Open Access. Powered by Scholars. Published by Universities.®
Articles 1 - 30 of 618
Full-Text Articles in Computer Sciences
Thyroid Carcinoma Recurrence Prediction Using Artificial Intelligence On Prognosis Parameter, Supawat Suntornlimsiri
Thyroid Carcinoma Recurrence Prediction Using Artificial Intelligence On Prognosis Parameter, Supawat Suntornlimsiri
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Papillary thyroid carcinoma (PTC) is the most common subtype of thyroid malignancy and is increasingly diagnosed worldwide. Although typically localised, PTC exhibits a notable risk of bilateral involvement, with contralateral disease occurring in up to 44 percent of cases. While completion thyroidectomy is recommended in selected high-risk scenarios, it carries potential complications, making accurate prediction of contralateral involvement essential. This study investigates the utility of classical statistical methods and machine learning (ML) algorithms—Support Vector Machines (SVM), Extreme Gradient Boosting (XGBoost), and Random Forest (RF)—in predicting contralateral PTC using a retrospective dataset of 122 lobectomy patients. ML models, especially RF with …
Design And Evaluation Of A Thai Speech Emotion Recognition Corpus With Ambiguous Annotations, Chompakorn Chaksangchaichot
Design And Evaluation Of A Thai Speech Emotion Recognition Corpus With Ambiguous Annotations, Chompakorn Chaksangchaichot
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
THAI-SER is the first large-scale Thai speech emotion recognition corpus, comprising 41.6 hours (27,854 utterances) from 100 recordings across diverse environments (Zoom and studio). The data includes both scripted and improvised speech by 200 professional actors (112 females, 88 males, aged 18–55), covering five emotions: neutral, angry, happy, sad, and frustrated. Utterances were labeled via crowdsourcing, with rigorous quality control ensuring a majority agreement score above 0.71. Annotation reliability, measured by Krippendorff’s alpha, reached 0.692 (above the 0.667 threshold), and human emotion recognition accuracy reached 0.772 after filtering. We also report benchmark results from models trained and evaluated on both …
Robust Palm Print For Mobile Authentication System, Son Nguyen
Robust Palm Print For Mobile Authentication System, Son Nguyen
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Smartphones are gateways to financial, health, and personal data; consequently, mobile authentication must be accurate, fast, privacy-preserving, and scalable. This thesis presents an end-to-end palmprint authentication framework that addresses a practical trilemma: label-efficient learning, on-device efficiency, and cloud-scale identification. We pretrain a ResNet-18 encoder with self-supervised contrastive learning on unlabeled palm images, distill its representation to a lightweight MobileNetV3 student for real-time inference on phones, and support both 1:1 on-device verification and 1:N cloud identification using FAISS/HNSW. On public datasets, the system attains 99.2% accuracy, a 0.15% equal-error rate (EER), and ~87 ms end-to-end latency on iPhone-class hardware. FAISS scales …
การศึกษาแบบแผนการเต้นของหัวใจระหว่างการวิ่ง โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอนเพื่อการตรวจจับความผิดปกติ, ชวิน หังสสูต
การศึกษาแบบแผนการเต้นของหัวใจระหว่างการวิ่ง โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอนเพื่อการตรวจจับความผิดปกติ, ชวิน หังสสูต
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการเต้นของหัวใจระหว่างการวิ่ง โดยใช้เทคนิคการตรวจจับความผิดปกติแบบไม่มีผู้สอน (Unsupervised Anomaly Detection - UAD) เพื่อการตรวจจับความผิดปกติ ปัญหาหลักในงานวิจัยนี้คือข้อจำกัดทางจริยธรรมในการรวบรวมข้อมูลภาวะวิกฤตเพื่อใช้สอนแบบจำลอง และความแปรปรวนของข้อมูลสรีรวิทยาที่สูงมากระหว่างบุคคลเพื่อแก้ไขปัญหานี้ งานวิจัยนี้ได้พัฒนาระบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับการรวบรวมและกำกับข้อมูล โดยผู้เชี่ยวชาญ และได้สร้างชุดข้อมูลอ้างอิงจากกลุ่มตัวอย่างนักวิ่ง 5 ท่าน จากนั้น ได้ดำเนินการศึกษาเชิงเปรียบเทียบแบบจำลอง UAD จำนวน 7 แบบจำลอง โดยใช้กลยุทธ์การเรียนรู้แบบจำเพาะบุคคล ภายใต้เงื่อนไข การกำหนดค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบคงที่ เพื่อจำลองสถานการณ์การใช้งานจริงแบบเริ่มต้น โดยปราศจากการปรับแต่งค่าล่วงหน้า และประเมินผลด้วยค่า F0.5-Score เพื่อเน้นความแม่นยำและลดการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดผลการทดลองพบว่า เมื่อไม่มีการปรับจูนพารามิเตอร์ ประสิทธิภาพโดยรวมของทุกแบบจำลองลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งสะท้อนถึงความท้าทายในการสร้างแบบจำลองสากล อย่างไรก็ตาม แบบจำลอง Matrix Profile (MP) ในกลุ่มคลาสสิก พิสูจน์ให้เห็นถึงความทนทานสูงที่สุด โดยมีประสิทธิภาพเฉลี่ยสูงสุด (F0.5-Score 2.71%) และสามารถตรวจจับความผิดปกติได้ดีในรายบุคคล ในขณะที่แบบจำลองพื้นฐานล้มเหลวโดยสิ้นเชิง (0.00%) สำหรับกลุ่มการเรียนรู้เชิงลึก (USAD, LSTM-AE) พบว่ามีข้อจำกัดในการใช้งานแบบเริ่มต้น (Cold-start) โดยไม่สามารถตรวจจับความผิดปกติได้แม้จะมีปริมาณข้อมูลมาก หากปราศจากการปรับแต่งค่าพารามิเตอร์ ผลลัพธ์นี้ยืนยันว่าระบบเฝ้าระวังสุขภาพในอนาคตจำเป็นต้องมีกลไกการเรียนรู้แบบปรับตัว ร่วมด้วยเพื่อให้สามารถนำไปใช้งานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การคาดการณ์ค่าดัชนีความแตกต่างของพืชและความชื้น โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอย่างชาญฉลาด เพื่อการติดตามด้านการเกษตรและสิ่งแวดล้อม, ณุทยา เข็มเจริญ
