cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1185
title: การพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์น้ำฝนเพื่อวิเคราะห์ภัยแล้งในลุ่มน้ำมูล

description: การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์ในการเพิ่มความแม่นยำของการเตือนภัยแล้งโดยการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในลุ่มน้ำมูล ปริมาณน้ำฝนรายเดือนจากสถานีวัดน้ำฝน 27 แห่ง ในช่วงเวลาตั้งแต่ปี พ.ศ.2534 ถึงปี พ.ศ.2563 ในลุ่มน้ำมูลถูกนำมาคำนวณค่า SPI โดยเปลี่ยนแปลงค่า SPI เป็น 3 แบบได้ SPI3 (ฝนสะสม 3 เดือนตั้งแต่กุมภาพันธ์ ถึง เมษายน) SPI6 (ฝนสะสม 6 เดือนตั้งแต่พฤษภาคม ถึง ตุลาคม) และ SPI12 (ฝนสะสมตั้งแต่มกราคม ถึง ธันวาคม) การวิเคราะห์ความสอดคล้องของ SPI3 SPI6 และ SPI12 กับสภาพความแห้งแล้งจริงที่เกิดขึ้นจริงซึ่งเป็นข้อมูลภาคสนามระหว่างปี พ.ศ. 2554 ถึง พ.ศ. 2563 ในส่วนของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ ได้เลือกใช้แบบจำลอง Long Short-Term Memory (LSTMs) ด้วยเป็นแบบจำลองที่มีโครงสร้างและวิธีการคำนวณที่เหมาะสมกับการใช้ทำนายข้อมูลในลักษณะอนุกรมเวลา ที่แบ่งชุดข้อมูลปริมาณฝนออกเป็น 2 ชุดข้อมูล คือ ชุดข้อมูลแรก เป็นส่วนของการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม (Calibrate) โดยใช้เกณฑ์ 75% ของข้อมูลทั้งหมด (22 ปี) และส่วนที่ 2 เป็นการตรวจพิสูจน์ค่าพารามิเตอร์ (Validate) โดยใช้เกณฑ์ 25% ของข้อมูลทั้งหมด (8 ปี) และได้ทำการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) ค่าความแม่นยำของแบบจำลอง (Model Accuracy) หรือประสิทธิภาพ-ประสิทธิผลของแบบจำลอง (Model Performance) ในการคาดคะเนค่าที่ต้องการ (NSE) และค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) โดยทำการเปรียบเทียบกับผลที่ได้จากการคำนวณของแบบจำลอง Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) ซึ่งเป็นแบบจำลองที่นิยมใช้สำหรับการทำนายข้อมูลประเภทอนุกรมเวลา จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพแบบจำลองของทั้งสองแบบจำลองในลุ่มน้ำมูล พบว่า แบบจำลอง LSTMs มีค่าประสิทธิภาพแบบจำลอง คิดเป็น 77.78% มากกว่าแบบจำลอง ARIMA ที่มีค่าเพียง 22.22% ในการพยากกรณ์ภัยแล้งโดยแบบจำลอง LSTMs ทำการพยากรณ์ล่วงหน้าจำนวน 5 ปี ในช่วงปี พ.ศ. 2559 ถึง พ.ศ. 2563 โดยเปรียบเทียบกับค่าดัชนีภัยแล้งที่คำนวณได้ และเปรียบเทียบกับภัยแล้งจริงที่เกิดขึ้น เมื่อทำการเฉลี่ยค่าความแม่นยำทั้ง 5 ปี พบว่ามีค่าความแม่นยำคิดเป็น 76.30% และ 54.07% ตามลำดับ ซึ่งมากกว่า 50% ขึ้นไป เป็นค่าที่ยอมรับได้ ดังนั้นแบบจำลอง LSTMs จึงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมและเป็นประโยชน์ในการนำมาบริหารจัดการทรัพยากรน้ำและเตือนภัยแล้งในลุ่มน้ำมูล
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1186
title: การพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์น้ำฝนเพื่อวิเคราะห์ภัยแล้งในลุ่มน้ำป่าสัก

