cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2020.1441
title: เศรษฐกิจสร้างสรรค์กับการใช้มรดกวัฒนธรรมเชิงความเชื่อ: กรณีศึกษาตำนานวัดเขาอ้อ อำเภอควนขนุน จังหวัดพัทลุง

description: การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาพัฒนาการของมรดกวัฒนธรรมตำนานวัดเขาอ้อ และศึกษาแนวคิดการให้คุณค่า แนวทางการใช้ประโยชน์มรดกวัฒนธรรมตำนานวัดเขาอ้อในมุมมองของกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รวมถึงเสนอแนะแนวทางประยุกต์ใช้แนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์ในการพัฒนาต่อยอดใช้ประโยชน์มรดกวัฒนธรรมตำนานวัดเขาอ้อ โดยมีกลุ่มผู้ให้ข้อมูลจำนวน 24 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ การศึกษาวิพากษ์ข้อมูลเอกสาร การสัมภาษณ์ เชิงลึก และการสังเกตการณ์แบบมีส่วนร่วม ผลการวิจัยพบว่า ตำนานวัดเขาอ้อ สามารถแบ่งได้เป็น 2 กลุ่มหลัก คือ 1) กลุ่มตำนานวัดเขาอ้อที่ปรากฏมาก่อน พ.ศ. 2500 ประกอบด้วย 1.1) ตำนานสมเด็จเจ้าจอมทองกับสมเด็จเจ้าพะโคะ 1.2) ตำนานพระพุทธรูปเจ้าฟ้าอิ่มกับพระพุทธรูปเจ้าฟ้าดอกมะเดื่อ 1.3) ตำนานพ่อท่านนอโม และ 1.4) เรื่องราวความศักดิ์สิทธิ์ของพระอาจารย์และพิธีกรรมสายเขาอ้อ และ 2) กลุ่มตำนานวัดเขาอ้อที่ปรากฏขึ้นมาหลัง พ.ศ. 2500 ประกอบด้วย 2.1) เรื่องราววัดเขาอ้อในฐานะสำนักทางไสยศาสตร์ที่มีความเก่าแก่นับพันปี 2.2 เรื่องราววัดเขาอ้อที่มีการเชื่อมโยงกับพราหมณ์ที่เดินทางมาประเทศอินเดีย 2.3) เรื่องราววิชาความรู้ของพราหมณ์ที่มีการถ่ายทอดให้แก่บุตรหลานกษัตริย์ และ 2.4) เรื่องราวการส่งต่อวิชาความรู้ของพราหมณ์ให้แก่พระสงฆ์เนื่องในพุทธศาสนา การศึกษามุมมองการให้คุณค่าและความสำคัญมรดกวัฒนธรรมตำนานวัดเขาอ้อของกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย พบว่าให้คุณค่า ด้านการแสดงถึงอัตลักษณ์ และด้านสังคมวัฒนธรรม เป็นหลัก ซึ่งนำมาสู่แนวคิดเกี่ยวกับการใช้ประโยชน์มรดกวัฒนธรรมตำนานวัดเขาอ้อ ที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทุกกลุ่มยังคงเป็นไปในทิศทางเดียวกัน 2 ด้าน คือ 1) ควรใช้ตำนานวัดเขาอ้อเพื่อการส่งเสริมอัตลักษณ์ และ 2) ควรใช้ตำนานวัดเขาอ้อเพื่อการสร้างสรรค์สังคมวัฒนธรรม การสังเคราะห์ข้อมูลเพื่อเสนอแนะแนวทางการประยุกต์ใช้แนวคิดเศรษฐกิจสร้างสรรค์ในการพัฒนาต่อยอดการใช้ประโยชน์จากมรดกวัฒนธรรมตำนานวัดเขาอ้อ ผู้ศึกษาได้สังเคราะห์ 3 ปัจจัยสำคัญประกอบด้วย 1) ทุนทางความรู้จากการศึกษาตำนาน 2) แนวทางการใช้ประโยชน์ตามแนวคิดของ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย และ 3) ทุนแหล่งมรดกวัฒนธรรมในท้องถิ่น ได้ผลลัพธ์ออกมาเป็นผลิตภัณฑ์เส้นทางการท่องเที่ยว 2 รูปแบบ คือ 1) เส้นทางตามรอยสำนักเขาอ้อ ตักศิลาทางไสยศาสตร์ของแดนใต้ และ 2) เส้นทางตามรอยเครือข่ายไสยเวทย์ สำนักเขาอ้อ
DOI: 10.14457/tu.the.2022.56
title: การจำแนกบุคลิกภาพจากลายมือเขียนโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลภาพ

