bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
ระบบส่องสว่างอัจฉริยะสำหรับการเลียนแบบแสงในรอบวันและแสงจ้า
Authors:   , สันติมาลัย สมยศ 
Published: September 2023

ปัจจุบันเทคโนโลยีด้านแสงประดิษฐ์ได้รับการพัฒนามากขึ้นให้เหมาะสมต่อการใช้ชีวิตของมนุษย์ ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมุ่งที่จะพัฒนาระบบส่องสว่างอัจฉริยะสำหรับการเลียนแบบแสงในรอบวันและแสงจ้า โดยผลการวิจัยสามารถสรุปได้ดังนี้ การศึกษาลักษณะการกระจายพลังงานของสเปกตรัม (SPD) แสงในรอบวัน ณ อำเภอโกสุมพิสัย จังหวัดมหาสารคาม แสดงให้เห็นว่าอุณหภูมิสัมพันธ์ของสี (CCT) และค่าความเข้มของแสงแตกต่างกันในฤดูร้อนและฤดูหนาวเนื่องจากปัจจัยหลักเกี่ยวกับระยะห่างและองศาในการได้รับแสงจากดวงอาทิตย์ ระบบส่องสว่างถูกพัฒนาขึ้นโดยใช้โปรแกรม RGB–Input software สำหรับคัดเลือกหลอด RGB–LED 2 แบบ ได้แก่ LED–A และ LED–B ซึ่งให้ CCT ในช่วง 3,500 – 10,000 เคลวิน และกำหนดค่าพิกัด x – y บนแผนภาพสี (Chromaticity diagram) ของทั้งสองฤดู โดยพิจารณาจากค่าทางเรดิโอเมทตรี โฟโตแมตรี และค่าความผิดพลาดของ CCT ผลการวิเคราะห์พบว่า LED–A มีประสิทธิภาพในการควบคุมการให้แสงตามกำหนดที่ดีกว่า LED–B การพัฒนาระบบส่องสว่างอัจฉริยะเพื่อเลียนแบบแสงในรอบวันโดยใช้หลอด LED–A และหลอด white–LED สามารถปรับปรุงการให้สีของแสงที่มีพิกัด x – y ของแสงใกล้เคียงกับแสงในรอบวันมากขึ้น โดยมีความสว่างสูงสุดที่ 339 ลักซ์ ค่า CS สูงสุดที่ 0.40 ซึ่งจะเป็นแสงที่เลียนแบบแสงในช่วงบ่ายของทั้งสองฤดู จากผลการทดลองยังพบว่าในระดับความสว่างที่เท่ากัน แสงที่มีองค์ประกอบของคลื่นแสงสีน้ำเงินสูงกว่าจะให้การกระตุ้นที่สูงกว่าอย่างชัดเจน จากการทดสอบโดยใช้ผู้เข้าร่วมการวิจัย จำนวน 32 คน พบว่า ค่าคะแนนเฉลี่ยด้านความพึงพอใจ การออกแบบรูปลักษณ์ที่ทันสมัย และความสะดวกในการใช้งานของระบบไฟแสงประดิษฐ์อัจฉริยะมีค่าคะแนนมากกว่าโคมไฟทางการค้า
การประเมินประสิทธิภาพของระบบการรังวัดสัญญาณดาวเทียมแบบจลน์ในทันทีโดยอาศัยโครงข่าย 4 วิธีในเวลาเดียวกัน สำหรับการใช้งานที่มีความแม่นยำสูง
Authors:   , เหล่านิพนธ์ ชญานนท์ 
Published: September 2023