การคาดการณ์ค่าดัชนีความแตกต่างของพืชและความชื้น โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องอย่างชาญฉลาด เพื่อการติดตามด้านการเกษตรและสิ่งแวดล้อม, ณุทยา เข็มเจริญ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัจจุบัน ภัยแล้งและการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศส่งผลกระทบต่อผลผลิตทางการเกษตร โดยเฉพาะพืชเศรษฐกิจของไทยอย่างทุเรียน ซึ่งต้องอาศัยการติดตามสุขภาพพืชและการจัดการน้ำอย่างใกล้ชิด ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ดัชนีความแตกต่างของพืชและความชื้น จึงเป็นเครื่องมือสำคัญในการวิเคราะห์สภาพพื้นที่เพาะปลูก โครงงานนี้พัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อพยากรณ์ทั้งสองดัชนีรายสัปดาห์ โดยใช้การเฉลี่ยและเติมค่าข้อมูลที่ขาดหายด้วยการถดถอยเชิงเส้น ก่อนนำไปฝึกแบบจำลองผสมระหว่างโครงข่ายคอนโวลูชัน และหน่วยความจำระยะสั้นแบบยาว ระบบถูกออกแบบให้ทำงานอัตโนมัติภายใต้แนวคิดการปฏิบัติการด้านการเรียนรู้ของเครื่อง แสดงผลผ่านเว็บแอปพลิเคชัน ติดตั้งและทดสอบบนเครื่องเซิร์ฟเวอร์
Neural-Network Based K-Value Prediction In Clustering Problems Without Distance Computation, Rohhan Rabari
Neural-Network Based K-Value Prediction In Clustering Problems Without Distance Computation, Rohhan Rabari
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Clustering remains a pivotal component of unsupervised learning, central to tasks such as data exploration and pattern discovery. However, most conventional clustering algorithms are parametric in nature, requiring one or more parameters to be specified in advance—most notably the number of clusters (k). These predefined parameters can drastically alter the outcome of clustering, leading to unstable or misleading results, particularly when the true structure of the data is unknown. This thesis introduces a novel framework that transforms raw input into a latent vector representation, enabling a neural network to automatically predict the optimal number of clusters without any prior parameter …
Scam Slayer : A Gamification For Creating A Cyber Scam Awareness, Xin Lyu
Scam Slayer : A Gamification For Creating A Cyber Scam Awareness, Xin Lyu
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study explores how gamified learning can enhance the ability to recognize and prevent online fraud. The research team developed a role-playing educational game, Scam Slayer, using Ren’Py, integrating five common fraud scenarios and an Anti-Fraud Assistant to create an immersive and reflective learning experience. Analysis of a pre-game survey with 400 participants and a post-game survey with 40 players shows significant improvements in fraud recognition and alertness, with no demographic differences in learning outcomes. Participants also reported high satisfaction with the game’s narrative and educational value, suggesting that gamified learning can serve as an effective complement to traditional online …
Automated Infinite Combos Detection System For Collectible Card Game, Amornpong Trakarnkulphun
Automated Infinite Combos Detection System For Collectible Card Game, Amornpong Trakarnkulphun
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
In Collectible Card Games, resources management is one of the most effective strategy. However, there are some combinations of cards which produce unlimited resources called infinite combos. Too-cheap infinite combos that can be played early in the game break game environment, because the player who executes the combo immediately wins. To solve the problem, game designers usually restrict a part of the combos from being played. Due to the large number of cards in the card pool, it is difficult to search for these combos and solve this problem before a release date of a card set. This research aims …
Pipeline For Non-Self-Intersecting Racetrack Generation In Racing Games, Chatrtime Chatramornrat
Pipeline For Non-Self-Intersecting Racetrack Generation In Racing Games, Chatrtime Chatramornrat
