การพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงด้วยการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับระบบหาผู้รับเลี้ยงให้สัตว์เลี้ยงบนแผนที่ภูมิศาสตร์
คำสำคัญ:
การเรียนรู้ของเครื่อง, ปัญญาประดิษฐ์, แผนที่ภูมิศาสตร์, เว็บแอปพลิเคชัน, สัตว์เลี้ยงบทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) วิเคราะห์ ออกแบบ และพัฒนาเว็บแอปพลิเคชันจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับระบบหาผู้รับเลี้ยงให้สัตว์เลี้ยงบนแผนที่ภูมิศาสตร์ และ (2) หาประสิทธิภาพของระบบจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับระบบหาผู้รับเลี้ยงให้สัตว์เลี้ยงบนแผนที่ภูมิศาสตร์ ข้อมูลที่ใช้ในการทดลอง คือ ข้อมูลสัตว์เลี้ยง และข้อมูลรับเลี้ยงสัตว์ เครื่องมือในการวิจัย ประกอบด้วย เครื่องมือในการทดลอง คือ เว็บแอปพลิเคชันจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับระบบหาผู้รับเลี้ยงให้สัตว์เลี้ยงบนแผนที่ภูมิศาสตร์ที่พัฒนาด้วย PHP, HTML, CSS, Bootstrap 3, Bootstrap 4 เชื่อมต่อกับฐานข้อมูล MySQL พัฒนาร่วมกับการเรียนรู้ของเครื่องตามแนวคิดเครือข่ายประสาทเทียม โดยมีความถูกต้องแม่นยำอยู่ที่ 93.50% และเครื่องมือในการรวบรวมข้อมูล คือ แบบประเมินประสิทธิภาพเว็บแอปพลิเคชัน วิธีการดำเนินการวิจัยตามแนวคิด SDLC และมีการประเมินประสิทธิภาพเว็บแอปพลิเคชัน ผลการวิจัยพบว่า (1) เว็บแอปพลิเคชันจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับระบบหาผู้รับเลี้ยงให้สัตว์เลี้ยงบนแผนที่ภูมิศาสตร์ที่พัฒนาขึ้น ตรงตามวัตถุประสงค์ที่ตั้งไว้ โดยสมาชิกสามารถโพสต์หาบ้านให้แก่สัตว์เลี้ยง ระบุตำแหน่งปัจจุบันของสัตว์เลี้ยงที่กำลังหาผู้รับเลี้ยง และใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์สำหรับการจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงโดยใช้รูปภาพได้ และ (2) ผลการประเมินประสิทธิภาพเว็บแอปพลิเคชันจำแนกประเภทสัตว์เลี้ยงด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง ร่วมกับระบบหาผู้รับเลี้ยงให้สัตว์เลี้ยงบนแผนที่ภูมิศาสตร์ โดยผู้เชี่ยวชาญ จำนวน 5 คน อยู่ในระดับดีมาก มีค่าเฉลี่ยเท่ากับ 4.88 และค่าความน่าเชื่อถืออยู่ที่ 0.18
References
จันทนา ปัญญาวราภรณ์ และปรเมศวร์ ห่อแก้ว. (2562). การศึกษาวิธีจำแนกภาพ PET เพื่อการวินิจฉัยโรคอัลไซเมอร์เบื้องต้น. วารสารวิชาการวิศวกรรมศาสตร์ ม.อบ., 12(1), 93-105.
จิโกโล. (2566, 10 ธันวาคม). AI ผสานเทรนด์สัตว์เลี้ยงก่อเกิดเทคโนโลยีที่ช่วยห้ามไม่ให้แมวนำเหยื่อกลับบ้าน. Marketing Oops.https://www.marketingoops.com/tech-2/ai-invention-keeps-unwanted-critters-from-getting-inside-your-home
นัทชา หาญจิตต์ และหรรษธร นรินทร์รัมย์. (2565). ระบบค้นหาสุนัขด้วยการเรียนรู้เชิงลึก. [ปริญญานิพนธ์บัณฑิต ไม่ได้ตีพิมพ์]. มหาวิทยาลัยมหาสารคาม.
ปวริศ ทับทิมเขียว, อุบลรัตน์ ศิริสุขโภคา และไพศาล สิมาเลาเต่า. (2565). การพัฒนาระบบสารสนเทศอัจฉริยะเพื่อคัดกรองการสวมหน้ากากอนามัยโดยการตรวจจับใบหน้าด้วยการเรียนรู้ของเครื่องร่วมกับอินเทอร์เน็ตของสรรพสิ่ง. ใน วิจัยสร้าง Innovation and Technology เพื่อรองรับสังคมไทยสู่ยุค Digital World. การประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 14 (น. 819-829). สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลัยราชภัฏนครปฐม.
ภูษณิศา มีนาเขตร, สิริทรัพย์ สีหะวงษ์, อังศวีร์ จันทะโคตร และณัฐสุดา คติชอบ. (2562). การประเมินคุณภาพของการประยุกต์ใช้ Google My Maps ในการเยี่ยมบ้านของนักศึกษาพยาบาล คณะพยาบาลศาสตร์ มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี. วารสารพยาบาลกระทรวงสาธารณสุข, 29(2), 51-63.
สุรพงษ์ กนกทิพย์สถาพร. (2566, 30 เมษายน). Prompt Engineering คืออะไร. BUA labs. https://www.bualabs.com/archives/4483/what-is-prompt-engineering/#more-4483 /
สุระเจตน์ อ่อนฤทธิ์ และเอกรินทร์ วทัญญูเลิศสกุล (2565). แอปพลิเคชันตามหาสัตว์เลี้ยงหายด้วยโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน. วารสารวิศวกรรมศาสตร์และนวัตกรรม, 15(4), 75-87.
Antony, B. (2021). A study on usage of Google Maps by travellers in Madurai city. International Journal of Innovation and Research in Educational Sciences, 8(1), 75-88.
Aqraldo, B. W., Jessen, Sentoman, Y., Markos, D., & Warnars, H. L. H. S. (2021). Detepet mobile application for pet tracking. In Proceedings of the 2021 International Conference on Emerging Smart Computing and Informatics (pp. 48-52). IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/ESCI50559.2021.9397028
Campanilla, B. S., Etcuban, J. O., Maghanoy, A. P., Nacua, P. A. P., & Galamiton, N. S. (2022). Pet adoption app to free animal shelters. Journal of Positive School Psychology, 6(8), 5993-6006.
Dandil, E., & Polattimur, R. (2018). PCA-based animal classification system. In Proceedings of the 2018 2nd International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies (pp. 1-5). IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/ISMSIT.2018.8567256
Junior, R. L. (2020). IoT applications for monitoring companion animals: A systematic literature review. In Proceedings of the 2020 14th International Conference on Innovations in Information Technology (pp. 239-246). IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/IIT50501.2020.9299045
Lu, Y., Yi, S., Zeng, N., Liu, Y., & Zhang, Y. (2017). Identification of rice diseases using deep convolutional neural networks. Neurocomputing, 267, 378–384. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2017.06.023
Sladojevic, S., Arsenovic, M., Anderla, A., Culibrk, D., & Stefanovic, D. (2016). Deep neural networks based recognition of plant diseases by leaf image classification. Computational Intelligence and Neuroscience, (2016)1, Article 3289801. https://doi.org/10.1155/2016/3289801
Tangsripairoj, S., Kittirattanaviwat, P., Koophiran, K., & Raksaithong, L. (2018) Bokk Meow: A mobile application for finding and tracking pets. In Proceedings of the 2018 15th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (pp. 1-6). IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/JCSSE.2018.8457351