ปัจจุบันการรังวัดสัญญาณดาวเทียมแบบจลน์ในทันที (Real-Time Kinematic: RTK) เป็นวิธีที่นิยมใช้เนื่องจากมีข้อดีในเรื่องของเวลาการรังวัดที่รวดเร็ว ประมวลผลค่าพิกัดได้ในทันที ต่อมามีการพัฒนาเป็นการรังวัดสัญญาณดาวเทียมแบบจลน์ในทันทีโดยอาศัยโครงข่าย (Network-based Real-Time Kinematic: NRTK) โดยมีวิธีการรังวัดที่นิยมอยู่ 4 ระบบ ได้แก่ การรังวัดแบบ Virtual Reference Station (VRS) การรังวัดแบบ Fläechen-Korrectur Parameters (FKP) การรังวัดแบบ Master-Auxiliary Concept (MAC) และการรังวัดแบบ Individualized MAC (I-MAC) โดยใช้โครงข่ายสถานีรังวัดสัญญาณดาวเทียม GNSS อ้างอิงแบบต่อเนื่อง (GNSS Continuously Operating Reference Station Network: GNSS CORS Network) ของกรมแผนที่ทหาร งานวิจัยนี้ได้จัดทำเครื่องมือ GNSS Splitter มีวัตถุประสงค์เพื่อทดสอบประสิทธิภาพการรังวัดทั้ง 4 ระบบในเวลาเดียวกันใน 2 กรณี คือในพื้นที่โล่ง และพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวาง จากการศึกษาวิจัยพบว่ากรณีพื้นที่โล่ง จำนวน GNSS Fixed Solution ระบบ VRS, I-MAC ไม่ต่ำกว่า 95% ของจำนวนทั้งหมด ระบบ MAC, FKP จำนวน GNSS Fixed Solution ไม่ต่ำกว่า 75% ส่วนกรณีพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวาง ระบบ VRS, I-MAC และ MAC มีจำนวน GNSS Fixed Solution ไม่ต่ำกว่า 50% ระบบ FKP มีจำนวน GNSS Fixed Solution ต่ำกว่า 50% ในส่วนค่าความถูกต้องค่าพิกัดทางราบเมื่อเทียบกับการรังวัดสัญญาณดาวเทียมแบบสถิต ในกรณีพื้นที่โล่งทั้ง 4 ระบบ ให้ค่า RMSE ที่ต่ำกว่า 5 ซม. ในกรณีพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวางทั้ง ระบบ VRS และ I-MAC ให้ค่า RMSE ต่ำกว่า 8 ซม. และ ระบบ FKP และ MAC ให้ค่า RMSE ต่ำกว่า 30 ซม.
การสร้างพื้นผิวค่าแก้สำหรับแบบจำลองยีออยด์ TGM2017 โดยใช้สถานีร่วมค่าความสูงเหนือทรงรีและความสูงออร์โทเมตริก พื้นที่ศึกษา : ปทุมธานี
Authors:   , บัวทอง ฐิติน 
Published: September 2023

ปัจจุบันการสำรวจรังวัดค่าความสูงของภูมิประเทศ หรือ ความสูงออร์โทเมตริก (Orthometric Height) นอกเหนือการรังวัดด้วยอุปกรณ์ประเภทกล้องสำรวจ ยังมีการใช้งานที่แพร่หลายของสมการค่าต่างระหว่างค่าความสูงยีออยด์จากแบบจำลองความสูงยีออยด์ และความสูงทรงรีที่ได้จากการรังวัดโดยระบบนำทางด้วยดาวเทียม (GNSS) ซึ่งมีความรวดเร็วสูง และประหยัดงบประมาณกว่าโดยรวม อย่างไรก็ตามวิธีดังกล่าวมีความคาดเคลื่อนขนาดใหญ่ที่เกิดจากการประมาณค่าผิวยีออยด์ จึงทำให้การรังวัดค่าระดับออร์โทเมตริกด้วย GNSS จากสถานีฐานรับสัญญาณดาวเทียมถาวร (CORS) ไม่ผ่านเกณฑ์การรังวัดค่าระดับตามมาตรฐานในพื้นที่ขนาดเล็ก เช่น ภายในขอบเขตงานก่อสร้าง

