่อราคาปิดการประมูลออนไลน์แบบมีค่าธรรมเนียมเมื่อสถานการณ์การประมูลต่างกัน, กุลภัทร์ ผาตินาวิน
ตัวแปรที่มีผลต่อราคาปิดการประมูลออนไลน์แบบมีค่าธรรมเนียมเมื่อสถานการณ์การประมูลต่างกัน, กุลภัทร์ ผาตินาวิน
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การประมูลออนไลน์แบบมีค่าธรรมเนียมเป็นรูปแบบที่ผู้ประมูลต้องเสียเงินที่ไม่สามารถขอคืนได้ก่อนเข้าร่วมการประมูล เพื่อใช้ซื้อจำนวนครั้งการเสนอราคาหรือสิทธิสำหรับเข้าร่วมประมูลสินค้าที่ผู้ประมูลสนใจ ทุกครั้งที่มีการเสนอราคา ราคาสินค้า และเวลาของการประมูลจะเพิ่มขึ้นเป็นจำนวนคงที่ ผู้ให้ประมูลและผู้ประมูลต่างให้ความสำคัญต่อราคาปิด การศึกษานี้วิเคราะห์ผลของตัวแปรจำนวนห้าตัว คือ จำนวนผู้ร่วมประมูล จำนวนครั้งการเสนอราคาประมูล ระยะเวลาของการประมูล มูลค่าสินค้าที่ถูกนำมาประมูล และตัวแปรมูลค่าจัดส่งสินค้า ที่มีต่อราคาปิดของการประมูลออนไลน์แบบมีค่าธรรมเนียมในบริบทประเทศไทย และเปรียบเทียบผลดังกล่าวระหว่างสถานการณ์ที่ต่างกันในตัวแปรการจำกัดผู้ประมูล และการประกาศคืนสิทธิการเสนอราคาในลักษณะของการสืบเสาะ พร้อมทั้งวิเคราะห์สืบเสาะผลของตัวแปรทั้งห้าต่อรายได้เจ้าของเว็บไซต์การประมูลเพิ่มเติมด้วย ผลการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมการประมูลสินค้าประเภทกระเป๋า และโทรทัศน์จำนวน 254 ธุรกรรม พบว่า จำนวนผู้ร่วมประมูล ระยะเวลาของการประมูล และมูลค่าสินค้าที่ถูกนำมาประมูลมีผลต่อราคาปิดการประมูลอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 และมูลค่าสินค้าที่ถูกนำมาประมูลเป็นตัวแปรเดียวที่มีผลต่อรายได้เจ้าของเว็บไซต์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ความแตกต่างระหว่างสถานการณ์ในตัวแปรการจำกัดผู้ประมูล และการประกาศคืนสิทธิการเสนอราคามีส่วนทำให้ตัวแปรมีผลต่อราคาปิดการประมูล และรายได้เจ้าของเว็บไซต์ต่างกัน นอกจากเป็นการต่อยอดความรู้ของสารสนเทศทางธุรกิจในบริบทการประมูลออนไลน์แล้ว ผู้ให้ประมูลหรือเจ้าของเว็บไซต์จำเป็นต้องให้ความสำคัญกับตัวแปรทั้งสาม และสถานการณ์ทั้งสองสถานการณ์เพื่อให้ราคาปิดการประมูลตามหวัง
การจำแนกเสียงโกรธในบทสนทนาของศูนย์ให้บริการข้อมูล, วิฎากร แซ่หว่อง
การจำแนกเสียงโกรธในบทสนทนาของศูนย์ให้บริการข้อมูล, วิฎากร แซ่หว่อง
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ศูนย์ให้บริการข้อมูลเป็นส่วนงานขององค์กรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลเสียงโดยตรง อารมณ์โกรธของลูกค้าที่เกิดขึ้นเป็นสิ่งที่ส่งผลในด้านลบต่อองค์กร งานในการตรวจสอบอารมณ์โกรธที่เกิดขึ้นให้ถูกต้องและรวดเร็วจึงเป็นสิ่งที่องค์กรให้ความสำคัญเนื่องจากมีจำนวนผู้ติดต่อเข้ามาใช้บริการจำนวนมากในแต่ละวัน จึงเป็นที่มาของการศึกษาการพัฒนาตัวแบบรู้จำอารมณ์โกรธของลูกค้าในบริบทของข้อมูลเสียงสนทนาระหว่างลูกค้าและเจ้าหน้าที่ของศูนย์ให้บริการข้อมูล การพัฒนาตัวแบบรู้จำอารมณ์มีขั้นตอนสำคัญ 4 ขั้นตอน ได้ แก่ (1) การประมวลผลข้อมูลเสียงเบื้องต้น เป็นการเตรียมข้อมูลเสียงให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์โดยแยกเสียงของลูกค้าออกจากสายสนทนา และตัดให้เป็นรอบการโต้ตอบ (2) การระบุอารมณ์ให้กับรอบการโต้ตอบ (3) การสกัดคุณลักษณะทางคลื่นเสียงจำนวน 1,582 คุณลักษณะที่สามารถใช้จำแนกอารมณ์ที่เกิดขึ้นภายในรอบการโต้ตอบ และ (4) การพัฒนาตัวแบบ โดยผู้ศึกษาได้เปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิค 4 เทคนิค ได้แก่ แรนดอมฟอร์เรส ดิซิสชั่นทรี ลิเนียร์เอสวีซีและโลจิสติกส์รีเกรสชั่น จากข้อมูลรอบการโต้ตอบทั้งหมดที่ใช้พัฒนาตัวแบบคือ 1,345 รอบการโต้ตอบ ที่แบ่งเป็นรอบการโต้ตอบที่เป็นอารมณ์โกรธจำนวน 517 รอบ และรอบการโต้ตอบที่ไม่พบอารมณ์โกรธหรือเป็นอารมณ์ปกติจำนวน 828 รอบ ผลการวิจัยพบว่า เทคนิคแรนดอมฟอร์เรสเป็นเทคนิคที่ให้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด โดยมีค่าระลึกของอารมณ์โกรธเท่ากับ 83.49 เปอร์เซ็นต์ และค่าความถูกต้องสมดุล 85.53 เปอร์เซ็นต์ นอกจากนั้นยังพบว่ารอบการโต้ตอบที่มีความยาวที่ 4 วินาทีขึ้นไปจะได้ผลลัพธ์ในการทำนายที่แม่นยำมากกว่าทั้งในรอบการโต้ตอบที่เป็นอารมณ์โกรธและอารมณ์ปกติ
ผลของการตัดกันของสีในเว็บไซต์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ ที่มีต่อการรับรู้ทางอารมณ์ ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อของผู้เข้าชม, สุทธิพงษ์ ยุนกระโทก
ผลของการตัดกันของสีในเว็บไซต์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ ที่มีต่อการรับรู้ทางอารมณ์ ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อของผู้เข้าชม, สุทธิพงษ์ ยุนกระโทก
