cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6073/pasta/41202b24f05d149417f2ca6717f60818
title: Census data on salt marsh birds using 100 m radius counting circles for the Parker River National Wildlife Refuge, Massachusetts.

description: This file contains census data on salt marsh birds using 100 m radius counting circles for the Parker River National Wildlife Refuge, Massachusetts from 2001-2009 using 100 m radius counting circles.
DOI: 10.17632/bpnhbj34ch.1
title: Data for: In-Situ Approach for Thermal Energy Storage and Thermoelectricity generation on the Moon: Modelling and Simulation

description: 1) Set stimulation settings and run the script 2) Tune Advanced Model and run the script 3) run save_results to save the results
DOI: 10.17632/68xr4wmb4c.1
title: Data for: The impact of chronic renal disease on bariatric perioperative outcome: a MBSAQIP matched analysis

description: 2015-2016 MBSAQIP PUF
DOI: 10.3886/e115525
title: Public Perceptions of Air Pollution and its Health Impacts in Greater Kuala Lumpur

description: A survey of public perceptions of air pollution and it's related topics in the Greater KL region of Malaysia during a non-haze period. Questions used are both self-created and adapted from Oltra and Sala (2018). The survey instrument is in English and is composed of three main parts: (1) air pollution perception at home and work/school place and Air Pollution Index (API) engagement (2) knowledge of health impacts and risk perception and (3) behavioural responses towards air pollution.
DOI: 10.3886/e115525v1
title: Public Perceptions of Air Pollution and its Health Impacts in Greater Kuala Lumpur

description: A survey of public perceptions of air pollution and it's related topics in the Greater KL region of Malaysia during a non-haze period. Questions are used are both self-created and adapted from Oltra and Sala (2018). The survey instrument is in English and composed of three main parts: (1) air pollution perception at home and work/school place and Air Pollution Index (API) engagement (2) knowledge of health impacts and risk perception and (3) behavioural responses towards air pollution.
DOI: 10.21227/74w9-7420
title: Discriminative Concept Learning Network: Sample Source Code and Supplement (Project Archive)

description: The archive of DCLN project (https://sourceforge.net/projects/dcln/) is provided here. The source code is written in C/C++ and executable on Linux system. Details of hyperparameters tuning, data preprocessing and code compiling are given.
DOI: 10.3886/e115525v2
title: Public Perceptions of Air Pollution and its Health Impacts in Greater Kuala Lumpur

description: A survey of public perceptions of air pollution and it's related topics in the Greater KL region of Malaysia during a non-haze period. Questions used are both self-created and adapted from Oltra and Sala (2018). The survey instrument is in English and composed of three main parts: (1) air pollution perception at home and work/school place and Air Pollution Index (API) engagement (2) knowledge of health impacts and risk perception and (3) behavioural responses towards air pollution.
DOI: 10.14457/cu.the.2009.2105
title: การเร่งการระเหยของน้ำเกลือในการทำนาเกลือด้วยหัวฉีดแบบสเปรย์

description: การทำนาเกลือสินเธาว์ในภาคอีสานมีมาตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน มีกรรมวิธีการผลิตหลักๆ อยู่ 2 วิธีด้วยกันคือ วิธีการต้มน้ำเกลือเพื่อให้น้ำเกลือระเหยจนเกลือตกผลึก และวิธีการตากน้ำเกลือในนาเกลือโดยใช้พลังงานแสงอาทิตย์ งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาเทคโนโลยี ที่จะนำมาใช้เพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิตเกลือสินเธาว์ทั้งสองกรรมวิธี สำหรับกรรมวิธีการต้มน้ำเกลือ ได้นำเทคโนโลยีระบบแผงวงจรความร้อนรูปครึ่งเหลี่ยม (Half square plate) จุดประสงค์เพื่อเพิ่มอุณหภูมิของน้ำเกลือโดยใช้พลังงานแสงอาทิตย์ จากอุณหภูมิปกติ 25˚C ให้เพิ่มถึง 80˚C ก่อนนำน้ำเกลือเข้าสู่กระทะต้มเกลือ สำหรับกระบวนการผลิตเกลือโดยวิธีต้มเกลือ ซึ่งจะช่วยประหยัดพลังงาน ประหยัดค่าแกลบซึ่งเป็นเชื้อเพลิงหลักในการต้มน้ำเกลือได้ 10-30% และระบบเพิ่มความเข้มข้นให้กับ น้ำเกลือโดยใช้หัวสเปรย์ไหลเวียนแบบขั้นบันได (Spraying nozzles stair) สำหรับกรรมวิธีการตากน้ำเกลือ เป็นเครื่องมือที่นำมาแทนที่เครื่องมือเพิ่มค่าความเข้มข้นแบบดังเดิมที่เรียกว่า “บ้านญี่ปุ่น” จุดประสงค์เพื่อเพิ่มความเข้มข้นให้กับน้ำเกลือที่มีค่าความเข้มข้นไม่เพียงพอต่อการตกผลึก ซึ่งน้ำเกลือจะถูกสูบผ่านปั๊มน้ำ ส่งเข้าผ่านหัวฉีดสเปรย์ซึ่งเพิ่มพื้นผิวสัมผัสกับอากาศที่ร้อนจัดภายในตู้กระจก ไอน้ำจะระเหยออกอยากรวดเร็ว ทำให้ลดระยะเวลาในการเพิ่มความเข้มข้นให้กับน้ำเกลือได้ประมาณ 3-4 เท่าตัว โดยสามารถเพิ่มความเข้มข้นให้กับน้ำเกลือได้ตลอดทั้งปี แม้กระทั่งฤดูฝนซึ่งมีแดดน้อยและไม่ต้องใช้พื้นที่มาก.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.922
title: Forecasting solar power for self-consumption of households in Thailand using system dynamics model