description: งานวิจัยนี้เป็นการวิเคราะห์ลายมือเขียนภาษาไทยโดยอัตโนมัติ โดยจะใช้กระบวนการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลภาพด้วยคอมพิวเตอร์ มาช่วยในการวิเคราะห์ลักษณะของลายมือ โดยจะเก็บลายมือควบคู่กับแบบวัดตามตัวบ่งชี้ของมายเออร์–บริกส์ (MBTI) โดยมีผลเฉลยบุคลิกภาพของบุคคล แบบเก็บตัว (Introvert) และ แบบแสดงตัว (Extrovert) มาจาก แบบวัดตามตัวบ่งชี้ของมายเออร์–บริกส์การทดลอง ขั้นแรกคือการเก็บข้อมูลแบบทดสอบบุคลิกภาพ ผู้วิจัยเลือกใช้แบบวัดตามตัวบ่งชี้ (MBTI) พร้อมทั้งเก็บข้อมูลลายมือโดยมีขนาดกลุ่มตัวอย่างจำนวน 150 คน เพื่อตอบแบบสอบถามและเขียนข้อความตามที่ผู้วิจัยกำหนด โดยแบ่งเป็น 2 กลุ่ม โดยกลุ่มแรกใช้เพื่อเป็นข้อมูลฝึกระบบ (training set) เป็นจำนวน 100 คน โดยทั้งสองกลุ่มมีจำนวนตัวอย่างจากคนที่มีบุคลิกภาพเก็บตัวและแสดงตัวอย่างละเท่าๆ กันและกลุ่มที่สองใช้ในการทดลอง (test set) จำนวน 50 คน เมื่อได้ข้อมูลพร้อมใช้แล้ว ผู้วิจัยจะสแกนภาพลายมือเขียนของผู้เข้ารับการทดลองและนำไปผ่านขั้นตอนการแบ่งส่วนภาพ จากนั้นทำการสกัดคุณลักษณะสำคัญ การจำแนกประเภท โดยใช้ โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) หลายโมเดล จากนั้นทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพและสรุปผลการทดลอง พบว่ามีคุณลักษณะสำคัญ 7 คุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพในการทำนายผลมากที่สุด ได้แก่ ขนาด องศาในการเขียน ขนาดเส้นกรอบของลายมือเขียน ระยะห่างระหว่างบรรทัด ความเชื่อมต่อของตัวอักษร สัดส่วนของ Minor Axis และ Major Axis และความเข้มของลายมือ และจากการทดสอบประสิทธิภาพแล้ว โมเดล Support Vector Machine ให้ผลเฉลี่ยความแม่นยำที่สูงที่สุด เมื่อนำมาทดสอบกับข้อมูล test set คือ 84% รองลงมาคือ โมเดล Ensemble โดยให้ผลความแม่นยำที่ 79.33% ส่วนโมเดล K-Nearest Neighbors, Decision Tree และ Naive Bayes ได้ผลความแม่นยำที่ 74.67%, 70.67% และ 60% ตามลำดับ
DOI: 10.14457/tu.the.2022.57
title: Isomorphism classes of clean graphs of rings of integers modulo N

description: Let R be a ring with identity 1 , 0. The set of all idempotent elementsof R is denoted by Id(R) and the set of all units of R is denoted by U(R). The cleangraph of R, denoted by Cl(R), is a simple graph with vertices of the form (e,u), wheree ∈ Id(R) and u ∈ U(R). Two distinct vertices (e1,u1) and (e2,u2) are adjacent if andonly if e1e2 = e2e1 = 0 or u1u2 = u2u1 = 1. In this thesis, we first investigate Cl2(R),the subgraph of Cl(R) induced by the set {(e,u) | e ∈ Id(R)\{0} and u ∈ U(R)}.For any distinct prime numbers p,q and positive integers n,m,r such that gcd(p,r) =gcd(q,r) = 1, we give the necessary and sufficient conditions for isomorphism betweenCl2(Zpnr) and Cl2(Zqmr). Moreover, we present the necessary and sufficient conditionsfor isomorphism between Cl(Zpnr) and Cl(Zqmr).