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อศึกษาผลกระทบของการตัดกันของสีในเว็บไซต์พาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ที่มีต่อการรับรู้ทางอารมณ์ ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อของผู้เข้าชม ผู้วิจัยได้ศึกษาตัวแปรที่เกี่ยวข้องอันได้แก่ 1) การรับรู้ทางอารมณ์ ประกอบด้วย การรับรู้ความน่ารื่นรมย์ การรับรู้ความเร้าอารมณ์ การรับรู้ความมีอิทธิพล 2) ความไว้ใจ และ 3) ความตั้งใจซื้อ โดยมีตัวแปรกำกับ 2 ตัวแปรได้แก่ 1) เพศ ประกอบด้วย เพศชาย และเพศหญิง และ 2) เจเนอเรชัน ประกอบด้วย เจเนอเรชัน X, Y และ Z เว็บไซต์ที่ใช้ในการวิจัยจะเป็นเว็บไซต์ที่มีความแตกต่างกัน 2 ประเภทเว็บไซต์ ได้แก่ เว็บไซต์ขายเครื่องใช้ภายในบ้าน ซึ่งเป็นเว็บไซต์ขายสินค้าอุปโภค/บริโภค และเว็บไซต์การเดินทาง/การท่องเที่ยว ซึ่งเป็นเว็บไซต์การบริการ นอกจากนี้ผู้วิจัยจะนำผลการวิเคราะห์ของเว็บไซต์ทั้ง 2 ประเภทมาเปรียบเทียบว่ามีความแตกต่างกันหรือไม่ อย่างไร ผลการวิเคราะห์ข้อมูลในภาพรวมพบว่าการตัดกันของสีบนเว็บไซต์ขายเครื่องใช้ภายในบ้านมีผลต่อตัวแปรการรับรู้ความน่ารื่นรมย์ การรับรู้ความเร้าอารมณ์ ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อ แต่ไม่มีผลต่อการรับรู้ความมีอิทธิพล ส่วนเว็บไซต์การเดินทาง/การท่องเที่ยวการตัดกันของสีมีผลต่อความตั้งใจซื้อเพียงตัวแปรเดียว เมื่อผู้เข้าชมเป็นเพศชายการตัดกันของสีบนเว็บไซต์ขายเครื่องใช้ภายในบ้าน ไม่มีผลต่อตัวแปรตามทุกตัวแปร ในขณะที่สำหรับเว็บไซต์การเดินทาง/การท่องเที่ยวการตัดกันของสีมีผลต่อความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อ เมื่อผู้เข้าชมเป็นเพศหญิงเว็บไซต์ขายเครื่องใช้ภายในบ้าน การตัดกันของสีมีผลต่อการรับรู้ความน่ารื่นรมย์ ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อ ส่วนเว็บไซต์การเดินทาง/การท่องเที่ยว การตัดกันของสีไม่มีผลต่อตัวแปรตามทั้ง 5 ตัวแปร เมื่อผู้เข้าชมเป็นเจเนอเรชัน X การตัดกันของสีบนเว็บไซต์ขายเครื่องใช้ภายในบ้านมีผลต่อตัวแปรตามทุกตัวแปร เมื่อผู้เข้าชมเป็นเจเนอเรชัน Z การตัดกันของสีมีผลกับการรับรู้ความน่ารื่นรมย์ ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อเท่านั้น สำหรับเว็บไซต์การเดินทาง/การท่องเที่ยวเมื่อผู้เข้าชมเป็นเจเนอเรชัน X การตัดกันของสีมีผลต่อการรับรู้ความน่ารื่นรมย์ การรับรู้ความมีอิทธิพล ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อ เมื่อผู้เข้าชมป็นเจเนอเรชัน Z การตัดกันของสีมีผลต่อการรับรู้ความเร้าอารมณ์ การรับรู้ความมีอิทธิพล ความไว้ใจ และความตั้งใจซื้อ ส่วนเมื่อผู้เข้าชมเป็นเจเนอรชัน Y สำหรับทั้ง 2 เว็บไซต์พบว่าการตัดกันของสีไม่มีผลต่อตัวแปรตามทั้ง 5 ตัวแปร
การวิเคราะห์ต้นทุนของเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการตรวจจับการบุกรุก, ไปรยา ตั้งจาตุรโสภณ
การวิเคราะห์ต้นทุนของเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการตรวจจับการบุกรุก, ไปรยา ตั้งจาตุรโสภณ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้ได้นำเสนอการวิเคราะห์ต้นทุนของเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการตรวจจับการบุกรุก โดยวิเคราะห์เวลาที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองที่ใช้กับข้อมูลในการตรวจจับการบุกรุก ซึ่งการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (machine learning) เป็นวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ด้วยตนเอง สามารถทำนายหรือตัดสินใจจากข้อมูลที่เข้ามาได้ ว่าเป็นภัยคุกคามทางเครือข่ายหรือไม่ ซึ่งคุณสมบัตินี้จะช่วยให้สามารถตรวจสอบภัยคุกคามทางเครือข่ายรูปแบบใหม่ๆ ที่ไม่เคยตรวจพบมาก่อนได้ ดังนั้นการเพิ่มประสิทธิภาพความถูกต้องของเครื่องมือการตรวจจับการบุกรุก กลายเป็นเรื่องที่เปิดกว้างและได้รับความสนใจจากกลุ่มการวิจัย อย่างไรก็ตามต้นทุนทางด้านเวลามักถูกมองข้ามในกลุ่มการวิจัย งานวิจัยนี้จะช่วยให้ผู้ดูแลระบบสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับวิธีเลือกฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมสำหรับการตรวจจับการบุกรุกในสภาพแวดล้อมต่างๆ อีกทั้งได้เสนอแบบจำลองสำหรับการประมาณเวลาในการสร้างแบบจำลองระบบตรวจจับการบุกรุกของแต่ละรูปแบบ และได้นำเสนอสมรรถนะของเวลาในการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น (Speedup ratio) และสัดส่วนของงานที่สามารถประมวลผลแบบขนานได้ในแต่ละรูปแบบวิธี เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจ เลือกรูปแบบเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องในการสร้างระบบตรวจจับการบุกรุกที่เหมาะสม สำหรับการลงทุน
การสรุปใจความสำคัญแบบสกัดจากบทความโดยใช้ออนโทโลยีและวิธีการทางกราฟ, ชุลีพร ยงเกียรติพานิช
การสรุปใจความสำคัญแบบสกัดจากบทความโดยใช้ออนโทโลยีและวิธีการทางกราฟ, ชุลีพร ยงเกียรติพานิช
