cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2022.582
title: Construction of multifunctional lanthanide coordination polymers with hydrazide ligand

description: ในงานวิจัยนี้ทำการสังเคราะห์สารประกอบเชิงซ้อนแลนทาไนด์หลายชนิดกับลิแกนด์ไฮดราไซด์และตรวจสอบคุณสมบัติที่หลากหลาย ได้แก่ การตรวจจับการเปล่งแสง ความเป็นแม่เหล็ก การดูดซับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ เป็นต้นการศึกษาการสังเคราะห์และการพิสูจน์เอกลักษณ์โครงสร้างของสารประกอบเชิงซ้อนแลนทาไนด์โคออดิเนชันพอลิเมอร์กับลิแกนด์ไฮดราไซด์พบว่า 3 ซีรีย์ ดังแสดงโครงสร้างทางเคมีคือ ซีรี่ย์ที่ 1 [Ln(bzz)(NO3)(NO3)2] โดยที่ 1Ln; Ln คือ 1Sm 2Eu 3Gd 4Tb 5Dy ได้จากการสังเคราะห์โดยวิธีระเหยอย่างช้าที่อุณหภูมิห้อง โครงสร้างมีลักษณะแบบเดี่ยว สารประกอบโมเลกุลเชิงซ้อนเกิดโดยการรวมตัวกันเป็นโครงสร้างซุปราโมเลกุลแบบ 3 มิติ ผ่านพันธะไฮโดรเจน NHO ระหว่างโมเลกุล สารประกอบเชิงซ้อนในซีรีย์ที่ 2 สูตรโครงสร้างทางเคมี [Ln(bzz)(ben)3(H2O)]H2O โดยที่ 2Ln; Ln คือ 6Pr 7Nd 8Sm 9Eu 10Gd, 11Tb 12Dy 13Er ถูกสังเคราะห์ด้วยวิธีไฮโดรเทอร์มัลที่อุณหภูมิ 110 องศาเซลเซียส ลิแกนด์ bzz เกิดการ in situ กลายเป็นลิแกนด์เบนโซเอท (ben) และทั้งลิแกนด์ bzz และ ben เกิดเป็นสะพานเชื่อมไปยังโลหะ Ln3+ อะตอมกลางฟอร์มตัวในรูปสายโซ่พอลิเมอร์แบบ 1 มิติ ในซีรีย์ที่ 3 ของสารประกอบเชิงซ้อน [Ln3(ben)3] โดยที่ 3Ln; Ln คือ 14Eu 15Gd 16Tb 17Dy 18Er 19Tm 20Yb 21Lu ถูกสังเคราะห์ที่อุณหภูมิ 145 องศาเซลเซียส ด้วยวิธีไฮโดรเทอร์มัล ลิแกนด์ bzz เกิดการไฮโดรไลซ์อย่างสมบูรณ์กลายเป็นลิแกนด์ ben ภายใต้วิธีไฮโดรเทอร์มัล รูปแบบการรวมตัวกันของโคออดิเนชั่นแบบสายโซ่ซิกแซกแบบ 1 มิติ ถูกสร้างโดยเลขโคออดิเนชันระหว่าง 6-7-fold ของโลหะอะตอมกลาง Ln3+ สิ่งที่น่าสนใจคือในซีรีย์ 2Ln สามารถเกิดการเปลี่ยนฟอร์มโครงสร้างกลายเป็นซีรีย์ 3Ln เมื่อถูกให้ความร้อนถึง 400 องศาเซลเซียส นอกจากนี้สารประกอบเชิงซ้อนที่ประกอบด้วยโลหะอะตอมกลางยูโรเพียม (Eu) และเทอร์เบียม (Tb) แสดงการคายแสงลูมิเนสเซ็นส์สีแดงและสีเขียวในสถานะของแข็งที่อุณหภูมิห้องภายใต้รังสียูวี สามารถใช้เป็นโพรบเรืองแสงสำหรับการตรวจจับแบบจำเพาะกับอะซิโตนและโคบอลต์ (Co2+) ในขณะเดียวกันสารประกอบเชิงซ้อนโลหะแกโลดิเนียม (10Gd และ 15Gd) และดิสโพรเซียม (12Dy และ 17Dy) แสดงอันตรกิริยาคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าอย่างอ่อนชนิด antiferromagnetic ระหว่างโลหะอะตอมกลางนอกจากนี้สารประกอบเชิงซ้อนแลนทาไนด์ชนิดใหม่ที่มีลิแกนด์ bzz และ ben [Sm2(bzz)(ben)6(H2O)3]0.5H2O (22Sm) และ [Eu(bbz)(ben)3)] (23Eu) ถูกสังเคราะห์ผ่านการเกิด in situ ลิแกนด์ด้วยวิธีไฮโดรเทอร์มัล สารประกอบ 22Sm แสดงโครงสร้างสายโช่คู่แบบ 1 มิติ ในขณะที่สารประกอบ 23Eu พบโครงสร้างช่องว่างแบบ 3 มิติ ด้วย 4-connected (66) มีโทโพโลยีแบบ dia สำหรับการศึกษาการดูดซับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ที่สภาวะความดันสูงพบว่าที่อุณหภูมิห้อง 22Sm สามารถดูดซับได้ 376.7 ลบ.ซม. ต่อกรัม หรือร้อยละโดยน้ำหนัก 42.5 ภายใต้ความดัน 50 บาร์ ส่วนสารประกอบ 23Eu แสดงการคายแสงลูมิเนสเซ็นส์สีแดงในสถานะของแข็งที่อุณหภูมิห้อง
DOI: 10.14457/tu.the.2022.584
title: การศึกษาโมเดลการลดมิติข้อมูลเพื่อจำแนกความผิดปกติของสถานีตรวจวัดสภาพอากาศ