DOI: 10.48364/isimip.924045
title: Land area fractions and population fractions exposed to extreme climate impact events derived from ISIMIP2b output data

description: This dataset contains the land area fractions and population fractions exposed ('le' for land exposed and 'pe' for population exposed) to the following six extreme climate impact events: crop failures (lec/pec), drought (led/ped), heatwaves (leh/peh), river floods (ler/per), tropical cyclones (let/pet) and wildfire (lew/pew). It is the data behind Lange et al., 2020. The data are provided on a global 0.5° grid and in annual time steps. It was derived from multi-model climate impacts simulations generated within the second round (ISIMIP2b, https://www.isimip.org/protocol/2b, Frieler et al., 2017) of the Intersectoral Impact Model Intercomparison Project (ISIMIP, https://www.isimip.org). The simulations cover the pre-industrial and historical periods, as well as future projections until 2100 for the low emission Representative Concentration Pathway RCP2.6 and the high emission one RCP6.0. This is reflected in the naming convention of the files which gives the following information: publication_impact model_climate forcing data set_bias adjustment method_climate scenario_socio-economic scenario_sensitivity scenario_variable_region_time step. The data are available as ‘derived output’ via the ISIMIP data portal (data.isimip.org). It is based on the ISIMIP2b biomes model simulations (Reyer et al., 2019), the ISIMIP2b hydrological simulations (Gosling et al., 2020), the ISIMIP2b crop model simulations (Arneth et al., 2020), and ISIMIP2b tropical cyclone track data that are available for research purposes from K. E. (emanuel@mit.edu) on request.
DOI: 10.25375/uct.21930747
title: Seventy years of changes in riverine woodland cover: Responses to elephants and human legacy effects in Gonarezhou National Park, Zimbabwe - Appendices

description: This study makes use of aerial photography and satellite imagery of the Runde River in Gonarezhou National Park, Zimababwe and its confluence with the Save River, covering the period 1948 to 2018. Using supervised classification techniques, imagery was analysed to identify vegetation types and provide an estimation of riverine woodland cover. The accompanying class definition files include the attribute statistics required for the Supervised object-based classification (Support Vector Machine Classifier) in ArcGISPro used to classify woodland cover in the imagery in this thesis in years 1948 (A), 1955 (B), 1968 (C), 1974 (D), 2005 (E) and 2016/18 (F). <br> <em>To view attached data files, use ArcGISPro 3.0.0. </em>
DOI: 10.25375/uct.21930747.v1
title: Seventy years of changes in riverine woodland cover: Responses to elephants and human legacy effects in Gonarezhou National Park, Zimbabwe - Appendices

