คอลเล็กชัน (Collections)
พบ 69 รายการ
(ค้นหา: "-")
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
Cultural Tourism: Factors Influencing the Transmission of Cultural and Culinary Heritage in Phuket,
-
บทความประชุมวิชาการ
ระดับชาติ
Image Processing on Fashion-MNIST Dataset Using Convolutional Neural Networks (CNN)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ (1) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพของเทคนิค CNN ในการจำแนกประเภท
รูปภาพแฟชั่น จากชุดข้อมูล Fashion-MNIST และ (2) เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิค CNN กับ
เทคนิคพื้นฐานทางการเรียนรู้ของเครื่อง ในการจำแนกประเภทรูปภาพแฟชั่น โดยใช้ชุดข้อมูลรูปภาพ
แฟชั่น Fashion-MNIST ซึ่งประกอบด้วยภาพเสื้อผ้าแบบขาวดำ จำนวนทั้งหมด 70,000 ภาพ แบ่งเป็น 10
หมวดหมู่ โดยแบ่งชุดข้อมูลสำหรับการฝึกสอนแบบจำลองจำนวน 60,000 ภาพ และชุดข้อมูลสำหรับการ
ทดสอบแบบจำลองจำนวน 10,000 ภาพ การวิเคราะห์ข้อมูลดำเนินการด้วยการจำแนกประเภทรูปภาพโดยใช้
โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน และประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองด้วยค่าความถูกต้อง
(Accuracy) และค่าความสูญเสีย (Loss) ผลการวิจัยพบว่า (1) โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันมี
ความสามารถในการจำแนกประเภทรูปภาพแฟชั่นได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่าความถูกต้องเท่ากับร้อยละ
88.84 และ (2) เมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคพื้นฐาน ได้แก่ เทคนิคซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (SVM) และเทคนิค
เค-เนียร์เรสต์เนเบอร์ (k-NN) พบว่าโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันมีประสิทธิภาพสูงกว่า ทั้งนี้
เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันสามารถเรียนรู้คุณลักษณะเชิงพื้นที่และลำดับชั้นของภาพได้
โดยอัตโนมัติ ซึ่งเหมาะสมกับงานประมวลผลและวิเคราะห์ภาพแฟชั่น
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q3
Depression analysis using behavior tracking and facial expression recognition during PHQ-9 assessmen
The objective of this research is to comparatively study the analysis of depression potentiality from videos recorded during PHQ-9 assessment and clinical psychologists’ expertise (psychometric) in major depression disorder diagnosis by implementing experimental research from three subject groups. The subjects were selected by using the purposive sampling method, and they consented according to the Human Research Ethics Committee. In addition, the data were collected via experimentation at the Psychiatry and Drug Addiction Subdivision of the hospital by using a research tool created from the application of facial expression recognition pre-training model, user behavior tracking, and PHQ-9 questionnaire in accordance with clinical manifestations. The relationship between PHQ-9 questions and the subjects’ emotions, which occurred while they are taking the questionnaires, are analyzed by using correlation statistics. After that, the results are compared by three clinical psychologists who have been specializing in depression diagnosis for more than seven years. The relationship exhibits the following interesting outcomes: 1) The correlation result showed a significant relationship between PHQ-9, emotion, behavior tracking, and reaction time with real subjects (Experimental group) but not significant with fake subjects (Experimental excluded group); and 2) Most of the emotions derived from the experiment have similar trends. To elaborate, the untreated subjects and the subjects who are undergoing treatment are prone to sadness, whereas the normal subjects tend to be happy, and the result barely has a relationship with PHQ-9
วารสารวิชาการ
ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 2
A Comparative Study of Teachers’ Needs for Developing Competencies in Using Artificial Intelligence