description: สถานีตรวจวัดสภาพอากาศอัตโนมัติ (Automatic Weather Station หรือ AWS) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจวัดค่าทางอุตุนิยมวิทยาโดยใช้เซ็นเซอร์เฉพาะทางในการตรวจวัด เช่น อุณหภูมิ ความชื่นสัมพัทธ์ ปริมาณน้ำฝน ความเร็วและทิศทางลม ซึ่งมีโอกาสเกิดการชำรุด หรือเกิดข้อผิดพลาดขึ้นในการตรวจวัดค่าได้ เพื่อให้ทราบถึงความผิดปกติของข้อมูลตรวจวัด งานวิจัยนี้จึงมีเป้าหมายที่จะวิเคราะห์ความผิดปกติของสถานีตรวจวัดสภาพอากาศด้วยเทคนิคการลดมิติข้อมูล โดยประยุกต์ใช้อัลกอริทึม Autoencoder, t-SNE และ UMAP ในการลดมิติข้อมูลที่มิติสูงให้มีมิติที่ต่ำลงโดยที่ยังรักษาคุณลักษณะเด่นของข้อมูลดั้งเดิมไว้ ทั้งนี้อัลกอริทึมลดมิติข้อมูลมีคุณสมบัติในการจัดกลุ่มข้อมูล ทำให้สามารถแสดงข้อมูลมิติต่ำด้วยแผนภาพเพื่อศึกษาพฤติกรรมของข้อมูล และสามารถวิเคราะห์สถานะการทำงานของสถานี AWS ได้ งานวิจัยนี้ทำการแบ่งการทดลองออกเป็น 2 กลุ่มได้แก่ กลุ่มการทดลองที่ขนาดความถี่ข้อมูล 5 นาที และ 1 ชั่วโมง เพื่อศึกษาปัจจัยด้านขนาดของมิติข้อมูล ในขั้นตอนการลดมิติข้อมูลพบว่าอัลกอริทึม t-SNE ใช้เวลาประมวลผลน้อยที่สุด รองลงมาคืออัลกอริทึม UMAP และ Autoencoder ตามลำดับ เมื่อทำการลดมิติข้อมูลเสร็จแล้วจะทำการประเมินประสิทธิภาพการจัดกลุ่มข้อมูลของแต่ละอัลกอริทึม โดยใช้วิธีการจัดกลุ่มข้อมูล K-Means ซึ่งทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีมิติต่ำ และระยะห่างระหว่างกลุ่มชัดเจน กำหนดจำนวนกลุ่ม (k) เท่ากับ 2 เพื่อให้สอดคล้องกับกลุ่มข้อมูลจริง จากนั้นนำผลการจัดกลุ่มที่ได้จากการทำนาย ไปทดสอบประสิทธิภาพกับกลุ่มข้อมูลจริง พบว่าอัลกอริทึม UMAP มีค่าความคล้ายคลึงกลุ่มข้อมูลจริงสูงสุด โดยที่ค่า ARI เท่ากับ 0.53 ที่ความถี่ 5 นาที และ 0.66 ที่ความถี่ 1 ชั่วโมง และอัลกอริทึม Autoencoder และ t-SNE ได้ค่าความถูกต้องรองลงมาตามลำดับ
DOI: 10.14457/tu.the.2022.585
title: การประเมินความเสี่ยงน้ำท่วมครัวเรือนผู้พิการและแนวทางการปรับตัว: กรณีศึกษา เทศบาลเมืองลัดหลวง อำเภอพระประแดง จังหวัดสมุทรปราการ

description: การประเมินความเสี่ยงน้ำท่วมครัวเรือนผู้พิการและแนวทางการปรับตัว กรณีศึกษา เทศบาลเมืองลัดหลวง อำเภอพระประแดง จังหวัดสมุทรปราการ เพื่อศึกษาพื้นที่ความเสี่ยงน้ำท่วมในอนาคตและการประเมินความเสี่ยงที่พักอาศัยของครัวเรือนผู้พิการ ด้วยวิธีการสังเกต การใช้แบบสอบถาม และการวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม Arc Gis และโปรแกรมทางสถิติ SPSS จากการเก็บข้อมูลแบบสอบถามกลุ่มตัวอย่าง จำนวน 297 หลัง พบว่า บริเวณพื้นที่เป็นพื้นที่ต่ำที่สุดจะกระจายอยู่ในทุกตำบลในเทศบาลฯ พื้นที่ที่ต่ำที่สุด อยู่ในช่วง (– 0.66 ม.รทก.) – (1 ม.รทก.) บริเวณตำบลบางพึ่ง และพื้นที่ในเทศบาลเมืองลัดหลวงส่วนใหญ่ประมาณร้อยละ 80 มีความสูงเท่ากับ 0 ม.รทก. ทั้ง 3 ตำบล และร้อยละ 58.31 เป็นพื้นที่ที่ระบายน้ำได้ไม่ดี มีระดับการเข้าท่วมในปี 2554 อย่างน้อยที่สุด อยู่ที่ระดับ 10 เซนติเมตรถึงระดับ 80 เซนติเมตร โดยมีระยะเวลาการเข้าท่วม 2 – 3 ชั่วโมงเป็นสัดส่วนมากที่สุด ความถี่ในการเข้าท่วม ตั้งแต่ระดับเข้าท่วมทุกวัน ช่วงที่เกิดน้ำท่วมจะเกิดขึ้นในเดือนตุลาคมไปจนถึงช่วงกุมภาพันธ์ของทุกปี มีอาคารที่ได้รับผลกระทบจากระดับน้ำ 11 ซม. – 35 ซม. ร้อยละ 57 และปี 2574 มีระดับน้ำสูงขึ้นตั้งแต่ 11 ซม. – 95 ซม. มีอาคารที่ได้รับผลกระทบมากทบมากขึ้น ถึง 18,751 อาคาร และพื้นที่ส่วนใหญ่มีความเสี่ยงในระดับปานกลาง ซึ่งมีความสูงของระดับน้ำ 35 ซม. – 50 ซม. มีครัวเรือนผู้พิการอยู่ในพื้นที่เสี่ยงสูงที่สุด ร้อยละ 17 และส่วนใหญ่ร้อยละ 40 ใช้โครงสร้างจากวัสดุที่ทำจากไม้ ระดับความเสี่ยงน้ำท่วมยังมีความสัมพันธ์กับปัจจัยด้านกายภาพ ทำเลที่ตั้ง ดังนี้ ระดับความเสี่ยงมีความสัมพันธ์กับระดับน้ำที่เข้าท่วมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.133* ความสูงของบ้าน มีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.120* ลักษณะของวัสดุโครงสร้างบ้านอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.124* และยังมีความสัมพันธ์กับความสามารถในการรับมือเมื่อเกิดน้ำท่วมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.156* การหาอิทธิพลของตัวแปร พบว่า ปัจจัยด้านการเปิดรับความเสี่ยง ด้านโครงสร้างวัสดุบ้านมีอิทธิพลต่อระดับความเสี่ยงมากที่สุด รองลงมา คือ ระยะเวลาน้ำท่วม มีอิทธิพลต่อระดับความเสี่ยง ปัจจัยด้านความสามารถในการปรับตัว ความสามารถในการรับมือ และความรวดเร็วในการรับรู้