description: This study makes use of aerial photography and satellite imagery of the Runde River in Gonarezhou National Park, Zimababwe and its confluence with the Save River, covering the period 1948 to 2018. Using supervised classification techniques, imagery was analysed to identify vegetation types and provide an estimation of riverine woodland cover. The accompanying class definition files include the attribute statistics required for the Supervised object-based classification (Support Vector Machine Classifier) in ArcGISPro used to classify woodland cover in the imagery in this thesis in years 1948 (A), 1955 (B), 1968 (C), 1974 (D), 2005 (E) and 2016/18 (F). <br> <em>To view attached data files, use ArcGISPro 3.0.0. </em>
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc26glmx
title: CCDC 2039819: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Emna Jaziri, Hitler Louis, Chaima Gharbi, Frédéric Lefebvre, Werner Kaminsky, Ernest C. Agwamba, ThankGod C. Egemonye, Tomsmith O. Unimuke, Onyinye J. Ikenyirimba, Gideon E. Mathias, Chérif Ben Nasr, Lamia Khedhiri|2023|J.Mol.Struct.|1278|134937|doi:10.1016/j.molstruc.2023.134937
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.58
title: Confidence intervals for the mode of a lognormal distribution

description: Lognormally distributed data has recently appeared in a large amount of literature on confidence interval construction because they are generally regarded as more informative than significance tests for the reason that they provide a range of parameter values that reflect the degree of uncertainty in the estimation procedure. Nowadays, the amount of work involving inference on the mode is relatively limited. In this thesis, we proposed a new aspect of confidence interval construction for the lognormal mode. We compare all the proposed approaches which are based on the maximum likelihood (MAX) approach, the asymptotic normal approximation based on the delta method (NAD), the Method of Variance Estimates Recovery (MOVER), and the generalized confidence interval (GCI) approach in terms of average coverage probability (CP) and average length (AL). The simulation results showed that the GCI-M approach is appropriated for sample sizes ranging from small to large. Meanwhile, MOV-M approach is appropriated for sample sizes ranging from moderate to large. When sample sizes are large, the coverage probabilities of MAX-M and NAD-M approaches are close to the nominal confidence level of 0.95. This corresponds to the central limit theorem. Although the GCI-M approach provided the coverage probabilities close to the nominal confidence level of 0.95 by comparing to other methods. However, the average length of the GCI-M perform well only in the case of large variance with the reason that gives the shortest average length. When variance are small, NAD-M is recommended for the reason that the average length is short. The results also show that the average length of all methods decrease if the sample sizes are increased.Real-life medical and environmental data were used to confirm the effectiveness of the proposed methods. The result was found to be extremely consistent with the real data.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.59
title: Credit risk scoring based on machine learning models: a comparative assessment

