วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ (The Journal of King Mongkut's University of Technology North Bangkok)
วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ (The Journal of King Mongkut's University of Technology North Bangkok) เป็นวารสารที่เผยแพร่ผลงานทางวิชาการ ทางด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี รวมถึงด้านวิศวกรรมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ประยุกต์ อุตสาหกรรมเกษตร เทคโนโลยีสารสนเทศ สถาปัตยกรรม และวิชาการขั้นสูงที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจและอุตสาหกรรม ผลงานวิชาการที่รับตีพิมพ์เป็นบทความวิจัย และบทความวิชาการที่เขียนด้วยภาษาไทย หรือภาษาอังกฤษ วารสารพระจอมเกล้าพระนครเหนือ ตีพิมพ์ทั้งรูปเล่มและออนไลน์ โดยกำหนดจัดทำปีละ 4 ฉบับ คือ ฉบับที่ 1 เดือนมกราคม–มีนาคม ฉบับที่ 2 เดือนเมษายน–มิถุนายน ฉบับที่ 3 เดือนกรกฎาคม–กันยายน ฉบับที่ 4 เดือนตุลาคม–ธันวาคม วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ เป็นวารสารที่จัดอยู่ในฐานข้อมูลดังนี้ เป็นวารสารที่อยู่ในฐานข้อมูลของศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารไทย (TCI) กลุ่มที่ 1 ด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี เป็นวารสารที่อยู่ในฐานข้อมูล ASEAN Citation Index (ACI) สำนักงานกองทุนสนับสนุนการวิจัย (สกว.) ยอมรับให้เป็นวารสารระดับชาติและเป็นวารสารสำหรับการพิจารณาผลงานตีพิมพ์ เรื่องที่ 2 ของนักศึกษาทุน คปก. ในหลักสูตรกลุ่มสาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี ก่อนสำเร็จการศึกษาปริญญาเอก สถิติการพิจารณาอ้างอิงจากปี 2568 จำนวนวันเฉลี่ยในการพิจารณาเบื้องต้น : 9 วัน จำนวนวันเฉลี่ยในการรับพิจารณาตอบรับตีพิมพ์: 110 วัน อัตราการยอมรับตีพิมพ์ในปี 2568 : 41% ประกาศจากกองบรรณาธิการวารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ เพื่อรักษามาตรฐานจริยธรรมในการตีพิมพ์บทความวิชาการ วารสารฯ ขอแจ้งแนวปฏิบัติดังนี้ - ชื่อผู้นิพนธ์ประสานงาน (Corresponding Author) ต้องมีชื่ออยู่ในบทความอย่างชัดเจน และเป็นหนึ่งในผู้แต่ง - ห้ามมิให้บุคคลภายนอก หรือผู้ที่ไม่มีชื่อในบทความดำเนินการส่งบทความแทนโดยเด็ดขาด - หากตรวจพบว่าเกิดการ ปลอมแปลงเอกสาร หรือแอบอ้างในการส่งบทความ ทางวารสารจะดำเนินการ ดังนี้ 1) ระงับการพิจารณาบทความทันที 2) แจ้งต้นสังกัดของผู้ส่งบทความ 3) เก็บข้อมูลไว้ในระบบ blacklist ของวารสาร วารสารขอความร่วมมือจากผู้นิพนธ์ทุกท่านในการปฏิบัติตามแนวปฏิบัตินี้ เพื่อรักษาความโปร่งใส และยกระดับมาตรฐานทางวิชาการร่วมกัน
The Journal of King Mongkut's University of Technology North Bangkok
อุตสาหกรรมอาหารสีเขียวสู่การเป็นแหล่งกักเก็บคาร์บอน: การบูรณาการนวัตกรรมเชิงฟื้นฟูและกฎระเบียบเพื่อการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสุทธิเป็นลบ The Green Food Industry as a Carbon Sink: Integrating Regenerative Innovations and Regulations for Net-Negative Emissions
The roadmap for achieving net-zero emissions in global food systems by 2050 indicates that net-zero emissions can be achieved by integrating cost-effective technologies to reduce emissions from land-use change, improving rice and livestock production, and accelerating renewable energy use in food processing by 2040–2050 [1]. To meet the 1.5°C warming limit established by the Paris Agreement, the international community must commit to swift and far-reaching cuts in global greenhouse gas emissions. Achieving this benchmark requires a radical shift away from historical emission patterns, necessitating immediate, large-scale decarbonization efforts across all sectors of the global economy. By prioritizing aggressive mitigation strategies now, nations can work toward stabilizing
Copyright (c) 2026 วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ (The Journal of King Mongkut's University of Technology North Bangkok)
การออกแบบวงจรกรองความถี่ต่ำผ่านสำหรับการตรวจจับฮาร์มอนิกด้วยวิธีทฤษฎีกำลังรีแอกทีฟขณะหนึ่งในระบบรางไฟฟ้ากระแสสลับ Low-Pass Filter Design for Harmonic Detection Based on the Instantaneous Reactive Power Theory in AC Electric Railway Systems