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในปัจจุบันผู้คนเริ่มหันมาดูแลสุขภาพร่างกายกันมากขึ้น บทความปริทัศน์ทางชีวการแพทย์ซึ่งเป็นบทความที่รวบรวมงานวิจัยและนำเสนอออกมาในอีกมุมมองหนึ่ง จึงกำลังเป็นที่สนใจ ทำให้มีผลงานทางวิชาการเผยแพร่ออกมาไม่เว้นแต่ละวัน เนื่องจากสุขภาพถือเป็นเรื่องใกล้ตัว กลุ่มผู้อ่านจึงมีทั้งผู้อ่านที่มีความรู้ในด้านนี้อยู่แล้วและผู้อ่านทั่วไปที่สนใจในการรักษาสุขภาพ งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายที่จะพัฒนาระบบสรุปใจความสำคัญแบบอัตโนมัติจากบทความปริทัศน์ในด้านชีวการแพทย์ เพื่อช่วยลดเวลาที่ผู้อ่านใช้ในการทำความเข้าใจและรับสาระจากบทความเหล่านั้น เพื่อให้สามารถเข้าใจสิ่งที่ผู้เขียนบทความต้องการนำเสนอ โดยงานวิจัยนี้ใช้วิธีการทางกราฟร่วมกับออนโทโลยี UMLS (Unified Medical Language System) และใช้ค่าระยะห่างการเคลื่อนที่ของคำ (Word Mover's Distance : WMD) ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของกฏในการแทนบทความด้วยกราฟ และสังเคราะห์ประโยคสำคัญออกมาเป็นบทสรุปโดยวิธีการทางกราฟ งานวิจัยนี้ใช้บทความปริทัศน์ทางด้านชีวการแพทย์เกี่ยวกับโรคต่าง ๆ 5 โรค จำนวนโรคละ 400 บทความจากผับเมด (PubMed) ในการพัฒนาและทดสอบโมเดล ผลการทดลองมีค่าวัดประสิทธิภาพโดยเครื่องมือวัดผล ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) โมเดลที่นำเสนอมีความแม่นยำมากกว่าวิธีที่นำเสนอก่อนหน้าสูงสุดร้อยละ 22 นอกจากนี้ยังได้ทดสอบกับวิธีการทางกราฟต่าง ๆ คือ เพจแรงก์ (PageRank) ค่าความเป็นศูนย์กลาง (Degree Centrality) ค่าความใกล้ชิด (Closeness Centrality) และค่าคั่นกลาง (Betweenness Centrality) การทดลองพบว่าการใช้ค่าความใกล้ชิดสามารถสร้างบทสรุปที่มีความครอบคลุมและมีประสิทธิภาพมากที่สุด วิธีการที่นำเสนอนี้สามารถประยุกต์ใช้กับบทความในด้านอื่น ๆ ได้ตามออนโทโลยีที่เลือกใช้
การเรียนรู้ค่าพารามิเตอร์ของเครื่องนับคัดธนบัตร Bps M7 เพื่อจำแนกสภาพธนบัตรด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน, ธิติ กองประเสริฐ
การเรียนรู้ค่าพารามิเตอร์ของเครื่องนับคัดธนบัตร Bps M7 เพื่อจำแนกสภาพธนบัตรด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน, ธิติ กองประเสริฐ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ธนบัตรเป็นสื่อชำระเงินหลักที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในปัจจุบัน เนื่องจากมีคุณสมบัติที่สำคัญคือเป็นที่ยอมรับโดยทั่วไป สามารถคงมูลค่าได้ รักษาความเป็นส่วนตัววของผู้ใช้งาน และใช้งานได้ทุกที่ไม่จำเป็นต้องพึ่งพาไฟฟ้าหรือเทคโนโลยีใด ๆ แต่สื่อชำระเงินนี้ยังมีต้นทุนการผลิตที่รัฐบาลต้องแบกรับเป็นจำวนเงินมหาศาล วิธีการหนึ่งที่จะสามารถลดต้นทุนในส่วนดังกล่าวทางหนึ่งคือ การหมุนเวียนธนบัตรสภาพดีกลับไปใช้งานได้สอดคล้องกับพฤติกรรมของประชาชน และสภาพแวดล้อม งานวิจัยนี้นำเสนอการเรียนรู้ค่าพารามิเตอร์ของเครื่องนับคัดธนบัตร BPS M7 เพื่อจำแนกสภาพธนบัตรให้มีความสามารถแบ่งแยกธนบัตรได้ใกล้เคียงกับธนกร หรือผู้เชี่ยวชาญด้านธนบัตรมากที่สุดด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน โดยงานวิจัยนี้เริ่มจากเก็บตัวอย่างธนบัตรมาให้ธนกรร่วมกันพิจารณาและลงความเห็นสภาพธนบัตรรายฉบับ เพื่อเป็นชุดข้อมูลเรียนรู้ให้กับวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน จากนั้นจึงนำสมการแบ่งแยกที่ได้มาประเมินประสิทธิภาพการแบ่งแยกด้วยค่าความแม่นยำ และความถูกต้องจากผลการวิจัยสรุปได้ว่า สมการแบ่งแยกที่ได้จากวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนมีความสามารถแบ่งแยกธนบัตรได้แม่นยำใกล้เคียงกับธนกรมากขึ้นกว่าชุดการตัดสินใจเดิมบนเครื่องนับคัดธนบัตร BPS M7
การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อความเพื่อจำแนกประเภทโรคจากอาการ, พรรณาภรณ์ เกตุภู่พงษ์
การประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อความเพื่อจำแนกประเภทโรคจากอาการ, พรรณาภรณ์ เกตุภู่พงษ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวินิจฉัยโรคที่คลาดเคลื่อนถือเป็นปัญหาสำคัญในวงการแพทย์ โดยปัจจุบันการวินิจฉัยโรคของแพทย์แต่ละคนจะแตกต่างกันไปตามความรู้ ความชำนาญ และประสบการณ์ที่ได้สั่งสมมา รวมทั้งการวินิจฉัยโรคในบางครั้งแพทย์อาจลืมนึกถึงโรคบางโรคไป เนื่องจากเป็นโรคที่พบเจอได้ยากหรือไม่ค่อยพบเจอในผู้ป่วย ส่งผลให้การวินิจฉัยโรคเกิดความคลาดเคลื่อน โดยหลังจากที่แพทย์ได้ทำการวินิจฉัยโรคแล้ว ขั้นตอนต่อมาคือการจำแนกรหัสไอซีดีเทนซีเอ็มให้กับคำวินิจฉัยนั้น ซึ่งถือเป็นขั้นตอนที่ยุ่งยากสำหรับแพทย์ส่วนใหญ่ ดังนั้นในงานวิจัยนี้จึงมีแนวคิดที่จะนำเสนอแบบจำลองสำหรับจำแนกประเภทโรคจากอาการ โดยการประยุกต์ใช้การทำเหมืองข้อความ เพื่อช่วยแพทย์ในการวินิจฉัยโรคและจำแนกรหัสไอซีดีเทนซีเอ็มได้ด้วยข้อมูลอาการของผู้ป่วย ซึ่งการสร้างแบบจำลองในงานวิจัยนี้จะเลือกใช้ตัวจำแนกประเภทที่นิยมใช้ในการทำเหมืองข้อความ ได้แก่ ต้นไม้ตัดสินใจ การเรียนรู้เบส์อย่างง่าย ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน และโครงข่ายประสาทเทียม มาเปรียบเทียบกันโดยใช้ระยะเวลาที่ใช้ในการสร้างแบบจำลอง ระยะเวลาที่แบบจำลองใช้ในการทำนาย กราฟเส้นโค้งอาร์โอซี อัตราผลบวกจริง อัตราผลบวกเท็จ ค่าความเที่ยง และค่าความแม่นมาเป็นตัวชี้วัด ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้พบว่าการใช้โครงข่ายประสาทเทียมเป็นตัวจำแนกประเภทในการสร้างแบบจำลองมีความเหมาะสมที่สุดสำหรับงานวิจัยนี้ เนื่องจากให้อัตราผลบวกจริงสูงสุดที่ร้อยละ 89.03 และมีพื้นที่ใต้เส้นโค้งของกราฟเส้นโค้งอาร์โอซีมากที่สุด
ตัวผลิตเอกสารความต้องการเชิงระบบจากเอกสารความต้องการเชิงธุรกิจแบบอัตโนมัติ, พัฐสุดา วิทยานนท์เอกทวี