description: โดยทั่วไปค่ามาตรฐานของ Standardized Precipitation Index (SPI) ถูกนำไปใช้ในการชี้วัดภัยแล้ง โดยใช้ค่า SPI ที่มีค่าน้อยกว่าศูนย์แสดงความแห้งแล้ง การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อวิเคราะห์ความสอดคล้องของค่ามาตรฐานของ SPI กับความแห้งแล้งจริงที่เกิดขึ้นเพื่อปรับแต่งค่า SPI ให้สอดคล้องกับสภาวะภัยแล้งที่เกิดขึ้นจริง เพื่อให้ SPI สามารถใช้บ่งชี้ภัยแล้งได้แม่นยำยิ่งขึ้น ปริมาณฝนรายเดือนจากสถานีวัดน้ำฝน 13 แห่ง ในช่วงเวลาตั้งแต่ปี พ.ศ.2508 ถึงปี พ.ศ. 2564 ในลุ่มน้ำป่าสักถูกนำมาคำนวณหาค่า SPI โดยแบ่งเป็น SPI3 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนมกราคม ถึง เดือนมีนาคม) SPI6 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนพฤษภาคม ถึง เดือนตุลาคม) และ SPI12 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนมกราคม ถึง เดือนธันวาคม) การวิเคราะห์ความสอดคล้องระหว่าง SPI3 SPI6 SPI12 กับข้อมูลความแห้งแล้งจริงที่เกิดขึ้นระหว่างปี พ.ศ.2552 ถึงปี พ.ศ. 2564 แสดงให้เห็นว่า SPI12 มีความสอดคล้องมากที่สุด โดยที่เมื่อใช้ค่า SPI มาตรฐานให้ความถูกต้องในการชี้วัดภัยแล้งได้ตั้งแต่ 38% ถึง 85% และเมื่อมีการปรับแต่งค่า SPI ให้มีความสอดคล้องกับสภาวะภัยแล้งที่เกิดขึ้นจริงจาก 13 สถานีวัดน้ำฝน แสดงให้เห็นว่าควรใช้ค่า SPI ที่ต่ำกว่า 0.5 จึงสามารถชี้วัดภัยแล้งในพื้นที่ลุ่มน้ำป่าสักได้ถูกต้องยิ่งขึ้น โดยมีความสอดคล้องเพิ่มขึ้นเป็น 46% ถึง 92% ในส่วนของการใช้ปัญญาประดิษฐ์ ได้เลือกใช้แบบจำลอง Long Short-Term Memory (LSTMs) ด้วยเป็นแบบจำลองที่มีโครงสร้างและวิธีการคำนวณที่เหมาะสมกับการใช้ทำนายข้อมูลในลักษณะอนุกรมเวลา ที่แบ่งชุดข้อมูลปริมาณฝนออกเป็น 2 ชุดข้อมูล คือ ชุดข้อมูลแรก เป็นส่วนของการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม (Calibrate) โดยใช้เกณฑ์ 75% ของข้อมูลทั้งหมด (43 ปี) และส่วนที่ 2 เป็นการตรวจพิสูจน์ค่าพารามิเตอร์ (Validate) โดยใช้เกณฑ์ 25% ของข้อมูลทั้งหมด (14 ปี) และได้ทำการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) ค่าความแม่นยำของแบบจำลอง (Model Accuracy) หรือประสิทธิภาพ-ประสิทธิผลของแบบจำลอง (Model Performance) ในการคาดคะเนค่าที่ต้องการ (NSE) และค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE)โดยทำการเปรียบเทียบกับผลที่ได้จากการคำนวณของแบบจำลอง Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) ซึ่งเป็นแบบจำลองที่นิยมใช้สำหรับการทำนายข้อมูลประเภทอนุกรมเวลา จากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพแบบจำลองของทั้งสองแบบจำลองในลุ่มน้ำป่าสัก พบว่า แบบจำลอง LSTMs มีค่าประสิทธิภาพแบบจำลองคิดเป็น 92% มากกว่าแบบจำลอง ARIMA ที่มีค่าเพียง 8% ในการพยากรณ์ภัยแล้งโดยแบบจำลอง LSTMs ทำการพยากรณ์ล่วงหน้าจำนวน 5 ปี ในช่วงปี พ.ศ. 2560 ถึง พ.ศ. 2564 โดยเปรียบเทียบกับค่าดัชนีภัยแล้งที่คำนวณได้ และเปรียบเทียบกับภัยแล้งจริงที่เกิดขึ้น เมื่อทำการเฉลี่ยค่าความแม่นยำทั้ง 5 ปี พบว่ามีค่าความแม่นยำคิดเป็น 71% และ 29% ตามลำดับ ซึ่งมากกว่า 50% ขึ้นไป เป็นค่าที่ยอมรับได้ ดังนั้นแบบจำลอง LSTMs จึงเป็นเครื่องมือที่เหมาะสมและเป็นประโยชน์ในการนำมาบริหารจัดการทรัพยากรน้ำและเตือนภัยแล้งในลุ่มน้ำป่าสัก
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1187
title: การพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนเพื่อวิเคราะห์ภัยแล้งในลุ่มน้ำน่าน

