cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/nzawys
title: scon2

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/rh5pvf
title: uxnmr.par

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.79
title: A secure, traceable, and efficiently revocable cloud-based access control scheme using ciphertext policy attribute-based encryption and blockchain

description: Ciphertext Policy Attributed-based Encryption (CP-ABE) is considered as a suitable solution for supporting secure and fine-grained access control for outsourced data. Considering the revocation problem in cloud-based access control, existing revocable CP-ABE based schemes still have limitations. First, most solutions did not support both user and attribute revocation with auditability of revocation transactions. Second, they still relied on data owners or data users to generate the crypto components such as ciphertext update key to support the revocation process, resulting in the dependency of the availability of the data owner and computation overhead in both the data owner and the data user. Third, they did not provide the formal procedure for invoking the affected ciphertexts. Finally, most of them did not tackle the attributes hiding to support privacy-preserving policy outsourcing. To this end, we proposed a cloud-based access control scheme by leveraging CP-ABE, AES symmetric encryption, and blockchain technology to deliver an efficient user and attribute revocation with the ciphertext retrieval mechanism and transaction traceability. In addition, we introduced the attribute hiding method based on hidden vector encryption (HVE) to preserve the privacy of access policy content. To evaluate the efficiency of our proposed scheme, we conducted experiments to show that our proposed scheme is efficient and practical for real implementation.
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/chme2y
title: thumb.png

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.80
title: Improving thermostability of bromelain via immobilization onto clay-carboxymethylcellulose composites for aquafeed application

description: Supplementation of bromelain, a protease from the pineapple plant, in feed can significantly improve the growth performance of aquatic animals. However, the instability of bromelain at high temperatures (≥ 100 ºC) during feed processing limits its applications in aquaculture. To improve thermal stability, the immobilization of bromelain onto bentonite-carboxymethylcellulose (CMC) composite through an ionotropic gelation technique was introduced in this study. The composites containing bentonite clay and CMC were prepared in different CMC to calcium ion (Ca2+) proportions of 1:10, 1:20, 1:30, 1:40, and 1:50 (w/w). High immobilization yield (&gt; 95%) with loading capacity in a range of 0.8-0.9% was obtained from all conditions. Less than 1% of enzyme leakage was found after placing it in water for 30 min. Among the immobilized enzymes, composite with a CMC: Ca2+ mass ratio of 1:20 showed the highest enzyme activity at 0.16 ± 0.01 units/mg protein. After thermal treatment at 100 ºC for 10 min, the residual activity of free bromelain was found at 0.96 ± 0.19%, while that of the immobilized enzyme was 139 ± 20% from its original activity. The study showed that incorporating bentonite clay with CMC in the presence of calcium ions created a good synergetic effect to improve thermal stability with low leakage loss of immobilized bromelain. These results in a high potential for its wide utilization in aquafeed applications.
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/5gvxae
title: acqus

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/ff3wzy
title: scon2

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/ubsfwy
title: cpdprg2

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.82
title: Optimization of the supercritical carbon dioxide foaming process for biodegradable polylactide using response surface methodology

description: An optimization study utilizing response surface methodology (RSM) and central composite design (CCD) was conducted to investigate batch foaming processes using supercritical CO2 as the physical blowing agent for neat polylactide (PLA) and polylactide/polyurethane (PLA/PU) blend foams. This study investigates the effect of single processing parameters on the properties of neat PLA foams. We demonstrate a complex interplay between foaming conditions and resulting foam properties, driven by competing effects of cell collapse and nucleation under varying temperatures, pressure, and time. Notably, thicker cell walls and higher sphericity, achieved through optimized foaming conditions, significantly enhance the foam’s compressive modulus and resistance to localized collapse. These findings underscore the critical role of processing parameters in tailoring the mechanical properties of PLA foams for diverse applications. Significant interactions between foaming process parameters were identified, impacting the properties of neat PLA foams. Foam density and average cell size exhibited an inverse relationship with foaming temperature and time. Initially, increases in both parameters decreased foam density and increased average cell size, attributed to enhanced gas dissolution at higher temperatures and longer durations, promoting rapid cell growth. Subsequent rises in these factors slightly increased foam density, possibly due to instability of foam structure and excessive gas diffusion. Compressive modulus was influenced by temperature and time, achieving the highest modulus at 50% strain under shorter foaming times and lower temperatures, facilitating rapid PLA solidification and smaller crystallite growth. Cell density decreased with rising temperature and pressure, likely from increased CO2 dissolution fostering more cell nuclei and reduced cell merging. Optimal lightweight PLA foams were obtained at 180°C, 165 bar, and 2.3 hours. Moreover, chemically recycled PLA, synthesized into polyurethane and blended with commercial PLA, demonstrated interactions between foaming parameters affecting foam properties. Higher IPDI composition and foaming temperatures reduced foam density by promoting cell nucleation and cell merging. The compressive modulus was influenced by increased foaming temperature and IPDI composition, impacting cellular structure and smaller cell morphology. Optimal lightweight PLA/PU blend foams were achieved at 1 mL of IPDI composition, 165°C of foaming temperature, and 174 bar of foaming pressure with fixed foaming time of 1.5 hours, highlighting the potential of these materials in diverse applications. These studies highlight the dual potential of PLA-based foams: neat PLA foam as an eco-friendly absorbent for organic solvents and oil, and PLA/PU blend foam as a remarkably creep-resistant material, paving the way for advanced applications across diverse industries.
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/zizz7i
title: auditp.txt