description: Commercial banks primarily generate revenue from secured and unsecured loans. However, despite the use of risk assessment tools, many borrowers are unable to repay their financial obligations for various reasons, which can impact the profitability and reputation of financial institutions. Therefore, credit approval processes should be carefully considered. Credit risk scoring was developed to assess customers before approving loans in order to improve the performance of credit assessment. This research aims to develop a credit risk scoring model using machine learning model with feature selection techniques. The dataset used in this research is the home credit default risk dataset from Kaggle. LightGBM was compared to Decision Tree and Random Forest, which were enhanced with feature engineering and statistical methods. Feature selection was performed to identify the optimal number of features. The model performance was evaluated using the AUC score. The number of features was reduced from 624 to 75 after performing feature selection process, and the results showed that reducing the number of features did not impact the model performance while it improves training time. LightGBM had the best AUC score at 78.00%, and Decision Tree had the best computational time reduction at 68.22%
DOI: 10.14457/tu.the.2020.1442
title: การศึกษาภาพตัวแทนของความเป็นชายผ่านภาพยนตร์สายลับ: กรณีศึกษาภาพยนตร์ชุดเจมส์ บอนด์

description: การศึกษาภาพตัวแทนความเป็นชายในภาพยนตร์ชุดเจมส์ บอนด์ เป็นการศึกษาวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research) ด้วยกระบวนวิธีการวิจัยเชิงเอกสาร (Documentary Research) การวิจัยเชิงวิเคราะห์เนื้อหา (Content Analysis) มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1. ศึกษารูปแบบภาพตัวแทนของความเป็นชายผ่านภาพยนตร์ชุดสายลับเจมส์ บอนด์ 007 และ 2. ศึกษาอัตลักษณ์ของตัวละครสายลับเจมส์ บอนด์ 007 ผ่านภาพยนตร์ชุดสายลับเจมส์ บอนด์ 007 โดยศึกษาจากภาพยนตร์ชุดสายลับเจมส์ บอนด์ 007 ตั้งแต่ช่วงปี ค.ศ.1995 - ค.ศ.2015 ตั้งแต่ภาค GoldenEye, Tomorrow Never Dies, The World Is Not Enough, Die Another Day, Casino Royale, Quantum of Solace, Skyfall และ Spectre เป็นจำนวน 8 ภาค เนื่องจากเป็นภาพยนตร์ชุดสายลับเจมส์ บอนด์ 007 ที่ทำรายได้สูงและได้รับความนิยมมากที่สุด รับบทแสดงโดย เพียร์ซ บรอสแนน และแดเนียล เคร็ก จากผลการวิจัยพบว่า ภาพตัวแทนของความเป็นชายและอัตลักษณ์ของตัวละครสายลับเจมส์ บอนด์ 007 นั้น ถูกนำเสนอผ่านมุมมองที่มีความขัดแย้งต่อโลกแห่งความเป็นจริง ซึ่งเป็นการสร้างภาพตัวแทนให้กับสายลับและสร้างอัตลักษณ์ให้กับสายลับ โดยเกิดจากการประกอบสร้างทางสังคมที่ถูกคัดเลือกคัดสรรมาเพียงแค่บางส่วนที่ถูกนำมาตีความหมายใหม่จากสังคม ทำให้เกิดเป็นภาพจำต่อรูปแบบสายลับ อีกทั้งยังสร้างมุมมองและภาพจำให้กับผู้รับชมผ่านการตีความและความเข้าใจส่วนบุคคล ทำให้เกิดความหมายใหม่ ๆ และซึมซับเอาวัฒนธรรมค่านิยมเหล่านี้ไปโดยรู้สึกถูกใจ พอใจ และยอมรับกับภาพตัวแทนของความเป็นชายและ อัตลักษณ์ของตัวละครสายลับเจมส์ บอนด์ 007 โดยที่ไม่รู้สึกว่าเป็นเรื่องที่แปลกและแตกต่างไปจากสังคมในปัจจุบัน
DOI: 10.14457/tu.the.2022.60
title: การทำนายแนวโน้มของลูกค้าที่จะไม่กลับมาซื้อซ้ำ กรณีศึกษา: กลุ่มธุรกิจค้าปลีกผ่านช่องทางพาณิชย์อิเล็กทรอนิกส์

