E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น

สารนิพนธ์ (MIT) 2023

1.	การพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะสำหรับวิเคราะห์การบริโภคพลังงานในสหราชอาณาจักร ไอร์แลนด์ และ เยอรมัน [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : สโรชา อิ่มประภา
	ปัจจุบันมีการบริโภคพลังงานทั่วโลกอย่างแพร่หลาย อาทิเช่น การบริโภคไฟฟ้า น้ำประปา ก๊าซ และน้ำมัน การมีพลังงานเหล่านี้ส่งผลให้การดำรงชีวิตมนุษย์มีความสะดวกสบาย ประหยัดเวลา อีกทั้งยังสามารถทำกิจกรรมหลายอย่างต่อวันได้มากขึ้น ในอีกมุมของพลังงานยังแสดงถึงการเติบโตของเศรษฐกิจ อุตสาหกรรมในประเทศนั้น ๆ อีกด้วย ดังนั้นพลังงานจึงเป็นสิ่งจำเป็นต่อการดำรงชีวิตมนุษย์ในปัจจุบัน การศึกษาเรื่องการพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะสำหรับวิเคราะห์การบริโภคพลังงานใน 3 ประเทศ ได้แก่ สหราชอาณาจักร ไอร์แลนด์ และ เยอรมัน มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างรายงานการสรุปและวิเคราะห์ข้อมูลลักษณะ Data Visualization ในรูปแบบรายงานแดชบอร์ด (Dashboard) โดยกลุ่มเป้าหมายคือธุรกิจที่จำเป็นต้องบริหารจัดการหลายสาขา การสร้างรูปแบบรายงานแดชบอร์ดนั้นสามารถเข้าถึงภาพรวมของข้อมูลการบริโภคพลังงาน ซึ่งจากการรวบรวมแบบสอบถามความพึงพอใจต่อรูปแบบรายงานแดชบอร์ด พบว่าผู้ตอบแบบสอบถามพึงพอใจอยู่ในระดับมาก ได้แก่ ความเหมาะสมของข้อมูล รูปแบบรายงานมีความเข้าใจง่าย และภาพรวมความพึงพอใจต่อรายงานแดชบอร์ด Full Text : Download!

2.	การศึกษาแนวทางการออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้แอปพลิเคชันคลายความเครียด ของนักศึกษาปริญญาโทสถาบันเทคโนโลยี ไทย – ญี่ปุ่น [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ญาณินี แซ่ก๊ก
	การศึกษาแนวทางการออกแบบประสบการณ์ผู้ใช้แอปพลิเคชันคลายความเครียดของนักศึกษาปริญญาโทสถาบันเทคโนโลยี ไทย – ญี่ปุ่นมีวัตถุประสงค์ในการในการทำวิจัยดังนี้ 1) ศึกษารูปแบบประสบการณ์ผู้ใช้ Application คลายความเครียดที่เหมาะสมกับการใช้งานของนักศึกษาที่ศึกษาระดับปริญญาโทในสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น เพื่อสร้างแนวทางการออกแบบแอปพลิเคชันคลายความเครียด 2) ศึกษาเนื้อหาเกี่ยวกับแนวทางการการปฏิบัติ และ วิธีที่จะช่วยผ่อนคลายสภาพจิตใจ ความวิตกกังวล อันเป็นเหตุให้เกิดความเครียด โดยผู้เชี่ยวชาญ และ นักบําบัดด้านสุขภาพจิตเพื่อมาช่วยเป็นพื้นฐานในการออกแบบ ซึ่งผู้ทำวิจัยได้ดำเนินการเก็บข้อมูลจากแบบสอบถาม และ แบบทดสอบวัดระดับความเครียด SPST-20 จากนักศึกษาระดับปริญญาโทสาขาเทคโนโลยีสารสนเทศ โดยจะคัดเลือกเฉพาะนักศึกษากลุ่มตัวอย่างที่มีความเครียดระดับสูงและความเครียดระดับรุนแรง จำนวน 21 คน จากผู้ตอบแบบสอบถาม จากนั้นจึงนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ถึงสาเหตุ และ ปัญหาที่เกิดจากความเครียด รวมถึงหาวิธีการช่วยผ่อนคลายความเครียดร่วมกับจิตแพทย์และนักจิตวิทยาที่โรงพยาบาลนพรัตน์ราชธานีเพื่อนำมาเป็นแนวทางในการออกแบบแอปพลิเคชันคลายความเครียดที่เหมาะสมกับนักศึกษาระดับปริญญาโทสถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น ซึ่งสามารถสรุปผลการวิจัยจากการนำตัวอย่างแอปพลิเคชันคลายความเครียดที่ผู้วิจัยได้ออกแบบจากการเก็บรวบรวมข้อมูลข้างต้นมาทดสอบกับนักศึกษาปริญญาโทจำนวน 51 คน พบว่า ความพึงใจต่อการใช้งาน, ความสวยงาม และ ความยากง่ายในการเข้าถึงของแอปพลิเคชันอยู่ในเกณฑ์ที่มาก รูปแบบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ผู้ใช้งานได้รับอยู่ในเกณฑ์ที่ ดี ผู้ใช้งานแอปพลิเคชันคลายความเครียดสามารถบรรลุเป้าหมายในการใช้งานได้ที่ร้อยละ 92.16 และมีความต้องการใช้งานแอปพลิเคชันอ Full Text : Download!