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/y3yiur
title: audita.txt

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.83
title: Data augmentation for rotate machinery fault diagnosis with deep learning system

description: A challenging aspect of applying Artificial Intelligence (AI) for electric machinery fault diagnosis systems in practical engineering scenarios is to collect adequate cases with sufficient faulty conditions for training and validation. In particular, imbalanced datasets, such as motor vibration signals having much more data toward no-fault or common fault conditions than the rare ones, usually lead to biased predictions or misdiagnosis. In this paper, a statistical feature extraction model, the proposed Synthesis Data Augmentation Method and the Deep Neural Network (DNN) are investigated and implemented to enhance the classification accuracy from vibration signal measurements.
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/foaac6
title: acqu

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2022.1517
title: การจัดการกระบวนการทางธุรกิจของงานบริการการศึกษาเพื่อการแปรรูปสู่ความเป็นดิจิทัล

description: ในโลกแห่งความผันผวนที่ปัจจุบันเรียกกันว่า VUCA นั้น หากองค์กรอาศัยเพียงการบริหารในรูปแบบเดิมคงไม่อาจอยู่รอดในตลาดได้ เพื่อมิให้ถูกแทนที่โดยผู้เล่นใหม่การแปรรูปองค์กรให้เป็นดิจิทัลจึงกลายเป็นสิ่งจำเป็น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในวงการอุดมศึกษา ที่สถาบันเช่นมหาวิทยาลัยนั้นกำลังเผชิญกับจำนวนของนักศึกษาที่ลดลงอย่างต่อเนื่อง จากการเข้าสู่ตลาดของผู้เล่นที่เรียกว่าการศึกษานอกระบบ ทำให้มหาวิทยาลัยจำเป็นที่จะต้องแปรรูปตนเองให้เป็นดิจิทัลด้วยเช่นกัน แต่การแปรรูปมหาวิทยาลัยให้เป็นดิจิทัลนั้นมิใช่เพียงแต่การที่จะนำห้องเรียนเข้าสู่ระบบออนไลน์ หรือ การนำเอาซอฟท์แวร์เข้ามาใช้ในการทำงานเท่านั้น งานวิจัยชิ้นนี้จะนำเสนอแนวคิดในการแปรรูปมหาวิทยาลัยรัฐแห่งหนึ่งในประเทศไทยให้เป็นดิจิทัล โดยเริ่มต้นที่การแปรรรูปงานบริการการศึกษาระดับคณะที่เป็นส่วนประกอบที่เล็กที่สุดแต่สำคัญมากในมหาวิทยาลัย การวิจัยนี้ได้ปรับใช้การจัดการกระบวนการทางธุรกิจของกระบวนการอนุมัติเอกสารที่เรียกกันว่างานสารบรรณ ที่เป็นกระบวนการสำคัญของทุกหน่วยงานราชการ ผ่านการวิเคราะห์ด้วยแผนภาพ BPMN และจัดการกับจุดติดขัดในกระบวนการดังกล่าวด้วยหลักการ ECRS+IT เพื่อสร้างกระบวนการต้นแบบ ที่มาพร้อมกับแนวทางการนำเทคโนโลยีสารสนเทศมาใช้เพื่อยกระดับกระบวนการให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ทว่าเมื่อมหาวิทยาลัยที่เป็นกรณีศึกษาได้มีเทคโนโลยีสารสนเทศที่เรียกว่าระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์ที่สร้างมาเพื่อใช้กับกระบวนการดังกล่าวอยู่ก่อนแล้ว แต่ในปัจจุบันกลับไม่มีผู้ใช้งานเนื่องจากการออกแบบระบบที่ไม่สอดคล้องกับพฤติกรรมของผู้ปฏิบัติงาน ผู้วิจัยจึงต้องออกแบบกระบวนการต้นแบบโดยผสานกับความคิดเห็นที่ได้รับจากผู้ปฏิบัติงานจริงและนำเสนอแผนพัฒนาระยะยาวที่ใช้หลักการ Extreme Programming ในการพัฒนาระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์เพื่อให้ระบบดังกล่าวเกิดการวัวัฒนาการจากระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์ไปเป็น Virtual Workplace ของมหาวิทยาลัย เพื่อให้เป็นก้าวแรกที่นำไปสู่การแปรรูปมหาวิทยาลัยให้เป็นดิจิทัล ซึ่งทั้งกระบวนการต้นแบบและแผนพัฒนาระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์ที่เป็นผลของการวิจัยนี้สามารถที่จะนำไปปรับใช้ได้ไม่เพียงแต่กับมหาวิทยาลัยเท่านั้น แต่สามารถปรับใช้ได้กับทุกหน่วยงานราชการที่พบปัญหาความล่าช้าในการอนุมัติเอกสาร หน่วยงานที่พบปัญหาในการใช้งานระบบสารบรรณอิเล็กทรอนิกส์ หรือแม้แต่หน่วยงานที่เพียงแค่ต้องการจะแปรรูปตนเองให้เป็นดิจิทัลก็สามารถใช้ได้
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/j3fxal
title: uxnmr.info