บทความนี้นำเสนอการออกแบบวงจรกรองความถี่ต่ำผ่านสำหรับกรองฮาร์มอนิกของกำลังแอกทีฟในขั้นตอนการตรวจจับฮาร์มอนิกด้วยวิธีทฤษฎีกำลังรีแอกทีฟขณะหนึ่ง (Instantaneous Reactive Power Theory) หรือวิธี PQ เพื่อคำนวณกระแสฮาร์มอนิกสำหรับใช้เป็นกระแสอ้างอิงของวงจรกรองกำลังแอกทีฟในการฉีดกระแสชดเชยเพื่อกำจัดฮาร์มอนิกในระบบรางไฟฟ้ากระแสสลับ การทดสอบสมรรถนะของวงจรกรองความถี่ต่ำผ่านใช้การจำลองสถานการณ์ในโปรแกรม MATLAB/Simulink โดยแบ่งเป็นกรณีการทดสอบเลือกค่าความถี่ตัดพบว่าค่าความถี่ตัดที่เหมาะสมควรอยู่ในช่วงกึ่งกลางระหว่าง0 เฮิรตซ์ และค่าความถี่ฮาร์มอนิกอันดับแรกของกำลังแอกทีฟ นอกจากนี้เพื่อยืนยันสมรรถนะการตรวจจับฮาร์มอนิกของวิธีทฤษฎีกำลังรีแอกทีฟขณะหนึ่ง ได้มีการจำลองการกำจัดฮาร์มอนิกในระบบรางไฟฟ้ากระแสสลับด้วยเทคนิคฮาร์ดแวร์ในลูป (Hardware-in-the-loop; HIL) ผลการจำลองสถานการณ์ยืนยันว่าการออกแบบวงจรกรองความถี่ต่ำผ่านที่นำเสนอสามารถคำนวณกระแสอ้างอิงได้อย่างถูกต้อง ส่งผลให้วงจรกรองกำลังแอกทีฟฉีดกระแสชดเชยได้อย่างมีประสิทธิผล โดยค่า %THD ของกระแสที่แหล่งจ่ายสามเฟส (iSA, iSB, iSC) มีค่าเท่ากับ 3.51% 3.53% และ 3.54% ตามลำดับ ซึ่งต่ำกว่าร้อยละ 5 ตามมาตรฐาน IEEE Std. 519-2022 This paper presents the design of a Low-Pass Filter (LPF) for extracting the harmonic component of active power in the harmonic detection process based on instantaneous reactive power theory (PQ theory). The objective is to accurately compute the harmonic current to be used as a reference current for Active Power Filters (APFs), which inject compensating currents to eliminate harmonics in AC electric railway systems. The performance of the proposed LPF is evaluated through MATLAB/Simulink simulations, with test cases classified according to the selected cutoff frequency. The simulation results indicate that the appropriate cutoff frequency should be selected within the mid-range between 0 Hz and the frequency of the first harmonic order of active power. Furthermore, to validate the harmonic detection performance of the PQ theory, this study conducts Hardware-in-the-Loop (HIL) simulations for harmonic mitigation in AC electric railway systems. The results confirm that harmonic detection based on PQ theory, combined with the LPF designed using the proposed method, can accurately compute the reference current. Consequently, the APF can effectively inject compensating currents to mitigate harmonics. The Total Harmonic Distortion (THD) values of the three-phase source currents (iSA, iSB, iSC) are 3.51%, 3.53%, and 3.54%, respectively, which are all below the 5% limit specified in IEEE Std. 519-2022.
การพยากรณ์การส่งออกกล้วยไม้ไทยด้วยโครงข่ายประสาทเทียมและการค้นหาแบบกริดผสานการแยกโหมดเชิงประจักษ์ Forecasting Thai Orchid Exports Using Artificial Neural Networks and Grid Search Integrated with Empirical Mode Decomposition
งานวิจัยนี้พัฒนากรอบการพยากรณ์แบบผสมโดยบูรณาการการแยกโหมดเชิงประจักษ์ร่วมกับโครงข่ายประสาทเทียม และปรับค่าพารามิเตอร์ด้วยการค้นหาแบบกริด ระเบียบวิธีที่นำเสนอแยกสัญญาณการส่งออกรายเดือนออกเป็นฟังก์ชันโหมดแฝงและองค์ประกอบส่วนที่เหลือซึ่งเปลี่ยนข้อมูลเดิมเป็นปริภูมิใหม่ผ่านการแยกโหมดเชิงประจักษ์ จากนั้นออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมเฉพาะสำหรับแต่ละองค์ประกอบเพื่อเรียนรู้ลักษณะข้อมูลที่แตกต่างกัน ใช้ข้อมูล 72 เดือน (พ.ศ. 2562–2567) จากสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร และประเมินด้วยวิธีการตรึงจุดกำเนิดการพยากรณ์แบบหน้าต่างขยาย ผลการศึกษาพบว่าตัวแบบที่นำเสนอมีประสิทธิภาพเหนือกว่าตัวแบบทั่วไป ได้แก่ แบบอารีมาและโฮลต์วินเทอร์ โดยชุดข้อมูลที่ 1 (18 ค่าสังเกต) ตัวแบบที่นำเสนอสามารถให้ค่าความแม่นยำร้อยละ 88.36 ซึ่งดีกว่าตัวแบบอื่น ๆ นอกจากนี้การใช้ข้อมูลเพิ่มเติมอีก 12 ค่า รวมกับข้อมูลชุดที่ 1 (30 ค่าสังเกต) ตัวแบบที่นำเสนอยังคงให้ความแม่นยำร้อยละ 88.19 ซึ่งยังคงประสิทธิภาพใกล้เคียงกับชุดทดสอบของข้อมูลที่ 1 ดังนั้นตัวแบบที่นำเสนอมีความแม่นยำสูงกว่าตัวแบบทั่วไป และยังคงให้ผลการพยากรณ์ที่มีความคงเส้นคงวาแม้เพิ่มจำนวนข้อมูลทดสอบ จึงสามารถนำไปประยุกต์ใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนผู้ส่งออกและผู้กำหนดนโยบายในการเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารสินค้าคงคลัง ลดความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทาน และปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรสำหรับโลจิสติกส์ควบคุมอุณหภูมิได้ดียิ่งขึ้น Accurate forecasting of orchid exports is essential for production planning and cold-chain logistics in Thailand, yet export time series are often nonlinear and non-stationary. This study develops a hybrid forecasting framework that integrates Empirical Mode Decomposition (EMD) with Artificial Neural Networks (ANN) and tunes the parameters using grid search. The proposed methodology decomposes monthly export