DOI: 10.14457/tu.the.2022.586
title: Improving hydrophilic behavior of cellulose from sugarcane leaves and its application in biopolymer

description: Functionalized cellulose from sugar cane leave (SCF) which can provide relief for a variety of environmental problems was used for producing new biomaterials. The SCF was treated with chloroacetic acid and sodium hydroxide (NaOH) to produce a functionalized SCF. The solubility, moisture content and moisture absorption of the modified SCF (MSCF) were investigated and characterized by Fourier Transform Infrared Spectrophotometer (FTIR) and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMR). Then, the MSCF was blended with poly (vinyl alcohol) (PVA), and natural rubber (NR) to form biopolymers. The biopolymers were characterized by FTIR, Scanning Electron Microscope (SEM), Dynamic Mechanical Thermal Analysis (DMTA), Thermogravimetric Analysis (TGA) and X-ray Diffraction (XRD). After that, the biodegradation of the biopolymers was investigated within 30 days, the results showed the amount of MSCF was more than 40 wt% to provide high biodegradable ability value. The experimental results showed an improvement in the elongation properties from 200 to 240% and a reduction in swelling in water to 75% after that the addition of MSCF up to 25 (% wt.). It was found that the specimen was more porous observed by SEM after the addition of MSCF. Therefore, this work was interested using this specimen to absorb methylene blue (MB). It was found that when 15-20% of MSCF was added to the sample, there was rise in value. When the amount of MSCF in the solution increased (15–30%), the amount of MB that was absorbed from the specimen increased from 220 to 550 mgg-1. Moreover, a cPVA/NR blend was analyzed by using SEM. SEM can be used to examine the increased density of the sample due to reduced porosity, resulting in a 600% reduction in specimen swelling. The elongation measurements at the break, the MSCF is a plasticizer for biocomposites at a concentration of MSCF 20%, showed 236% elongation at the break. This research discovered that adding more MSCF which made the specimen provided more hydrophilic behavior. It has a relatively high swell ratio that reaches 210 percent. The swelling in the toluene solution was consequently reduced to 110 percent by adding 25 (%t wt.) of MSCF. The result showed that a cPVA/NR/VC blend used as polymer matrix for encapsulation of vitamin C. The VC drug release was burst at frist stage due to more porous and hydrophilic of this matrix. The applications of this new materials were intended to use as an absorber for wastewater, a polymer matrix for vitamin C delivery and a face mask.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.587