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Procedural content generation (PCG) allows racing games to supply new racetracks automatically, but straightforward generators can produce layouts with unrealistically tight bends or self-crossings that compromise playability. This thesis introduces a racetrack generation pipeline that connects chain–code–based synthesis with a dedicated post-processing stage for resolving intersections. Candidate layouts are first assembled from image–based differential chain codes and adjusted so that each forms a closed loop. Regions where the centreline crosses itself are then identified and repaired by cutting and joining overlapping branches and applying locally constrained smoothing, so that the overall course geometry is kept intact. Finally, geometric descriptors such …
Gitcofl : Design And Implementation Of A Git-Based Federated Learning Framework Utilizing Container-Based Technology, Chokchai Faroongsarng
Gitcofl : Design And Implementation Of A Git-Based Federated Learning Framework Utilizing Container-Based Technology, Chokchai Faroongsarng
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The rapid proliferation of artificial intelligence (AI) necessitates training paradigms that are both robust and privacy-preserving. Traditional centralized federated learning (CFL) suffers from single points of failure and communication bottlenecks, while decentralized federated learning (DFL) introduces communication complexities and lacks integrated version control. This paper proposes GitCoFL, a novel framework that leverages Docker containers and a Git server as an independent, external medium for model weight communication and storage. This architecture provides inherent flexibility, enabling efficient operation in both CFL and DFL settings. Using CIFAR-10 benchmarks with MobileNet and using FedAvg for federation algorithms, GitCoFL achieves competitive F1 score when …
Quality Of Life Prediction For Driving Route Planning System Using Image Recognition And Deep Learning, Intouch Prakaisak
Quality Of Life Prediction For Driving Route Planning System Using Image Recognition And Deep Learning, Intouch Prakaisak
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Assessing travel-related Quality of Life (QoL) is a significant challenge due to its reliance on subjective human perception, which is difficult to measure. Traditional studies are often constrained by the limited scope of costly, manual data collection. The significant contribution of this research is the introduction of a new framework that can analyze tourist perception on a large and systematic scale. The novelty of this work lies in the utilization of Google Street View (GSV) as a large-scale visual data source, coupled with the use of a sequence-based model to analyze travel routes, which allows for the simulation of the …
A Benchmarking Study Of Grover's Algorithm For Solving Boolean Sat With Quantum Circuits, Jirapas Unison Jipipob
A Benchmarking Study Of Grover's Algorithm For Solving Boolean Sat With Quantum Circuits, Jirapas Unison Jipipob
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study explores how well Grover's Algorithm performs in solving the Boolean Satisfiability Problem (SAT) using quantum circuits. The algorithm is implemented with IBM's Qiskit framework and compared to classical brute-force methods. Experiments focus on 3-SAT, 4-SAT, and 5-SAT problems, using quantum simulators and IBM quantum hardware. The results show that Grover's Algorithm is more efficient, offering a theoretical quadratic speedup over classical methods. However, practical issues like limited qubit availability, hardware noise, and optimization challenges impact its current performance. The data highlights the potential for quantum computing to scale and solve NP-complete problems. This research shows how quantum computing …
Out-Of-Domain Tuberculosis Detection From Chest X-Ray Images Using Meta Learning With Soft Labels, Kanokphat Jinanarong
Out-Of-Domain Tuberculosis Detection From Chest X-Ray Images Using Meta Learning With Soft Labels, Kanokphat Jinanarong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Automated tuberculosis screening from chest x-ray images could greatly benefit regions with limited medical resources. However, currently available methods could not handle this problem well due to the difference in chest x-ray images in each region caused by the difference in machine and demographics, the possible noise in the available labels, and other reasons. We therefore propose a new machine learning algorithm that could detect tuberculosis with great accuracy on any other data sources by learning from completely different data sources. We used a model-agnostic meta-learning together with a soft label approach, utilizing the meta-gradient to dynamically adjust the soft …