ตัวผลิตเอกสารความต้องการเชิงระบบจากเอกสารความต้องการเชิงธุรกิจแบบอัตโนมัติ, พัฐสุดา วิทยานนท์เอกทวี
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มุ่งเน้นที่การสร้างเอกสารความต้องการเชิงระบบจากเอกสารความต้องการเชิงธุรกิจแบบอัตโนมัติ ในขั้นตอนการวิเคราะห์ความต้องการของวงจรการพัฒนาระบบ นักวิเคราะห์ธุรกิจ (BA) จะต้องรวบรวมความต้องการจากผู้ใช้งาน ออกแบบฟังก์ชันและเอกสารจำนวนมากที่ต้องทำในระหว่างการพัฒนาระบบ โดยงานวิจัยได้นำเสนอวิธีการสร้างเอกสารความต้องการเชิงระบบซึ่งพัฒนาโดยภาษา Java และ API จาก www.websequencediagrams.com โดยสร้างแผนผังการทำงานแบบลำดับปฏิสัมพันธ์ (Sequence Diagrams) จากรูปแบบเฉพาะซึ่งประกอบด้วย Actor, Message, Object และ Recall โดย BA ต้องกรอกข้อมูลในรูปแบบดังกล่าวจากความต้องการของผู้ใช้งาน ผลจากกรณีศึกษา 3 กรณีแสดงให้เห็นว่าวิธีการสามารถสร้างเอกสารและแผนผังการทำงานแบบลำดับปฏิสัมพันธ์โดยอัตโนมัติได้
การจำแนกข้อความเข้าข่ายหมิ่นประมาทบนสื่อสังคมออนไลน์, รัชกฤต อารีราษฎร์
การจำแนกข้อความเข้าข่ายหมิ่นประมาทบนสื่อสังคมออนไลน์, รัชกฤต อารีราษฎร์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การสื่อสารผ่านสื่อสังคมออนไลน์ในปัจจุบันเป็นที่นิยมกันอย่างแพร่หลาย การแสดงความคิดเห็นหรือแบ่งปันข้อมูลที่มีเนื้อหาก้าวร้าว โจมตี หรือดูหมิ่นผู้ใช้งานคนอื่นบนสื่อสังคมออนไลน์ อาจส่งผลกระทบต่อสังคมในด้านลบ โดยเนื้อหาดังกล่าวอาจผิดกฎหมายอาญาหมวด 3 ความผิดฐานหมิ่นประมาท มาตรา 326 วิทยานิพนธ์นี้เสนอคุณลักษณะเพื่อใช้ในการจำแนกข้อมูลเข้าข่ายหมิ่นประมาทบนสื่อสังคมออนไลน์ด้วยขั้นตอนวิธีเพอเซ็ปตรอนหลายชั้น ซับพอร์ทเวคเตอร์แมชชีน และการถดถอยโลจิสติกส์ โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพแต่ละขั้นตอนวิธี ซึ่งการทดลองพบว่าเอ็น-แกรม คลังคำศัพท์จากศาลฎีกา และโครงสร้างไวยากรณ์แบบขึ้นต่อกันเป็นคุณลักษณะที่สามารถใช้ในการจำแนกข้อความหมิ่นประมาทได้โดยได้ค่าความเที่ยงสูง แต่ค่าเรียกคืนต่ำ แต่เมื่อมีการจัดการข้อมูลที่ไม่สมดุลด้วยแล้ว จะพบว่าการจำแนกมีประสิทธิภาพดีขึ้นโดยที่ขั้นตอนวิธีเพอเซ็ปตรอนหลายชั้นมีความสามารถในการจำแนกได้ดีที่สุดโดยมีค่าความเที่ยงเป็น 0.93 ค่าเรียกคืนเป็น 0.98 และค่าเอฟวันเป็น 0.95 นอกจากนี้จำนวนมิติของเอ็น-แกรมมีผลต่อประสิทธิภาพของการจำแนกข้อความ โดยจำนวนมิติที่เหมาะสมของเอ็น-แกรมแต่ละชนิดขึ้นอยู่กับขั้นตอนวิธีที่ใช้
การแพร่กระจายคำระหว่างเฟซบุ๊กเพจในประเทศไทย, วิรวัฒน์ สุนทรชื่น
การแพร่กระจายคำระหว่างเฟซบุ๊กเพจในประเทศไทย, วิรวัฒน์ สุนทรชื่น
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
เฟซบุ๊กเพจในประเทศไทยมีอัตราการเติบโตและเป็นสื่อที่ได้รับความนิยมเป็นอย่างมาก ทั้งด้านธุรกิจ การกระจายข่าวสาร และด้านอื่น ๆ ซึ่งผู้วิจัยได้เล็งเห็นถึงความสำคัญในเรื่องนี้จึงได้นำเสนอวิธีการที่ช่วยในการวิเคราะห์กระแสของคำเพื่อหาแนวโน้มการกระจายตัวและการเลือกคำที่เป็นกระแส โดยผู้วิจัยได้เลือกข้อมูลทางด้าน เทเลคอมเพื่อใช้ในงานวิจัยนี้ โดยแบ่งออกเป็น 3 โดเมนคือ อุปกรณ์มือถือเป็นโดเมนอุปกรณ์สื่อสาร เครือข่ายมือถือ งานแสดงสินค้าทางอุปกรณ์สื่อสารเป็นโดเมนผู้ให้บริการ และ เฟซบุ๊กเพจที่มีการประชาสัมพันธ์เกี่ยวกับอุปกรณ์สื่อสาร เป็นโดเมนอื่น ๆ ผู้วิจัยได้ทำการเปรียบเทียบระหว่างการหาค่าคำสำคัญ กับ การหาค่าคำสำคัญร่วมกับค่าความถี่สัมพัทธ์เพื่อดูการกระจายตัวของคำ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้พบว่าการหาค่าคำสำคัญร่วมกับค่าความถี่สัมพัทธ์ให้ผลลัพธ์การกระจายตัวของคำได้ดีกว่าการหาค่าคำสำคัญเพียงอย่างเดียว นอกจากนี้ผู้วิจัยยังพบว่าการเกิดกระแสของคำสามารถเกิดได้จากกลุ่มใดก็ได้ ไม่ว่าจะเป็นกลุ่มโดเมนอุปกรณ์สื่อสาร กลุ่มโดเมนผู้ให้บริการหรือกลุ่มโดเมนอื่นๆ แต่แนวโน้มของคำมีโอกาสเกิดจากกลุ่มโดเมนอุปกรณ์สื่อสารก่อนแพร่กระจายไปยังกลุ่มโดเมนอื่นๆหรือกลุ่มโดเมนผู้ให้บริการ
การเพิ่มประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทข้อมูลอนุกรมเวลาโดยใช้หลักการวิเคราะห์ความถดถอยร่วมกับแนวคิดของตัวอธิบายรูปร่าง, ศิลัมพา อานุภาพแสนยากร
การเพิ่มประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทข้อมูลอนุกรมเวลาโดยใช้หลักการวิเคราะห์ความถดถอยร่วมกับแนวคิดของตัวอธิบายรูปร่าง, ศิลัมพา อานุภาพแสนยากร