title: การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีแดชบอร์ดเพื่อพัฒนาเว็บไซต์แหล่งความรู้เทคโนโลยีการเกษตร 4.0 ของเกษตรกรรุ่นใหม่ภาคกลาง

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาความต้องการเรียนรู้การใช้เทคโนโลยี Internet of things และพลังงานแสงอาทิตย์ของเกษตรกรรุ่นใหม่ภาคกลาง 2) จัดทำฐานข้อมูลเกษตรกรรุ่นใหม่ภาคกลางในรูปแบบ Dashboard และ 3) พัฒนาเว็บไซต์รวบรวมแหล่งความรู้การใช้เทคโนโลยี Internet of things และพลังงานแสงอาทิตย์ ของเกษตรกรรุ่นใหม่ภาคกลาง โดยกลุ่มตัวอย่างที่ใช้รวบรวมข้อมูลจากผู้ตอบแบบสอบถามจำนวน 169 คน จากเกษตรกรรุ่นใหม่ภาคกลาง 9 จังหวัด ด้วยการเลือกกลุ่มตัวอย่างแบบเฉพาะเจาะจง เพื่อรวบรวมข้อมูลจากแบบสอบถาม Google Form และนำมาวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ค่าเฉลี่ย ร้อยละ และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ข้อมูลเชิงพื้นที่ และรวมข้อมูลสถิติในรูปแบบแดชบอร์ด Google Looker Studio พร้อมข้อมูลที่จัดเก็บไว้ใน Google Sheetผลการวิจัยพบว่าผู้ใช้ข้อมูลส่วนใหญ่เป็นเกษตรกรชายอายุระหว่าง 41-55 ปี มีวุฒิปริญญาตรี อาศัยอยู่ในจังหวัดสิงห์บุรี และมีรายได้ 100,001-250,000 บาทต่อปี การทำฟาร์มแบบผสมผสานที่ปลอดสารเคมีโดยใช้ระบบ Internet of things (IoT) เกษตรกลุ่มนี้มีความสนใจในพลังงานแสงอาทิตย์ เพื่อลดต้นทุนการผลิต เกษตรกรกลุ่มนี้มีความสามารถในการถ่ายทอดเทคโนโลยีความรู้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเกี่ยวกับการทำปุ๋ยหมัก ส่วนใหญ่ขายผลผลิตภายในชุมชนและเน้นการขนส่งด้วยตนเอง เพื่อลดต้นทุนค่าขนส่ง ผลจากแบบสอบถามในด้านความต้องการความรู้ ผู้วิจัยได้นำไปรวบรวมแหล่งข้อมูลด้านเทคโนโลยีการเกษตร 4.0 ในรูปแบบเว็บไซต์ WordPress และมีผู้ใช้งานค้นหาข้อมูล ส่วนใหญ่เป็นเพศหญิง อายุระหว่าง 21-30 ปี ทำงานในหน่วยงานราชการ/รัฐวิสาหกิจ และมีการศึกษาต่ำกว่าปริญญาตรีหรือปริญญาโท ความพึงพอใจของผู้ใช้ได้รับการวิเคราะห์ในสี่มิติ ได้แก่ ข้อมูล การใช้งาน รูปแบบ และการใช้ประโยชน์ และความพึงพอใจโดยรวมอยู่ในเกณฑ์ดี เว็บไซต์จึงมีส่วนช่วยเหลือเกษตรกรรุ่นใหม่ ในการศึกษาเพื่อนำเทคโนโลยีและวิธีการที่ทันสมัยมาใช้ในการปฏิบัติงาน
DOI: 10.14457/tu.the.2022.589
title: Methyl and hydrogen chalcogenides adsorption on graphene and doped graphitic carbons: a density functional theory investigation

description: The adsorptions of H2S, H2Se, CH3SH, and CH3SeH on dicircumcoronene as graphitic carbons model were investigated by Density Functional Theory. Several orientations of adsorbates on graphitic carbons were located and characterized. The interaction depends on the orientation more than on the position on the graphitic carbon sheet. The hydrogen sulfide exhibits a preference for the inverted V orientation compared to other orientations, whereas the preference of hydrogen selenide for the inverted V orientation is relatively less pronounced compared to other orientations. The methanethiol and methaneselenol however prefers to align the molecule with C-S/C-Se bond in parallel to the graphitic carbon plane. The doping of a B or N atom to graphitic carbon causes a change in the electronic structure of graphitic carbon which increases the adsorption energy for B-doped graphitic carbon interaction.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.590
title: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคการเข้ารหัสข้อมูลเชิงกลุ่มแบบ Entity-Embedding และแบบ One-Hot Encoding ในการสร้างโมเดลการทำนายการลาออกของลูกจ้าง