Enhancing Large Language Models For Legal Question Answering : A Case Study On The Land And Building Tax Act In Thailand, Nattapat Tantapong
Enhancing Large Language Models For Legal Question Answering : A Case Study On The Land And Building Tax Act In Thailand, Nattapat Tantapong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Thailand's Land and Buildings Tax Act requires interpreting multiple legal instruments. However, general-purpose large language models often produce answers that lack both accuracy and verifiable legal citations, which are essential for legal reasoning. This study investigates whether curriculum-structured fine-tuning enables small Thai-aligned models (8B parameters) to perform comparably to large commercial models. The research constructs a domain-specific corpus of 8,410 Q&A pairs with 30,612 hard-negative triplets, then evaluates four curriculum designs and four adapter ranks using retrieval completeness and answer quality metrics. The experimental results reveal two key findings. First, hard-negative retrieval training improves Multi-HitRate@5 by 2.6% and Multi-MRR@5 by …
Large Language Model-Based Framework For Mental Health Support Conversation In Thai, Radchaneeporn Changpun
Large Language Model-Based Framework For Mental Health Support Conversation In Thai, Radchaneeporn Changpun
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
As mental health support needs continue to rise in Thailand, access to professional care remains constrained. LLM-based chatbots present a scalable alternative, though most current systems are limited to single-turn, solution-focused interactions. This thesis introduces a Large Language Model-Based Framework for Mental Health Support Conversations in Thai, organizing dialogues around five fundamental mental health counseling stages: rapport building, problem identification, goal setting, working, and termination. Drawing from Person-Centered Therapy (PCT) and Acceptance and Commitment Therapy (ACT). The framework was assessed against three single-agent baseline models using LLM-simulated users, with positive user reaction rates evaluated by LLMs. Results demonstrated a 79.01% …
Diffusion Model-Based Synthetic Image Augmentation For Enhancing Vehicle Detection Model Performance, Pawaris Parnphotong
Diffusion Model-Based Synthetic Image Augmentation For Enhancing Vehicle Detection Model Performance, Pawaris Parnphotong
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
A critical challenge for modern object detection models is the significant performance degradation encountered in adverse weather or poor lighting conditions. This issue primarily stems from the imbalance of training datasets, which are predominantly composed of normal daytime scenes, resulting in reduced robustness when models face challenging scenarios. Although traditional data augmentation techniques exist, they are limited to pixel-level adjustments and inherently restricted in generating data diversity. Consequently, this research proposes an approach utilizing diffusion models to generate realistic synthetic images that simulate new atmospheric and environmental conditions. To maximize the efficiency of synthetic data generation, we investigated a crucial …
A Hybrid Hardware Modeling, Simulation, And Generation Framework : A Case Study Of Risc-V Out-Of-Order Superscalar Cpu Design, Tanawin Devaveja
A Hybrid Hardware Modeling, Simulation, And Generation Framework : A Case Study Of Risc-V Out-Of-Order Superscalar Cpu Design, Tanawin Devaveja
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
We present Kathryn, a novel framework that simplifies hardware design through a hybrid design flow and an integrated hybrid simulation approach. As specialized hardware demand grows, managing design complexity, precise control flow, and parallelism control remains challenging. Kathryn alleviates these issues by abstracting control logic and still maintaining designers’ cycle-accurate control ability. Moreover, Kathryn provides hardware-aggregation features, helping designers manage complex hardware component structures. As a result, in a simple RISC-V design, the model written in Kathryn shows a 2.6x reduction in lines of code compared to those of Verilog. [1] Moreover, in an Out-of-Order design, the model on Kathryn …
Endoplanar: Deformable Planar-Based Gaussian Splatting For Surgical Scene Reconstruction, Thatphum Paonim