ดังนั้นการศึกษานี้ จึงมุ่งเน้นในการสร้างแบบจำลองความสูงยีออยด์ที่พอดีที่สุด (Best Fit) ในพื้นที่ศึกษา โดยการใช้การประมาณค่าภายใน (Interpolation) ด้วยวิธีคริกกิ้ง (Kriging method) สร้างพื้นผิวค่าแก้สำหรับแบบจำลองความสูงยีออยด์ TGM2017 จากสถานีร่วมความสูงออร์โทเมตริกและความสูงเหนือทรงรี เพื่อกำจัดค่าคลาดเคลื่อนขนาดใหญ่จากการประมาณค่าแบบจำลองยีออยด์ ส่งผลให้วิธีการรังวัดค่าความสูงภูมิประเทศโดยการใช้ GNSS มีความถูกต้องทางดิ่งผ่านเกณฑ์งานระดับ งานวิจัยนี้พบว่าหลังจากปรับใช้ค่าแก้ความสูงยีออยด์ ส่งผลให้การตรวจสอบความถูกต้องจากค่ารากที่สองของค่าความคาดเคลื่อนกําลังสองเฉลี่ย (RMSE) ลดลงถึงร้อยละ 88.4 และ ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ลดลงถึงร้อยละ 82.6 โดยทุกจุดตรวจสอบในพื้นที่ศึกษามีค่าความถูกต้องทางดิ่งผ่านมาตรฐานเกณฑ์งานระดับทั้งหมด
การศึกษาพัฒนาการของจุดความร้อนจากไฟในภาคเหนือของประเทศไทยโดยใช้เทคนิคการจัดกลุ่มแบบดีบีสแกน และการประมาณความหนาแน่นแบบเคอร์เนล
Authors:   , แพศรีวโรทัย อุนนดา 
Published: September 2023

การเผาชีวมวลจำพวกเศษวัชพืชและต้นไม้นั้นเป็นหนึ่งในสาเหตุหลักของปัญหามลพิษทางอากาศบริเวณภาคเหนือของประเทศไทย ทำให้เกิดควันพิษและฝุ่นละอองขนาดเล็ก ซึ่งส่งผลต่อปัญหาสุขภาพ กระทบต่อเศรษฐกิจและสังคมภายในประเทศ อีกทั้งยังบดบังทัศนวิสัยอีกด้วย รูปแบบและสาเหตุของการเผานั้นยังไม่สามารถบ่งบอกชัดเจนได้โดยเฉพาะในบริเวณพื้นที่ป่าสงวน เนื่องจากเป็นพื้นที่ที่ไม่สามารถสำรวจภาคพื้นสนามได้โดยง่าย ในปัจจุบันไฟป่าและไฟจากการเผาสามารถติดตามได้ค่อนข้างเรียลไทม์จากระบบเซนเซอร์บนดาวเทียม นั่นคือ Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) และระบบใหม่ที่สามารถให้ความละเอียดที่ยิ่งขึ้น นั่นคือ Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) ในงานวิจัยนี้ได้นำเทคนิคการวิเคราะห์กลุ่ม Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) และวิธีการประมาณความหนาแน่นแบบเคอร์เนล (Kernel Density Estimation) ในการวิเคราะห์ข้อมูลจุดความร้อนเชิงพื้นที่และเวลาที่ได้มาจากระบบ VIIRS ระหว่างวันที่ 1 เดือนธันวาคม ปีพุทธศักราช 2562 และ วันที่ 30 เมษายน ปีพุทธศักราช 2563 ซึ่งการวิเคราะห์ดังกล่าวแสดงให้เห็นกลุ่มข้อมูลจุดความร้อน และบริเวณที่มีพื้นที่ไฟป่าเกิดขึ้นหนาแน่นพร้อมทั้งระยะเวลาและการเปลี่ยนแปลงตามเวลาที่เกิดไฟในบริเวณนั้น การแสดงผลในรูปแบบ 3 มิติเชิงพื้นที่และเวลาทำให้ผู้ใช้งานสามารถเปรียบเทียบระหว่างช่วงเวลาได้ ทำให้เห็นการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่ จากการใช้เทคนิค DBSCAN ทำให้ทราบรายละเอียดของวันที่พบและบริเวณพิกัดที่เกิดจุดเริ่มต้นของไฟป่า และทราบทิศทางการลุกลามของไฟป่าในแต่ละพื้นที่ ส่วนเทคนิค KDE ทำให้การเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่ของบริเวณกลุ่มความร้อนเริ่มต้นจากขนาดเล็กจนขยายกว้าง บริเวณที่น่าจะเป็นจุดเริ่มต้นของไฟสามารถบ่งชี้ได้จากการวิเคราะห์ทั้ง 2 วิธี เพื่อการประเมินผล งานวิจัยนี้ได้รายงานการเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้กับข่าวเกี่ยวกับเหตุการณ์ไฟป่าในช่วงเวลาเดียวกัน ผลการวิเคราะห์ของงานวิจัยนี้เป็นประโยชน์ต่อการป้องกันอัคคีภัยและสามารถใช้ในการพยากรณ์การเกิดไฟได้ในอนาคตอีกด้วย
Deep learning approach on symptom questionnaire and abdominal radiography for diagnosis of dyssynergic defecation
Authors:   , Poovongsaroj Sornsiri 
Published: September 2023