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาความต้องการพัฒนาสมรรถนะการใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ของครูโรงเรียนเอกชนจังหวัดสมุทรปราการ และ 2) เปรียบเทียบความต้องการพัฒนาสมรรถนะการใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ของครูโรงเรียนเอกชนจังหวัดสมุทรปราการ จำแนกตามปัจจัยส่วนบุคคล กลุ่มตัวอย่าง คือ ครูจำนวน 264 คน ซึ่งเข้าร่วมการวิจัยโดยสมัครใจและตอบแบบสอบถามออนไลน์ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัย คือ แบบสอบถามแบบมาตรประมาณค่า 5 ระดับ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และการวิเคราะห์ความแปรปรวนทางเดียว (One-Way ANOVA)
ผลการวิจัยพบว่า 1) ความต้องการพัฒนาสมรรถนะการใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวัดและประเมินผลการเรียนรู้ของครูโดยภาพรวมอยู่ในระดับมาก (x̅=3.65, S.D.=0.89) และ 2) ครูที่มีช่วงวัย ประสบการณ์สอน และประสบการณ์การใช้ปัญญาประดิษฐ์แตกต่างกัน มีความต้องการพัฒนาสมรรถนะการใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการวัดและประเมินผลการเรียนรู้แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
Breaking the strain–symmetry trade-off via electrostriction-mediated reversible phase transition in
ไม่มี
วารสารวิชาการ
ระดับนานาชาติ (SCOPUS) Q1
Improved electrical and bioactivities of lead-free BNT–SBT ceramics by STZ additive and post-sinteri
ไม่มี
วารสารวิชาการ
ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 1
Comparative Study of YOLO Architectures for Detecting Complex Weld Defects under Label Ambiguity
งานวิจัยมีวัตถุประสงค์เพื่อ 1)พัฒนาแบบจ าลองตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมด้วยสถาปัตยกรรม YOLO จ านวน 3 เวอร์ชัน2) เปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจ าลอง YOLOv11l, YOLOv12lและ YOLOv26lภายใต้เงื่อนไขการทดลองเดียวกัน 3) วิเคราะห์ผลการตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมรายคลาส ได้แก่ รอยแตก (Crack), รูพรุน (Porosity), สะเก็ดเชื่อม (Spatter) และแนวเชื่อม (Weld Line)4) พัฒนาเว็บแอปพลิเคชันต้นแบบส าหรับการตรวจจับข้อบกพร่องของรอยเชื่อมโดยท าการศึกษาชุดข้อมูลจาก Roboflow Universe จ านวน 5,544 ภาพ และท าการประเมินผลด้วยตัวชี้วัด ผลการทดลองพบว่า YOLOv26l ให้ประสิทธิภาพสูงที่สุด โดยเฉพาะเมื่อฝึกที่ 300 epochs ซึ่งให้ค่า Precision = 0.91, Recall = 0.876, mAP50 = 0.908,mAP50–95 = 0.773และ F1-score = 0.89แสดงถึงความสามารถในการตรวจจับและระบุต าแหน่งข้อบกพร่องได้อย่างแม่นย าเหนือกว่าโมเดลอื่น นอกจากนี้ผลการวิเคราะห์รายคลาสชี้ว่าโมเดลสามารถจ าแนก Crack และ Weld Line ได้ดีอย่างสม ่าเสมอ ขณะที่ Porosity และ Spatter ยังคงมีความท้าทายเนื่องจากความคล้ายคลึงกับพื้นหลัง ทั้งนี้โมเดล YOLOv26l ถูกน าไปประยุกต์ใช้งานบนเว็บแอปพลิเคชันที่พัฒนาขึ้น ซึ่งสามารถใช้ตรวจจับข้อบกพร่องในสภาพแวดล้อมจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ สะท้อนศักยภาพของสถาปัตยกรรม YOLO รุ่นใหม่ส าหรับการตรวจสอบคุณภาพรอยเชื่อมในภาคอุตสาหกรรมอย่างไรก็ตามงานวิจัยนี้ยังมีข้อจ ากัดจากการใช้ชุดข้อมูลสาธารณะเพียงชุดเดียว จึงอาจยังไม่ครอบคลุมสภาพแวดล้อมจริงทั้งหมด
บทความประชุมวิชาการ
ระดับนานาชาติ
CGRN4FakeNews: Convolutional Gated Recurrent Network for Fake News Detection
This study aims to (1) examine the effectiveness of the Convolutional Gated Recurrent Network for
Fake News Detection (CGRN4FakeNews) model in fake news classification and (2) compare its performance
with baseline methods across different datasets. The model was evaluated using the PolitiFact and
GossipCop subsets of the FakeNewsNet dataset. The research process involved text preprocessing and data
cleaning, including word tokenization, lowercasing, the removal of URLs, HTML tags, numerical values,
punctuation marks, and redundant whitespace, as well as stopword handling. The processed text data were
then transformed into vector representations using a word embedding technique for model training and
evaluation. The model performance was assessed based on Accuracy, Precision, Recall, F1-score, and
Confusion Matrix metrics. The experimental results indicate that the proposed CGRN4FakeNews model
effectively distinguishes between real and fake news articles, achieving classification accuracies of 95.75%
on the PolitiFact dataset and 91.12% on the GossipCop dataset. These findings demonstrate the
effectiveness and suitability of the CGRN4FakeNews model for fake news detection tasks.