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/0gpdey
title: format.temp

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/ucpltx
title: proc

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/xoqqkr
title: acqu

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.84
title: การศึกษาการรู้จำและตรวจจับตัวเลขแบบละเอียดจากภาพถ่ายอุปกรณ์เครื่องวัดสัญญาณชีพด้วยเทคนิคโครงข่ายเสนอพื้นที่ การจำแนกข้อมูลด้วยคอนโวลูชันและแผนที่ซาเลียนซี

description: การตรวจวัดสัญญาณชีพพื้นฐานถือเป็นภาระกิจสำคัญสำหรับการดูแลสุขภาพประชากรสำหรับศูนย์บริการทางการแพทย์ปฐมภูมิ โดยปกติแล้วการตรวจวัดดังกล่าวจะใช้อุปกรณ์ ที่แสดงผลออกมาทางหน้าจอ ซึ่งผลที่ได้นั้นจำเป็นต้องทำการบันทึกด้วยมือเพื่อนำผลไปใช้งาน แม้ว่าในปัจจุบันจะมีการพัฒนาในรูปแบบระบบอินเตอร์เน็ตสรรพสิ่ง (IoT) แต่ก็ยังมีต้นทุนที่สูงทำให้ศูนย์บริการสุขภาพระดับปฐมภูมิไม่สามารถเข้าถึงได้ ด้วยปัญหาดังกล่าวจึงนำมาสู่งานวิจัยการพัฒนาระบบตรวจจับตัวเลขจากภาพถ่ายอุปกรณ์เครื่องวัดสัญญาณชีพ งานวิจัยนี้ได้ทำการพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์ เพื่อใช้ตรวจจับข้อมูลภายในภาพถ่ายของอุปกรณ์เครื่องวัดสัญญาณชีพจำนวนทั้งสิ้น 3 ชนิดอุปกรณ์ ได้แก่ เครื่องวัดความดันโลหิต เครื่องวัดอุณหภูมิร่างกาย และเครื่องวัดออกซิเจนปลายนิ้ว โดยใช้เทคนิคการตรวจจับวัตถุแบบละเอียดร่วมกับโครงข่ายเสนอพื้นที่ และการจำแนกข้อมูลด้วยคอนโวลูชัน โดยระบบประกอบด้วยโมเดล 3 รูปแบบ ได้แก่ การจำแนกชนิดอุปกรณ์ การตรวจจับพื้นที่สำคัญ และการตรวจจับข้อมูลตัวเลขในภาพถ่าย ซึ่งข้อมูลที่ได้จะถูกนำไปวิเคราะห์ให้อยู่ในรูปแบบที่ใช้งานได้ตามชนิดของอุปกรณ์ ผลการวิจัยพบว่า ระบบที่พัฒนาขึ้นนั้น สามารถตรวจจับข้อมูลในอุปกรณ์ได้แม่นยำสูงสุดถึงร้อยละ 98 ซึ่งถือว่ามีความแม่นยำสูง และเหมาะสมที่จะนำไปพัฒนาเป็นโปรแกรมประยุกต์
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/9gpmtg
title: scon2