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การจำแนกประเภทอนุกรมเวลา (Time Series Classification (TSC)) มีการใช้งานอย่างกว้างขวางใน ลักษณะของการใช้งานจริงมากมายหลายแขนง ซึ่งตัวจำแนกประเภทแบบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด (Nearest Neighbor (NN)) สำหรับวิธีการไดนามิกไทม์วอร์ปปิง (Dynamic Time Warping (DTW)) ถือเป็นหนึ่งในวิธีที่มีประสิทธิภาพและได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับจัดการกับปัญหาการจำแนกประเภทอนุกรมเวลา ด้วยการวัดระยะทางแบบปรับแนวที่ไม่เป็นเส้นตรง จึงทำให้ไดนามิกไทม์วอร์ปปิงเป็นที่รู้จักกว่าเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการจับคู่อนุกรมเวลาสองชุดในการด้านทำงานได้อย่างกลมกลืนกันกับตัวจำแนกประเภทแบบเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด อย่างไรก็ตาม แม้จะมีข้อเท็จจริงว่า ไดนามิกไทม์วอร์ปปิงได้รับการออกแบบโดยเฉพาะเจาะจงเพื่อค้นหาการปรับแนวที่เหมาะสมที่สุด แต่วิธีการดังกล่าวอาจไม่สามารถใช้ในการปรับแนวเฉพาะส่วนได้อย่างสมเหตุสมผล ในงานวิจัยนี้จึงได้นำเอากรอบการทำงานของไดนามิกไทม์วอร์ปปิงแบบรูปร่าง หรือ shapeDTWมาใช้เพื่อจำแนกข้อมูลอนุกรมเวลาโดยอิงตามตัวอธิบายรูปร่างแบบฮิสโตแกรมของทิศทางตามค่าเกรเดียนท์ 1 มิติหรือ HOG1D รูปแบบใหม่ล่าสุด โครงสร้างเฉพาะส่วนแบบจุดต่อจุดจะได้รับการนำมาใช้งานในขั้นตอนการปรับแนว โดยโครงสร้างที่มีรูปร่างคล้ายคลึงกันจะจับคู่โดยอิงตามระดับความคล้ายคลึงกัน และด้วยการนำกรอบการปรับแนวทั่วไปจาก shapeDTWมาใช้งาน จะช่วยให้ผู้ใช้สามารถออกแบบตัวอธิบายรูปร่างโดยอิงตามลักษณะและขอบเขตของข้อมูลตัวอย่างของตัวอธิบายรูปร่างที่ปรับปรุงใหม่ซึ่งเรียกว่า HOG1D-L ได้รับการนำเสนอโดยอิงจากแนวคิดที่สำคัญจากHOG1D และการวิเคราะห์ถดถอยเชิงเส้น งานวิจัยดังกล่าวนี้นำเสนอผ่านการทดสอบอย่างกว้างขวางด้วยชุดข้อมูลอนุกรมเวลา UCR ถึง 84 ชุดข้อมูลและผลที่ได้แสดงให้เห็นว่าสามารถรักษาระดับความแม่นยำหรือให้ผลสำเร็จในการจำแนกประเภทที่แม่นยำมากขึ้นในชุดข้อมูลส่วนใหญ่
การเปรียบเทียบความแม่นยําของการประเมินค่าความพยายามในการ พัฒนาซอฟต์แวร์ระหว่างวิธีการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ (Expert Judgment) และ วิธีตัวแบบขั้นตอนวิธี (Algorithmic Model) ภายใต้สภาวะแวดล้อมในประเทศไทย, ชานน จรัสสุทธิกุล
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การประเมินค่าความพยายามในการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความคลาดเคลื่อนสูง อาจส่งผลให้ต้นทุนการจัดการโครงการ และเวลาที่ใช้ในการทำโครงการซอฟต์แวร์เพิ่มขึ้น ผู้วิจัยจึงได้ทำการทดลองเพื่อศึกษาและเปรียบเทียบความแม่นยำการประเมินค่าความพยายามในการพัฒนาซอฟต์แวร์ระหว่างวิธีประเมินที่ได้รับความนิยม 2 วิธี คือ วิธีตัวแบบขั้นตอนวิธี และวิธีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ สำหรับวิธีตัวแบบขั้นตอนวิธี ในปัจจุบันมีตัวแบบให้เลือกใช้อยู่เป็นจำนวนมาก ผู้วิจัยได้เลือกใช้เฉพาะตัวแบบโคโคโม่ ฟังก์ชันพอยต์ และยูสเคสพอยต์ เนื่องจากเป็นตัวแบบที่ได้รับความนิยมสูงในการใช้งาน และสำหรับวิธีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ ผู้วิจัยได้เชิญผู้ประเมินที่เป็นผู้ที่มีประสบการณ์ในการพัฒนาโครงการซอฟต์แวร์ไม่น้อยกว่า 10 ปี จำนวน 5 คน มาเป็นผู้ประเมิน โดยการทดลองในงานวิจัยนี้จะใช้โครงการซอฟต์แวร์จำนวน 10 โครงการ ซึ่งเป็นโครงการซอฟต์แวร์ที่ได้รับการพัฒนาเสร็จแล้ว แม้ผลการทดลองจะแสดงให้เห็นว่าการประเมินด้วยตัวแบบยูสเคสพอยต์มีความแม่นยำมากกว่าวิธีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ แต่วิธีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญก็แม่นยำมากกว่าตัวแบบฟังก์ชันพอยต์ และ โคโคโม่ ดังนั้นจึงไม่สามารถสรุปได้ว่าวิธีใดมีความแม่นยำมากกว่ากัน ระหว่างวิธีตัวแบบขั้นตอนวิธี และวิธีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญ นอกจากนี้ผู้วิจัยได้ทำการทดลองเพื่อทดสอบว่าหากผู้เชี่ยวชาญได้เห็นผลลัพธ์จากตัวแบบขั้นตอนวิธี และนำค่าดังกล่าวมาประกอบการประเมินค่าความพยายามในการพัฒนาซอฟต์แวร์ ผู้เชี่ยวชาญจะเปลี่ยนแปลงค่าประเมินหรือไม่และค่าประเมินที่เปลี่ยนแปลงนั้นจะช่วยให้การประเมินแม่นยำขึ้นหรือไม่ ผลการทดลองสรุปได้ว่าผู้เชี่ยวชาญมีการเปลี่ยนแปลงค่าประเมินประมาณครึ่งหนึ่งของจำนวนการทดลองทั้งหมดและการเห็นผลลัพธ์จากการประเมินด้วยวิธีตัวแบบขั้นตอนวิธีไม่ได้ช่วยให้การประเมินด้วยวิธีการตัดสินของผู้เชี่ยวชาญแม่นยำขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ
การหักล้างความสมมาตรพลวัตในปัญหาความสอดคล้องแบบบูลโดยใช้ประพจน์เลือกต่อเติมพร้อมด้วยการเล็มต้นไม้ค้นหาในเวลาเชิงพหุนาม, เตวิช ตรีธัญญพงศ์
การหักล้างความสมมาตรพลวัตในปัญหาความสอดคล้องแบบบูลโดยใช้ประพจน์เลือกต่อเติมพร้อมด้วยการเล็มต้นไม้ค้นหาในเวลาเชิงพหุนาม, เตวิช ตรีธัญญพงศ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การเพิ่มความเร็วในการแก้ปัญหาความสอดคล้องแบบบูลนั้นสามารถทำได้ด้วยการใช้สมบัติของความสมมาตร หนึ่งในเทคนิคที่ใช้ประโยชน์จากความสมมาตรคือการหักล้างความสมมาตรพลวัต ซึ่งโดยปกติแล้วจะทำโดยการเพิ่มประพจน์เลือกที่สมมาตรกับประพจน์เลือกที่ถูกเรียนรู้ลงไปในนิพจน์บูลีนด้วย วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จัดทำขึ้นเพื่อทำให้เทคนิคการหักล้างความสมมาตรพลวัตสามารถหักล้างความสมมาตรได้เป็นจำนวนที่เป็นเอกซ์โพเนนเชียลฟังก์ชันและใช้พื้นที่หน่วยความจำเป็นฟังก์ชันพหุนามของข้อมูลนำเข้า โดยใช้แนวคิดของประพจน์เลือกต่อเติมในกรณีที่กลุ่มความสมมาตรประกอบด้วยความสมมาตรแบบแถว