บทความประชุมวิชาการ
ระดับนานาชาติ
BERTGRU4Sentiment: Bidirectional Encoder Representations from Transformers with Gated Recurrent Unit
This study proposes BERTGRU4Sentiment, a deep learning model that combines fine-tuned Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) with a Gated Recurrent Unit (GRU) for multilingual sentiment analysis. The proposed model is evaluated on four benchmark datasets: Wongnai (Thai), Amazon Reviews (English), Twitter/X (English), and IMDB (English), covering both three-class (negative, neutral, positive) and two-class (negative, positive) classification tasks. To address class imbalance, a mixed over- and under-sampling strategy is applied to all datasets. Results demonstrate that BERTGRU4Sentiment consistently outperforms traditional baseline models including Decision Tree, Random Forest, XGBoost, and LSTM across all datasets, achieving accuracy of 69.49% on Wongnai, 93.67% on Amazon Reviews, 71.73% on Twitter, and 83.97% on IMDB. The findings confirm that BERTGRU4Sentiment enables richer contextual feature extraction, and the proposed architecture is effective for multilingual sentiment classification tasks.
วารสารวิชาการ
ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 2
The Influence of Supply Chain Integration and Organizational Resilience as Mediating Mechanisms Link
การวิจัยแบบผสานวิธีในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1. ศึกษาระดับของคุณลักษณะการเป็นผู้ประกอบการ การบูรณาการโซ่อุปทาน ความยืดหยุ่นขององค์กร และผลการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืนของธุรกิจโลจิสติกส์ทางถนนในเขตกรุงเทพมหานคร 2. ศึกษาอิทธิพลของคุณลักษณะการเป็นผู้ประกอบการ การบูรณาการโซ่อุปทาน และความยืดหยุ่นขององค์กร ที่ส่งผลต่อผลการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืนของธุรกิจโลจิสติกส์ทางถนนในเขตกรุงเทพมหานคร และ 3. พัฒนาแบบจำลองการส่งเสริมผลการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืนของธุรกิจโลจิสติกส์ทางถนนในเขตกรุงเทพมหานคร การวิจัยเชิงปริมาณ กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ ผู้ประกอบการธุรกิจโลจิสติกส์ทางถนนในเขตกรุงเทพมหานคร จำนวน 260 คน ด้วยการสุ่มแบบแบ่งชั้นภูมิ เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยเป็นแบบสอบถามมาตรส่วนประมาณค่า 5 ระดับ วิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติพรรณนา เทคนิคการวิเคราะห์แบบ Covariance-based SEM การวิจัยเชิงคุณภาพ กลุ่มเป้าหมายเป็นผู้เชี่ยวชาญ จำนวน 15 คน เก็บข้อมูลด้วยการสัมภาษณ์เชิงลึก วิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิคการวิเคราะห์เนื้อหา ผลการวิจัยพบว่า 1.คุณลักษณะการเป็นผู้ประกอบการ การบูรณาการโซ่อุปทาน ความยืดหยุ่นขององค์กร อยู่ในระดับมากที่สุด (Mean = 4.59, 4.62 และ 4.58) ผลการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืน อยู่ในระดับมาก (Mean = 4.45) 2. คุณลักษณะการเป็นผู้ประกอบการ การบูรณาการโซ่อุปทาน และความยืดหยุ่นขององค์กร ร่วมกันทำนายผลการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืนของธุรกิจโลจิสติกส์ทางถนนในเขตกรุงเทพมหานคร ได้ร้อยละ 87 3.แบบจำลอง IPO (Input-Process-Output Model) เพื่อส่งเสริมผลการดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืนของผู้ประกอบการในธุรกิจโลจิสติกส์ทางถนน ประกอบด้วย 3 ด้าน ได้แก่ ทรัพยากรการดำเนินงาน กระบวนการดำเนินงาน และผลผลิต