signals into the First Intrinsic Mode Function (IMF1) and a residual component, transforming the original series into component-wise learning targets. Separate ANN models are designed for each component to learn distinct data characteristics independently. The framework is validated using 72 months of monthly export data (2019–2024) obtained from the Office of Agricultural Economics. Model performance is evaluated using a rolling-origin expanding-window approach, which refits the model with all information available at each origin and tests forecasts on subsequent observations to reflect practical deployment. The results show that the proposed EMD–ANN model outperforms benchmark models, namely ARIMA and Holt–Winters. For Test Set 1 with 18 observations, the proposed model achieves an accuracy of 88.36%, exceeding the alternative models. When the evaluation is extended by adding 12 additional observations, resulting in 30 test observations in total, the proposed model maintains a comparable accuracy of 88.19%, demonstrating stable performance as the test horizon increases. Therefore, the proposed model provides higher predictive accuracy than traditional approaches while maintaining consistent forecasting performance under expanded testing conditions. It can serve as a robust decision-support tool for exporters and policymakers to improve inventory management, mitigate supply-chain risk, and enhance resource allocation for temperature-controlled logistics.
อิฐมวลเบาจากเถ้าแกลบผสมปูนซีเมนต์: แนวทางการประยุกต์เป็นวัสดุก่อสร้างทางเลือก Lightweight Bricks from Rice Husk Ash Mixed with Cement: A Possibility for Use as Alternative Construction Materials
ประเทศไทยเป็นพื้นที่เกษตรกรรมปลูกข้าวที่มีการใช้แกลบเป็นเชื้อเพลิงชีวมวล ซึ่งทำให้ได้เถ้าแกลบเหลือทิ้งเป็นผลพลอยได้จำนวนมาก ดังนั้นงานวิจัยนี้ขอเสนอแนวทางการผลิตอิฐมวลเบาชนิดใหม่โดยใช้เถ้าแกลบที่ได้จากการเผาอิฐของโรงงานในจังหวัดพระนครศรีอยุธยาผสมกับปูนซีเมนต์เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการนำมาใช้เป็นวัสดุก่อสร้างทางเลือกสำหรับการทดลองลักษณะสัณฐานและองค์ประกอบของเถ้าแกลบได้ถูกวิเคราะห์ด้วย SEM-EDS จากนั้นทดสอบสมบัติทางกายภาพและสมบัติเชิงกลของอิฐที่ผลิตจากเถ้าแกลบผสมปูนซีเมนต์ (5–30% โดยน้ำหนัก) ได้แก่ ความหนาแน่น การดูดซึมน้ำและความต้านทานแรงอัด ตาม มอก. 2601-2556 (คอนกรีตบล็อกมวลเบาแบบเติมฟองอากาศ) จากผลการวิจัยพบว่าเถ้าแกลบที่ได้หลังจากคัดแยกเพื่อลดขนาดอนุภาคนั้นมีรูปร่างหลายเหลี่ยม มีขนาดอนุภาคเฉลี่ย 14.66 ไมโครเมตร และมีซิลิกอนไดออกไซด์สูงถึงร้อยละ 83.45 ทั้งนี้ อิฐมวลเบาที่ผลิตจากเถ้าแกลบในอัตราส่วนร้อยละ 25–30 โดยน้ำหนักผสมกับปูนซีเมนต์ มีค่าความหนาแน่นอยู่ในช่วง 979–1,000 กิโลกรัมต่อลูกบาศก์เมตร และมีค่าความต้านทานแรงอัด 48.5–58.3 กิโลกรัมต่อตารางเซนติเมตร แสดงให้เห็นว่าอิฐมวลเบาที่ผลิตได้มีน้ำหนักเบาและมีสมบัติเชิงกลอยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้สำหรับวัสดุก่อสร้างประเภทอิฐมวลเบาแบบเติมฟองอากาศ (มอก. 2601-2556 ชนิด C10) ยกเว้นค่าการดูดซึมน้ำที่สูงกว่าเกณฑ์ มอก. 2601-2556 กำหนดเพียงเล็กน้อย ผลลัพธ์ดังกล่าวแสดงให้เห็นว่าอิฐมวลเบาที่ผลิตจากเถ้าแกลบผสมปูนซีเมนต์มากกว่าร้อยละ 25 โดยน้ำหนักของเถ้าแกลบมีสมบัติเชิงกลที่นำไปใช้งานได้จริง มีศักยภาพและความเป็นไปได้ในการพัฒนาและประยุกต์ใช้เป็นคอนกรีตบล็อกมวลเบาแบบเติมฟองอากาศ ชนิด C10 ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยสารก่อฟองเพื่อปรับสมบัติการดูดซึมน้ำให้เป็นไปตามข้อกำหนดของอุตสาหกรรมก่อสร้าง นอกจากนี้งานวิจัยยังสะท้อนถึงการส่งเสริมการใช้ประโยชน์จากของเสียทางการเกษตรให้มีมูลค่าเพิ่ม พร้อมทั้งสนับสนุนแนวทางการพัฒนาอุตสาหกรรมอย่างยั่งยืน Thailand is an agricultural country where rice husks are widely used as biomass fuel, resulting in a large quantity of rice husk ash as a byproduct. Therefore, this research proposes the production of novel lightweight bricks using rice husk ash obtained from brick firing at factories in Phra Nakhon Si Ayutthaya Province, mixed with cement, to evaluate its feasibility as an alternative construction material. For the experiment, the morphology and composition of rice husk ash were analyzed by SEM-EDS. The physical and mechanical properties of the bricks produced from rice husk ash (5–30% by weight) mixed with cement, including density, water absorption, and compressive strength, were