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/teblms
title: auditp.txt

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2022.1519
title: แบบจำลองวิเคราะห์ความรู้สึกผู้ใช้บริการที่มีต่อการให้บริการของโรงพยาบาลมาตรฐาน JCI ในประเทศไทย

description: งานวิจัยเรื่อง “แบบจำลองวิเคราะห์ความรู้สึกผู้ใช้บริการที่มีต่อการให้บริการของโรงพยาบาลมาตรฐาน JCI ในประเทศไทย” ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อใช้ในการจำแนกข้อความความคิดเห็นของผู้ใช้บริการที่ถูกถ่ายทอดออกมาผ่านสื่อต่าง ๆ โดยการจำแนกข้อความ จะถูกทำให้สอดคล้องกับกรอบการบริหารจัดการเวลา เพื่อให้สามารถจัดลำดับความสำคัญของปัญหาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น การพัฒนางานวิจัยในครั้งนี้ ผู้วิจัยเลือกใช้เทคนิคการจำแนกข้อความ โดยมีขั้นตอนการจัดเตรียมข้อมูล เช่น การลบคำหยุด การลบอักขระพิเศษ และการตัดคำ เป็นต้น ประกอบกับ การสร้างถุงคำด้วยเทคนิค TF-IDF จากนั้นจะนำข้อมูลที่ผ่านการจัดเตรียมเรียบร้อยแล้ว ไปวิเคราะห์ข้อความด้วยอัลกอริทึมทั้งหมด 3 อัลกอริทึม โดยอัลกอริทึมต้นไม้ตัดสินใจ ให้ค่าความถูกต้องสูงที่สุด อยู่ที่ร้อยละ 81.80 รองลงมาคืออัลกอริทึมนาร์อีฟเบย์ ให้ค่าความถูกต้องอยู่ที่ร้อยละ 77.83 และสุดท้ายอัลกอริทึมเพื่อนบ้านใกล้ที่สุด ให้ค่าความถูกต้องอยู่ที่ร้อยละ 75.18 จากนั้นผู้วิจัยได้นำไปเปรียบเทียบกับการจำแนกด้วยมนุษย์ พบว่าแบบจำลองวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ สามารถจำแนกข้อความได้ดีกว่าการจำแนกข้อความด้วยมนุษย์ โดยมีค่าเฉลี่ยอยู่ที่ร้อยละ 70 และร้อยละ 62 ตามลำดับ การพัฒนางานวิจัยเรื่องนี้ จะสามารถช่วยลดระยะเวลาในการจำแนกข้อความ และลดความผิดพลาดจากการจำแนกข้อความด้วยมนุษย์ ทำให้สามารถรับรู้ปัญหา และจัดลำดับความสำคัญของปัญหา จนนำไปสู่การแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที และมีประสิทธิภาพมากที่สุด
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/eivd6g
title: 1i

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.85
title: Automatic optic disc segmentation for edema classification and severity grading