description: การวิเคราะห์หาสาเหตุของการที่ลูกค้าตัดสินใจยกเลิกบริการหรือตัดสินใจไม่กลับมาซื้อสินค้า (Churn analysis) เป็นวิธีการที่มีส่วนช่วยในการสนับสนุนให้กับภาคธุรกิจสามารถรักษาฐานลูกค้าให้ยังคงซื้อสินค้าและบริการต่อไปกับบริษัท เพราะในแวดวงธุรกิจ ต้นทุนในการหาลูกค้าใหม่ค่อนข้างสูงเมื่อเปรียบเทียบกับต้นทุนในการรักษาลูกค้าเดิม โดยวิธีการดังกล่าวจะสามารถทำนายคนที่มีโอกาสยกเลิกบริการหรือตัดสินใจไม่กลับมาซื้อสินค้าได้ ทำให้ภาคธุรกิจสามารถนำไปต่อยอดในเชิงการขายและการตลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในช่วงที่ผ่านมางานวิจัยส่วนใหญ่ในด้านนี้จะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์หาสาเหตุของการที่ลูกค้าตัดสินใจยกเลิกบริการในรูปแบบธุรกิจที่มีระบบการต่ออายุสมาชิก (Subscription business) เช่น ธุรกิจโทรคมนาคม เครือข่ายมือถือ หรือ สินค้าและบริการต่าง ๆ ที่มีรอบการต่ออายุ ที่แน่นอน ซึ่งจะง่ายต่อการแบ่งระหว่างลูกค้าที่ยังคงเป็นสมาชิกต่อไปกับลูกค้าที่ตัดสินใจยกเลิกบริการ แต่ในแวดวงธุรกิจยังมีธุรกิจอีกเป็นจำนวนมากที่ไม่มีระบบการต่ออายุสมาชิก (Non-subscription business) เช่น ธุรกิจที่ขายสินค้าและบริการในรูปแบบการขายปลีก การขายส่ง หรือ การขายตรง ซึ่งเป็นในรูปแบบของการที่ลูกค้ากลับมาซื้อซ้ำ หรือ ซื้อเพิ่มภายหลังจากที่มีการซื้อสินค้าและบริการเป็นครั้งแรก ซึ่งในรูปแบบนี้จะไม่ได้มีกำหนดระยะเวลาที่แน่นอนที่ใช้แบ่งระหว่างลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ หรือ ซื้อเพิ่มกับลูกค้าที่มาซื้อเพียงไม่กี่ครั้งแล้วไม่กลับมาซื้ออีกเลยงานวิจัยนี้จึงนำเสนอเทคนิคที่ใช้ในการจำแนกลูกค้าที่กลับมาซื้อซ้ำ หรือ ซื้อเพิ่มกับลูกค้าที่มาซื้อเพียงไม่กี่ครั้งแล้วไม่กลับมาซื้ออีกเลย ในกลุ่มธุรกิจที่ไม่มีการต่ออายุสมาชิก (Non-subscription business) โดยจะนำเสนอแนวคิดการคำนวณหาจุดเวลาที่ใช้แบ่งแยกลูกค้าทั้งสองกลุ่มจากการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (Exploratory data analysis) และการวิเคราะห์คุณค่าลูกค้า (RFM Analysis) มาใช้ในการสร้างคุณลักษณะขึ้นมาใหม่ เพื่อนำไปใช้ในการจำแนกประเภท(Classification)ผลการทดลองพบว่าหากใช้วิธีการจัดการกับความไม่สมดุลของข้อมูลแบบการเพิ่มจำนวนตัวอย่างข้อมูลแบบสุ่ม (Random Over-Sampling) และใช้อัลกอริทึมการสุ่มป่าไม้ (RandomForest) จะได้ผลการประเมินที่ดีที่สุด โดยให้ค่าความถูกต้อง (Accuracy) 91.3 % ค่าความแม่นยำ (Precision) 92.8 % และค่าความระลึกได้ (Recall) 89.5 %
DOI: 10.14457/tu.the.2022.61
title: การแบ่งกลุ่มข้อความภัยพิบัติจากทวิตเตอร์โดยใช้เทคนิคการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

description: ในปัจจุบันสื่อสังคมออนไลน์ ได้เข้ามามีบทบาทในการดำเนินชีวิตของมนุษย์เป็นอย่างมากโดย ทวิตเตอร์ (Twitter) เป็นหนึ่งในสื่อสังคมออนไลน์ที่ทำให้การแพร่กระจายของข่าวสารเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็วและทำได้ง่ายดาย โดยเหตุการณ์ภัยพิบัตินั้นเป็นหนึ่งในข่าวสารที่มักมีการส่งต่อกันอย่างแพร่หลาย ซึ่งในการวิเคราะห์ข้อความที่เป็นข้อความที่เกี่ยวกับภัยพิบัติมักจะเป็นการวิเคราะห์ว่าข้อความภัยพิบัตินั้นเป็นจริงหรือไม่ หรือข้อความนั้นเกี่ยวกับภัยพิบัติประเภทใด ซึ่งงานในลักษณะดังกล่าวจะใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบมีผู้ฝึกสอน ซึ่งต้องมีป้ายกำกับ แต่ในความเป็นจริง ข้อความภัยพิบัติอาจสามารถวิเคราะห์หรือจัดหมวดหมู่ได้จากการเรียนรู้ของเครื่องแบบไม่มีผู้สอน โดยจัดกลุ่มข้อความที่มีลักษณะที่ใกล้เคียงกันเข้าเป็นกลุ่มเดียวกัน ทำให้สามารถจัดกลุ่มภัยพิบัติที่เกิดขึ้นใหม่ ๆ ตลอดเวลาได้โดยไม่จำกัดประเภท งานวิจัยที่ผ่านมาได้มีการศึกษาเปรียบเทียบเทคนิคการแทนคำ (Word representation) ต่าง ๆ เพื่อนำมาจัดกลุ่มข้อความเช่น CountVect, TF-IDF, Word2Vec, GloVe และ BERT แต่ยังไม่มีงานวิจัยใดที่เปรียบเทียบเทคนิคเหล่านี้กับข้อความที่เกี่ยวข้องกับภัยพิบัติที่ได้จากทวิตเตอร์งานวิจัยนี้จึงมีแนวคิดที่จะจัดกลุ่มข้อความภัยพิบัติออกเป็นหมวดหมู่ โดยจะเปรียบเทียบการใช้เทคนิคการแทนคำที่แตกต่างกัน 5 เทคนิคได้แก่ CountVect, TF-IDF, Word2Vec, GloVe และ BERT โดยทำการจัดกลุ่มข้อความด้วยอัลกอริทึม K-means และพิจารณาจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมทั้งจากปัจจัยภายใน และปัจจัยภายนอกจากผลการทดลองพบว่าการแทนคำด้วยเทคนิค Word2Vec แบบ Skip-Gram ให้ประสิทธิภาพสูงที่สุด ถัดมาเป็นเทคนิค Word2Vec แบบ CBOW, BERT, GloVe, CountVect และ TF-IDF ตามลำดับ เมื่อใช้การวัดประสิทธิ์ภาพด้วยค่าสัมประสิทธิ์ Silhouette และทำการจัดกลุ่มด้วยอัลกอริทึม K-means