Dyssynergic defecation is one of the most common causes of chronic constipation. It is a behavioral problem in which the pelvic floor muscles are unable to coordinate with the surrounding muscles and nerves to evacuate stool. Patients are required to undergo specialized tests only available at tertiary healthcare centers for diagnosis. The aim of this thesis is to develop deep learning-based models to prescreen potential patients from primary and secondary healthcare centers for further diagnostic tests by using easily obtainable data such as symptom questionnaire and abdominal radiography. First, we developed a model which uses symptom questionnaire as an input from tree-based machine learning algorithms and deep learning model. Feature selection based on expert knowledge and based on traditional method were performed to find the best set of input features. Second, we developed a model which uses abdominal radiography as an input from the state-of-the-art image classification models. Several image augmentation techniques were applied as data preprocessing. Third, we proposed an integrated model which uses both symptom questionnaire and abdominal radiography as inputs. The selected input features from symptom questionnaire were combined with image features extracted from the abdominal radiography using a concatenate layer. This approach was meant to imitate how human experts diagnose in real life. We also proposed data preprocessing and postprocessing suitable for small dataset to improve the model accuracy and efficiency. The results show that our proposed integrated model outperforms the baseline models with an accuracy of 66.01%.
การลดปัญหาแกนปูดของเทปพีวีซีโดยใช้แนวทางซิกซ์ ซิกมา
Authors:   , กาเตชะ ฐานิดา 
Published: September 2023

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอแนวทางในการปรับปรุงกระบวนการผลิตเทปพีวีซีสำหรับลดสัดส่วนของเสียประเภทแกนเทปปูดที่มีความสูงเกินค่ามาตรฐานควบคุมที่ 2 มิลลิเมตร โดยนำหลักการและแนวคิดของซิกซ์ ซิกมามาประยุกต์ใช้ในการปรับปรุงกระบวนการภายใต้ 5 ขั้นตอน (DMAIC) เริ่มจากขั้นตอนการนิยามปัญหา โดยทำการศึกษากระบวนการผลิตเพื่อระบุหัวข้อปัญหา กำหนดวัตถุประสงค์และเป้าหมาย ถัดมาเป็นระยะการวัดเพื่อหาสาเหตุของปัญหา ในการวิเคราะห์ระบบการวัดเพื่อให้มั่นใจได้ว่ามีความถูกต้องแม่นยำในระบบการวัดนี้ รวมถึงมีการระดมสมองจากทีมงานผู้ที่เกี่ยวข้องในการวิเคราะห์สาเหตุของปัญหาด้วยแผนภาพแสดงสาเหตุและผล และใช้ FMEA ในการจัดลำดับความสำคัญของปัจจัยที่มีผลต่อปัญหาแกนเทปปูด จากนั้นคัดเลือกปัจจัยมาดำเนินการในขั้นตอนการวิเคราะห์หาสาเหตุของปัญหา โดยทำการออกแบบการทดลองแบบ Face-Center Composite Design (CCF) เพื่อวิเคราะห์หาปัจจัยนำเข้าที่ส่งผลต่อการปูดของแกนเทปอย่างมีนัยสำคัญ จากนั้นจะเข้าสู่ขั้นตอนการปรัปบปรุงโดยจะนำปัจจัยที่ได้ มาปรับหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม แล้วนำมาทำการทดสอบเพื่อยืนยันผลในขั้นตอนการควบคุม ทำการกำหนดและติดตามแผนการควบคุมปัจจัยให้เป็นไปตามเป้าหมายต่อไป โดยผลหลังจากการปรับปรุงกระบวนการผลิตเทป จะได้ว่ามีสี่ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการปูดของแกนเทป ได้แก่ 1.การปรับความหนาของกาวที่ 20 um และ 2.การปรับแรงดัน Nip-pressure ที่ 1 บาร์ นอกจากนี้ในกระบวนการวิเคราะห์ ยังสามารถระบุปัจจัยที่สามารถยับยั้งการปูดของแกนเทปได้โดยการ 3.ปรับอุณหภูมิและ 4.เวลาในขั้นตอนการอบ log roll ที่อุณหภูมิ 85 องศาเซลเซียส เป็นเวลา 2 ชั่วโมง

ภายหลังจากการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมของปัจจัยต่างๆ พบว่าความสูงของแกนเทปปูดเฉลี่ยถูกลดระดับลงและอยู่ในค่ามาตรฐานการส่งมอบให้ลูกค้า สามารถลดสัดส่วนของเสียของการเกิดแกนเทปปูดลงได้ จาก 40% เป็น 0% ของของเสียในปัจจุบัน ซึ่งให้ผลลัพธ์มากกว่าผลผลิตที่คาดหวัง นอกจากนี้ความสามารถของกระบวนการยังได้รับการปรับปรุงจาก Cp ที่ 1.15 เป็น 2.14 และ Cpk ที่ 0.14 เป็น 1.35 ซึ่งผ่านเกณฑ์การยอมรับที่ 1.33 ของโรงงาน
การประยุกต์ใช้ฮิวริสติกส์แบบ 2 ขั้น สำหรับการจัดตารางการผลิตในกระบวนการติดตั้งอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ลงบนแผ่นวงจร
Authors:   , อินทะโส พัฒนโชค 
Published: September 2023

การจัดตารางการผลิตในกระบวนการติดตั้งอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ลงบนแผ่นวงจร (Surface Mount Technology, SMT) เป็นกระบวนการจัดสรรทรัพยากรต่าง ๆ ในกระบวนการผลิต เช่น เครื่องจักร วัตถุดิบ ผู้ปฏิบัติงาน รวมไปถึงอุปกรณ์ที่ใช้ในการผลิตซึ่งมีอยู่อย่างจำกัด ให้บรรลุวัตถุประสงค์ต่าง ๆ ในการผลิต อย่างไรก็ดี การจัดตารางการผลิตในกระบวนการดังกล่าวกลับมีความซับซ้อน อันเนื่องมาจากความหลากหลายของผลิตภัณฑ์ ทั้งในมุมของจำนวนอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ประเภทของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ รวมไปถึงประเภทของเครื่องจักรที่ใช้ในการผลิตซึ่งมีประสิทธิภาพในการผลิตที่แตกต่างกันออกไป หากตารางการผลิตไม่มีประสิทธิภาพ ก็จะส่งผลทำให้ไม่สามารถส่งงานไปยังกระบวนการถัดไปได้ทันเวลา สูญเสียเวลาในการผลิตมากเกินความจำเป็น อีกทั้งยังส่งผลต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์อีกด้วย งานวิจัยนี้จึงได้ทำการพัฒนาฮิวริสติกส์แบบ 2 ขั้น เพื่อใช้ในการแก้ปัญหาการจัดตารางการผลิตในกระบวนการดังกล่าว โดยในขั้นตอนการหาผลเฉลยเบื้องต้น ได้ประยุกต์ใช้กฎการส่งมอบงานที่เร็วที่สุด (Earliest Due Date, EDD) แล้วจึงทำการปรับปรุงผลเฉลยที่ได้ด้วยการบูรณาการระหว่างการปรับปรุงผลเฉลยเฉพาะถิ่น และอัลกอริทึมในการย้ายขอบเขตการค้นหา (Escape Mechanism) เพื่อค้นหาผลเฉลยที่ดีขึ้น จากนั้นทำการทดสอบฮิวริสติกส์ที่ถูกพัฒนาขึ้น โดยได้ทำการเปรียบเทียบคุณภาพของคำตอบที่ได้ กับตารางการผลิตในอดีตของบริษัทกรณีศึกษาแห่งหนึ่ง พบว่าวิธีการดังกล่าวสามารถลดระยะเวลาในการปิดงาน (Makespan) ลดระยะเวลาเตรียมงาน (Setup Time) และลดต้นทุนค่าล่วงเวลาลงร้อยละ 16, 27, 32 ตามลำดับ
Real time map matching for low frequency GPS data based on machine learning technology
Authors:   , Sinthopvaragul Ornicha 
Published: September 2023