3.	การวิเคราะห์และแสดงผลข้อมูลเพื่อใช้สนับสนุนการตัดสินใจการทำการตลาดออนไลน์ [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ชานนท์ เสถียรวุฒิไกร
	ธุรกิจอีคอมเมิร์ซในปัจจุบัน มีการเติบโตอย่างรวดเร็ว และได้รับความนิยมมากขึ้นทุกปี เนื่องจากผู้คนสามารถเข้าถึงช่องทางการขายได้ง่ายและสะดวกมากขึ้น ส่งผลให้การทำการตลาดออนไลน์กลายเป็นช่องทางสำคัญสำหรับธุรกิจทุกขนาด อย่างไรก็ตาม การทำการตลาดออนไลน์มีการแข่งขันสูง การทำการตลาดออนไลน์จึงจำเป็นต้องมีกลยุทธ์การตลาดที่ประสิทธิภาพและตรงความต้องการของลูกค้า ดังนั้นผู้วิจัยจึงมีความต้องการที่จะนำข้อมูลการขายที่ผู้วิจัยมี มาทำการวิเคราะห์และประมวลผลออกมาเป็น Visualization ผ่านซอฟต์แวร์ Microsoft Power BI เพื่อศึกษาทฤษฎีและกระบวนการการวิเคราะห์ข้อมูลที่จะแสดงผลข้อมูลด้วยแผนภาพ และเพื่อพัฒนาระบบวิเคราะห์และการแสดงผลข้อมูล เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการวางแผนกลยุทธ์การตลาด โดยผู้วิจัยได้สร้าง Dashboard ทั้งหมด 3 Dashboard ได้แก่ Dashboard ภาพรวมยอดขาย (Sales Overview) Dashboard สินค้า (Product) และ Dashboard ลูกค้า (Customer) จากนั้นให้ผู้ใช้งานและผู้บริหารได้ทดลองใช้จริง พร้อมทำแบบประเมินความพึงพอใจของผู้ใช้งาน Dashboard สรุปข้อมูลการขายออนไลน์ พบว่าผู้ตอบแบบสอบถามมีความพึงพอใจในรูปแบบของ Dashboard ในภาพรวมอยู่มาก และในส่วนของการออกแบบและจัดรูปแบบ Dashboard ช่วยเพิ่มประสิทธิในการทำงานให้แก่ผู้ใช้งานมากขึ้น Full Text : Download!