DOI: 10.14457/tu.the.2020.1443
title: การรับรู้ภาพลักษณ์สุขสยาม ณ ไอคอนสยามที่ส่งผลต่อทัศนคติของลูกค้าชาวไทย

description: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อศึกษาการสร้างภาพลักษณ์ของร้านค้าภายในสุขสยาม ณ ไอคอนสยาม 2) เพื่อศึกษาการรับรู้ภาพลักษณ์สุขสยาม ณ ไอคอนสยามของลูกค้าชาวไทย 3) เพื่อศึกษาทัศนคติของลูกค้าชาวไทยที่มีต่อสุขสยาม ณ ไอคอนสยาม โดยใช้รูปแบบวิธีวิจัยแบบผสมผสาน (Mixed Methods) ในการวิจัยเชิงคุณภาพ (Qualitative Research) ใช้การสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth Interview) ผ่านทางโทรศัพท์ (Telephone Interview) จากผู้ประกอบการรายย่อยของโครงการเมืองสุขสยาม ณ ไอคอนสยาม จำนวน 5 คน ส่วนการวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) ใช้วิธีการสำรวจโดยแบบสอบถามออนไลน์ (Online Survey) จากลูกค้าชาวไทยที่เคยเดินทางไปเยือนสุขสยาม ณ ไอคอนสยาม จำนวน 400 คน ผลการวิจัยพบว่า 1) การสร้างภาพลักษณ์ของร้านค้าภายในสุขสยาม ณ ไอคอนสยาม มีการถ่ายทอดความเป็นวิถีชุมชนดั้งเดิมผ่านการออกแบบและตกแต่งร้าน สื่อคุณค่าความเป็นไทยในด้านต่าง ๆ ผ่านสินค้าและบริการที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวในราคาที่เหมาะสม รวมถึงการให้ความสำคัญกับลูกค้าเพื่อสร้างความประทับใจ และส่งเสริมการขายผ่านช่องทางสื่อออนไลน์และออฟไลน์ เพื่อให้ร้านค้าเป็นที่รู้จักในวงกว้างมากที่สุด 2) การรับรู้ภาพลักษณ์สุขสยาม ณ ไอคอนสยามของลูกค้าชาวไทย พบว่า ส่วนใหญ่มีการรับรู้อยู่ในระดับมาก ด้านการเรียนรู้มีการรับรู้ภาพลักษณ์มากที่สุด รองลงมาคือด้านสิ่งดึงดูดใจ ด้านราคา ด้านสภาพแวดล้อม ด้านสังคม ด้านประสบการณ์ และด้านชื่อเสียงของแหล่งท่องเที่ยว ตามลำดับ 3) ทัศนคติของลูกค้าชาวไทยที่มีต่อสุขสยาม ณ ไอคอนสยาม พบว่า ส่วนใหญ่มีทัศนคติในระดับมาก โดยด้านความรู้สึกมีระดับทัศนคติมากที่สุด รองลงมาคือด้านพฤติกรรม และด้านความรู้ ตามลำดับ จากการทดสอบสมมติฐานการวิจัยที่ระดับนัยสำคัญทางสถิติ 0.05 พบว่า 1) การรับรู้ภาพลักษณ์สุขสยาม ณ ไอคอนสยามของลูกค้าชาวไทยที่ส่งผลต่อทัศนคติด้านความรู้ ได้แก่ ด้านความรื่นเริงบันเทิงใจ ด้านการเรียนรู้ ด้านสังคม และด้านชื่อเสียงของแหล่งท่องเที่ยว 2) การรับรู้ภาพลักษณ์สุขสยาม ณ ไอคอนสยามของลูกค้าชาวไทยที่ส่งผลต่อทัศนคติด้านความรู้สึก ได้แก่ ด้านประสบการณ์ ด้านการพักผ่อนและผ่อนคลาย ด้านสังคม และด้านชื่อเสียงของแหล่งท่องเที่ยว 3) การรับรู้ภาพลักษณ์สุขสยาม ณ ไอคอนสยามของลูกค้าชาวไทยที่ส่งผลต่อทัศนคติด้านพฤติกรรม ได้แก่ ด้านประสบการณ์ ด้านสิ่งดึงดูดใจ ด้านการพักผ่อนและผ่อนคลาย ด้านสังคม และด้านชื่อเสียงของแหล่งท่องเที่ยว
DOI: 10.14457/tu.the.2020.1444
title: ปัจจัยที่มีผลต่อการยอมรับและการตัดสินใจใช้เทคโนโลยี kiosk สำหรับการเช็คสิทธิ์อัตโนมัติด้วยตนเองมาใช้ลีน (lean) กับภาคบริการในโรงพยาบาลสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์

