With the development of space technology, wide-field sky surveys using telescopes have expanded the range of new data available for time-domain astronomical research. Traditional data analysis methods can no longer respond quickly and accurately enough to the growing volume of data. Thus, classifying time-series data, such as light curves, has become a significant challenge in the era of big data. In modern times, analyzing light curves has become essential for using machine learning techniques to handle and filter through massive amounts of data. Machine learning algorithms can be divided into two categories: shallow learning and deep learning. Numerous researchers have proposed and developed a variety of algorithms for light curve classification. In this study, we experimented with Support Vector Machine (SVM) and XGBoost, which are shallow machine learning algorithms, as well as 1D-CNN and Long Short-Term Memory (LSTM), which are deep learning algorithms, which are branches of deep machine learning, to classify variable stars. The training and testing data used in this study were from the Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III), consisting of variable star data from the Large Magellanic Cloud (LMC), categorized into five main classes: Classical Cepheids, δ Scutis, eclipsing binaries, RR Lyrae stars, and Long-period variables. The results demonstrate the performance analysis of each machine learning algorithm type applied to light curve data, while also highlighting the accuracy and statistical metrics of the algorithms used in the experiments.
ในงานนี้เราได้เสนอการใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำการแบ่งอัลกอริทึมได้เป็น 2 ประเภท คือ แบบตื้นและแบบลึกมาทดสอบประสิทธิภาพโดยแบบตื้นมีมีอัลกอริทึม Support Vector Machine (SVM) และ XGBoost แบบลึกมีอัลกอริทึม 1D-CNN และ Long Short-Term Memory (LSTM) เราพิจารณาข้อมูลการสังเกตที่ได้จากฐานข้อมูล Optical Gravitational Lensing Experiment-III (OGLE-III) ที่เป็นดาวแปรแสงในพื้นที่ Large Magellanic Cloud (LMC) ด้วยกล้องโทรทรรศน์ขนาด 1.3-m Warsaw ที่ติดตั้งที่หอดูดาวลาสคัมปานัส ประเทศชิลี ข้อมูลนี้ประกอบด้วยการสังเกตดาวแปรแสงมากกว่าหนึ่งแสนครั้งโดยพิจารณาจากกราฟแสง และใช้ข้อมูลสถิติต่างๆ เช่น Accuracy, Precision, Recall, F1-score, AUG, mPa, mcc และ kappa ซึ่งงานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อที่จะทดสอบประสิทธิภาพในการจำแนกประเภทของดาวแปรแสงโดยใช้ข้อมูลการวิเคราะห์ light curve ด้วยเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องทั้งสองประเภท เพื่อให้เห็นถึงความเข้าใจในลักษณะและพฤติกรรมของดาวแปรแสง ซึ่งใช้ในประโยชน์ต่างๆ เช่น ความรู้ในด้านดาราศาสตร์ฟิสิกส์หรือการค้นพบดาวเคราะห์ดวงใหม่ๆ และการป้องกันภัยจากดาวแปรแสงมีอาจจะมีผลกระทบต่อโลก อีกทั้งในเรื่องการประหยัดเวลาและทรัพยากรในการที่จะจำแนกประเภทดาวแปรแสงอย่างมีระบบและมีประสิทธิภาพ
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
The concept for this work came from my curiosity about what would happen if, during interdimensional travel in space, a teleportation system were used. This system involves removing matter from one point and transferring it to another while maintaining its original state. If an error occurs and the matter is recreated or fused together, it could result in an experimental creature merging with the spacecraft. I choose the tardigrade as the first experimental subject for teleportation because the water bear has already been sent into space and survived. Therefore, I thought that if we were to actually test this teleportation system, the tardigrade would likely be one of the creatures chosen for experimentation.
คณะวิทยาศาสตร์
Developing a Smart Farming Simulation Utilizing LoRa Communication and Presenting Knowledge on LoRa Communication System Components
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
The concept of building a friendly city for older people by adjusting the physical environment is considered one of the crucial components of promoting older people’s better health and quality of life. Based on this tenet, designing a suitable footpath and considering older people’s needs are vital to the reduction of risks and the increase of safety in travelling, especially for older people living in Wat-Thad and Wat-Klang communities where the proportion of the elderly has continuously, increased. The research aimed to 1) survey the physical environment of footpath, approaching public assistance, 2) observe the elderly’s behavior and satisfaction on footpath in communities, and 3) create the proposal concept in developing the suitable footpath with the elderly’s need in city area. This research used various tools, including the questionnaire on the footpath’s physical environment to analyse problems, limitations, and footpath potentials, the interview of staff in the Engineering Division, Khon Kaen municipality and the questionnaires collecting travelling behaviour, satisfaction and attitude of elderly on the footpath in community. The data analysis the physical environment following six components in the monitoring list showed three used descriptive statistics. Interestingly, from 370 samples, the results of investigating qualified evaluations, namely 1) land utilisation in the communities, 2) linking the transportation network, and 3) beautifully attractive places for walking. However, three unqualified evaluations were 1) safety footpath availability, 2) design for all people, and 3) walking on the footpath to access public assistance and facilities. Moreover, the results from the questionnaire to study older people’s travelling behaviour, indicated that the most travelling objectives were grocery shopping and accessing the recreation sites with frequent visits three to five times per week. Furthermore, older people’s satisfaction with the community footpath was overall at a high level, This research proposed suggestions for developing a safe footpath to ensure safe walking access to facilities and public assistance.