description: Optic disc edema (ODE) is a notable ocular symptom often seen in neuro-ophthalmic illnesses affecting the optic disc (OD). The etiologies underlying ODE are diverse, including a range of symptoms and consequences. The early detection of ODE can mitigate the risk of vision loss and the development of severe ocular disorders. The texture seen in the edematous OD exhibits a notable dissimilarity when compared to the non-edematous OD in retinal images. Consequently, methods usually effective for non-edematous cases may exhibit limited efficacy when applied to edematous situations. In this study, we provide a comprehensive approach for the automated classification of OD fundus photographs into edematous and non-edematous categories. Our proposed method is designed to handle fundus image datasets that combine both edematous and non-edematous ODs. The algorithm includes the processes of localizing, segmenting, and classifying optic discs that exhibit edematous and non-edematous characteristics. The studies proposed the factorized gradient vector flow (FGVF) method to do the segmentation of the edematous OD and non-edematous OD. The classification of the OD type is performed by using a linear support vector machine (SVM) algorithm, which is based on 27 distinct features that have been extracted from the vessels, GLCM, color, and intensity line profile. The approach method was evaluated using a total of 295 images, including 146 edematous cases and 149 non-edematous cases, sourced from three datasets. The segmentation process demonstrates an average accuracy of 88.41%, recall of 89.35%, and F1-Score of 86.53%. The average classification accuracy is 99.40%, achieving a superior performance of 3.43% compared to the state-of-the-art method. The classification of ODE severity is important to provide appropriate therapies and minimize the risk of exacerbating outcomes. In the second study, a set of 15 appearance-based features were used, which were obtained from the localized ODE area, to assess the severity stage. The features are extracted from GLCM, color, intensity line profile, and vessels. The linear support vector machine (SVM) is used for the classification of a total of 146 ODE funds photographs that have been chosen from three datasets. The proposed method in this study shows favorable results, with accuracy, specificity, and sensitivity achieving values of 78.77%, 82.5%, and 74.24%, respectively. The proposed technique substantially improves over the state-of-the-art approach, achieving performance gains of 17.13%, 16.62%, and 18.5% in the corresponding evaluation metrics.
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/oyeg2q
title: specpar

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2022.1520
title: ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเลือกใช้แอปพลิเคชันทินเดอร์ (Tinder) ของกลุ่มเจเนอเรชันวายในประเทศไทย

description: การค้นคว้าอิสระนี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อเลือกใช้แอปพลิเคชันทินเดอร์ของกลุ่มเจเนอเรชันวายในประเทศไทย โดยเป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ ใช้วิธีการเก็บข้อมูลจากแบบสอบถามออนไลน์ กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ได้แก่ กลุ่มเจเนอเรชันวายในประเทศไทย จำนวน 408 คน โดยสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ ได้แก่ สถิติเชิงพรรณนา โดยการหาค่าเฉลี่ย ร้อยละ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และสถิติเชิงอนุมาน โดยการทำวิเคราะห์โดยใช้สถิติวิเคราะห์สมการถดถอยเชิงพหุ (Multiple Regression Analysis)ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อกการเลือกใช้แอปพลิเคชันทินเดอร์ของกลุ่มเจเนอเรชันวายในประเทศไทย ได้แก่ ปัจจัยการเห็นคุณค่าของตนเอง ปัจจัยอัตลักษณ์ทางสังคม ปัจจัยความเชื่อมั่นและไว้วางใจ ปัจจัยทัศนคติที่มีต่อการใช้งาน และปัจจัยประโยชน์ต่อการใช้งาน โดยมีความสัมพันธ์กับการเลือกใช้แอปพลิเคชันทินเดอร์ ได้อย่างมีน้อยสำคัญทางสถิติ และสามารถอธิบายความแปรปรวนได้ร้อยละ 57.3 (R2 adj = 0.573)
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/blzkee
title: audita.txt

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/mqhf7q
title: format.temp

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/b8wmr8
title: procs

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2022.1521
title: การประยุกต์ใช้เทคนิคการกระจายหน้าที่เชิงคุณภาพในการพัฒนาแอปพลิเคชันเครื่องชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า: กรณีศึกษาบริษัทแห่งหนึ่ง

description: งานค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวทางการพัฒนาแอปพลิเคชันสำหรับชาร์จรถยนต์ไฟฟ้า โดยการประยุกต์ใช้เทคนิคการกระจายหน้าที่เชิงคุณภาพ (QFD) เพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้บริการ โดยเป็นการวิจัยเชิงปฏิบัติการ (Action Research) ประกอบด้วย 4 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ การวางแผน (Planning) การลงมือปฏิบัติการตามแผน (Action) การสังเกตการณ์ (Observation) และการสะท้อนกลับ (Reflection) ผลการวิจัยพบว่า ความต้องการของลูกค้า 3 ลำดับแรก ได้แก่ ระบบสามารถเรียกดูประวัติการชาร์จย้อนหลัง ได้ 2 ปี แอปพลิเคชันมีระบบความปลอดภัยในการใช้บริการ (เช่น ระบบการแจ้งเตือน) และระบบมีการรักษาความลับของลูกค้า (เช่น ข้อมูลของลูกค้า, ข้อมูลการชำระเงิน) สำหรับคุณลักษณะทางเทคนิค สามารถเรียงลำดับ 3 ลำดับแรกได้แก่ ระบบปฏิบัติการ ความเสถียรของการเชื่อมต่อแบบไร้สาย และความปลอดภัยของข้อมูล โดยผลการวิจัยนี้ สามารถใช้เป็นแนวทางในการปรับปรุงคุณภาพของแอปพลิเคชันชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าให้มีประสิทธิภาพได้ต่อไป
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/mk3sgk
title: auditp.txt