วิทยานิพนธ์ฉบับนี้จะแสดงให้เห็นว่าปัญหาตัวขนย้ายลำดับที่เคซึ่งจำเป็นสำหรับการเผยแพร่ประพจน์เลือกเดี่ยวสามารถแก้ได้ในเวลาที่เป็นฟังก์ชันพหุนามเมื่อกลุ่มความสมมาตรเป็นความสมมาตรแบบแถว ผู้จัดทำยังได้ทำการศึกษาสมบัติของกลุ่มความสมมาตรที่มีความสมมาตรแบบแถวเป็นกลุ่มย่อยปกติ เช่น การแยกตัวประกอบเป็นผลคูณของความสมมาตรแบบแถวที่เป็นกลุ่มย่อยปกติ และความเป็นเอกลักษณ์ของการแยกตัวประกอบ เนื่องด้วยสมบัติเหล่านี้ ทางผู้จัดทำจึงได้เสนอวิธีการสร้างกลุ่มย่อยที่สามารถหาผลเฉลยได้ และเทคนิคการเล็มต้นไม้ค้นหาที่สมบูรณ์และสามารถทำได้ในเวลาที่เป็นฟังก์ชันพหุนามสำหรับปัญหาตัวขนย้ายลำดับที่เคภายใต้กลุ่มย่อยที่เราได้เสนอ และในส่วนสุดท้าย ผู้จัดทำได้ทำการวิเคราะห์บางแง่มุมของการการใช้งานเทคนิคที่ได้นำเสนอในวิทยานิพนธ์ฉบับนี้
การตรวจจับหัวข้ออัตโนมัติบนข้อมูลทวิตเตอร์โดยการใช้คุณลักษณะจากตัวชี้วัดของหุ้น, เอกภพ วีระสกุลวงศ์
การตรวจจับหัวข้ออัตโนมัติบนข้อมูลทวิตเตอร์โดยการใช้คุณลักษณะจากตัวชี้วัดของหุ้น, เอกภพ วีระสกุลวงศ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
สื่อสังคมออนไลน์เป็นหนึ่งในการสื่อสารที่สำคัญและรวดเร็วที่สุดในปัจจุบัน การ สังเกตการณ์ข้อมูลทวิตเตอร์ทำให้สามารถตรวจจับเหตุการณ์ที่กำลังเป็นที่สนใจแบบใกล้ทันกาล หรือหัวข้อเกิดใหม่ได้ โดยหัวข้อเกิดใหม่แต่ละหัวข้อจะประกอบด้วยกลุ่มของคำที่เกี่ยวข้องหรือ กลุ่มของคำเกิดใหม่ งานวิจัยหลายงานนำเสนอวิธีการตรวจจับกลุ่มคำเหล่านี้โดยใช้คุณลักษณะที่ สร้างจากสถิติของคำที่อยู่ในข้อความทวิตเตอร์ ซึ่งบางคุณลักษณะมีความคล้ายคลึงกับตัวชี้วัดของ หุ้น แต่อย่างไรก็ตามวิธีเหล่านี้ใช้เพียงคุณลักษณะเดียว ซึ่งเป็นการยากที่จะตรวจจับคำเกิดใหม่ได้ หลากหลายรูปแบบ แม้จะมีบางงานวิจัยพยายามใช้หลายคุณลักษณะด้วยตัวจำแนกประเภท แต่ ด้วยข้อจำกัดของการสร้างตัวแปรผลเฉลยของข้อมูลที่ใช้ในการสอนตัวจำแนกประเภท ทำให้ยาก ต่อการนำไปใช้ นอกจากนี้ในงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับหัวข้อเกิดใหม่ ไม่มีชุดผลเฉลยที่ ชัดเจน และไม่มีการวัดประสิทธิภาพที่เป็นมาตรฐาน ในงานวิจัยนี้จึงเสนอการตรวจจับหัวข้อเกิด ใหม่ด้วยคุณลักษณะจากตัวชี้วัดของหุ้นที่นิยมใช้ในปัจจุบันและมีการปรับปรุงคุณลักษณะดังกล่าว ให้ดียิ่งขึ้น อีกทั้งตัวจำแนกที่ได้ประสิทธิภาพสูงสุด ซึ่งได้แก่ป่าไม้แบบสุ่ม ถูกนำมาใช้ในการ ตรวจจับคำเกิดใหม่โดยไม่มีข้อจำกัดในการสร้างตัวแปรผลเฉลยของข้อมูล สุดท้ายเพื่อให้สามารถ วัดประสิทธิภาพในการตรวจจับคำและหัวข้อเกิดใหม่ จึงทำการสร้างชุดผลเฉลยรายวันและใช้ชุด ผลเฉลยดังกล่าวในการวัดประสิทธิภาพด้วยมาตรวัดประสิทธิภาพของหัวข้อแบบแมโครที่สามารถ วัดประสิทธิภาพในแง่มุมของคำและหัวข้อเกิดใหม่พร้อมกัน จากการทดลองพบว่าประสิทธิภาพ ของวิธีที่นำเสนอในงานวิจัยนี้ สามารถตรวจจับคำและหัวข้อเกิดใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพดีกว่า วิธีการในปัจจุบัน ได้แก่ SigniTrend และ TopicSketch นอกจากนี้ยังพบว่าวิธีที่นำเสนอใน งานวิจัยนี้สามารถตรวจจับคำและหัวข้อเกิดใหม่ได้ก่อนงานวิจัยอื่น
แนวทางใหม่ในการสร้างระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน โดยการใช้ค่าเศษเหลือที่มีความซ้ำซ้อน, กิตติภพ พละการ
แนวทางใหม่ในการสร้างระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน โดยการใช้ค่าเศษเหลือที่มีความซ้ำซ้อน, กิตติภพ พละการ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ระบบจำนวนเศษเหลือ เป็นระบบการแทนจำนวนเต็มที่สามารถแทนจำนวนเต็มขนาดใหญ่ด้วยจำนวนเต็มที่มีค่าน้อยกว่าหลาย ๆ จำนวน การคำนวณผลบวกและผลคูณในระบบดังกล่าวสามารถทำได้อย่างรวดเร็ว ทำให้ระบบจำนวนเศษเหลือถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในงานต่าง ๆ เช่น การประมวลผลสัญญาณ งานด้านการสื่อสารและเครือข่าย และการเข้ารหัสลับ เป็นต้น ระบบจำนวนเศษเหลือได้ถูกพัฒนาเป็นระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน ซึ่งสามารถตรวจจับและแก้ไขความผิดพลาดได้ ทำให้เหมาะกับงานที่ต้องการความสามารถในการทนต่อความผิดพร่อง ปัจจุบันมีแนวทางหลัก 2 แนวทางในการแปลงจากระบบจำนวนเศษเหลือให้เป็นระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน วิทยานิพนธ์นี้จะเสนอแนวทางใหม่ในการสร้างระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อน โดยการใช้ค่าเศษเหลือที่มีความซ้ำซ้อน วิธีการที่นำเสนอนี้ทำให้การประมวลผลบางอย่างสามารถทำได้รวดเร็วขึ้น เช่น การแปลงจำนวนในรูปเศษเหลือกลับเป็นจำนวนเต็ม และการตรวจจับความผิดพลาด เป็นต้น นอกจากนี้ยังทำให้ระบบสามารถเปรียบเทียบค่าจำนวนเต็มในรูปของเศษเหลือได้รวดเร็วมากขึ้นด้วย อย่างไรก็ตามวิธีการที่นำเสนอทำให้ใช้เวลาในการคำนวณผลบวกและผลคูณมากขึ้น วิทยานิพนธ์นี้ได้ทำการเปรียบเทียบข้อดีและข้อจำกัดของวิธีการแปลงจากระบบจำนวนเศษเหลือให้เป็นระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อนแบบต่าง ๆ เพื่อให้ผู้ที่สนใจสามารถนำไปพัฒนาระบบจำนวนเศษเหลือซ้ำซ้อนให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
การคำนวณระนาบการหยิบจับแบบสามนิ้วในสามมิติ, กีรติ พูนวัฒนชัย