Endoplanar: Deformable Planar-Based Gaussian Splatting For Surgical Scene Reconstruction, Thatphum Paonim
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Precise modeling of deformable anatomical structures from stereoscopic endoscopic footage plays a critical role in advancing surgical guidance and robotic automation within image-assisted medical procedures. Recent advances in Gaussian splatting have demonstrated real-time visualization capabilities with notable quality on endoscopic data; however, traditional 3D Gaussian representations introduce volumetric artifacts that compromise geometric fidelity and depth accuracy. We address these challenges through EndoPlanar, a deformable planar Gaussian framework that projects volumetric primitives onto planar surfaces. This planar formulation facilitates bias-free depth calculation and normal vector derivation—capabilities that remain elusive with standard ellipsoidal representations. We further incorporate a regularization mechanism to ensure …
Music Generation Using Large Language Models : A Case Study On Traditional Thai Music, Sutusta Kunasorn
Music Generation Using Large Language Models : A Case Study On Traditional Thai Music, Sutusta Kunasorn
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
This study presents a framework for music generation using Large Language Models (LLMs), focusing on the creation of symbolic compositions in the style of traditional Thai music. The framework integrates prompting techniques, retrieval-augmented generation (RAG), and multi-agent collaboration to guide the model in producing melodies that reflect Thai musical characteristics. ABC notation is used as the primary representation, allowing LLMs to process musical structure in a text-based format. The system incorporates curated Thai musical examples and theoretical knowledge to support culturally informed generation, while multiple agents work together to compose, evaluate, and refine musical ideas using rubric-based criteria adapted from …
Advancing Voice Spoofing Detection In Thai : A Comprehensive Dataset And Performance Analysis On Speaking Styles And Channel Effects, Ticho Urai
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Voice authentication is increasingly used in applications such as banking and call center verification, but it faces serious risks from spoofed voices. Recent advances in text-to-speech (TTS) and voice cloning make it possible to generate highly natural fake speech, creating an urgent need for robust anti-spoofing systems. While most prior work focuses on English, little research addresses the Thai language. To fill this gap, we present the Chula Spoofed Speech (CSS) dataset, a large-scale Thai corpus containing 1.3M utterances of both bona fide and synthetic speech. The synthetic samples are generated using five state-of-the-art TTS systems from the same utterances …
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าโดยอาศัยข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง, กนกภรณ์ ปัญจันทร์สิงห์
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าโดยอาศัยข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง, กนกภรณ์ ปัญจันทร์สิงห์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
งานวิจัยนี้มุ่งเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าโดยอาศัยข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อแก้ปัญหาความไม่สอดคล้องระหว่างแผนการอัดประจุกับพฤติกรรมการอัดประจุจริงของผู้ใช้ โดยเริ่มจากการพัฒนาแบบจำลองการทำนาย (Predictive Model) เพื่อคาดการณ์ความต้องการพลังงาน ระยะเวลาการอัดประจุ และสถานะการประจุเริ่มต้นของแบตเตอรี่ (State of Charge: SOC) จากข้อมูลการอัดประจุในอดีต จากนั้นได้ทำการสร้างโปรไฟล์การอัดประจุของแบตเตอรี่ที่เป็นตัวแทนของรถยนต์แต่ละรุ่น เพื่อสะท้อนลักษณะการอัดประจุจริงทั้งในกรณีของเครื่องอัดประจุแบบกระแสสลับ (AC) และกระแสตรง (DC) แล้วนำข้อมูลดังกล่าวมาใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดตารางการอัดประจุของสถานีอัดประจุ ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่าวิธีการที่เสนอ (Optimization with Battery Profile) ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าวิธีการทั่วไปที่ไม่ใช้ข้อมูลโปรไฟล์แบตเตอรี่ โดยสามารถเพิ่มกำไรของสถานีได้สูงสุด 3,145.3 บาท และเพิ่มอัตราการใช้พลังงานของระบบได้ร้อยละ 4.8 ในกรณีที่มีสัดส่วนเครื่องอัดประจุ DC แตกต่างกัน อีกทั้งยังให้ผลลัพธ์ที่ดีอย่างต่อเนื่องภายใต้ข้อจำกัดกำลังพีคของสถานี โดยเพิ่มกำไรได้สูงสุด 3,649.25 บาท และเพิ่มอัตราการใช้ประโยชน์ของระบบได้ร้อยละ 9.6 สะท้อนถึงประสิทธิภาพของแนวทางที่เสนอในการจัดการพลังงานอย่างชาญฉลาดสำหรับสถานีอัดประจุรถยนต์ไฟฟ้าในอนาคต
การสร้างแบบจำลองเชิงรูปนัยของกระแสงานบีพีเอ็มเอ็นสำหรับกระบวนการซิงโครนัสและอะซิงโครนัสที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาโดยใช้เครือข่ายไทมด์ออโตมาตา, กิตติศักดิ์ เขตรการณ์