4.	การพัฒนาการสื่อสารแบบสองทางในสตูดิโอเสมือนแบบไฮบริดด้วยเทคโนโลยีความจริงเสริมแบบมาร์กเกอร์ [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ชินกร จิระคุปต์
	เพื่อก้าวข้ามและค้นหาวิธีที่จะสามารถยกระดับความสามารถด้านสื่อในปัจจุบัน งานวิจัยชิ้นนี้ได้สำรวจการใช้เทคโนโลยีความจริงเสริม (Augmented Reality - AR) แบบ Marker-Based คู่กันกับรายการข่าว โดยใน Unity สำหรับการสร้างแอปพลิเคชัน ทำงานคู่ด้วยกันกับสตูดิโอเสมือนจริง (Virtual Studio) ในบริบทของรายการข่าว การศึกษาใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สหลายอย่าง เช่น Unreal Engine, Blender และ OBS โดยใน Unreal Engine มีการใช้กล้องเสมือนจริงและ Tracking โดยการใช้ Blueprint สำหรับขั้นตอนการสร้างแอปพลิเคชัน AR ใช้ Unity และประยุกต์ใช้ Vuforia Engine เพื่ออำนวยความสะดวก ในขณะที่คอนเทนท์สามมิติจะถูกพัฒนาใน Blender งานวิจัยชิ้นนี้ได้นำเสนอเฟรมเวิร์คสำหรับวิธีการสร้างประสบการณ์ในด้านสื่อแบบใหม่ เพื่อแสดงการใช้ AR ในสตูดิโอเสมือนจริงและเปิดโอกาส ที่ใหม่ ระบบคอนเทน์สามมิติจะถูกนำไปใช้ในรายการข่าว โดยรายการข่าวจะประกอบไปด้วย ข่าวกีฬา ข่าวอุทกภัย และข่าวอาชญากรรม ซึ่งเต็มไปด้วยประสบการณ์โต้ตอบกับคอนเทน์สามมิติที่หลากหลาย มีการประยุกต์ใช้เครื่องมือประเมินภาระงาน NASA-TLX สำหรับการทำแบบสอบถามและยังมีการสัมภาษณ์แบบกึ่งโครงสร้างหลังจากการทำแบบสอบถามแล้ว โดยสรุปในส่วนของท้ายงานแม้ว่าเทคโนโลยี AR จะเป็นเครื่องมือในการเพิ่มการมีส่วนร่วม ความสนใจ ความสนุก ความรู้ การจดจำ และมีประโยชน์ช่วยลดความพยามในการเข้าใจเนื้อหาได้ แต่การศึกษาชี้ให้เห็นถึงความเป็นไปได้ส่วนใหญ่ของภาระงานที่เพิ่มขึ้น Full Text : Download!

5.	การสกัดข้อมูลบนเว็บไซต์หางานอาชีพสาย IT ในประเทศไทย และแสดงผลด้วยภาพ เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจในการเลือกงาน [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : กานต์ สิริกานต์กุล
	ในปัจจุบันเทคโนโลยีสารสนเทศได้พัฒนาอย่างรวดเร็วแบบก้าวกระโดดจึงมีบทบาทสำคัญอย่างมากในการใช้ชีวิตประจำวันของผู้คน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในปัจจุบันเกิดวิกฤตจากการแพร่ระบาดโควิด 19 ทําให้องค์กรต่าง ๆ ได้นําเทคโนโลยีสารสนเทศมาช่วยเพิ่มช่องทางการทํางานในบริษัท และการบริการลูกค้าขึ้นอย่างมากจนทำให้ปัจจุบันปริมาณการขยายตัวของตลาดแรงงานอาชีพสาย IT มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้คนสนใจประกอบอาชีพสาย IT มากขึ้น ดังนั้นจึงมีการเปลี่ยนสายงานจากสายอื่นมายังสายงาน IT แต่ยังคงสับสนว่าตนเองเหมาะสมกับตำแหน่งงานใด และตำแหน่งงานไหนมีความต้องการในตลาดแรงงาน งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์พัฒนาระบบสกัดข้อมูลการรับสมัครงานจากเว็บไซต์หางานในประเทศไทยแบบอัตโนมัติ และแสดงผลข้อมูลด้วยภาพ แนวโน้มของตำแหน่งงาน และภาษาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีความต้องการในประเทศไทย เพื่อให้บุคคลที่ต้องการสมัครงานสาย IT ใช้ Dashboard ที่มีข้อมูลอัพเดทได้อัตโนมัติในการประกอบการตัดสินใจในการเลือกงาน การศึกษาต่อ หรือ การเข้าร่วมการอบรมสัมมนาต่าง ๆ แล้วนำความรู้ไปใช้สมัครทำงานสาย IT ที่สนใจ ผลการวิจัยพบว่าการนำระบบอัตโนมัติมาใช้เก็บข้อมูล และสร้าง Dashboard สามารถมองเห็นข้อมูลเชิงลึกของเทรนด์งานอาชีพสาย IT รวมทั้งสามารถลดเวลาในการหาข้อมูลเชิงลึกได้ พบว่าผู้ทดสอบที่สนใจ และเกี่ยวข้องกับงาน IT ได้ตอบแบบสอบถามแล้วมีความพึงพอใจด้านการออกแบบ Dashboard ในเกณฑ์ดี และผู้ทดสอบต้องการข้อมูลที่แสดงใน Dashboard มาใช้พิจารณาตัดสินใจในการเลือกงาน Full Text : Download!