description: ในปัจจุบันแบบจำลองประเภทปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligent : AI) เป็นที่นิยมนำไปประยุกต์ใช้ในหลากหลายวงการ ในการศึกษานี้เป็นการทดลองนำเอาแบบจำลอง Long Short-Term Memory (LSTM) หนึ่งในประเภทของแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ มาใช้ในการพยากรณ์ปริมาณฝนรายเดือนเพื่อนำไปใช้ในการพยากรณ์ภัยแล้ง เนื่องด้วยโครงสร้างการคำนวณของแบบจำลอง LSTM มีความเหมาะสมในการทำนายข้อมูลแบบอนุกรมเวลา ในการประเมินความสามารถในการพยากรณ์ของแบบจำลอง LSTM ได้นำไปเปรียบเทียบกับการพยากรณ์โดยแบบจำลอง Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) ซึ่งเป็นแบบจำลองที่นิยมใช้กันทั่วไปในการพยากรณ์ข้อมูลแบบอนุกรมเวลา ด้วยการใช้ Root Mean Square Error (RMSE) , Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) และ Correlation Coefficient (R) เป็นตัวชี้วัดความแม่นยำในการพยากรณ์ ลุ่มน้ำน่านได้ถูกเลือกเป็นพื้นที่ศึกษาด้วยประสบปัญหาภัยแล้งอยู่เสมอ ข้อมูลปริมาณน้ำฝนรายเดือนจาก 15 สถานีวัดน้ำฝน ระหว่างปี พ.ศ. 2497 - พ.ศ. 2564 ได้ถูกนำมาวิเคราะห์โดยแบ่งข้อมูลเป็น 2 ช่วงคือ ข้อมูลระหว่างปี พ.ศ 2497 - พ.ศ. 2547 (51 ปี) ใช้สำหรับการปรับแบบจำลอง (Training Phase) และข้อมูลระหว่างปี พ.ศ 2548 - พ.ศ. 2564 (17 ปี) ใช้สำหรับการทดสอบแบบจำลอง (Validation Phase) จากการเปรียบเทียบความสามารถในการพยากรณ์ฝนรายเดือนของแบบจำลอง LSTM และแบบจำลอง ARIMA ชี้ให้เห็นว่าแบบจำลอง LSTM สามารถพยากรณ์ฝนได้ดีกว่าแบบจำลอง ARIMA โดยให้ผลดีกว่าใน 10 สถานีวัดน้ำฝนจากทั้งหมด 15 สถานี Standardized Precipitation Index (SPI) ได้ถูกนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดภัยแล้งในการศึกษานี้ ด้วยเป็นที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายและมีการคำนวณที่ง่ายโดยใช้ฝนเป็นตัวแปรตัวเดียวในการคำนวณ การทดสอบความสามารถในการพยากรณ์ภัยแล้งโดยการใช้ค่า SPI ที่คำนวณได้จากการพยากรณ์ฝนโดยแบบจำลอง LSTM เปรียบเทียบกับค่า SPI ที่คำนวณได้จากข้อมูลฝนจริง แสดงให้เห็นว่า การพยากรณ์ SPI มีความสอดคล้องกับ SPI ที่เกิดขึ้นจริง โดยมีความแตกต่างกันไปตามประเภทของ SPI คือ SPI3 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนมกราคม - มีนาคม) SPI6 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนพฤษภาคม - ตุลาคม) และ SPI12 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือน มกราคม - ธันวาคม) กล่าวคือมีความสอดคล้องตั้งแต่ 76% จนถึง 88 % การนำเอาแบบจำลอง LSTM มาประยุกต์ใช้ในการพยากรณ์ภัยแล้งช่วยเพิ่มความสามารถในการพยากรณ์และน่าสนใจในการนำไปประยุกต์ใช้งานจริงต่อไป
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1188
title: การพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนเพื่อวิเคราะห์ภัยแล้งในลุ่มน้ำปิง