GPS accuracy can be compromised in urban areas due to multipath issues, leading to low accuracy in GPS location. Therefore, map matching has been introduced as a method to reduce the GPS location error. However, current map matching methods require high-frequency GPS data, and may not perform well with low-frequency data. To address this issue, this study explores the use of machine learning technology and classification methods to adjust the low-frequency GPS location. The model developed in this research employs features such as speed, heading, and location of the previous GPS point for machine learning training, ultimately leading to more accurate map matching for low-frequency GPS data.

The objective of this study is to develop a more accurate and efficient map matching method for low-frequency GPS data using machine learning techniques. Experiment results show that the Random Forest machine learning model produced the highest precision, recall, and F1-Score. Additionally, this model is less sensitive to changes in data frequency. However, the Decision Tree model was the fastest in terms of prediction time and required less time for training than the Random Forest model.

In conclusion, this study shows that machine learning technology can be used to improve map matching methods for low-frequency GPS data. The Random Forest model appears to be the most effective in terms of accuracy, while the Decision Tree model is the fastest. These findings can be used to optimize map matching for a wide range of applications, including transportation and navigation.
Real-time object detection for screening cannabis seed gender
Authors:   , Boonsri Prachya 
Published: September 2023

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 cost of investment and the economic loss consequence. A smart farming approach using AI technology is thus introduced for screening cannabis seed genders before cultivation. A dataset of cannabis seed images of Hang Kra Rog, a well-known Thai cannabis cultivar, was collected from several regions. Data augmentation techniques were carried out to increase the sample size and improve the quality of images. The two object detection models, YOLOv5, were constructed using the initial and augmented datasets. The model trained on the augmented image dataset outperformed the other and achieved the higher precision of 96.4 %, recall of 97.4 %, and mAP_0.5 of 98.7 % with detection speed at 7.2 ms. Moreover, an approach of semi-automated image annotation is also presented in this work. The library of OpenCV is mainly used to facilitate operating various image processing technique to generate the initial image annotation. The preliminary result is promising. The performance of the model using the proposed semi-automated annotation achieved comparable performance to the manual annotation model, and reduced half of the time spent on the annotation process.
Job-candidate classifying and ranking system with machine learning method
Authors:   , Boonchob Thapanee 
Published: September 2023

Finding suitable candidates for an open job position could be a repetitive and time-consuming task, especially from a large pool of candidates. Besides, this task could truly make fair screening and shortlisting tedious. Losing the opportunity to hire top talent candidates due to the slow screening process or the wrong selection by human error is unacceptable. This paper presented a method for human resources to categorize and select the top candidates for job opening they applied for. The proposed system directed to alter a machine learning algorithm to classify the candidate into groups i) shortlist and ii) not-suitable. The productive preprocessing data approaches of many works were applied. The Decision Tree, Support Vector Machine, Gaussian Naive Bayes, Random Forest, k-Nearest Neighbour, CatBoost, Extreme Gradient Boosting, and Convolution Neural Network were compared to find the most suitable classification model. Then, the system ranked the candidates in a shortlist group in descending order. The proposed system operates an accuracy of 83.5%, weighted f1-score of 86%, and recall of 79% from the Support Vector Machine classifier. This enables the business to identify suitable candidates for a certain position and make more informed decisions about who to invite for an interview.
Deep consecutive attention network for video super-resolution
Authors:   , Saleem Talha 
Published: September 2023