description: This research proposes a system dynamics (SD) model that forecasts the electricity capacity by solar photovoltaic (PV) from households in Thailand. At present, electricity from solar PV in Thailand become interested because the solar energy is a renewable energy source which does not pollute environment. This research identifies the important factors affecting the electricity capacity by solar PV, and developed SD model for simulating the electricity capacity of solar PV households in Thailand. The simulation period of the model is 264 months (22 years) from 2015 to 2036. Furthermore, the proposed SD model together with the expected trend of the electricity capacity by solar PV from the households in 2036 is upward to 2,091.76 MWp. In the event of the government support for installation cost with 40% for every year. It can make the electricity capacity reach the goal that government desired. The outcome from this research can assist government to invent the appropriate policy, know the impact of the policy making, and be aware of the situation after pronouncement the policy for the purpose of improvement the country.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.923
title: Hourly electricity load forecasting using optimized support vector regression for demand response

description: The smart grid demand response is an efficient way to balance the electricity demand and supply in real-time and Short-term Load Forecasting (STLF) has an important role for smart grid demand response. Because of the complexity of electricity load consumption patterns, the accurate forecasting techniques are required. Furthermore, not only historical electricity load consumption but also many factor affect electricity load profile characteristics. In this paper, we proposed the method called PSO-SVR that is developed based on Support Vector Regression (SVR) and Particle Swarm Optimization (PSO) in order to build the optimized forecasting model for hourly electricity demand in 24 hours ahead prediction. Furthermore, the size of training data and the set of factors are concerned and experiment to obtain a good forecasting result. The performance of PSO-SVR was measured using Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and was compared with actual electrical load profile data. Our experimental results clearly show that our model give a good result with 30-days historical hourly electricity load consumption training data together with factor set including time, day information, holiday information and temperature and can provide high accurate prediction with MAPE ranging from 0.53 to 1.64%.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.924
title: The exploration and assessment the material and pollutant pathway from dismantling of refrigerator

description: Refrigerator waste is one type of electronic wastes (e-waste). Nowadays, none of the dismantling stores in Thailand can appropriately dismantle the refrigerators. Moreover, there are no specific rules for controlling all e-waste in Thailand. This study aims to study the amount of materials, materials pathway and environmental impacts of refrigerator dismantling to suggest the potential/policy to deal with the refrigerator waste. The data on the pathway of material from refrigerator waste was collected from 94 of stakeholders. For the pathways of recyclable materials, the materials would be roughly separated by dismantling stores and sold to recycling stores who act as a middle man and sale the materials to processing factories so as to recycling. In 2019, the amount of recyclable materials from the refrigerator waste were estimated to be 1,601 tons of aluminum (from evaporator part), 7,686 tons of acrylonitrile butadiene styrene (from plastic inner wall), 7,988 tons of polypropylene (from plastic topper and bottom of the cabinet), 10,761 tons of polystyrene (from plastic shelves), 42,041 tons of steel (from outer wall of cabinet), 2,443 tons of copper (from wire and condenser) and 382 tons of lubricating oil. The amount of non-recyclable materials was estimated to be 10,071 tons of polyurethane foam (PU) 2,316 tons of polyvinyl chloride (PVC), 11 tons of lightbulb, 139 tons of refrigerant, 23 tons of bimetal, 54 tons of capacitor, 128 tons of damper, 11 tons of door switch, 335 tons of fan, 40 tons of filter dryer, 69 tons of heater, 14 tons of overload protector, 35 tons of relay, 30 tons of thermistor, 2 tons of thermos fuse, and 92 tons of timer. For the estimation of environmental impacts from non-recyclable materials using emission factors from SimaPro, the results indicated that the impacts came from the releasing of refrigerants to the environment which was approximately 215,010,383 kg CO2 eq. of global warming potential (GWP) in 2019. This is due to the fact that the vapor of refrigerants would be emitted to environment directly during dismantling processes. Human health effects including both the human non-carcinogenic toxicity and carcinogenic toxicity from exposure the refrigerant vapors were identified. In order to avoid the impacts, the refrigerator waste should be dismantled by formal sectors, following the draft of WEEE Act in Thailand, however, this may affect the informal sectors’ income. The Thai government has to compromise, give out incentives and find ways to solve these problems.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.925
title: Real-time monitoring system for university buses using WiFi networks and travel time prediction