6.	การศึกษาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อพยากรณ์ราคาของเงินดิจิทัล [แสดงบทคัดย่อ] [ซ่อนบทคัดย่อ]
	ผู้แต่ง : ทิว ภู่ระย้า
	ในปัจจุบันมีการลงทุนได้หลายทางเลือกมากขึ้น ที่ได้รับความสนใจเป็นอย่างมาก คือ การลงทุนในเงินดิจิทัล (Cryptocurrency) และมีการจัดตั้งกองทุน Bitcoin ETF ซึ่งทำให้มีเงินลงทุนไหลเข้ามาเป็นจำนวนมากในอนาคต ทำให้ความผันผวนของราคาเงินดิจิทัลเกิดขึ้นได้มาก ซึ่งการพยากรณ์ราคาเงินดิจิทัลเป็นเรื่องที่ท้าทายมากเนื่องจาก แนวโน้มของราคาที่ขึ้น ลงของเงินดิจิทัลนั้นเกิดจากข้อมูลที่มีความซับซ้อนมาก จำนวนความต้องการซื้อ ต้องการขาย และเป็นตลาดออนไลน์ที่มีความผันผวนอยู่ตลอดเวลา ดังนั้นจึงมีงานวิจัยจำนวนมากที่เสนอการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายราคาเงินดิจิทัล โดยงานวิจัยนี้ศึกษาชุดข้อมูลของเงินดิจิทัลที่มีมูลค่าการตลาดที่สูงสุด 3 อันดับได้แก่ Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH) และ Binance coin (BNB) หลังจากนั้นใช้แบบจำลอง ในการพยากรณ์ราคาเงินดิจิทัลคือ โครงข่ายระบบประสาทเทียมแบบย้อนกลับ (Recurrent Neural Network : RNN) โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network : CNN) โครงข่ายประสาทเทียมแบบประตูสัญญาณวกกลับ (Gated Recurrent Units : GRU) หน่วยความจําระยะสั้นแบบยาว (Long Short-Term Memory : LSTM) และโครงข่ายประสาทเทียมผสมผสาน (Hybrid Long Short-Term Memory Convolutional Neural Network : LSTM-CNN) และเปรียบเทียบประสิทธิภาพในการพยากรณ์ จากการศึกษาพบว่า ชุดข้อมูลของ Bitcoin (BTC) แบบจำลอง LSTM มีประสิทธิภาพดีที่สุด ส่วนชุดข้อมูลของ Ethereum (ETH) แบบจำลอง LSTM- CNN มีประสิทธิภาพดีที่สุด ส่วนชุดข้อมูลของ Binance coin (BNB) แบบจำลอง LSTM- CNN มีประสิทธิภาพดีที่สุด Full Text : Download!

Total 6 Record 1

ABOUT

CONTACT INFO