การสร้างแบบจำลองเชิงรูปนัยของกระแสงานบีพีเอ็มเอ็นสำหรับกระบวนการซิงโครนัสและอะซิงโครนัสที่มีข้อจำกัดช่วงเวลาโดยใช้เครือข่ายไทมด์ออโตมาตา, กิตติศักดิ์ เขตรการณ์
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
แบบจำลองบีพีเอ็มเอ็นมีบทบาทสำคัญในการออกแบบกระบวนการธุรกิจสมัยใหม่ที่มีการประมวลผลหลายส่วนพร้อมกันและรูปแบบการสื่อสารทั้งแบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส แต่ด้วยความเป็นแผนภาพเชิงกราฟิก บีพีเอ็มเอ็นไม่สามารถทวนสอบเชิงรูปนัยได้โดยตรง และมาตรฐานเดิมยังไม่รองรับการกำหนดข้อจำกัดช่วงเวลาให้กับกิจกรรม งานวิจัยนี้จึงเสนอการขยายบีพีเอ็มเอ็นเป็นแบบจำลองทีบีบีพี (Time-Bounded BPMN: TBBP) เพื่อรองรับการกำหนดข้อจำกัดช่วงเวลาต่ำสุด–สูงสุดของกิจกรรม พร้อมออกแบบแบบรูปสำหรับการสื่อสารแบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส รวมทั้งพัฒนากฎการแปลงทีบีบีพีไปเป็นไทมด์ออโตมาตาเพื่อทวนสอบด้วย UPPAAL และกฎการแปลงข้อคำถามจากตรรกศาสตร์เชิงเวลาแบบเมตริก (MTL) ไปเป็นตรรกศาสตร์เชิงเวลาแบบต้นไม้คำนวณแบบมีเงื่อนไขเวลา (TCTL) นอกจากนี้ได้พัฒนาเครื่องมือ TBBPTA Tool เพื่อแปลงไฟล์บีพีเอ็มเอ็น (XML) เป็นแบบจำลองไทมด์ออโตมาตา (XML) ที่สามารถนำเข้าสู่ UPPAAL เพื่อทวนสอบได้โดยอัตโนมัติ
เครื่องมือสำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์สารสนเทศจากแบบรูปความมั่นคง, ธีระยุทธ คชงาม
เครื่องมือสำหรับการตรวจสอบสินทรัพย์สารสนเทศจากแบบรูปความมั่นคง, ธีระยุทธ คชงาม
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
สินทรัพย์สารสนเทศมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการดำเนินงานและความสำเร็จขององค์กร หากสินทรัพย์เหล่านี้รั่วไหลหรือถูกเข้าถึงโดยบุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาต อาจก่อให้เกิดความเสียหายอย่างมากหรือความสูญเสียทางความเชื่อมั่นได้ ด้วยเหตุนี้การจัดหาวิธีการที่เหมาะสมเพื่อทวนสอบการออกแบบระบบเพื่อรักษาความมั่นคงของสินทรัพย์สารสนเทศจึงเป็นสิ่งจำเป็น งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการทวนสอบแบบจำลองการออกแบบความมั่นคงของระบบที่ออกแบบโดยนักออกแบบความมั่นคงของระบบ ด้วยการใช้แผนภาพคลาส ที่สร้างขึ้นจากรูปแบบความมั่นคงและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง เป็นโมเดลอ้างอิงการออกแบบโครงสร้างด้านความมั่นคง ขอบเขตของแบบรูปความมั่นคงที่ใช้ในงานวิจัยนี้ครอบคลุมความปลอดภัยและการจัดการความเสี่ยงขององค์กร, การระบุตัวตนและการพิสูจน์ตัวจริง, และการควบคุมการเข้าถึงพร้อมทั้งนำเสนอกลไกการทวนสอบระหว่างแผนภาพคลาสสองชุด ซึ่งประกอบด้วยแผนภาพที่ออกแบบโดยนักออกแบบระบบ และแผนภาพจากแบบจำลองโดยใช้อัลกอริทึมสองรายการ ได้แก่ อัลกอริทึมที่ใช้สำหรับตรวจสอบความครบถ้วนขององค์ประกอบภายในแต่ละคลาส และอัลกอริทึมที่ใช้สำหรับตรวจสอบความครบถ้วนของความสัมพันธ์ระหว่างคลาส นอกจากนี้ ยังได้พัฒนาเครื่องมือซอฟต์แวร์เพื่อสนับสนุนการทวนสอบแผนภาพคลาส ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้งานเครื่องมือนี้คือ แสดงองค์ประกอบคลาสตามแบบจำลองที่ได้นำเสนอและสร้างที่ขาดหายไป พร้อมคำแนะนำและคำอธิบายที่เหมาะสมเพื่อช่วยสนับสนุนให้นักออกแบบระบบมีความเข้าใจในแนวคิดและการออกแบบความมั่นคงได้ดียิ่งขึ้น เครื่องมือที่นำเสนอได้ถูกทดสอบกับกรณีศึกษาระบบจัดการข้อมูลผู้ป่วย เพื่อยืนยันประสิทธิผลของเครื่องมือในการสนับสนุนการทวนสอบการออกแบบความมั่นคงของระบบ
ปัญญาประดิษฐ์ในบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูล : กรอบแนวคิดสำหรับการวิเคราะห์เชิงข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และตัวแทนปัญญาประดิษฐ์, วิชญาดา เล้าสุบินประเสริฐ
ปัญญาประดิษฐ์ในบทบาทนักวิเคราะห์ข้อมูล : กรอบแนวคิดสำหรับการวิเคราะห์เชิงข้อมูลแบบอัตโนมัติด้วยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และตัวแทนปัญญาประดิษฐ์, วิชญาดา เล้าสุบินประเสริฐ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การวิเคราะห์เชิงข้อมูลที่ดำเนินการโดยมนุษย์มีความท้าทาย เนื่องจากต้องใช้เวลา ทักษะเฉพาะทาง และทรัพยากรจำนวนมาก งานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อค้นหาวิธีในการใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์เพื่อทำให้กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ โดยปฏิบัติตามวิธี 6 ขั้นตอน ได้แก่ ถาม เตรียม ประมวลผล วิเคราะห์ แบ่งปัน และดำเนินการ โดยไม่มีมนุษย์เข้ามาแทรกแซงตลอดกระบวนการวิเคราะห์ การดำเนินการเริ่มตั้งแต่ผู้ใช้ป้อนชุดข้อมูล วัตถุประสงค์ที่ต้องการ บริบทของข้อมูล และสมมติฐานที่มีอยู่ก่อน จากนั้นระบบจะสร้างคำสั่ง และดำเนินงานต่าง ๆ โดยอัตโนมัติผ่านตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบเฉพาะทาง โดยตัวแทนเหล่านี้มีบทบาทในการวางแผนและกำหนดการดำเนินงาน โดยอาศัยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในการสร้างแนวคิดและใช้เหตุผลเพื่อกำหนดแนวทางการวางแผนและการดำเนินการ ผลการทดลองจาก 5 ชุดข้อมูลในสาขาที่แตกต่างกัน ได้แก่ การศึกษา สุขภาพ ธุรกิจ สิ่งแวดล้อม และเศรษฐกิจ แสดงให้เห็นว่า ผลการประเมินตามเกณฑ์คะแนนการวิเคราะห์เชิงข้อมูลเฉลี่ย 8.1 – 9.4 จากคะแนนเต็ม 10 โดยมีความสอดคล้องระหว่างผลการประเมินโดยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และมนุษย์เฉลี่ย 0.94 – 0.97 มีเวลาในการดำเนินงานเฉลี่ย 1.8 - 6.6 นาที มีข้อผิดพลาดเฉลี่ย 0.2 - 1.8 ครั้ง และมีความสามารถในการทำงานต่าง ๆ เช่น ประมวลผลโค้ด คำนวณสถิติหรือสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และแสดงผลภาพได้ งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ในการทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์ข้อมูลเสมือน และสามารถต่อยอดระบบวิเคราะห์เชิงข้อมูลแบบอัตโนมัติในสาขาต่าง ๆ ได้ในอนาคต