description: A real-time bus monitoring system helps in providing useful bus information such as location and estimated travel time to users. Many universities also provide free bus transportation service and bus monitoring systems inside their campus for students and faculty members. This thesis proposes utilizing existing on-campus WiFi network to provide connection of the bus monitoring system. This eliminates the need for cellular network which reduces implementation and maintenance cost. However, some areas in the university may not have WiFi coverage and can be identified by doing experiments to create a coverage map along each bus route. This leads to an analysis of bus data to find relevant factors such as traffic condition, correlation between neighboring sections, and historical data for predicting bus travel time and location along sections without data connection. From the results, travel time prediction using historical averaging or support vector machine can be applied in areas where there is no internet connection.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.926
title: Improving plant recognition using hybrid features from connectionist and knowledge-based approaches

description: Over the past few years, several methods were proposed to identify plants which can be categorized into two major approaches, knowledge-based and connectionist. In this paper, we propose an algorithm that combined two approaches together. The designed architecture consists of three main stages, data preprocessing, feature extraction and classification. In the data preprocessing, several techniques applied to images for segmenting leaf region from background. Then, those preprocessed images will be used for extracting hand-crafted features consists of morphological, texture and color feature. We not only consider hand-crafted feature but also extract dense scale-invariant feature transformation. To classify species of plant, we adopted four well-known classifiers such as decision tree, k-nearest neighbor, support vector machine and neural network. We also exploit convolutional neural network to be a feature extractor and classifier. Seven experiments were setup from combination of three types of features contains hand-crafted features with four classifiers and other combinations with convolutional neural networks that we used three pre-trained model such as VGG-16, ResNet-50 and EfficientNet-B0. Four datasets are used for measuring performance of each architecture include Swedish, Flavia, PlantCLEF2018 and our collected data that gather from local plant. The results show that combination of feature performs better than one type of features on every dataset. Our algorithm was developed by using python programming language which is compatible with image processing tools and several deep learning frameworks.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.927
title: Generalized Markov method for ranking supplier performance in the herbal industry: a case study of a herbal village in Thailand

description: The Thailand herbal market is expected to grow 10 percent a year, but it grew more than 30 percent in 2017. There are more than 11,861 acres of herbal farms, but this is not enough for the Thai herbal market. The government also plans to promote supply chain, both upstream and downstream. This study measures the supplier performance of the households in Thapthim Siam 05 herbal community within Thapthim Siam 05 village. This project from Project of Her Royal Highness Princess Chulabhorn Krom Phra Srisavangavadhana. The households have planted the herbs and have already received Good Agricultural Practices (GAP) certificates within the selected period. Supplier selection criteria are reviewed from published international journals to select appropriated criteria. The selected criteria are cost, productivity, quality, and time. In addition, in-depth interview of suppliers, and quantitative data are obtained. The Generalized Markov (GeM) method and the Power method are employed to evaluate and rank performances. The ranking results of this study can be divided into three levels, which are excellent, good, and moderate. Performances at the excellent level can be further improved to receive a higher ranking in the future. Recommendations for each level of performance are also discussed.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.928
title: Fuzzy multi-objective possibilistic linear programming for optimizing aggregate production planning in uncertain environments