then tested according to TIS 2601-2556 (Cellular lightweight concrete blocks using preformed foam). From the results, it was found that the rice husk ash after sieving for particle size reduction has a polygonal shape, an average particle size of 14.66 μm, and a high silicon dioxide (SiO2) content of 83.45%. The lightweight bricks produced from rice husk ash mixed with cement at 25–30% by weight have a density in the range of 979–1,000 kg/m3, and a compressive strength of 48.5–58.3 kg/cm2. This indicates that the bricks are lightweight and have acceptable mechanical properties for aerated lightweight concrete block materials (TIS 2601-2556, C10), except for water absorption, which slightly exceeds the limit specified in the TIS 2601-2556 standard. These results show that lightweight bricks produced from rice husk ash mixed with cement containing more than 25% by weight of rice husk ash have adequate mechanical properties and the potential to be effectively developed and applied as aerated lightweight concrete blocks (C10 standard), with the addition of a foaming agent to adjust water absorption properties to meet the requirements of the construction industry. In addition, this research promotes the utilization of agricultural waste for value addition and supports the development of sustainable practices in the industry.
แบบจำลองเภสัชจลนศาสตร์แบบแบ่งช่องที่มีการกำจัดแบบเชิงเส้นและแบบไม่เชิงเส้นสำหรับน้ำมันแคนนาบิไดออลทางการแพทย์ A Compartmental Pharmacokinetic Model with Linear and Nonlinear Elimination for Medical Cannabidiol Oil
การศึกษานี้นำเสนอการพัฒนาแบบจำลองแบบแบ่งช่อง เพื่ออธิบายเภสัชจลนศาสตร์ของแคนนาบิไดออล (CBD) ในน้ำมันกัญชาทางการแพทย์ภายหลังการให้ยา โดยแบบจำลองได้รวมทั้งการกำจัดยาแบบเชิงเส้นและแบบไม่เชิงเส้นตามสมการจลนศาสตร์ของไมเคิลลิส–เมนเทน (Michaelis–Menten kinetics) เพื่ออธิบายการขับออกของยาทางปัสสาวะและการเปลี่ยนแปลงทางเมตาบอลิซึมของยา สมการเชิงอนุพันธ์สามัญถูกสร้างขึ้นโดยอาศัยกฎการกระทำของมวลเพื่อจำลองความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นและเวลาในแต่ละช่อง และแก้สมการเชิงตัวเลขด้วยโปรแกรม MATLAB โดยใช้ฟังก์ชัน ode45 พร้อมทั้งประมาณค่าพารามิเตอร์ทางเภสัชจลนศาสตร์ผ่านการปรับเส้นโค้งให้สอดคล้องกับข้อมูลทางคลินิก ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่าค่าความเข้มข้นของแคนนาบิไดออลในพลาสมาที่ได้จากแบบจำลองมีความสอดคล้องใกล้เคียงกับข้อมูลทางคลินิก โดยมีค่าความเข้มข้นสูงสุดประมาณ 1.45 นาโนกรัมต่อมิลลิลิตร ที่เวลาประมาณ 120 นาที นอกจากนี้ค่าพารามิเตอร์ที่ได้จากการปรับแบบจำลองยังสามารถนำไปใช้จำลองความเข้มข้นของยาในช่องอื่น ๆ ได้อีกด้วย งานวิจัยนี้มีความสำคัญเนื่องจากช่วยเชื่อมโยงความเข้าใจเชิงกลไกเกี่ยวกับการกระจายและการกำจัดของแคนนาบิไดออลเข้ากับการประยุกต์ใช้ทางคลินิกอย่างเป็นระบบ โดยแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นสามารถใช้เป็นเครื่องมือสนับสนุนการกำหนดขนาดยาและการวางแผนการใช้น้ำมันแคนนาบิไดออลทางการแพทย์ในคลินิกอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิผล This study presents the development of a compartmental model to describe the pharmacokinetics of cannabidiol (CBD) in medical cannabis oil following drug administration. The model incorporates both linear and nonlinear elimination based on Michaelis–Menten kinetics to represent urinary excretion and metabolic transformation of the drug. Ordinary differential equations were formulated based on the law of mass action to simulate the concentration–time relationships in each compartment and were solved numerically using MATLAB with the ode45 function. Pharmacokinetic parameters were estimated through curve fitting to clinical data. Simulation results demonstrate that the model-predicted plasma CBD concentrations are in close agreement with clinical data, with a peak concentration of approximately 1.45 ng/mL occurring at around 120 minutes. In addition, the estimated parameters can be applied to simulate drug concentrations in other compartments. This study is significant because it systematically links mechanistic understanding of CBD distribution and elimination with clinical applications. The developed model can serve as a supportive tool for dose determination and treatment planning, enabling the safe and effective clinical use of medical CBD oil.