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2022.1522
title: ปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับและพฤติกรรมการเลือกใช้ตู้เต่าบินของประชากรในกรุงเทพมหานครและปริมณฑล

description: เทคโนโลยีเครื่องจำหน่ายสินค้าอัตโนมัติได้ถูกพัฒนาและนำเข้ามาในประเทศไทยมาหลายปีแต่ไม่ได้รับความนิยมเท่าที่ควร ปัจจุบันได้มีการพัฒนาตู้จำหน่ายสินค้าอัตโนมัติร่วมกับเทคโนโลยีต่างๆ เช่นเทคโนโลยี IoT เทคโนโลยีระบบคลาวด์ จนเป็นตู้จำหน่ายสินค้าอัตโนมัติอัจฉริยะ เมื่อปี พ.ศ. 2564 ได้มีการใช้งานตู้เต่าบิน Robotic Barista ที่เป็นตู้จำหน่ายสินค้าอัตโนมัติอัจฉริยะจนเกิดเป็นกระแสไวรัล จึงนำมาซึ่งการศึกษาในครั้งนี้ด้วยวัตถุประสงค์ของการศึกษา คือ 1) เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับและพฤติกรรมการเลือกใช้ตู้เต่าบิน 2) เพื่อทดสอบปัจจัยที่มีผลต่อการยอมรับและพฤติกรรมการเลือกใช้ตู้เต่าบินภายใต้กรอบทฤษฏีส่วนขยายการยอมรับเทคโนโลยี (The unified theory of acceptance and use of technology: UTAUT2) และนำไปพัฒนาในภาคธุรกิจ โดยใช้การวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM) เนื่องจากวิธีนี้เหมาะสำหรับการทดสอบแบบจำลองที่มีความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรแฝงกับตัวแปรสังเกต โดยงานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ (Quantitative Research) ได้ศึกษารวบรวมข้อมูลแบบสอบถามผ่านทางออนไลน์ของประชากรในกรุงเทพมหานครและปริมณฑลจำนวน 379 คน ผลการวิเคราะห์พบว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อการยอมรับและพฤติกรรมการเลือกใช้ตู้เต่าบินคือ มาตรการความปลอดภัย มูลค่าราคา ความเคยชิน และทัศนคติการใช้งาน
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/iwh1qk
title: acqus

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/yttweq
title: uxnmr.info

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2022.1523
title: ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการใช้งาน Chatbot หมอหนี้เพื่อประชาชน

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการใช้งาน Chatbot หมอหนี้เพื่อประชาชน และเสนอแนวทางการปรับปรุงและพัฒนา Chatbot ดังกล่าว ซึ่งงานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ มีขั้นตอนในการศึกษาวิจัยแบ่งออกเป็น 5 ขั้นตอนหลัก คือ (1) กำหนดหัวข้องานวิจัย โดยได้จากการศึกษาปัญหาเกี่ยวกับหนี้สินของประชาชน และที่มาของการจัดทำ Chatbot (2) ทบทวนวรรณกรรม และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (3) กำหนดกรอบงานวิจัย และจัดทำแบบสอบถามที่ผ่านกระบวนการตรวจสอบความเที่ยง และความน่าเชื่อถือของข้อคำถาม (4) ดำเนินการแจกแบบสอบถามออนไลน์ และรวบรวมข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่สามารถวิเคราะห์ผลได้ (5) วิเคราะห์ และสรุปผล โดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูลสถิติเชิงพรรณนา และการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ (Multiple Linear Regression)ผลการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่มีผลต่อการใช้งาน Chatbot หมอหนี้เพื่อประชาชน คือความง่ายในการใช้งาน รองลงมาคือความมั่นใจและไว้วางใจในการใช้งาน ประสิทธิภาพในการใช้งาน และประสบการณ์ในการใช้งานตามลำดับ ส่วนปัจจัยที่ไม่มีผลในการศึกษาครั้งนี้คือปัจจัยด้านประโยชน์ในการใช้งาน ความสนุกในการใช้งาน และ อิทธิพลทางสังคมผลการวิจัยนี้สามารถนําไปพัฒนา Chatbot หมอหนี้เพื่อประชาชนให้ตอบโจทย์ผู้ใช้งานมากยิ่งขึ้น และยังเป็นแนวทางในการจัดทำ Chatbot อื่นที่มีแนวทางใกล้เคียงกัน โดยควรมุ่งเน้นไปที่ความต้องการของผู้ใช้งานที่ระบุว่า Chatbot ต้องเข้าถึงง่าย ใช้งานง่าย และส่งต่อข้อมูลได้ง่าย
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/zunltm
title: shimvalues