description: This thesis considers an Aggregate Production Planning (APP) problem in uncertain environments where operating costs, customer demand, labor level, and machine capacity are uncertain. The objective of the APP is to minimize the total costs that consists of production cost: regular time production cost, overtime production cost, subcontracting cost, backordering cost, and inventory cost, and the costs of changes in labor levels: hiring and firing costs. This thesis proposes improved fuzzy Possibilistic Linear Programming (PLP) approach: integrating the PLP and the fuzzy multi-objective LP with the α-cut analysis, and improved the defuzzification approach: integrating the PLP and the fuzzy multi-objective LP with the
DOI: 10.14457/tu.the.2018.929
title: Hybrid analytical and simulation optimization approach for production and distribution supply chain planning with lateral transshipment

description: Supply chain planning requires an optimal and feasible production and distribution plan for the whole supply chain. Otherwise, no matter how well a supply chain network is designed, it cannot be operated effectively. Traditionally, two common methods of optimization are analytical optimization and simulation-based optimization. Each of them has pros and cons. In this study, both methods are combined to consolidate the strengths of each, also known as the hybrid analytical and simulation approach. A case study of a multi-period, multi-echelon, and multi-product production and distribution problem that maximizes the whole supply chain’s profit is introduced, to demonstrate the proposed hybrid approach. The analytical model is solved to find an optimal production-distribution plan. Then, the plan is inputted into a simulation model, where uncertainties are incorporated. The proposed algorithm is then applied to identify a feasible plan that meets makespan limitation and service level requirements. Safety stock and lateral transshipment where excessive inventory can be transferred among retailers are incorporated to satisfy the service level requirements and maximize the supply chain’s profit. Safety stock is used to hedge against demand uncertainty, and lateral transshipment is used for emergency measures against excessive fluctuation of demand. This procedure continues iteratively until the production-distribution plan is feasible and optimized. The results show that the proposed approach can be solved for a near or possibly optimal and feasible solution with relatively fast computational time, as compared to traditional simulation-based optimization methods.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.930
title: Evaluation of (Q, R) inventory policy under continuous review with lost sales using Markov chain

description: This research deals with the inventory management problem for a single item under continuous review policy. Optimal order quantity Q and re-order point R are computed to minimize the total cost consisting of ordering, shortage, holding, and over-ordering cost. A discrete-time Markov Chain (DTMC) model is used to evaluate the performance of (Q, R) policy in the system. Thereupon, the steady-state probability distribution is derived. Demand and lead time are stochastic and discrete in nature. Shortages are considered as lost sales. In case of insufficient capacity, external warehouses are being considered as substitution, whereas the costs of using external warehouses are higher than using internal DC’s space. Due to the complication of the problem and the computer capability, a numerical example is conducted in this research. This example conducts the DTMC model and the simulation model using random demand sizes taking values zero, one, two.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.931
title: Simple online and realtime tracking with feature matching enhancement

description: People tracking in computer vision has been active research since recent decades. It is one of the methods that gives a computer an ability to perceive and understand the world as human do. Occlusion is the problem that affect the tracking continuity as the information of the object is lost when the tracked object is behind another object. This study proposes a tracking algorithm that is robust to occlusion. The tracking algorithm is designed based on the algorithm called Simple Online and Realtime Tracking (SORT) which utilizes deep neural network detector, Kalman Filter, and Hungarian algorithm. The additional feature extraction method is used to capture the information of object before and after occlusion to solve the problem of multi-object tracking in the presence of occlusion. The experiment is performed on 13 testing videos which contain multi-people walking pass each other with and without background noise. The result from the experiment shows that the proposed method can increase multi-object tracking accuracy of SORT from 20% to 30%. The algorithm can correctly re-identify the object after the occlusion event. This method can improve the lack of memory bottleneck of SORT which is a crucial requirement for robust multi-object tracking. The second method is proposed by using multi camera system in conjunction with SORT. 2 ultra-wide-angle lens cameras are installed overhead to cover large area and avoid occlusion. Coordination mapping is used to let the tracking algorithm work in both cameras seamlessly. Both methods can be used in real-time people tracking for various applications such as tracking customers in retail shops. This paper exploits the previous works and combines them in a novel way with a better performance.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.932
title: Alternative design for smart filling tank