ผลของการเติมถ่านชีวภาพจากแกลบต่อการปลดปล่อยก๊าซแอมโมเนียและคุณภาพของปุ๋ยหมัก Influence of Rice Husk-derived Biochar Rates on Ammonia Emissions and Quality of Compost
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินผลของการเติมถ่านชีวภาพจากแกลบในปุ๋ยหมักในอัตรา 0% 20% 40% และ 60% ต่อการปลดปล่อยก๊าซแอมโมเนีย (NH3) และคุณภาพของปุ๋ยหมัก การทดลองดำเนินการในโรงเรือนเป็นเวลา 54 วัน วางแผนการทดลองแบบสุ่มสมบูรณ์ (CRD) จำนวน 4 ซ้ำ โดยใช้ถ่านแกลบที่ผลิตด้วยวิธีการเผาแบบดั้งเดิมผสมกับฟางข้าว และมูลวัวซึ่งเป็นวัสดุหลักของการทำปุ๋ยหมัก ทำการวัดปริมาณก๊าซ NH3 ความชื้น และอุณหภูมิของกองปุ๋ยหมักในวันที่ 1 4 16 32 และ 54 หลังการหมัก และวิเคราะห์คุณสมบัติของปุ๋ยหมักเมื่อสิ้นสุดการหมัก ได้แก่ ค่าความเป็นกรด-ด่าง (pH)ความนำไฟฟ้า (EC) ปริมาณอินทรียวัตถุ ปริมาณไนโตรเจนทั้งหมด และอัตราส่วนคาร์บอนต่อไนโตรเจน (C/N Ratio) ผลการทดลองพบว่าการเติมถ่านแกลบช่วยลดการปลดปล่อยก๊าซ NH3 ได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับกรรมวิธีไม่เติมถ่าน โดยเฉพาะอัตราการเติม 60% ซึ่งสามารถลดการปลดปล่อยก๊าซ NH3 ได้สูงสุด 30.22% ตลอดกระบวนการหมัก นอกจากนี้การเติมถ่านแกลบทุกอัตราส่งผลให้ปริมาณไนโตรเจนทั้งหมดและอินทรียวัตถุเพิ่มขึ้น พร้อมทั้งค่าคาร์บอนต่อไนโตรเจนลดลง ขณะที่ค่า pH และค่าความนำไฟฟ้าไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อพิจารณาร่วมกันทั้งด้านคุณภาพปุ๋ยหมักการคงอยู่ของไนโตรเจน ต้นทุน และความเหมาะสมเชิงปฏิบัติพบว่าอัตราการเติมถ่านแกลบ 40% เหมาะสมที่สุดภายใต้เงื่อนไขการทดลองนี้ ผลการศึกษาชี้ให้เห็นศักยภาพของถ่านแกลบในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตปุ๋ยหมัก ลดการสูญเสียไนโตรเจน และสนับสนุนการจัดการวัสดุเหลือใช้ทางการเกษตรอย่างยั่งยืน This study aimed to evaluate the effects of adding rice husk biochar to compost at different rates (0, 20, 40, and 60%) on ammonia (NH3) emissions and compost quality. The experiment was conducted in a greenhouse for 54 days using a Completely Randomized Design (CRD) with four replications. Rice husk biochar produced by a traditional pyrolysis method was mixed with rice straw and cattle manure, which served as the main composting materials, at the designated ratios. Ammonia emissions, moisture content, and temperature of the compost piles were measured on days 1, 4, 16, 32, and 54 after composting. At the end of the composting period, compost properties were analyzed, including pH, Electrical Conductivity (EC), organic matter content, total nitrogen content, and the carbon-to-nitrogen (C/N) ratio. The results showed that the addition of rice husk biochar significantly reduced NH3 emissions compared with the treatment without biochar, particularly at the 60% application rate, which achieved the greatest reduction in NH3 emissions (up to 30.22%) throughout the composting process. Moreover, all biochar application rates increased total nitrogen and organic matter contents and decreased the C/N ratio, while pH and EC were not significantly different. However, when compost quality, nitrogen retention, cost, and practical applicability were considered together, the 40% rice husk biochar application rate was identified as the most suitable under the experimental conditions. These findings indicate the potential of rice husk biochar to enhance composting efficiency, reduce nitrogen losses, and support the sustainable management of agricultural residues.