In the video application, slow motion is visually attractive and gets more attention in video super resolution. To generate the high-resolution (HR) slow motion video frames from the low-resolution (LR) frames, two sub-tasks are required, including video super-resolution (VSR) and video frame interpolation (VFI). However, the interpolation approach is not successful to extract low level feature attention to get the maximum advantage from the property of space-time relation. To this extent, we propose a deep consecutive attention network-based method. The multi-head attention and an attentive temporal feature module are designed to achieve better prediction of interpolation feature frame. Bi-directional deformable ConvLSTM module aggregates and aligns with the information from the multi-head attention and temporal feature block to improve the quality of video frames. This method synthesizes the HR video frames from LR video frames. The experimental results in terms of PSNR show the proposed method of deep consecutive attention outperforms 0.27 dB and 0.31 dB for Vid4 and SPMC datasets respectively, in average of PSNR compared to state-of-the-art baseline method.
Demand forecasting and inventory management for an automotive tire distributor in Northeast Thailand
Authors:   , Chantaraponpun Vasinee 
Published: September 2023

The objective of this research is to improve the inventory management for an automotive tire distributor company in Northeast Thailand to mainly reduce the excessive unnecessary stock. According to the initial investigations, the main causes of overstock are unstable customer demands and a lack of an inventory control system based on theory. In order to better address the issues and scope down the research area, three suitable products and sub-dealers with different demand patterns are selected to find the best-fit forecasting model for each of them and be customized the inventory policy based on the demand patterns. The methodology is divided into two main parts which are the demand forecasting model and inventory control policies for both sub-dealers and the company.

Regarding the development of more accurate demand forecasting models, there are six forecasting models which are three months moving averages, single exponential smoothing, double exponential smoothing, Holt’s winter method, linear regression, and ARIMA conducted to select the best model. The study reveals that Holt’s winter and ARIMA model provides the least forecasting errors as measured by Mean Absolute Percentage Error (MAPE).

According to a proper inventory policy and more accurate demand forecast value from the suitable model, sub-dealers and a company can save up to 47%, and inventory turnover increases by up to 80% while inventory holding days decreases by up to 55 days.
Effects of salience and working memory on L2 processing of english relative clauses with past participles and past participial reduced relative clauses by L1 Thai learners
Authors:   , Thiamtawan Supakit 
Published: September 2023

The present study explored effects of working memory (WM), structure, and salience on the processing of irregular past participial forms in English relative clauses (RCs) and participial reduced relative clauses (PRRCs) among L1 Thai learners. Based on Bayley’s research (1994), the salience in this study was related to phonological changes from the past tense form of English irregular verbs into their past participial form. The research included two groups of past participles with different salience degrees, i.e., an internal vowel change plus an addition of the syllabic [ən] morpheme and an internal vowel change plus an affixation of n. The research participants were seventy Thai undergraduate students with high English proficiency. The research instruments comprised a reading span task and a self-paced reading task. The reading span task was used to classify the learners according to WM degree into two groups: higher and lower WM groups. The self-paced reading task looked into the participants’ processing of the two past participial forms. The study hypothesized that the two participant groups with different levels of WM would manifest different fashions for online and offline processing. Moreover, the higher WM learners were predicted to take as similar amounts of reading time for RCs as their lower WM counterparts and spend more time reading PRRCs than the participants with fewer cognitive resources. The research findings partially supported the first hypothesis, but refuted the second hypothesis. That is, the distinction between the cognitive capacity levels of the two participant groups tended to affect their online processing, but not offline processing. This suggested that WM effects could depend on task types, which was consistent with the findings of Hopp (2015) and Zhou et al. (2017). Furthermore, the higher WM participants were more likely to read the two constructions faster than the lower span ones. The finding indicated that a high level of cognitive capacity could increase L2 learners’ speed of combining the upcoming with the preceding information (Just & Carpenter, 1992). This study made a contribution to L2 processing research by substantiating the dependence of WM impact on the task type as well as the relationship between L2 learners’ cognitive resources and their processing speed. The research also provided theoretical and pedagogical implications.