แบบจำลองเชิงรูปนัยของกระบวนการจัดการโครงการในมาตรฐาน Iso/Iec29110 โดยใช้คัลเลอร์เพทริเน็ต, วรันณ์ธร ศิริกระจาย
แบบจำลองเชิงรูปนัยของกระบวนการจัดการโครงการในมาตรฐาน Iso/Iec29110 โดยใช้คัลเลอร์เพทริเน็ต, วรันณ์ธร ศิริกระจาย
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
วิทยานิพนธ์นี้นำเสนอแนวทางการตรวจสอบความถูกต้องเชิงรูปแบบ (Formal Verification) ร่วมกับกรอบการประเมินผลผ่านระบบเว็บแอปพลิเคชันสำหรับองค์กรขนาดเล็กประเมินตนเอง เพื่อสนับสนุนการปฏิบัติตามกระบวนการบริหารโครงการ (Project Management: PM) ของมาตรฐาน ISO/IEC 29110 สำหรับองค์กรขนาดเล็กมาก (Very Small Entities: VSEs) โดยใช้แบบจำลอง Colored Petri Nets (CPNs) ในการนิยามและจำลองกระบวนการหลักของ PM ได้แก่ การวางแผน การดำเนินโครงการ การควบคุม และการปิดโครงการ พร้อมทั้งตรวจสอบคุณสมบัติที่สำคัญของกระบวนการเหล่านี้อย่างเป็นระบบและระบบเว็บแอปพลิเคชันถูกพัฒนาขึ้นเพื่ออำนวยความสะดวกในการเก็บรวบรวมข้อมูล เรียกใช้การจำลอง และนำเสนอผลการประเมิน ข้อมูลที่ได้รับจากผู้ใช้จะถูกแปลงให้อยู่ในรูปของโทเคน เพื่อนำไปประเมินผ่านแบบจำลอง CPN และเชื่อมโยงผลลัพธ์กับระดับการปฏิบัติตามมาตรฐานในแต่ละกระบวนการของ ISO/IEC 29110 PM การทดลองใช้งานระบบยืนยันถึงความถูกต้อง ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ และประสิทธิภาพในการดำเนินงานของระบบที่นำเสนอ การผสานรวมระหว่างแบบจำลองเชิงรูปแบบกับระบบอัตโนมัติผ่านเว็บแอปพลิเคชันนี้ เป็นทางเลือกที่มีความยืดหยุ่นและเชื่อถือได้ โดยช่วยเสริมสร้างความเข้มงวดในการตรวจสอบ การประเมินกระบวนการอย่างเป็นระบบ และรองรับการนำไปใช้งานจริงผ่านส่วนติดต่อผู้ใช้ที่เข้าใจง่ายและเหมาะสมกับองค์กรพัฒนาซอฟต์แวร์ขนาดเล็กก่อนรับการตรวจสอบจากผู้ตรวจสอบ
ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานโมไบล์แบงก์กิ้งอย่างต่อเนื่อง, รตน รัตนพรเจริญ
ปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานโมไบล์แบงก์กิ้งอย่างต่อเนื่อง, รตน รัตนพรเจริญ
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
การใช้บริการโมไบล์แบงก์กิ้ง ในประเทศไทยมีอัตราเติบโตอย่างต่อเนื่องภายใต้การสนับสนุนจากภาครัฐ แต่ในช่วงหลายปีที่ผ่านมากลับพบว่าผู้ใช้จำนวนมากยังคงใช้งานเพียงบางฟังก์ชันพื้นฐาน เช่น การโอน-จ่าย-รับเงิน เท่านั้น (ธนาคารแห่งประเทศไทย, 2567) และประสบการณ์กับมิจฉาชีพและความเชื่อมั่นในระบบก็ยังคงเป็นประเด็นสำคัญที่สะท้อนให้เห็นถึงพฤติกรรมหลังการยอมรับและใช้งานโมไบล์แบงกิ้งกับการเปิดใจใช้บริการการเงินดิจิทัลอื่น ๆ ของผู้ใช้บริการบริโภค ซึ่งยังขาดการศึกษาในเชิงลึกโดยเฉพาะด้านปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานอย่างต่อเนื่อง และการเปิดรับฟังก์ชันใหม่ทั้งจากผู้ให้บริการโมไบล์แบงกิ้งและผู้ให้บริการอื่น ๆ ภายใต้ บริบทของการรับรู้ประโยชน์, และคุณภาพการบริการงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความตั้งใจใช้งานโมไบล์แบงก์กิ้งอย่างต่อเนื่อง ความตั้งใจใช้ฟังก์ชันที่ไม่เคยใช้งานและความตั้งใจใช้งานร่วมกับแอปพลิเคชันทางการเงินอื่น โดยอิงกรอบแนวคิดจากทฤษฎีความตั้งใจใช้งานต่อเนื่อง (Continuance Intention Model) รวมถึงการวิเคราะห์ผลจากประสบการณ์กับมิจฉาชีพต่างกัน กลุ่มตัวอย่างทั้งหมดจำนวน 434 คนถูกรวบรวมโดยการสุ่มแบบเจาะจง (Purposive Sampling) จากผู้ใช้โมไบล์แบงก์กิ้งในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล ข้อมูลถูกวิเคราะห์ด้วยสถิติเชิงพรรณนาและการถดถอยเชิงพหุ (Multiple Regression Analysis)โดยผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยด้านการรับรู้ประโยชน์ ความพึงพอใจ และความเชื่อมั่นในผู้ให้บริการ ส่งผลเชิงบวกต่อความตั้งใจในการใช้งานต่อเนื่องและการเปิดรับฟังก์ชันใหม่ทั้งจากธนาคารและผู้ให้บริการภายนอก ในขณะที่ประสบการณ์กับมิจฉาชีพมีแนวโน้มส่งผลให้ความตั้งใจใช้งาน แต่ไม่ส่งผลต่อการเปิดรับฟังก์ชันใหม่ การศึกษาปัจจัยด้านคุณภาพสารสนเทศทั้งสามมิติพบผลกระทบเชิงบวกต่อความพึงพอใจของผู้ใช้ และการศึกษาด้านความเชื่อมั่นพบผลกระทบเชิงบวกจากความสามารถ ความหวังดี และความซื่อสัตย์ของผู้ให้บริการ ผลการวิจัยนี้สามารถนำไปใช้พัฒนาแนวทางในการส่งเสริมการใช้งานฟังก์ชันของแอปพลิเคชันทางการเงินให้ครอบคลุมยิ่งขึ้น ทั้งในมิติการออกแบบระบบและผลิตภัณฑ์ทางการเงิน การสร้างความเชื่อมั่น และการออกนโยบายจัดการความเสี่ยงจากมิจฉาชีพ อีกทั้งยังสามารถขยายผลเชิงวิชาการในด้านการประยุกต์ใช้โมเดลพฤติกรรมผู้บริโภคในบริบทเทคโนโลยีทางการเงิน ซึ่งยังเป็นพื้นที่วิจัยที่เปิดกว้างและท้าทายในประเทศไทย
Evaluation Of User Experience And Usability Of Organization Super App, Ananya Kumhan
Evaluation Of User Experience And Usability Of Organization Super App, Ananya Kumhan
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