description: การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์ในการพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝน เพื่อวิเคราะห์ภัยแล้งในลุ่มน้ำปิง ปริมาณน้ำฝนรายเดือนจากสถานีวัดน้ำฝน 29 แห่ง ในช่วงเวลาตั้งแต่ปี พ.ศ.2509 ถึงปี พ.ศ.2564 ในลุ่มน้ำปิง ถูกนำมาคำนวณค่า SPI โดยแบ่งเป็น SPI3 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนกุมภาพันธ์ถึงเดือนเมษายน) SPI6 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนพฤษภาคมถึงเดือนตุลาคม) และ SPI12 (ฝนสะสมตั้งแต่เดือนมกราคมถึงเดือนธันวาคม) การวิเคราะห์ความแม่นยำระหว่าง SPI3 SPI6 SPI12 กับข้อมูลความแห้งแล้งจริงที่เกิดขึ้นระหว่างปี พ.ศ.2552 ถึงปี พ.ศ. 2564 แสดงให้เห็นว่า SPI12 มีความแม่นยำมากที่สุด โดยที่เมื่อใช้ค่า SPI มาตรฐานให้ความแม่นยำในการชี้วัดภัยแล้งได้ 69% 79% และ 90% ตามลำดับ และเมื่อมีการปรับแต่งค่า SPI ให้มีความสอดคล้องกับสภาวะภัยแล้งจริงที่เกิดขึ้นจาก 29 สถานีวัดน้ำฝน แสดงให้เห็นว่าควรใช้ค่า SPI ที่ต่ำกว่า 0.5 จึงสามารถชี้วัดภัยแล้งในพื้นที่ลุ่มน้ำปิงได้ถูกต้องยิ่งขึ้น โดยมีความแม่นยำเพิ่มขึ้นเป็น 72% 79% และ 93% ตามลำดับ ในส่วนของการใช้แบบจำลอง ได้เลือกใช้แบบจำลอง Long Short-Term Memory (LSTM) ด้วยเป็นแบบจำลองที่มีโครงสร้างและวิธีการคำนวณที่เหมาะสมกับการใช้ทำนายข้อมูลในลักษณะอนุกรมเวลา ที่แบ่งชุดข้อมูลปริมาณฝนออกเป็น 2 ชุดข้อมูล คือ ชุดข้อมูลแรก เป็นส่วนของการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสม (Calibrate) โดยใช้เกณฑ์ 75% ของข้อมูลทั้งหมด (42 ปี) และส่วนที่ 2 เป็นการตรวจพิสูจน์ค่าพารามิเตอร์ (Validate) โดยใช้เกณฑ์ 25% ของข้อมูลทั้งหมด (14 ปี) และได้ทำการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAE) และค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) โดยทำการเปรียบเทียบกับผลที่ได้จากการคำนวณของแบบจำลอง Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) ซึ่งเป็นแบบจำลองที่นิยมใช้สำหรับการทำนายข้อมูลประเภทอนุกรมเวลา จากการเปรียบเทียบผลของการพยากรณ์ปริมาณน้ำฝนของทั้งสองแบบจำลอง พบว่า แบบจำลอง LSTM สามารถคาดการณ์ปริมาณน้ำฝนได้แม่นยำกว่าแบบจำลอง ARIMA ปริมาณฝนคาดการณ์จากแบบจำลอง LSTM จึงถูกมาคำนวณค่า SPI ของปริมาณฝนสะสมทั้ง 3 ช่วงเวลา จากการเปรียบเทียบ SPI ที่คำนวณจากฝนที่ได้จากการพยากรณ์กับ SPI ที่คำนวณได้จากฝนจริง ชี้ให้เห็นว่า LSTM สามารถทำนายภัยแล้งในช่วงระยะเวลา 3 เดือน ด้วยความแม่นยำ 78% แต่เมื่อใช้ทำนายภัยแล้งช่วง 6 เดือน และ 12 เดือน ความแม่นยำของการทำนายภัยแล้งจะลดลงเหลือเพียง 67% เท่านั้น LSTM จึงช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำนายภัยแล้งโดยเฉพาะในช่วงฤดูแล้งในลุ่มน้ำปิง
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1189
title: การตรวจสอบความเสียหายในโครงสร้างพื้นฐานทางวิศวกรรมโยธาด้วยระบบการเรียนรู้เชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์และความเป็นจริงเสมือน