การคำนวณระนาบการหยิบจับแบบสามนิ้วในสามมิติ, กีรติ พูนวัฒนชัย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ความสามารถในการหยิบจับสิ่งของเป็นความฝันอันยาวนานของหุ่นยนต์ ถึงแม้ว่าจะมีความพยายามในการวิจัยอย่างจริงจังในช่วงหลายสิบปีที่ผ่านมา หุ่นยนต์ที่ทันสมัยที่สุดก็ยังคงหยิบจับสิ่งของไม่ได้ ความท้าทายหลักคือการจัดการกับข้อผิดพลาดและความไม่แน่นอนที่เกิดขึ้น การวางแผนการหยิบจับวัตถุของหุ่นยนต์ในวิธีการแบบดั้งเดิมเช่น ICR และ caging สามารถจัดการกับปัญหาความไม่แน่นอนในระดับหนึ่งแต่ยังให้ผลลัพธ์ไม่ดีเท่าที่ควร วิทยานิพนธ์นี้จึงพยายามมองการหยิบจับวัตถุในมุมมองที่กว้างมากขึ้นโดยมุ่งเป้าไปที่การหาระนาบของการหยิบจับที่ดี (แทนที่การระบุจุดจับ) เพื่อวางนิ้วหุ่นยนต์ทั้งสาม วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอวิธีการเพื่อหาระนาบการหยิบจับสำหรับมือหุ่นยนต์แบบสามนิ้ว โดยข้อมูลนำเข้าคือโมเดลสามมิติของวัตถุ และในการวัดผลได้มีการทดลองบนหุ่นยนต์จริงเพื่อแสดงถึงประสิทธิภาพของวิธีการ
การทวนสอบเชิงรูปนัยของการออกแบบบีพีเอ็มเอ็นโดยใช้โมเดลเช็คกิง, ชานนท์ เดชสุภา
การทวนสอบเชิงรูปนัยของการออกแบบบีพีเอ็มเอ็นโดยใช้โมเดลเช็คกิง, ชานนท์ เดชสุภา
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การทวนสอบโมเดลบีพีเอ็มเอ็นด้วยวิธีโมเดลเช็คกิงเป็นวิธีการหนึ่งที่ช่วยให้มั่นใจว่าโมเดลบีพีเอ็มเอ็นที่ออกแบบปราศจากปัญหาติดตายและปราศจากคุณสมบัติที่ไม่พึงประสงค์ที่เป็นสาเหตุโมเดลไม่ตรงตามความต้องการหรือส่งผลให้ระบบหยุดทำงาน คุณสมบัติของโมเดลบีพีเอ็มเอ็นที่จำเป็นต้องทวนสอบได้แก่ คุณสมบัติความปลอดภัยและคุณสมบัติความสมบูรณ์ ขั้นตอนการทวนสอบด้วยวิธีโมเดลเช็คกิงค่อนข้างซับซ้อนเพราะเกี่ยวข้องกับภาษารูปนัยที่ใช้อธิบายโมเดลเชิงนามธรรมและการใช้เครื่องมือทวนสอบ รวมถึงอาจต้องใช้เทคนิคเฉพาะเพื่อจัดการโมเดลบีพีเอ็มเอ็นที่มีขนาดใหญ่ที่เป็นสาเหตุของปัญหาการระเบิดของปริภูมิสถานะ การสร้างโมเดลนามธรรมโดยอัตโนมัติช่วยลดความผิดพลาดและเวลาที่ใช้ในการสร้างโมเดล สามารถจัดการโมเดลที่มีขนาดใหญ่และปัญหาการระเบิดของปริภูมิสถานะได้ งานวิจัยนี้เสนอเทคนิคการทวนสอบคุณสมบัติความปลอดภัย คุณสมบัติความสมบูรณ์ของโมเดลบีพีเอ็มเอ็นด้วยวิธีโมเดลเช็คกิง คัลเลอร์เพทริเน็ตหรือซีพีเอ็นถูกนำมาใช้อธิบายโมเดลนามธรรม เทคนิคการแบ่งโมเดลออกเป็นโมเดลย่อยและการจัดโครงสร้างโมเดลแบบมีลำดับชั้นถูกนำมาใช้เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการระเบิดของปริภูมิสถานะ กรอบงานได้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อใช้แปลงโมเดลบีพีเอ็มเอ็นเป็นโมเดลซีพีเอ็นและมีตัวสร้างและค้นปริภูมิสถานะจากโมเดลซีพีเอ็น ซึ่งกรอบงานเป็นตัวเลือกที่มีประโยชน์สำหรับนักออกแบบกระบวนการซอฟต์แวร์ที่ต้องการทวนสอบโมเดลบีพีเอ็มเอ็นที่มีขนาดใหญ่
การสกัดคำสำคัญที่เป็นกระแสและคำหยุดจากเพจเฟซบุ๊กภาษาไทยโดยใช้เอ็นแกรมแบบตัวอักษร, ณัษฐพงษ์ อู่สิริมณีชัย
การสกัดคำสำคัญที่เป็นกระแสและคำหยุดจากเพจเฟซบุ๊กภาษาไทยโดยใช้เอ็นแกรมแบบตัวอักษร, ณัษฐพงษ์ อู่สิริมณีชัย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
สื่อสังคมออนไลน์สามารถใช้วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้คนในสังคมได้ โดยสื่อสังคมออนไลน์ที่คนไทยนิยมมากที่สุดคือเฟซบุ๊ก ดังนั้นถ้าเราสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้คนในเฟซบุ๊กได้ก็จะสามารถเข้าใจพฤติกรรมของคนไทยส่วนใหญ่ในสังคมได้ ซึ่งหนึ่งในการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้คนนั้น เรามักจะวิเคราะห์ผ่านกระแสที่เกิดขึ้นในสังคม ว่าผู้คนในสังคมให้ความสนใจในกระแสนั้นอย่างไร จุดเริ่มต้นของกระแสคือเมื่อไหร่ เป็นต้น ซึ่งการวิเคราะห์กระแสนั้นสามารถทำได้ผ่านการวิเคราะห์คำสำคัญที่เกี่ยวข้องกับกระแสดังกล่าว แต่วิธีการที่ใช้ในการสกัดคำสำคัญในปัจจุบันนั้นจำต้องใช้เครื่องมือตัดคำภาษาไทย ซึ่งเครื่องมือในปัจจุบันถูกฝึกสอนด้วยคลังข้อมูลภาษาที่ไม่ได้รวมเอาข้อมูลประโยคที่พบในสื่อสังคมออนไลน์อย่างเฟซบุ๊กไว้ ผลจึงทำให้เครื่องมือตัดคำมีปัญหาเมื่อพบคำที่ไม่เป็นมาตรฐาน ส่งผลต่อประสิทธิภาพของการสกัดคำสำคัญ อีกทั้งวิธีสกัดคำสำคัญในปัจจุบันรองรับการสกัดคำสำคัญที่ความยาวคงที่เท่านั้น ทำให้วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ได้พัฒนาวิธีการสกัดคำสำคัญที่เป็นกระแสโดยไม่ใช้เครื่องตัดคำ แต่เลือกใช้อัลกอริทึมเอ็นแกรมแบบตัวอักษรเข้ามาช่วย ซึ่งทำให้สามารถสกัดคำสำคัญที่มีความยาวแบบไม่คงที่ได้ และยังใช้ลักษณะของกระแสในการสร้างฐานข้อมูลคำหยุด และกรองเฉพาะคำที่เป็นกระแสออกมา โดยเมื่อเปรียบเทียบผลกับวิธีดั้งเดิมอย่างวิธี TF-IDF และวิธี TF พบว่าวิธีที่วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอ ได้คะแนน F1 ที่ 0.402 ซึ่งดีกว่าวิธี TF-IDF ที่ได้คะแนน F1 ที่ 0.165 และวิธี TF ที่ได้คะแนน F1 ที่ 0.183 โดยวิธีที่วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอเหมาะเป็นอย่างยิ่งสำหรับงานที่ต้องการคำสำคัญที่มีความยาวไม่คงที่ อย่างเช่นการหากระแสในสื่อสังคมออนไลน์เฟซบุ๊ก
การประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการฝังคำเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับทำนายผลการวินิจฉัยโรคจากบันทึกทางการแพทย์ของแผนกออร์โธปิดิกส์, ธนากร รัตนจริยา
การประยุกต์ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกในการฝังคำเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับทำนายผลการวินิจฉัยโรคจากบันทึกทางการแพทย์ของแผนกออร์โธปิดิกส์, ธนากร รัตนจริยา
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้จะนำเสนอวิธีการฝังคำในการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับทำนายผลการวินิจฉัยโรค ซึ่งปัจจัยสำคัญที่ทำให้ผลการวินิจฉัยโรคของแพทย์ผิดพลาดคือประสบการณ์ของแพทย์ที่ไม่เพียงพอ โดยการวินิจฉัยโรคที่ผิดพลาดนั้น นอกจากจะนำไปสู่การรักษาที่ผิดพลาดแล้ว ยังทำให้ผู้ป่วยเสียทั้งเงินและเวลา ดังนั้นเพื่อแก้ไขปัญหาการวินิจฉัยที่ผิดพลาด งานวิจัยนี้จึงนำเสนอวิธีการประยุกต์ใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับการฝังคำ เพื่อทำนายผลการวินิจฉัยโรคจากระบบเวชระเบียน โดยจะสร้างแบบจำลองจากการใช้ข้อมูลในบันทึกของแพทย์ ซึ่งข้อมูลจะถูกนำไปวิเคราะห์ผ่านแบบจำลอง เพื่อทำนายผลการวินิจฉัยโรคที่มีความน่าจะเป็นออกมา เรียงตามลำดับความเชื่อมั่น และสุดท้ายจะใช้อัตราผลบวกจริง อัตราผลบวกเท็จ และค่าความแม่นยำมาเป็นตัววัดประสิทธิภาพของแบบจำลองที่ได้ ซึ่งพบว่าค่าความแม่นยำของแบบจำลองในงานวิจัยนี้มีค่าเท่ากับ 99.95% และอัตราผลบวกจริงมีค่าเท่ากับ 86.64% ด้วยการทำนายผลลัพธ์อันดับแรกเพียงอันดับเดียว
การประมาณค่าจำนวนเต็มบวกด้วยพจน์เดี่ยวในระบบจำนวนฐานคู่, ธีรภัทร์ ชุนเดชสัมฤทธิ์
การประมาณค่าจำนวนเต็มบวกด้วยพจน์เดี่ยวในระบบจำนวนฐานคู่, ธีรภัทร์ ชุนเดชสัมฤทธิ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ในระบบจำนวนฐานคู่นั้นเป็นระบบที่ออกแบบมาสำหรับการคำนวณแบบขนานซึ่งเป็นข้อดีในการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ต่าง ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการคูณและการบวก ซึ่งได้มีการนำเสนอคุณสมบัติเอกซ์โพเนนเชียลต่าง ๆ และกฏเกณฑ์เอกลักษณ์ต่าง ๆ เพื่อลดความซับซ้อนของการดำเนินการทางคณิตศาสตร์ต่าง ๆ แต่ทว่าการหารนั้นจะมีข้อด้อยหลาย ๆ ด้านในกรณีที่ตัวหารนั้นมีจำนวนหลายพจน์โดยงานวิจัยนี้ ผู้วิจัยได้พิจารณาการหารูปแบบแทนจำนวนด้วยพจน์เดี่ยวสำหรับจำนวนใด ๆ ซึ่งผู้วิจัยได้นำเสนออัลกอริทึมการประมาณค่าเพื่อลดจำนวนพจน์โดยเฉพาะสำหรับจำนวนเต็ม รวมถึงยังได้นำเสนออัลกอริทึมการหารทั้งหมดพร้อมบทพิสูจน์ความถูกต้อง และสุดท้ายการใช้ตารางคำนวณค่าล่วงหน้าแสดงให้เห็นว่าสามารถลดเวลาการคำนวณได้ ซึ่งผู้วิจัยคาดหวังว่าแนวคิดในงานวิจัยนี้จะเป็นประโยชน์สำหรับงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบอุปกรณ์ฮาร์ดแวร์ หรือสถาปัตยกรรมทางคอมพิวเตอร์ในอนาคต
ระบบสังเคราะห์เสียงร้องเพลงภาษาไทยโดยใช้แบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ, ลัทธพล จีระประดิษฐ
ระบบสังเคราะห์เสียงร้องเพลงภาษาไทยโดยใช้แบบจำลองฮิดเดนมาร์คอฟ, ลัทธพล จีระประดิษฐ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การร้องเพลงในแต่ละภาษานั้นมีเอกลักษณ์เฉพาะตัวบางอย่างซึ่งส่งผลให้การพัฒนาความเป็นธรรมชาติของเสียงร้องเพลงสังเคราะห์ในแต่ละภาษานั้นมีความท้าทายแตกต่างกัน เสียงวรรณยุกต์เป็นส่วนที่มีผลมากกับการสื่อสารในภาษาที่มีเสียงวรรณยุกต์ แต่ระบบสังเคราะห์เสียงร้องเพลงในปัจจุบันไม่ได้คำนึงถึงเสียงวรรณยุกต์ นอกจากนี้เมลิสมาเป็นอีกสถานการณ์หนึ่งที่พบได้บ่อยครั้งในการร้องเพลงป็อปไทยซึ่งต้องมีการจัดการเพื่อจำลองการร้องเมลิสมา เป้าหมายของวิทยานิพนธ์นี้จึงมุ่งเน้นที่การปรับระบบสังเคราะห์เสียงร้องเพลงให้รองรับการจำลองเสียงในสถานการณ์เมลิสมาและผลกระทบของเสียงวรรณยุกต์ งานวิทยานิพนธ์นี้เสนอ 1) ปัจจัยบริบทที่ใช้ในระบบสังเคราะห์เสียงร้องเพลงสำหรับภาษาที่วรรณยุกต์มีผลต่อเสียงร้องเพลงและคำนึงถึงเมลิสมา 2) วิธีการทำสำเนารูปเขียน จากการประเมินผลพบว่า วิธีการทำสำเนารูปเขียนที่เสนอทั้งสองแบบนั้นส่งผลให้ระบบสังเคราะห์เสียงร้องเพลงรองรับเมลิสมา โดยวิธีการทำสำเนารูปเขียนที่คำนึงถึงสระเสียงสั้น-ยาวและตัวสะกดนั้นมีรูปคลื่นของเสียงร้องเพลงสังเคราะห์ใกล้เคียงกับรูปคลื่นของเสียงร้องเพลงจริงมากกว่า รวมถึงมีความเป็นธรรมชาติมากกว่าโดยใช้มาตรวัดเอ็มโอเอส อีกทั้งเมื่อมีปัจจัยบริบทที่เกี่ยวข้องกับเสียงวรรณยุกต์ เค้ารูปของความถี่มูลฐานที่สังเคราะห์ได้นั้นมีความใกล้เคียงเสียงร้องเพลงจริงมากกว่าในระบบที่ไม่มีปัจจัยบริบทที่เกี่ยวข้องกับเสียงวรรณยุกต์ และมีความเป็นธรรมชาติมากขึ้นโดยใช้มาตรวัดเอ็มโอเอส นอกจากนี้เพื่อเพิ่มความเป็นธรรมชาติให้เสียงร้องเพลงสังเคราะห์จึงมีการทดลองเกี่ยวกับจำนวนสถานะของแบบจำลองเสียงพบว่า เมื่อจำนวนสถานะเพิ่มขึ้น ความเป็นธรรมชาติของเสียงร้องเพลงสังเคราะห์ก็มากขึ้น แต่เมื่อถึงจุดหนึ่งเสียงร้องเพลงสังเคราะห์ที่ได้จะมีความเป็นธรรมชาติลดลง