description: :unav
DOI: 10.14457/tu.the.2023.86
title: ตัวแบบการจำแนกระยะเวลาที่พนักงานจะยอมรับการทำงานแบบอไจล์ในธุรกิจประกันชีวิตแห่งหนึ่ง

description: ในยุคปัจจุบันบริษัทแบบดั้งเดิมหลายบริษัทได้มีการแปรรูปองค์กรให้มีความคล่องตัวมากขึ้นซึ่งเรียกว่า Agile Transformation เพื่อให้องค์กรสามารถตอบสนองต่อความต้องการที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยการแปรรูปอไจล์จำเป็นต้องใช้เวลาและความพยายามอย่างมากเนื่องจากพนักงานในองค์กรแบบดั้งเดิมนี้มักไม่คุ้นเคยกับการทำงานแบบอไจล์ ดังนั้นหากองค์กรสามารถรับรู้ได้ว่าพนักงานคนใดมีคุณลักษณะเหมาะสม สามารถปรับตัวและยอมรับการทำงานแบบอไจล์ได้เร็ว องค์กรก็สามารถที่จะคัดเลือกคนเหล่านั้นมาทำงานแบบอไจล์ก่อนได้ เพื่อให้จำนวนทีมงานหรือพนักงานที่ทำงานแบบอไจล์ในองค์กรมีจำนวนเพิ่มขึ้นได้อย่างรวดเร็ว ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์ในการศึกษาปัจจัยด้านมนุษย์ 6 ด้านที่ส่งผลต่อการยอมรับอไจล์ของพนักงานซึ่งได้แก่ การร่วมมือกับผู้อื่น การให้ความสำคัญกับลูกค้า การสื่อสาร การสร้างความเชื่อมั่น การต่อต้าน การบริหารจัดการงาน เพื่อนำมาสร้างตัวแบบการจำแนกพนักงานที่มีแนวโน้มจะยอมรับการทำงานแบบอไจล์ได้ภายในช่วงระยะเวลาต่างๆ โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง โดยงานวิจัยนี้เป็นงานวิจัยเชิงปริมาณ และใช้ข้อมูลปฐมภูมิที่รวบรวมด้วยแบบสอบถาม จากกลุ่มตัวอย่าง 80 คนในธุรกิจประกันชีวิตแห่งหนึ่ง อีกทั้งงานวิจัยนี้เลือกใช้ขั้นตอนวิธีทั้งหมด 3 แบบได้แก่ Decision Tree, Naïve Bayes และ k-nearest neighbors โดยพบว่าขั้นตอนวิธี Naïve Bayes ที่มีการทำ Feature Selection ด้วยวิธี Evolutionary มีประสิทธิภาพมากที่สุดที่ 53.75% ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ต่อในองค์กรได้ อีกทั้งพบว่าปัจจัยมนุษย์ได้แก่ การร่วมมือกับผู้อื่น, การสร้างความเชื่อมั่น, การสื่อสาร, และการบริหารจัดการงาน มีอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญกับระยะเวลาที่พนักงานจะยอมรับการทำงานแบบอไจล์ในองค์กรอีกด้วย
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/hsiyde
title: specpar

description: :unav
DOI: 10.34658/rdb.ff0gm8/wptt8p
title: title

description: :unav