description: การตรวจสอบความเสียหายในโครงสร้างพื้นฐานทางวิศวกรรมโยธา โครงสร้างคอนกรีต โดยทั่วไปมักใช้วิธีการตรวจสอบด้วยการพินิจเป็นหลัก ซึ่งต้องอาศัยความชำนาญของผู้ตรวจสอบ อย่างไรก็ตามวิธีการดังกล่าวมักเผชิญกับอุปสรรคในการเข้าถึงพื้นที่ที่มนุษย์ไม่สามารถเข้าถึงได้หรือในการตรวจสอบโครงสร้างขนาดใหญ่ ข้อจำกัดเหล่านี้ทำให้กระบวนการทำงานต้องใช้แรงงานมากขึ้น มีค่าใช้จ่ายสูง และมีโอกาสที่กระบวนการตรวจสอบจะเกิดข้อผิดพลาดขึ้นได้ แม้ว่าปัจจุบันจะมีงานวิจัยที่นำเสนอระบบตรวจจับรอยร้าวโดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถให้ผลลัพธ์ความแม่นยำในการตรวจจับความเสียหายในระดับพิกเซลบนภาพถ่ายได้ แต่ก็ยังไม่ประสบความสำเร็จในการตรวจสอบโครงสร้างขนาดใหญ่ให้มีประสิทธิภาพเท่าที่ควร ดังนั้นดุษฎีนิพนธ์นี้จึงนำเสนอระบบการตรวจสอบโครงสร้างรูปแบบใหม่ซึ่งใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกของปัญญาประดิษฐ์และความเป็นจริงเสมือน เพื่อกำจัดปัญหาเหล่านี้และเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการตรวจสอบความเสียหายของโครงสร้างขนาดใหญ่ได้อย่างเหมาะสมและเป็นอัตโนมัติมากยิ่งขึ้นประการแรกระบบนำเสนอวิธีการตรวจสอบขั้นสูงโดยใช้ระบบตรวจจับรอยร้าวด้วย Stacking Convolutional Neural Network (S-CNN) ที่ดุษฎีนิพนธ์นี้พัฒนาขึ้น นำไปใช้ตรวจจับรอยร้าวบนข้อมูลพื้นผิวสามมิติฐานรากคอนกรีต ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบและแสดงผลบนโครงสร้างขนาดใหญ่ได้ ระบบนี้อาศัยเทคนิคการสร้างแบบจำลองสามมิติจากภาพถ่ายเพื่อสังเคราะห์ข้อมูลพื้นผิวของแบบจำลอง โดยผลลัพธ์ของกระบวนการสังเคราะห์ข้อมูลพื้นผิวสามมิติมีค่าความผิดพลาด Root Mean Square (RMS) เท่ากับ 0.812 พิกเซล ซึ่งบ่งชี้ถึงระดับความแม่นยำและความเหมาะสมในระดับสูงสำหรับการสังเคราะห์ข้อมูลพื้นผิวสามมิติเพื่อนำเข้าสู่กระบวนการตรวจจับรอยร้าวแบบอัตโนมัติในลำดับต่อไปประการที่สองระบบนำเสนอระบบตรวจจับรอยร้าวในระดับพิกเซลแบบอัตโนมัติชื่อ S-CNN ระบบนี้ประกอบด้วยตัวจำแนกและตัวแบ่งส่วน ซึ่งระบบสามารถแยกแยะรอยร้าวในระดับพิกเซลบนข้อมูลพื้นผิวสามมิติฐานคอนกรีตได้ ขั้นตอนแรกตัวจำแนกจะตรวจจับรอยร้าวโดยบ่งบอกเป็นเชิงพื้นที่ จากนั้นจะถูกส่งต่อไปยังตัวแบ่งส่วนเพื่อทำการระบุตำแหน่งรอยร้าวในระดับพิกเซล ผลลัพธ์ที่ได้คือแผนที่รอยร้าวที่จะถูกนำไปแสดงผลบนแบบจำลองสามมิติ ระบบที่นำเสนอนี้สามารถให้ผลลัพธ์ที่เกิดจากการตรวจจับรอยร้าวบนข้อมูลพื้นผิวสามมิติฐานรากคอนกรีตมีค่า Accuracy Precision Recall และ F1-Score เท่ากับ 99.88% 82.2% 90.2% และ 86.01% ตามลำดับ เมื่อนำเข้าสู่กระบวนการทดสอบตรวจวัดความกว้าง/ยาวของรอยร้าวพบว่าระบบที่นำเสนอมีค่าความคลาดเคลื่อนโดยเฉลี่ยเท่ากับ 1 พิกเซลหรือ 0.1 มิลลิเมตร ผลลัพธ์ดังกล่าวยืนยันถึงประสิทธิภาพของระบบว่าสามารถตรวจจับรอยร้าวที่มีขนาดความกว้างน้อยกว่า 1 มิลลิเมตรได้ประการสุดท้ายระบบนำเสนอวิธีการแสดงผลรูปแบบใหม่โดยแสดงแผนที่รอยร้าวบนแบบจำลองสามมิติ ช่วยให้ผู้ตรวจสอบสามารถค้นหาตำแหน่งของรอยร้าวได้อย่างสะดวกรวดเร็ว สามารถมองเห็นลักษณะทางกายภาพของโครงสร้างได้อย่างครบถ้วนชัดเจน และเมื่อนำผลลัพธ์ทั้งหมดเข้าสู่ระบบความเป็นจริงเสมือน ระบบสามารถอำนวยความสะดวกแก่ผู้ใช้งานในการยืนยันผลความเสียหายที่ตรวจพบได้ทันทีโดยผู้ใช้งานไม่จำเป็นต้องตรวจสอบโครงสร้างด้วยตนเอง
DOI: 10.14457/tu.the.2023.1190
title: ระบบตกตะกอนด้วยไฟฟ้าเคมีโดยใช้ไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาลที่ปนเปื้อนยาปฏิชีวนะ