การจำแนกความแก่ของส้มโอโดยใช้การวิเคราะห์ลักษณะของผิวเปลือกแบบต้นทุนต่ำและอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง Classification of Pomelo Maturity Using Low-Cost Peel Feature Analysis and Machine Learning Algorithms
การขาดเครื่องมือที่มีความแม่นยำในการประเมินความแก่ก่อนการเก็บเกี่ยวถือเป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับส้มโอ เนื่องจากส้มโอเป็นผลไม้ประเภทที่ไม่สามารถบ่มสุกได้ ซึ่งการพัฒนาคุณภาพภายในจะยุติทันทีเมื่อเก็บเกี่ยว ทำให้ความคลาดเคลื่อนในการตัดสินใจนำไปสู่ความสูญเสียทางเศรษฐกิจ งานวิจัยนี้นำเสนอกรอบแนวคิดแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีต้นทุนต่ำสำหรับการจำแนกระดับความแก่ (ระยะเริ่มแก่และระยะแก่) ของส้มโอพันธุ์ขาวน้ำผึ้ง คณะผู้วิจัยได้รวบรวมชุดข้อมูลภาพทั้งหมด 1,008 ภาพ จากผลส้มโอ 70 ผล โดยถ่ายด้วยกล้องราสเบอร์รี่ ไพ (Raspberry Pi) ที่การเก็บเกี่ยว2 ช่วง คือ 180 และ 210 วัน หลังติดผลเพื่อวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะภายนอกของผิวเปลือกและระดับความแก่คณะผู้วิจัยได้วิเคราะห์คุณลักษณะด้านสีและพื้นผิวของเปลือกโดยใช้วิธีร่วมกับอัลกอริทึมซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (SVM) ที่ใช้เคอร์เนลแบบฟังก์ชันฐานรัศมี (RBF) แบบจำลองที่พัฒนาขึ้นมีความแม่นยำในการจำแนกความแก่ภายใต้ชุดข้อมูลที่ไม่เคยเห็นอยู่ที่ร้อยละ 95.6 นอกจากนี้ผลการวิเคราะห์ความสามารถในการอธิบายผลลัพธ์ ยืนยันว่าการคัดแยกความแก่ของแบบจำลองสอดคล้องกับข้อมูลทางชีวภาพของส้มโอที่เกิดขึ้นจริง โดยระบุว่าความแปรปรวนขององค์ประกอบทางสี (ช่องสี b*) และลักษณะพื้นผิวละเอียด (LBP) เป็นตัวแปรที่สำคัญในการคัดแยกของแบบจำลอง งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์คุณลักษณะของเปลือกด้วยเทคโนโลยีต้นทุนต่ำร่วมกับอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือที่มีความแม่นยำสูงสำหรับช่วยในการตัดสินใจเลือกช่วงเวลาเก็บเกี่ยวส้มโอที่เหมาะสม The lack of accurate pre-harvest maturity assessment tools is a critical challenge for pomelo production. Since pomelo is a non-climacteric fruit, its internal quality becomes fixed immediately upon harvest. Consequently, inaccuracies in harvest timing decisions directly result in economic losses. This study presents a cost-effective machine learning framework for maturity classification (early-mature vs. mature) of Khao Nampueng pomelos. A balanced dataset of 1,008 images from 70 pomelos was obtained using a Raspberry Pi camera at two critical times: 180 and 210 Days After Fruit Set (DAFS). To capture the non-linear relationships between peel appearance and maturity, color and texture features were analyzed using the Permutation Feature Importance method integrated with a Support Vector Machine (SVM) utilizing a Radial Basis Function (RBF) kernel. The proposed method yielded an optimized subset of biologically relevant features. The SVM-RBF model trained on this subset achieved robust classification performance, with a test accuracy of 95.6%. Interpretability analyses confirmed that the model’s decision boundary aligned with physiological and biological changes, identifying variation in the chromatic component (b* channel) and micro-texture (LBP) as the most significant predictors. This study demonstrates that cost-effective peel feature analysis driven by machine learning algorithms provides a high-precision tool for optimizing pomelo harvest timing.
การจำแนกระยะของภาวะเบาหวานขึ้นจอประสาทตาโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก Diabetic Retinopathy Stage Classification Using Deep Learning Techniques
การวิจัยนี้ได้นำเสนอการพัฒนาตัวจำแนกเพื่อตรวจจับระยะของภาวะเบาหวานขึ้นจอประสาทตาโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ (Convolutional Neural Network) ซึ่งเป็นเทคนิคการจำแนกของการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) จำนวน 5 สถาปัตยกรรม ได้แก่ DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetB1, MobileNetV2 และ NasNetMobile โดยใช้ข้อมูลภาพถ่ายจอประสาทตาจำนวน 5,000 ภาพจากฐานข้อมูล Kaggle ซึ่งชุดข้อมูลมีการจัดกลุ่มระยะของภาวะเบาหวานขึ้นจอประประสาทตาออกเป็น 5 ระยะ โดยมีขั้นตอนในการวิจัยดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 การเตรียมความพร้อมของข้อมูล (Data Preparation) และขั้นตอนที่ 2 การพัฒนาตัวจำแนกสำหรับตรวจจับระยะของภาวะเบาหวานขึ้นจอประสาทตา (Model Generation) ซึ่งขั้นตอนการพัฒนาตัวจำแนกได้กำหนดรอบในการเรียนรู้ (Epochs) จำนวน 100 รอบของแต่ละสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมแบบสังวัตนาการ ผลการทดสอบพบว่าสถาปัตยกรรม EfficientNetB0 มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยให้ค่าความแม่นยำในการจำแนกรูปภาพสูงถึงร้อยละ 99.25 ของชุดข้อมูลการเรียนรู้ และเมื่อนำแบบจำลองที่ได้มาทดสอบกับชุดข้อมูลทดสอบพบว่าแบบจำลองให้ค่าความแม่นยำอยู่ที่ร้อยละ 81.30 และค่า F1-score เฉลี่ยอยู่ที่ร้อยละ 81.15 นอกจากนี้แบบจำลองยังแสดงประสิทธิภาพที่ในระยะที่เป็นอันตราย โดยให้ค่าความแม่นยำ (Precision) สูงถึงร้อยละ 92.82 ในระยะที่รุนแรงที่สุด และค่าการเรียกคืน (Recall) สูงถึงร้อยละ 89.00 ในระยะรุนแรง ผลการวิจัยนี้ชี้ให้เห็นว่าตัวจำแนกที่พัฒนาขึ้นมีศักยภาพในการสนับสนุนการคัดกรองทางการแพทย์ เพื่อลดความเสี่ยงต่อการสูญเสียการมองเห็นของผู้ป่วยได้อย่างมีประสิทธิภาพ This research presents the development of a classifier for detecting the stages of Diabetic Retinopathy (DR) using Convolutional Neural Networks (CNNs), a deep learning–based classification technique. Five architectures, including DenseNet121, EfficientNetB0, EfficientNetB1, MobileNetV2, and NASNetMobile, were explored. A dataset of 5,000 retinal fundus images obtained from Kaggle was categorized into five stages of Diabetic Retinopathy. The research methodology consisted of two main steps: 1) data preparation and 2) model generation. Each CNN architecture was trained for 100 epochs. The experimental results indicated that EfficientNetB0 achieved the highest performance, reaching an accuracy of 99.25% on the training dataset. When evaluated on the test dataset, the model achieved an accuracy of 81.30% and a macro-average F1-score of 81.15%. Furthermore, the model demonstrated exceptional effectiveness in identifying high-risk stages, achieving a precision of 92.82% for the most severe stage of Diabetic Retinopathy and a recall of 89.00% for the severe stage. These findings suggest that the developed classifier has significant potential to support medical screening processes and effectively reduce the risk of vision loss in diabetic patients.
การตรวจจับกลุ่มเสี่ยงแฝงต่อความรุนแรงในครอบครัวแบบสองขั้นตอนด้วยแบบจำลองไฮบริดแบบไม่มีผู้สอน Two-Stage Unsupervised Hybrid Model for Silent Risk Detection in Domestic Violence
การตรวจจับกลุ่มเสี่ยงแฝงของความรุนแรงในครอบครัวเป็นงานที่ท้าทาย เนื่องจากข้อมูลที่มีอยู่มักไม่ได้ระบุป้ายกำกับ ซึ่งงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อนำเสนอแบบจำลองไฮบริดสองขั้นตอนแบบไม่มีผู้สอน ออกแบบมาเพื่อตรวจจับและระบุกลุ่มเสี่ยงสูงแฝง โดยบูรณาการจุดแข็งของแบบจำลองส่วนผสมเกาส์เซียน (Gaussian Mixture Model; GMM) ออโตเอ็นโค้ดเดอร์(Autoencoder; AE) และตัวประกอบค่าผิดปกติเฉพาะที่ (Local Outlier Factor; LOF) ในขั้นตอนแรกแบบจำลองจะแยกกลุ่มเสี่ยงสูงอย่างชัดเจน (59 รายการ จากทั้งหมด 1,161 รายการ) ออกจากชุดข้อมูลทั้งหมด ขั้นตอนที่สองใช้รายการข้อมูลที่เหลือ 1,102 รายการ เพื่อระบุกลุ่มเสี่ยงสูงแฝงผ่านกลยุทธ์การผสานผลลัพธ์ด้วยตรรกะและ (AND) ตรรกะหรือ (OR) และการถ่วงน้ำหนัก (Weighted Fusion) คุณภาพเชิงโครงสร้างของการจัดกลุ่มถูกประเมินโดยใช้ดัชนีซิลูเอท (Silhouette Index) ดัชนีคาลินสกี้ฮาราบาสซ์ (Calinski–Harabasz Index; CH) และดัชนีเดวีส์-โบลดิน (Davies–Bouldin Index; DBI) พร้อมทั้งตรวจสอบความแตกต่างทางสถิติด้วยการทดสอบครัสคัล-วัลลิส (Kruskal–Wallis test) และการทดสอบไคสแควร์(Chi square test) สำหรับตัวแปรเชิงหมวดหมู่ ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่าแบบจำลอง GAAL ที่เสนอ (GMM + AE + LOF พร้อมตรรกะและ : AND) ให้ค่าคะแนนดัชนีซิลูเอทสูงสุดและค่าดัชนีเดวีส์-โบลดินต่ำสุด (2.8478) ซึ่งบ่งชี้ถึงความชัดเจนของคลัสเตอร์และเสถียรภาพเชิงโครงสร้างที่เหนือกว่าการแสดงภาพด้วย เทคนิคการลดมิติข้อมูลแบบที-เอสเอ็นอี (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding; t-SNE) ยืนยันการแยกตัวของกลุ่มอย่างชัดเจนและสอดคล้องกับตัวชี้วัดเชิงปริมาณ นอกจากนี้พบว่าตัวแปรอายุ (Age) มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างคลัสเตอร์ตามการทดสอบครัสคัล-วัลลิสผลการวิจัยสะท้อนถึงคุณภาพเชิงโครงสร้างและความสามารถในการตรวจจับของวิธีการแบบผสมผสานในการค้นหารูปแบบความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่จากข้อมูลทางสังคมที่ไม่ได้ติดป้ายกำกับ Detecting latent risk groups for domestic violence is a challenging task because the available data are typically unlabeled. This study presents a two-stage hybrid unsupervised model designed to detect and identify latent high-risk groups by integrating the strengths of the Gaussian Mixture Model (GMM), Autoencoder (AE), and Local Outlier Factor (LOF). In the first stage, the model isolates clearly high-risk cases (59 out of 1,161 records) from the entire dataset. The second stage utilizes the remaining 1,102 records to identify latent high-risk groups through logical fusion strategies, including AND, OR, and weighted fusion. The clustering quality and structural validity are evaluated using the Silhouette Index, Calinski–Harabasz Index (CH), and Davies–Bouldin Index (DBI), along with statistical validation using the Kruskal–Wallis test and the chi-square test for categorical variables. The results indicate that the proposed GAAL model (GMM + AE + LOF with AND logic) achieves the highest Silhouette score and the lowest DBI value (2.8478), indicating superior cluster clarity and structural stability. The t-SNE visualization further confirms the distinct separation between the identified groups, consistent with the quantitative metrics. In addition, the variable Age is found to differ significantly among clusters based on the Kruskal–Wallis test. These findings demonstrate the structural quality and detection capability of the proposed hybrid approach in uncovering hidden risk patterns from unlabeled social data.