description: การลาออกของพนักงานเป็นปัญหาที่สร้างผลกระทบให้กับทุกธุรกิจ ซึ่งปัญหาการลาออกของลูกจ้างนำไปสู่ปัญหาอื่นๆ อีกมากมาย อาทิ เช่น 1) การสูญเสียเวลาและทรัพยากรต่างๆ ในการสรรหาลูกจ้างคนใหม่และฝึกสอนงาน 2) การลาออกของลูกจ้างคนใดคนหนึ่งอาจจะนำไปสู่การเพิ่มภาระงานและหน้าที่ให้กับลูกจ้างคนอื่นๆ ซึ่งอาจจะทำให้ลูกจ้างคนอื่นๆ ลาออกตามไปในท้ายที่สุด 3) การหาลุกจ้างคนใหม่ที่จะมีความสามารถและประสบการณ์มาทดแทนลูกจ้างคนเก่านั้นเป็นเรื่องที่ยาก ในปัจจุบันวิธีแก้ปัญหาที่ได้กล่าวมาข้างต้นคือการวิเคราะห์และทำนายการลาออกของลูกจ้างโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งกำลังได้รับความนิยมในปัจจุบัน แต่อย่างไรก็ตามงานวิจัยที่ผ่านมาได้ใช้เทคนิคการเข้ารหัสข้อมูลชนิดเชิงกลุ่ม (categorical data) แบบดั้งเดิมก็คือ เทคนิค One Hot Encoding ซึ่งเทคนิคนี้จะเป็นการเพิ่มมิติให้กับข้อมูล และทำให้ข้อมูลมีความเบาบางขึ้น (sparse data) ส่งผลให้ประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องลดลง ในงานวิจัยนี้จึงนำเสนอการเข้ารหัสข้อมูลชนิดเชิงกลุ่ม (categorical data) โดยใช้เทคนิค Entity Embedding ซึ่งเทคนิคนี้จะช่วยแก้ปัญหาที่เกิดจากการเข้ารหัสข้อมูลด้วยเทคนิค One Hot Encoding ที่ได้กล่าวไปข้างต้น และจะเพิ่มประสิทธิภาพให้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอีกด้วย โดยงานวิจัยนี้จะใช้ชุดข้อมูล IBM HR จากเว็บไซต์ Kaggle และจะใช้โมเดล Adaboost, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, Logistic Regression และ Neural networks เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการทำนายการลาออกของลูกจ้าง ในงานวิจัยนี้จะแบ่งเป็น 2 ตอน ได้แก่ ตอนแรกจะเป็นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิค One Hot Encoding กับเทคนิค Entity Embedding โดยไม่มีการทำ Synthetic Minority Over-samplingTechnique : SMOTE) และ Feature scaling และตอนที่สองจะเป็นการเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่างเทคนิค One Hot Encoding กับเทคนิค Entity Embedding โดยมีการทำ SMOTE และ Feature scaling จากผลการทดลองตอนที่ 1 พบว่าเมื่อเปรียบเทียบที่โมเดลเดียวกัน การใช้เทคนิค Entity Embedding มีแนวโน้มที่จะมีค่า F1 Score สูงกว่าเทคนิค One Hot Encoding นอกจากนี้ยังพบข้อสังเกตคือในกลุ่มโมเดลเชิงเส้นอย่างโมเดล Logistic Regression และ Neural networks ที่ใช้เทคนิค Entity Embedding ให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเทคนิค One Hot Encoding อย่างมาก ในขณะที่ในกลุ่มโมเดลต้นไม้อย่างโมเดล Adaboost, Decision Tree, Random Forest, XGBoost, Logistic Regression และ Neural networks ที่ใช้เทคนิค Entity Embedding จะให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเพียงเล็กน้อย จากผลการทดลองตอนที่ 2 พบว่าหลังจากการทำ SMOTE และ Feature scaling การใช้เทคนิค Entity Embedding จะมีแนวโน้มให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าเทคนิค One Hot Encoding เพียงเล็กน้อย นอกจากนี้ยังพบว่าเทคนิค One Hot Encoding มีความอ่อนไหวต่อการทำ SMOTE และ Feature scaling มากกว่าเทคนิค Entity Embedding ซึ่งจะเห็นความแตกต่างได้อย่างชัดเจนในกลุ่มโมเดลเชิงเส้น ในขณะที่กลุ่มโมเดลต้นไม้จะเห็นความแตกต่างได้เพียงเล็กน้อย กล่าวสรุปได้ว่าชุดข้อมูล IBM HR ที่ใช้ร่วมกับเทคนิค Entity Embedding มีแนวโน้มที่จะให้ค่าประสิทธิภาพที่ดีกว่าเทคนิค One Hot Encoding
DOI: 10.14457/tu.the.2022.593
title: A backup mechanism of virtual machine checkpoint image using ZFS snapshots