description: Filling water into empty bottle is needed for those who use a water purification or water gallon. The problems that occur during the filling process are over flow spillage, bottle filling position, transportation spillage and filling time. All of these make a researcher has an inspiration to design an automated filling machine. In this study, the researcher needed to develop the automatic filling machine to be an entirely new prototype by applying the Product Design and Development (PDD) to drive the process developments. However, the development of a new prototype must satisfy the customer’s requirements, so Kansei Engineering (KE) was applied in this research for identifying the customer requirements. After an engineer got a design, the prototype was constructed. To find the efficiency and reliability of the machine, filling test, flow rate test, Fault Tree Analysis (FTA) and customer satisfaction are applied in this research. At the end, engineer collect the data and make a conclusion for improve the next model in the future.
DOI: 10.14457/tu.the.2018.933
title: ปัญหากฎหมายเกี่ยวกับการถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าว

description: วิทยานิพนธ์เล่มนี้มุ่งศึกษาปัญหากฎหมายเกี่ยวกับการถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวในสี่ประเด็น คือ ปัญหาการจำกัดอัตราส่วนการถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าว ปัญหาการถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดแทนคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าว ปัญหาเกี่ยวกับมาตรการลงโทษคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวที่ถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดโดยฝ่าฝืนบทบัญญัติของกฎหมายและตัวแทนของบุคคลดังกล่าว และปัญหาคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดเพื่อการเก็งกำไรจากข้อเท็จจริงว่าคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวซื้อห้องชุดในประเทศไทยเพื่อวัตถุประสงค์หลักสองประการ คือ เพื่ออยู่อาศัยและเพื่อลงทุน ผู้ศึกษาจึงทำการศึกษาแนวคิดและทฤษฎีที่เกี่ยวข้องในมิติด้านประชากรและมิติด้านการลงทุนตลอดจนศึกษาอุปสงค์การถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดในประเทศไทยของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็น คนต่างด้าวในปัจจุบันเพื่อประโยชน์ในการกำหนดนโยบายด้านที่อยู่อาศัยและการลงทุนของคนต่างด้าวในประเทศต่อไป นอกจากนี้ ผู้ศึกษาได้ศึกษาเปรียบเทียบกับกฎหมายของต่างประเทศ ได้แก่ ประเทศสหรัฐอเมริกา ประเทศออสเตรเลีย ประเทศญี่ปุ่น และประเทศสิงคโปร์ ในส่วนกฎหมายที่เกี่ยวกับอาคารชุดและกฎหมายอื่นที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมการถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลต่างด้าวเพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหาในประเทศไทยต่อไปจากการศึกษาพบว่ากฎหมายของประเทศดังกล่าวให้สิทธิคนต่างด้าวและนิติบุคคลต่างด้าวสามารถถือกรรมสิทธิ์ในห้องชุดได้โดยมีมาตรการทางกฎหมายที่มีประสิทธิภาพกำกับควบคุม ได้แก่ มาตรการจัดเก็บภาษีจากการซื้อและถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลต่างด้าว มาตรการกำกับและควบคุมการลงทุนของคนต่างด้าวโดยคณะกรรมการพิจารณาการลงทุนจากต่างประเทศ และมาตรการกำกับดูแลสินเชื่อเพื่อที่อยู่อาศัยโดยธนาคารแห่งชาติ ทำให้สามารถควบคุมพฤติกรรมการซื้อขายห้องชุดเพื่อการเก็งกำไรและคุ้มครองพลเมืองของประเทศไม่ให้ประสบปัญหาด้านที่อยู่อาศัย นอกจากนี้ มาตรการดังกล่าวยังทำให้รัฐสามารถจัดเก็บรายได้จากภาษีอากรได้เพิ่มขึ้นเพื่อนำมาพัฒนาท้องถิ่นได้อีกด้วยผู้ศึกษาเสนอให้ประเทศไทยพิจารณาทบทวนบทบัญญัติเกี่ยวกับการถือกรรมสิทธิ์ห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวเสียใหม่ เพื่อสนับสนุนการซื้อห้องชุดของผู้ซื้อต่างชาติมากขึ้นอันเป็นการส่งเสริมธุรกิจอสังหาริมทรัพย์ของไทย โดยแก้ไขเพิ่มเติมกฎหมายไทยตามแนวทางของต่างประเทศเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการควบคุมพฤติกรรมการอยู่อาศัยและพฤติกรรมการทำธุรกรรมเกี่ยวกับห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวเพื่อสร้างความสมดุลระหว่างการส่งเสริมธุรกิจอสังหาริมทรัพย์กับการแก้ไขและป้องกันปัญหาอันเนื่องมาจากการถือกรรมสิทธิ์ในห้องชุดของคนต่างด้าวและนิติบุคคลซึ่งกฎหมายถือว่าเป็นคนต่างด้าวในประเทศไทย