หลักสูตร/ปี พ.ศ. วิศวกรรมศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ ปี พ.ศ. 2558
ภาคและปีการศึกษาที่สำเร็จการศึกษา ภาคปลาย ปีการศึกษา 2557
ประเภทโครงงาน
โครงงานวิศวกรรม
ชื่อโครงงานภาษาไทย
Modeling and Visualizing Disaster Events by Using Social Media as Human Sensor Network
ชื่อโครงงานภาษาอังกฤษ
Modeling and Visualizing Disaster Events by Using Social Media as Human Sensor Network
ผู้พัฒนา
5410506031 ขวัญชัย แจ้งสว่าง
อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก
หัชทัย ชาญเลขา
อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม
-
บทคัดย่อ
ปัจจุบันหลายประเทศประสบปัญหาภัยธรรมชาติเป็นจำนวนมาก สร้างความเสียหายต่อเศรษฐกิจของประเทศและทรัพย์สินของทั้งภาครัฐและเอกชน การติดตามรายงานข่าวสารและรายงานภัยพิบัติเหล่านี้จึงเป็นสิ่งสำคัญ แต่ในปัจจุบันข่าวจากสำนักข่าวทั่วไปเป็นแหล่งข่าวที่แสดงแค่ภาพรวมของสถานการณ์ แหล่งข้อมูลอื่นๆ ยังเข้าถึงได้ยาก อีกทั้งข่าวและการรายงานเหล่านี้ยังมีความล่าช้า ทำให้การช่วยเหลือไปถึงได้ไม่เร็วเท่าที่ควร
แต่ในปัจจุบันมีการใช้งานเครือค่ายสังคมออนไลน์อย่างแพร่หลาย ทำให้มีข้อมูลอย่างมหาศาลรวมถึงข้อมูลการรายงานและการขอความช่วยเหลือขณะเกิดเหตุการณ์ภัยธรรมชาติเหล่านี้ด้วย การใช้งานเครือค่ายสังคมออนไลน์นี้ทำให้บุคคลทั่วไปรวมถึงผู้ประสบภัยเองสามารถรายงานข้อมูลได้โดยตรงจากพื้นที่ที่เกิดเหตุการณ์ และข้อมูลที่ได้เป็นข้อมูลที่ละเอียดและใกล้เคียงกับสถานการณ์จริง การใช้ข้อมูลจากเครือค่ายสังคมออนไลน์เป็นเสมือนเซนเซอร์จะสามารถทำให้ผู้ใช้สามารถรับรู้ข่าวสารภัยพิบัติได้โดยตรง
โครงงานนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้างศูนย์ข้อมูลที่รวบรวมข่าวสาร การรายงานผลกระทบภัยพิบัติและการขอความช่วยเหลือ รวมทั้งจำลองสถานการณ์การกระจายตัวของภัยพิบัติ โดยใช้แหล่งข้อมูลที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเช่นเครือค่ายสังคมออนไลน์นำเอาข้อมูลเหล่านั้นมาแสดงผลในรูปแบบที่เข้าใจง่าย นอกจากนี้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่เข้าถึงได้อย่างทั่วถึง เช่น เว็บ ทำให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงศูนย์ข้อมูลได้อย่างทั่วถึง และการรวบรวมข้อมูลเหล่านั้นลงในฐานข้อมูลจะทำให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลย้อนหลังเพื่อใช้ในการวิเคราะห์อื่นๆ ต่อไ
Abstract
Many countries in the world have affected by natural disasters. In the case of Thailand in 2011, a major floods referred to as “The Great Flood of 2011” occurred resulted in a total of 813 death with 3 missing, affected more than 13.6 million people nationwide, caused 1.44 trillion Baht in property damaged and left the country in ruin. Detailed and accurate natural disasters news reports are important as they help people prepare and handle the situation in a proper way.
Accessing news reports for natural disaster situations are still have some difficulties due to most major news sources only provide the summaried version of the situations and do not covered every affected areas. Proprietary news sources provide more details than general sources but users still suffered from scattered information through cluttered and difficult-to-use user interface.
However, the widely used social networks have become new sources of information with such unique characteristics. A huge amount of information about disaster situations can be found through out social networks especially during the event occurs. This new kind of news sources provide real-time information and often originated from source locations. Social networks also allowed any user to report information to the public and requests for help during the event.
Despite of a huge amount of information in social network, the information are scattered. Finding information in timeline-based social networks like Facebook or Twitter about a specific place can be difficult, disaster situation information from social networks need to be organized, summarized and visualized.
This project aims to create a new source using information from social networks that have organized, summarized and visualized automatically using natural language processing.
คำสำคัญ (Keywords)
natural language processing, natural disaster, machine learning, text classification, social network
เว็บไซต์โครงงาน
-
วีดีโอคลิปของโครงงาน
-
ที่เก็บเวอร์ชันซอร์สโค้ด
https://github.com/khwunchai/senior_project.git
ผู้นำเข้าข้อมูลครั้งแรก
ขวัญชัย
แจ้งสว่าง
(b5410506031)
แก้ไขครั้งสุดท้าย
เมื่อ Sept. 16, 2016, 1:55 p.m. โดย
ขวัญชัย
แจ้งสว่าง
(b5410506031)
สถานะการอนุมัติ
รออนุมัติ