description: หัวข้อวิทยานิพนธ์ชื่อผู้เขียนชื่อปริญญาปัจจัยที่มีผลต่อการยอมรับและการตัดสินใจใช้เทคโนโลยี Kiosk สำหรับการเช็คสิทธิ์อัตโนมัติด้วยตนเอง มาใช้ลีน (Lean) กับภาคบริการ ในโรงพยาบาลสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์นาวาโทหญิงสุศิภรณ์ อุดมสุข วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาวิชา/คณะ/มหาวิทยาลัยอาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ปีการศึกษาการบริหารเทคโนโลยี วิทยาลัยนวัตกรรม มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.จิโรจน์ บุรณศิริ2563บทคัดย่อ งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและวิเคราะห์ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับและการตัดสินใจใช้เครื่อง Kiosk สำหรับการเช็คสิทธิ์อัตโนมัติด้วยตนเองมาลีน (Lean) กับภาคบริการในโรงพยาบาลในโรงพยาบาลสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ โดยประยุกต์ใช้แบบจำลองการยอมรับเทคโนโลยี(TAM)และแบบจำลองทฤษฎีการยอมรับและการใช้เทคโนโลยี (UTAUT)ทั้งนี้ผู้วิจัยได้พัฒนาแบบสอบถามจากผู้เชี่ยวชาญ จากการทบทวนวรรณกรรมและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง นำไปเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างที่เป็นผู้มาใช้บริการในโรงพยาบาล จำนวน 449 ตัวอย่าง ใช้เทคนิคการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจและโมเดลสมการเชิงโครงสร้าง ผลการวิจัยพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับการใช้เครื่อง Kiosk การเช็คสิทธิ์อัตโนมัติด้วยตนเองในโรงพยาบาลสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ ประกอบด้วย 4 ปัจจัย ได้แก่ 1) ความคาดหวังในประสิทธิภาพ 2) ความคาดหวังในความพยายาม 3) อิทธิพลของสังคมและ4) สิ่งอำนวยความสะดวกในการใช้งาน ทั้ง 4 ปัจจัยร่วมกันส่งผลต่อพฤติกรรมการใช้โดยผ่านทัศนคติและความตั้งใจแสดงพฤติกรรม ยกเว้น 2 ปัจจัย ได้แก่ 1) ความคาดหวังในความพยายามที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการใช้โดยผ่านทัศนคติ และ 2) อิทธิพลของสังคมที่ส่งผลต่อพฤติกรรมการใช้โดยผ่านความตั้งใจแสดงพฤติกรรม คำสำคัญ : เครื่อง Kiosk , การจัดการแบบลีน , การเช็คสิทธิ์อัตโนมัติด้วยตนเอง , ภาคบริการ
DOI: 10.14457/tu.the.2020.1445
title: การศึกษาลักษณะพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงที่ส่งผลต่อความสนใจของ Gen Y และ Gen Z ระหว่างสถานการณ์โควิด 19

description: งานวิจัยเรื่องการศึกษาลักษณะพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงที่ส่งผลต่อความสนใจของ Gen Y และ Gen Z ระหว่างสถานการณ์ โควิด19 มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาลักษณะของพิพิธภัณฑ์เสมือนจริง ที่ส่งผลต่อความสนใจของ Gen Y และ Gen Z ระหว่างสถานการณ์ โควิด 19 และเสนอแนวทางการพัฒนาพิพิธภัณฑ์เสมือนจริง (Virtual Museum) ต่อในอนาคต โดยการเก็บรวบรวมข้อมูลจะใช้ระเบียบวิธีวิจัยจากแบบสอบถามเชิงปริมาณจากกลุ่มตัวอย่างที่มีประสบการณ์ในการรับชมพิพิธภัณฑ์เสมือนจริง Gen Y 200 คน และ Gen Z 200 คน และการสัมภาษณ์กลุ่มของผู้ที่มีประสบการณ์ในการรับชมพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงในประเทศไทยและต่างประเทศ รวมถึงประสบการณ์ในการรับชมพิพิธภัณฑ์ในประเทศไทยและต่างประเทศ Gen Y 10 ตน และ Gen Z 10 คนผลการศึกษาพบว่าศึกษาลักษณะของพิพิธภัณฑ์เสมือนจริง ที่ส่งผลต่อความสนใจของ Gen Y และ Gen Z ระหว่างสถานการณ์ โควิด 19 คือการลักษณะการให้บริการผ่านเว็บไซต์พิพิธภัณฑ์เสมือนจริง เสนอแนวทางการพัฒนาพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงในอนาคต 1. การรับชมผ่านเว็บไซต์พิพิธภัณฑ์เสมือนจริง 2. ปุ่มควบคุมการเคลื่อนที่ 3. คำอธิบายตัวอักษร 4. ผลงานชัด 5. คำบรรยายเสียง 6. เคลื่อนที่อัตโนมัติ 7. ดูวัตถุ 360 องศา ให้ปรากฏทุกลักษณะในทุกพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงข้อเสนอสำหรับพิพิธภัณฑ์เสมือนจริงในประเทศไทย คือ สร้างความเสถียรของเว็บไซต์พิพิธภัณฑ์เสมือนจริงและเพิ่มกิจกรรมการมีปฏิสัมพันธ์ร่วมกันระหว่างพิพิธภัณฑ์กับผู้ชม