description: This thesis investigates the use of ZFS filesystem to improve the checkpointing mechanisms and the backup of disk images of QEMU-KVM. In the traditional method, QEMU-KVM has to create a new QCOW2 overlay disk image file at every checkpoint operation. After checkpointing for many times, the number of overlay disk image can be overwhelming. These overlay disk images have dependency on one another. Therefore, the traditional method requires high maintenance cost and takes a long time to restore a VM from a checkpoint. In this thesis, we introduce a Snapshot Manager to create a checkpoint of a VM, manage ZFS snapshots, and backup the snapshot from one host to another. By using ZFS filesystem, the Snapshot Manager reduces the number of disk images to one. This makes it much easier and causes very low overheads to manage VM checkpoints and disk images. In terms of performance, our experimental results show that ZFS takes significantly less restoration time of a VM than the traditional method at a cost of moderately higher backup time.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.594
title: กรอบพัฒนาการจัดกลุ่มข้อความทวิตเตอร์ที่กล่าวถึงมหาวิทยาลัยไทย : กรณีศึกษามหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์

description: งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบพัฒนาการจัดกลุ่มข้อความภาษาไทยบนสื่อสังคมออนไลน์ทวิตเตอร์ที่มีการกล่าวถึงมหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ โดยผู้วิจัยได้ใช้อัลกอริทึม K-Means สำหรับการจัดกลุ่มข้อความและทำการเปรียบเทียบวิธีการคิดค่าความคล้ายคลึง (Similarity Measures) ที่แตกต่างกันออกไป ได้แก่ Euclidean Distance, Cosine Similarity, Jaccard Similarity และ Pearson Similarity สำหรับการปรับปรุงประสิทธิภาพของการจัดกลุ่มข้อความ ในงานวิจัยนี้ ผู้วิจัยทำการทดลองโดยใช้ชื่อเฉพาะ (Named Entities) และคำที่ความหมายคล้ายคลึงกัน (Synonyms) จากผลการทดลองพบว่าการจัดกลุ่มข้อความโดยอัลกอริทึม K-Means ที่มีวิธีการคิดค่าความคล้ายคลึงแบบ Cosine Similarity ให้ผลลัพธ์สูงที่ดีที่สุด และพบว่าการประยุกต์ใช้ชื่อเฉพาะ (Named Entity) และคำที่มีความหมายคล้ายคลึงกัน (Synonym) สามารถช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการสรุปหัวข้อกลุ่มของข้อความ
DOI: 10.14457/tu.the.2022.595
title: การหากฎการเชื่อมโยงมิติแบบผสมผสานและการจัดกลุ่มลูกค้า: กรณีศึกษาธุรกิจก่อสร้าง

description: การวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ ศึกษาการสร้างแบบจำลองกฎความสัมพันธ์ของข้อมูลการสั่งซื้อสินค้าในหมวดหมู่ต่างๆและแบ่งกลุ่มลูกค้าจากพฤติกรรมการซื้อสินค้า โดยใช้หลักการของ RFM Model และนำผลการศึกษาที่ได้มาค้นหารูปแบบความสัมพันธ์ของการซื้อสินค้าในธุรกิจก่อสร้างด้วยวิธี Hybrid-dimension association rules โดยเชื่อมโยงกลุ่มลูกค้าที่ได้จากการแบ่งกลุ่ม และหากฏควาสัมพันธ์ของการซื้อสินค้าเพื่อออกแคมเปญส่งเสริมการขายเฉพาะกลุ่ม กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ คือ ชุดข้อมูลรายการขายจำนวนทั้งสิ้น 12,639 รายการจากฐานข้อมูลร้านขายสินค้าก่อสร้างแห่งหนึ่ง ตั้งแต่ กุมภาพันธ์ 2565 – กุมภาพันธ์ 2566 มีทั้งหมด 12 คุณลักษณะ การออกแบบงานวิจัยนี้ได้ใช้ไพทอนซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ระดับสูงในการทำ Preprocessing หากฎความสัมพันธ์โดยใช้อังกอลิทึม FP-Growth ในการค้นหากลุ่มข้อมูลที่ปรากฎร่วมกันบ่อยและวิเคราะห์และจัดกลุ่มลูกค้าจากข้อมูลด้วย RFM และ K-Meansผลการวิจัยพบว่า 1) รูปแบบพฤติกรรมการซื้อสินค้าจากฐานข้อมูลร้านค้าปลีก