description: วิทยานิพนธ์นี้ศึกษาเกี่ยวกับระบบตกตะกอนด้วยไฟฟ้าเคมีโดยใช้ไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาลที่ปนเปื้อนยาปฏิชีวนะ โดยแบ่งการศึกษาออกเป็น 2 ส่วนหลัก คือ (1) ตรวจวัดปริมาณยาปฏิชีวนะ 20 ชนิดในน้ำเสียโรงพยาบาลธรรมศาสตร์เฉลิมพระเกียรติช่วงเดือนธันวาคม 2563 ถึง มีนาคม 2564 และ (2) ออกแบบระบบตกตะกอนด้วยไฟฟ้าเคมีโดยใช้ไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์ที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบำบัดน้ำเสียที่ปนเปื้อนยาปฏิชีวนะ ผลการวิจัยพบว่า ยาปฏิชีวนะที่ตกค้างในน้ำที่ผ่านการบำบัดจากบ่อบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาลธรรมศาสตร์เฉลิมพระเกียรติ อยู่ในกลุ่ม fluoroquinolones ซึ่งยา ciprofloxacin (CIP) มีโครงสร้างที่แข็งแรงและสลายตัวได้ยาก ผู้วิจัยจึงต้องการออกแบบระบบตกตะกอนด้วยไฟฟ้าเคมีโดยใช้ไฟฟ้าพลังงานแสงอาทิตย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการบำบัดน้ำเสียที่ปนเปื้อนยา CIP จากผลการวิจัย พบว่า ระบบตกตะกอนด้วยไฟฟ้าเคมีโดยใช้ไฟฟ้าจากพลังงานแสงอาทิตย์ที่เหมาะสม สามารถบำบัดยา CIP ได้ร้อยละ 69 โดยมีค่า pH ของน้ำเสียที่เหมาะสมในช่วง 5-8 สามารถบำบัดค่า COD BOD SS ให้ผ่านเกณฑ์มาตรฐานน้ำทิ้งจากบ่อบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาลได้ รวมทั้งสมการถดถอยพหุคูณของระบบดังกล่าวสามารถใช้งานเพื่อบำบัดน้ำเสียโรงพยาบาลที่ปนเปื้อนยา CIP ได้ โดยมีค่าความผันแปรของตัวแปรตอบสนอง (R square) อยู่ในช่วง 0.9308-0.9643
DOI: 10.15468/dl.7ua285
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 81 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is C.P. Gillette Museum of Arthropod Diversity",
 "Geometry POLYGON((-67.40522 17.83422,-65.52169 17.83422,-65.52169 18.7971,-67.40522 18.7971,-67.40522 17.83422))"
 ]
}

 The dataset includes 81 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003867-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.10671314
title: The hypolipidemic effect of MI-883, the Combined CAR Agonist/ PXR Antagonist, in Diet-Induced Hypercholesterolemia Model. Dusek et al. Nature Communications 2025 NCOMMS-24-14659B  Data for Fig 2
title: The hypolipidemic effect of MI-883, the Combined CAR Agonist/ PXR Antagonist, in Diet-Induced Hypercholesterolemia Model. Dusek et al. Nature Communications 2025 NCOMMS-24-14659B  Data for Fig 2

description: MD simulation data :

"1us_XVP_883 " files contain 1μs (microsecond) raw-desmond trajectories for. CAR-MI883 (-out.cms files and trj-files)

"1us_NRL_883 " files contain 1μs (microsecond) raw-desmond trajectories for. PXR-MI883 (-out.cms files and trj-files)

"5us_XVP_CITCO.zip" files contain 5μs (microsecond) raw-desmond trajectories for. CAR-CITCO (-out.cms files and trj-files)

"raw data". files contain data associated with result for individual system, specified by the name of the system.