การเพิ่มประสิทธิภาพการตรวจจับภัยคุกคามภายในโดยใช้แบบจำลองภัยคุกคามสไตรด์ร่วมกับอัลกอริทึมเชิงวิวัฒนาการ Enhancing Insider Threat Detection Using STRIDE Threat Modeling with Evolutionary Algorithms
ภัยคุกคามภายในเป็นหนึ่งในความเสี่ยงสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อความมั่นคงปลอดภัยของระบบสารสนเทศ งานวิจัยนี้มุ่งพัฒนาวิธีการตรวจจับภัยคุกคามดังกล่าวโดยใช้การสร้างแบบจำลองภัยคุกคามตามกรอบแนวคิดสไตรด์ร่วมกับขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการ ได้แก่ ขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม และการวิวัฒนาการเชิงผลต่าง เพื่อปรับแต่งกฎการตรวจจับให้เหมาะสมกับพฤติกรรมที่ปรากฏในข้อมูลจริง โดยใช้ชุดข้อมูล LANL จำนวน 50,000 แถว ซึ่งมีสัดส่วนภัยคุกคามร้อยละ 15 และทำการเปรียบเทียบกับแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ได้แก่ ซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน แบบจำลองป่าสุ่ม และโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น ผลการทดลองพบว่าสไตรด์ (STRIDE) พื้นฐานให้ค่าความถูกต้อง 0.823 และพื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซี 0.832 แต่เมื่อผสานกับขั้นตอนวิธีเชิงพันธุกรรม และการวิวัฒนาการเชิงผลต่าง ทำให้มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นเป็นค่าความถูกต้อง 0.878 พื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซี 0.894 และค่าความถูกต้อง 0.889 พื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซี 0.902 ตามลำดับ ซึ่งสูงกว่าซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนที่มีพื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซี 0.875 และแบบจำลองป่าสุ่มที่มีพื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซี 0.891 รวมทั้งยังใกล้เคียงกับโครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้นที่มีพื้นที่ใต้เส้นโค้งอาร์โอซี 0.895 โดยยังคงความสามารถในการตีความเชิงกฎได้ดีกว่า สะท้อนศักยภาพของการบูรณาการสไตรด์เข้ากับขั้นตอนวิธีเชิงวิวัฒนาการในการตรวจจับภัยคุกคามภายในอย่างมีประสิทธิภาพ ยืดหยุ่น และมีความเป็นไปได้ต่อการใช้งานจริงในองค์กร Insider threats are among the most critical risks affecting the security of information systems, as insiders often possess legitimate access that makes detection by traditional methods challenging. This study aims to develop an effective detection approach by integrating the STRIDE threat modeling framework with evolutionary optimization techniques, namely the Genetic Algorithm (GA) and Differential Evolution (DE), to refine detection rules based on real behavioral data. Using the LANL dataset comprising 50,000 records with 15% insider threat instances, the proposed models were evaluated against widely used machine learning classifiers, including the Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Multi-Layer Perceptron (MLP). Experimental results show that the baseline STRIDE model achieved an accuracy of 0.823 and an AUC of 0.832, while STRIDE combined with GA and DE significantly improved performance, reaching an accuracy of 0.878 with an AUC of 0.894, and an accuracy of 0.889 with an AUC of 0.902, respectively. These results outperform SVM (AUC = 0.875) and RF (AUC = 0.891), and are comparable to MLP (AUC = 0.895), while maintaining superior interpretability through rule-based modeling. The findings highlight the potential of integrating STRIDE with evolutionary optimization techniques to achieve accurate, flexible, and interpretable insider threat detection that is practical for real-world organizational environments.
ปกวารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ ปีที่ 36 ฉบับที่ 3 2569
ปก วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
บรรณาธิการวารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
บรรณาธิการ วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
คำแนะนำในการเตรียมต้นฉบับบทความวารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
คำแนะนำในการเตรียมต้นฉบับบทความ วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