มีทั้งหมด 112 กฎความสัมพันธ์ เมื่อกำหนดค่าสนับสนุนขั้นต่ำเท่ากับ 0.01 และทำการคัดเลือกกฎความสัมพันธ์ 5 กฎที่มีค่าความเชื่อมั่นสูงสุดมาใช้เพื่อพิจารณาการจัดทำโปรโมชันพบว่าได้กฎความสัมพันธ์มีค่าความเชื่อมั่นอยู่ที่ 71 % - 83 % 2) การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วยวิธีการ K-Means โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย RFM นั้นสามารถให้แบ่งกลุ่มลูกค้าออกมาเป็น 3 กลุ่ม และ 3) ผลจากการทำ Hybrid-Dimension Association Rules ระหว่างกฎความสัมพันธ์และกลุ่มลูกค้า พบว่า ลูกค้ากลุ่มที่ 2 และ 3 ที่ซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้าและโคมไฟมักจะซื้ออุปกรณ์ทำความสะอาดที่ความเชื่อมั่น 71% และมีโอกาสในการซื้อมากถึง 5.88 เท่าซื้ออุปกรณ์คอมและอุปกรณ์ประปามักจะซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้า ด้วยความเชื่อมั่นที่ 71% และมีโอกาสในการซื้อมากถึง 3.87 เท่า นอกจากนี้ลูกค้ากลุ่มที่ 2 ที่ซื้อเครื่องมือและอุปกรณ์ไฟฟ้าและอุปกรณ์ประปามักจะซื้ออุปกรณ์คอม ด้วยความเชื่อมั่นที่ 83% และมีโอกาสในการซื้อมากถึง 8.7 เท่าซื้อเครื่องมือและโคมไฟมักจะซื้ออุปกรณ์ไฟฟ้า ด้วยความเชื่อมั่นที่ 83% และมีโอกาสในการซื้อมากถึง 4.51 เท่าซื้ออุปกรณ์ประปาและอุปกรณ์คอมมักจะซื้อเครื่องมือและอุปกรณ์ไฟฟ้า ด้วยความเชื่อมั่นที่ 71% และมีโอกาสในการซื้อมากถึง 10.54 เท่า
DOI: 10.14457/tu.the.2022.596
title: การวิเคราะห์ผลการเปรียบเทียบของเทคนิคการคาดคะเนข้อมูลสูญหายพื้นฐานที่มีมาตรวัดต่างกัน

description: ข้อมูลสูญหายส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์ข้อมูลและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นอย่างมากเนื่องจากผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรย่อมขึ้นอยู่กับข้อมูลที่นำมาใช้ หากข้อมูลไม่สมบูรณ์ย่อมส่งผลให้การวิเคราะห์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรผิดพลาดได้ ในปัจจุบันมีงานวิจัยจำนวนไม่น้อยที่พยายามคิดค้นวิธีการแทนที่ข้อมูลสูญหายยกตัวอย่างเช่นใช้การเฉลี่ยเลขคณิตและฐานนิยม นอกจากนั้นยังมีการนำวิธีการที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นอย่างการทำเหมืองข้อมูลมาใช้แทนที่ข้อมูลสูญหาย และศึกษาเปรียบเทียบประสิทธิภาพกับวิธีอื่นๆ เนื่องจากลักษณะของข้อมูลที่มีหลายชนิดเมื่อชนิดของข้อมูลที่สูญหายมีมาตรวัดต่างกันหากใช้การแทนที่ข้อมูลสูญหายตามมาตรวัดประสิทธิภาพที่ได้จะต่างกันกับการแทนที่ข้อมูลสูญหายแบบ ไม่พิจารณาชนิดของข้อมูลหรือไม่ งานวิจัยนี้จึงสนใจศึกษาโดยใช้ชุดข้อมูลตัวบ่งชี้สุขภาพเบาหวาน ทดลองแทนที่ข้อมูลสูญหายด้วย 3 เทคนิคได้แก่ ฐานนิยม มัธยฐาน-ฐานนิยม และ เคเนียร์เรสเนเบอร์ ทดสอบกับข้อมูล 2 ขนาดได้แก่ 249,049 ตัวอย่าง และ 5,000 ตัวอย่าง โดยมีอัตราการสูญหายที่ 10-50% และวัดผลโดยใช้ความถูกต้องที่ได้จากโมเดลการจำแนกผู้ที่มีภาวะเบาหวาน จากการทดลองพบว่าโมเดลที่ถูกแทนที่ข้อมูลสูญหายด้วย ฐานนิยม มัธยฐาน-ฐานนิยม และ เคเนียร์เรสเนเบอร์ให้ความถูกต้องเฉลี่ยใกล้เคียงกับโมเดลที่สร้างจากข้อมูลที่มีความสูญหาย และการใช้เทคนิคแทนที่ข้อมูลสูญหายตามมาตรวัดโดยใช้ฐานนิยมกับข้อมูลชนิดหมวดหมู่และใช้ มัธยฐานกับข้อมูลชนิดตัวเลขไม่ได้ช่วยปรับปรุงความถูกต้องให้ดีขึ้นในข้อมูลขนาดใหญ่ ส่วนในข้อมูลขนาดเล็กพบว่าวิธีการนี้สามารถปรับปรุงความถูกต้องให้ดีขึ้นเพียงเล็กน้อย
DOI: 10.14457/tu.the.2022.597
title: Analysis of energy consumption in trucks using data mining method