The distance values are stored in "Distances.zip" file.
DOI: 10.5281/zenodo.10671315
title: The hypolipidemic effect of MI-883, the Combined CAR Agonist/ PXR Antagonist, in Diet-Induced Hypercholesterolemia Model. Dusek et al. Nature Communications 2025 NCOMMS-24-14659B  Data for Fig 2
title: The hypolipidemic effect of MI-883, the Combined CAR Agonist/ PXR Antagonist, in Diet-Induced Hypercholesterolemia Model. Dusek et al. Nature Communications 2025 NCOMMS-24-14659B  Data for Fig 2

description: MD simulation data :

"1us_XVP_883 " files contain 1μs (microsecond) raw-desmond trajectories for. CAR-MI883 (-out.cms files and trj-files)

"1us_NRL_883 " files contain 1μs (microsecond) raw-desmond trajectories for. PXR-MI883 (-out.cms files and trj-files)

"5us_XVP_CITCO.zip" files contain 5μs (microsecond) raw-desmond trajectories for. CAR-CITCO (-out.cms files and trj-files)

"raw data". files contain data associated with result for individual system, specified by the name of the system.

The distance values are stored in "Distances.zip" file.
DOI: 10.14457/tu.the.2024.43
title: การออกแบบศูนย์อาหารหาบเร่จากอาคารพาณิชย์

description: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อออกแบบและจัดทำแผนธุรกิจเพื่อการออกแบบสำหรับศูนย์อาหารหาบเร่จากอาคารพาณิชย์ โดยใช้พื้นที่กรณีศึกษาจากอาคารพาณิชย์ริมถนน ลาดพร้าวซอย 80 เขตวังทองหลาง กรุงเทพมหานคร เพื่อเป็นต้นแบบที่สามารถใช้แก้ปัญหาและดำเนินธุรกิจได้จริง ในขั้นตอนแรกเป็นการสำรวจเก็บข้อมูลเบื้องต้นจากกลุ่มผู้ซื้อและกลุ่มผู้ขายจากในบริเวณพื้นที่กรณีศึกษาและตลาดที่ได้รับความนิยมรอบๆพื้นที่กรณีศึกษาในระยะรัศมี 2.5 กิโลเมตร รวมทั้งหมด 4 พื้นที่ รวมเป็นผู้ขาย 20 ร้าน และผู้ซื้อ 20 คน เพื่อนำมาวิเคราะห์ความต้องการและปัญหาเพื่อนำมาเป็นข้อมูลในการออกแบบในขั้นแบบร่างและจัดทำแผนธุรกิจเพื่อการออกแบบ ในขั้นตอนที่ 2 เป็นการนำแบบร่างมาสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้ง 4 กลุ่ม เช่น ผู้ขาย ผู้ซื้อ นักลงทุน และหน่วยงานภาครัฐ เพื่อนำข้อมูลไปจัดทำแบบในขั้นพัฒนาและปรับแผนธุรกิจเพื่อการออกแบบให้สอดคล้องกันจากที่ได้วิเคราะห์บทสรุปจากการสัมภาษณ์ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทั้ง 4 กลุ่ม และได้ทำแผนธุรกิจเพื่อการออกแบบในเบื้องต้นพบว่าปัญหาและอุปสรรคหลักในนำอาคารพาณิชย์มาปรับปรุงเป็นศูนย์อาหารหาบเร่คือเรื่องของต้นทุนที่สูงจากการปรับปรุงอาคาร การเตรียมระบบสาธารณูปโภครองรับ และการกำหนดค่าเช่าในราคาถูกเพื่อช่วยเหลือผู้ขายอาหารหาบเร่ที่มีรายได้น้อย จึงจำเป็นต้องมีการหารายได้เพิ่มจากการเก็บค่าเช่าพื้นที่โฆษณาต่างๆเพื่อนำมาเป็นรายได้หลักในการสนับสนุนโครงการให้สามารถดำเนินธุรกิจต่อไปได้โดยปัจจัยหลักในการออกแบบศูนย์อาหารหาบเร่จากอาคารพาณิชย์คือ ทำเลที่ตั้ง ใกล้ป้ายรถเมล์ สถานีรถไฟฟ้า อยู่ในพื้นที่ชุมชน ใกล้ที่พัก สถานศึกษา และที่ทำงาน ตัวอาคารที่มีสภาพสมบูรณ์ไม่เก่าเกินไป มีพื้นที่เพียงพอในการเป็นศูนย์อาหารและเตรียมระบบสาธารณูปโภครองรับได้ การจัดผังภายในมีลักษณะเปิดโล่งให้รถเข็นสามารถขึ้นลง เข้าออกได้สะดวก และการออกแบบตกแต่งภายในมีแนวคิดในการออกแบบที่สอดคล้องกับบริบทพื้นที่ จากที่ผู้วิจัยได้ศึกษา วิเคราะห์ ออกแบบ และทำแผนธุรกิจเพื่อการออกแบบทั้งหมดแล้ว พบว่าอาคารพาณิชย์มีความเหมาะสมในการนำปรับปรุงเป็นศูนย์อาหารหาบเร่ ทั้งด้านทำเลที่ตั้ง ด้านตัวอาคาร และด้านเศรษฐกิจ โดยต้องมีการศึกษา แก้ปัญหาและอุปสรรคตามบริบทของแต่ละพื้นที่เพื่อให้สอดคล้องกับความต้องการ
DOI: 10.15468/dl.7mn92p
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 14 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is C.P. Gillette Museum of Arthropod Diversity",
 "Geometry POLYGON((-156.08701 18.92019,-154.74188 18.92019,-154.74188 20.43149,-156.08701 20.43149,-156.15823 19.71144,-156.08701 18.92019))"
 ]
}