The digital transformation of organizations in Thailand has accelerated the development of internal systems that streamline workflows and improve accessibility to organizational information. Financial institutions, which operate with multiple fragmented systems, have increasingly adopted Enterprise SuperApps as a centralized platform that combines internal services such as corporate news, leave requests, employee directories, resource information, and meeting room reservations into a single application. However, usage statistics in several organizations indicate that continuous adoption remains relatively low. Many employees rely on alternative channels or use only selected features, reflecting challenges in user experience (UX) and usability. This study aims to evaluate the …
Blocfog : Enhanced Transactional Data Encryption Via Fog Computing And Blockchain, Leon Wirz
Blocfog : Enhanced Transactional Data Encryption Via Fog Computing And Blockchain, Leon Wirz
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Protecting Personally Identifiable Information (PII) in financial transactions presents ongoing challenges, particularly in achieving a balance between strong security, fine-grained access control, and system efficiency. Existing approaches often rely on complex cryptographic operations that strain end-user devices or lack the flexibility needed for decentralized environments. Although blockchain provides advantages such as auditability and tamper resistance, its use is often limited by high computational costs and latency. This research proposes an efficient and scalable access control framework that integrates Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) with a lightweight fog computing layer. The system is designed to offload heavy cryptographic tasks from end users …
Improving Chinese Hate Speech Detection With Bert-Fasttext Fusion And Bert-Bilstm Fusion, Methini Ma
Improving Chinese Hate Speech Detection With Bert-Fasttext Fusion And Bert-Bilstm Fusion, Methini Ma
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Hate speech detection is an essential technique in the online environment, especially on social media platforms. This technique helps to create a safer space and reduce the risk of real-world harm. In Chinese, this task is particularly challenging because of unique linguistic structures and the frequent use of indirect expressions, sarcasm, homophones, character variants, and abbreviations. This study investigates how to improve Chinese hate speech detection by combining BERT with FastText and BERT with BiLSTM. There are six model variants that are configured: frozen BERT and fine-tuned BERT, each further extended with either FastText sentence embeddings or a clause-level BiLSTM. …
การจัดลำดับความสำคัญของบทวิจารณ์ของผู้ใช้ซอฟต์แวร์โดยคำนึงถึงประสบการณ์ผู้ใช้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, ลักษณ์สิปาง สาครวิจิตรี
การจัดลำดับความสำคัญของบทวิจารณ์ของผู้ใช้ซอฟต์แวร์โดยคำนึงถึงประสบการณ์ผู้ใช้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง, ลักษณ์สิปาง สาครวิจิตรี
Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
ปัจจุบันตลาดโมไบล์แอปพลิเคชันมีการแข่งขันสูง นักพัฒนาจึงจำเป็นต้องให้ความสำคัญกับบทวิจารณ์ของผู้ใช้ซึ่งบ่งบอกถึงความคิดเห็นและประสบการณ์ของผู้ใช้งานจริง เพื่อนำไปสู่การปรับปรุงและพัฒนาฟังก์ชันการทำงานให้ตรงตามความต้องการของผู้ใช้มากยิ่งขึ้น อย่างไรก็ตาม แอปพลิเคชันยอดนิยมมักมีบทวิจารณ์จำนวนมาก ทำให้เกิดข้อจำกัดในการที่นักพัฒนาจะสามารถอ่านและวิเคราะห์บทวิจารณ์ทั้งหมดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อจัดการกับปัญหาดังกล่าว งานวิจัยฉบับนี้จึงนำเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเข้ามาช่วยในการจำแนกประเภทของบทวิจารณ์ โดยพิจารณาจากเนื้อหาในบทวิจารณ์ของผู้ใช้ซึ่งอาจสะท้อนถึงปัญหา ข้อบกพร่อง หรือข้อเสนอในการพัฒนาฟังก์ชันใหม่ ข้อมูลที่ได้จะถูกนำไปใช้จัดลำดับความสำคัญของการแก้ไขปรับปรุงตามผลกระทบที่มีต่อประสบการณ์ของผู้ใช้ งานวิจัยนี้ได้กำหนดหมวดหมู่ของบทวิจารณ์ไว้ทั้งหมด 5 ประเภท ได้แก่ ปัญหาด้านความจำเป็นพื้นฐาน, ปัญหาด้านการปฏิบัติ, ปัญหาด้านความเพลิดเพลิน, ปัญหาด้านความแปลกใหม่ และปัญหาอื่น ๆ ซึ่งสะท้อนลำดับความสำคัญของปัญหาจากมุมมองของผู้ใช้ ในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องพบว่าโมเดลเบิร์ตมีประสิทธิภาพสูงกว่าโมเดลเอสวีเอ็ม แรนดอมฟอเรสต์ และโลจิสติกรีเกรสชัน โดยมีค่าความเที่ยงเป็น 0.72 ค่าเรียกกลับเป็น 0.719 ค่าเอฟวันเป็น 0.719 และค่าความแม่นเป็น 0.722 นอกจากนี้ งานวิจัยยังได้พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบที่ใช้โมเดลเบิร์ตที่สร้างขึ้น เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถนำไปใช้วิเคราะห์และจัดลำดับความสำคัญของงานการบำรุงรักษาโมไบล์แอปพลิเคชัน โดยเว็บแอปพลิเคชันจะช่วยลดภาระในการอ่านบทวิจารณ์จำนวนมาก พร้อมทั้งสกัดข้อมูลที่สำคัญออกมาให้เห็นภาพรวมของความต้องการของผู้ใช้