description: Fuel economy (FE) which is the inverse of fuel consumption plays an important role for firms in the transportation sector. With an increase in fuel efficiency (km/l or l/ton-km), marginal fuel consumption decreases resulting the reduced transportation cost. In this research, apart from factors that affect the FE that have to be considered by the decision tree technique, the technique of random forests is developed using the oil trucks data in order to obtain the forecasted amount of energy consumption used for each trip and in each region. The result shows that when the truck is loaded, the lowest fuel consumption rate occurs in the Southern region 3.4418 km/L, while it shows the highest fuel consumption 3.7908 km/L when the no-load truck operates across the border between Lao PDR. In this research also propose a method for a routing and scheduling of fuel trucks to minimize energy consumption. A multi-trip vehicle routing problem with a soft time window (MVRPSTW) was addressed and differential evolution (DE) algorithm was developed for the problem. The computational work revealed that the DE and current practice procedure are significantly different, with 95% confidence interval. As a result, the proposed DE algorithm can handle various realistic situations of vehicle routing problem. The heuristic performance (HP) obtaining an average of 118.05% while the relative improvement (RI) had an average of 17.88%.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.599
title: การศึกษาผลกระทบสิ่งแวดล้อมของการผลิตก๊าซชีวภาพจากหญ้าเนเปียร์ด้วยวิธีประเมินวัฏจักรชีวิต

description: ก๊าซชีวภาพเป็นหนึ่งในพลังงานทางเลือกที่ได้รับความสนใจในการนำมาผลิตพลังงานไฟฟ้าเนื่องจากมีแหล่งให้พลังงานที่หลากหลายและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้นศึกษาศักยภาพในการผลิตก๊าซชีวภาพจากหญ้าเนเปียร์เพื่อผลิตพลังงานไฟฟ้า 1 กิโลวัตต์ชั่วโมง โดยใช้หลักการประเมินวัฏจักรชีวิต (Life Cycle Assessment, LCA) ทำการศึกษาสภาวะที่เหมาะสมในการผลิตก๊าซชีวภาพจากหญ้าเนเปียร์ที่อัตราส่วนระหว่างหญ้าเนเปียร์ต่อหัวเชื้อจุลินทรีย์ (F/I) ที่แตกต่างกัน (0.5:1, 1:1 และ 2:1 gVS/gVS) และการปรับสภาพหญ้าเนเปียร์ด้วยสารละลายโซเดียมไฮดรอกไซด์ที่ความเข้มข้น 1.0 %w/v ที่อุณหภูมิห้องเป็นเวลา 1 วันก่อนการหมักย่อยแบบไม่ใช้ออกซิเจน ดำเนินการทดลองที่อุณหภูมิห้อง (34 ± 5°C) เป็นระยะเวลา 120 วัน ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าหญ้าเนเปียร์ที่ผ่านการปรับสภาพมีประสิทธิภาพในการผลิตก๊าซชีวภาพสูงกว่าหญ้าเนเปียร์สดที่ไม่ผ่านการปรับสภาพถึงร้อยละ 44, 42 และ 49 สำหรับอัตราส่วน F/I เท่ากับ 0.5:1, 1:1 และ 2:1 gVS/gVS ตามลำดับ และที่อัตราส่วนระหว่างหญ้าเนเปียร์ที่ผ่านการปรับสภาพต่อหัวเชื้อจุลินทรีย์เท่ากับ 2:1 gVS/gVS ให้ผลผลิตก๊าซชีวภาพสะสมสูงสุดเท่ากับ 538.9 ± 22.3 mL/gVSadded อย่างไรก็ตามผลการประเมินวัฏจักรชีวิตซึ่งไม่พิจารณาขั้นตอนการขนส่งวัตถุดิบที่มีความอ่อนไหวมาก พบว่าการผลิตพลังงานไฟฟ้าจากก๊าซชีวภาพจากหญ้าเนเปียร์ที่ผ่านการปรับสภาพส่งผลกระทบสิ่งแวดล้อมสูงกว่าหญ้าเนเปียร์สดที่ไม่ผ่านการปรับสภาพทั้งต่อด้านภาวะโลกร้อนและด้านการใช้พลังงาน โดยขั้นตอนการปรับสภาพวัตถุดิบส่งผลกระทบมากที่สุด รองลงมาคือขั้นตอนการเพาะปลูกหญ้าเนเปียร์ และขั้นตอนการปรับปรุงคุณภาพก๊าซชีวภาพ ตามลำดับ ดังนั้นเพื่อการพัฒนาด้านพลังงานทางเลือกและสิ่งแวดล้อมของประเทศอย่างยั่งยืนจึงควรพิจารณาหาแนวทางในการลดผลกระทบสิ่งแวดล้อม เช่น การปรับปรุงขั้นตอนการปรับสภาพวัตถุดิบ การปรับเปลี่ยนวิธีการเพาะปลูกหญ้าเนเปียร์ และการจัดระบบการขนส่งวัตถุดิบให้เหมาะสม เป็นต้น