 The dataset includes 14 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003868-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.cq2bq4
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 36 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is C.P. Gillette Museum of Arthropod Diversity",
 "Geometry POLYGON((-157.32895 21.02616,-156.66404 21.02616,-156.66404 21.26209,-157.32895 21.26209,-157.32895 21.02616))"
 ]
}

 The dataset includes 36 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003870-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ma73r5
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 3066 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "DatasetKey" : [
 "is Colección de Crustáceos Marinos (CRUST-IEOCD)"
 ]
}

 The dataset includes 3066 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003871-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.gg5pch
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 8 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is C.P. Gillette Museum of Arthropod Diversity",
 "Geometry POLYGON((-158.06018 21.77522,-158.31664 21.63125,-158.27614 21.40628,-158.11867 21.21282,-157.76323 21.18582,-157.57201 21.3118,-157.67775 21.69199,-157.95445 21.86971,-158.06018 21.77522))"
 ]
}

 The dataset includes 8 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003872-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.dqtrtr
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 200995 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Solidago canadensis L."
 ]
}

 The dataset includes 200995 records from 1111 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003863-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.ew4jf6
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 11952 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "TaxonKey" : [
 "is Lonchura kelaarti (Jerdon, 1863)"
 ]
}

 The dataset includes 11952 records from 22 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003873-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.r7rs9s
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 9 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "DatasetKey is C.P. Gillette Museum of Arthropod Diversity",
 "Geometry POLYGON((-159.90024 21.77813,-159.12314 21.77813,-159.12314 22.31791,-159.90024 22.31791,-159.90024 21.77813))"
 ]
}

 The dataset includes 9 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0003874-250117142028555/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.34816/ifao.archives.157772
title: DEIR EL-MÉDINA_di_2004_00122

description: Référence : di_2004_00122<br />Site : Deir el-Médina<br />Secteur : Second caveau (TT_359 (Inherkhâouy)); TT_359 (Inherkhâouy)<br />Type : photographie<br />
DOI: 10.15468/dl.oiworf
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 2 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Mexico",
 "TaxonKey is Gekko gecko (Linnaeus, 1758)"
 ]
}

 The dataset includes 2 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0001526-180730143533302/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.34816/ifao.archives.157773
title: DEIR EL-MÉDINA_di_2004_00123

description: Référence : di_2004_00123<br />Site : Deir el-Médina<br />Secteur : Second caveau (TT_359 (Inherkhâouy)); TT_359 (Inherkhâouy)<br />Type : photographie<br />
DOI: 10.34816/ifao.archives.157774
title: DEIR EL-MÉDINA_di_2004_00124

description: Référence : di_2004_00124<br />Site : Deir el-Médina<br />Secteur : Second caveau (TT_359 (Inherkhâouy)); TT_359 (Inherkhâouy)<br />Type : photographie<br />
DOI: 10.15468/dl.5h59q8
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 350 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "BasisOfRecord is Specimen",
 "TaxonKey is Cedrela angustifolia Moc. & Sessé ex DC."
 ]
}

 The dataset includes 350 records from 48 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0119072-230530130749713/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.