Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45689
Title: ระบบทำนายเวลาเทียบท่าของเรือโดยอาศัยคลาวด์ซอสซิ่งจากกลุ่มของโทรศัพท์เคลื่อนที่
Other Titles: BOAT ARRIVAL TIME PREDICTION SYSTEM USING MOBILE PHONE CROWDSOURCING
Authors: พุทธิพงศ์ บวรกีรติโรจน์
Advisors: กุลธิดา โรจน์วิบูลย์ชัย
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์
Advisor's Email: \kultida.r@chula.ac.th
Subjects: เรือโดยสาร -- ระบบติดตาม
ระบบค้นหาและติดตาม
Passenger ships -- Tracking
Tracking (Engineering)
Human computation
Issue Date: 2557
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: เรือโดยสาร เป็นหนึ่งในการคมนาคมที่นิยมในกรุงเทพมหานคร เพราะไม่มีปัญหาการจราจรติดขัดเหมือนการจราจรบนท้องถนน เรียกได้ว่าเรือโดยสารถือเป็นเส้นทางคมนาคมที่สำคัญมากทางหนึ่ง แต่เรือโดยสารนั้นก็มีปัญหาที่สำคัญอย่างหนึ่ง ที่ทำให้คนหลีกเลี่ยงการใช้เรือโดยสาร นั่นคือ ระยะเวลาการรอเรือที่ไม่แน่นอน เพราะระบบที่สามารถบอกเวลาเรือได้นั้น มีค่าใช้จ่ายและค่าดูแลที่แพง ดังนั้นเวลารอเรืออาจนานได้สูงสุดถึง 1 ชั่วโมง ในงานวิจัยนี้ได้ เสนอระบบการทำนายเวลาเรือด่วนเจ้าพระยา โดยระบบไม่จำเป็นต้องติดตั้งอุปกรณ์ใดๆที่เรือหรือท่าเรือ แต่จะใช้มือถือของผู้โดยสารในการหาข้อมูลและตำแหน่งของเรือด่วนและแบ่งปัน ข้อมูลให้กับผู้โดยสารที่กำลังรอเรืออยู่ และระบบนั้นสามารถทำงานได้โดยผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องกรอกข้อมูลใดๆ แต่ตัวโปรแกรมบนมือถือนั้นสามารถรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นเองและสามารถบอกได้ ว่าเรืออยู่ที่ไหน กำลังจะไปทางไหน และเป็นเรือธงสีอะไร อีกทั้งมือถือในระบบนั้นจะไม่ใช้ GPS ในการหาที่ตำแหน่งเพราะ GPS กินพลังงานมาก ซึ่งจะเป็นภาระกับมือถือของผู้โดยสาร ดังนั้นระบบจึงเลือกใช้การหสตำแหน่งแบบประหยัดพลังงานแทน เซ็นเซอร์ต่างๆในมือถือถูกใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อหาข้อมูลและตำแหน่ง ของเรือ ไม่ว่าจะเป็นมาตรความเร่ง, Wi-Fi และไมโครโฟน โดยระบบจะทดลองกับเรือด่วนเจ้าพระยาซึ่งเป็นเรือโดยสารที่มีเส้นทางยาวที่สุดในประเทศ นอกจากนี้งานวิจัยนี้ยังพูดถึงความท้าทายของการใช้คลาวด์ซอสซิ่งกับระบบทำนายเวลาเรือด่วนเจ้าพระยาซึ่งได้แก่ การจัดการคุณภาพ ความเสถียร และความต่อเนื่องของการติดตามตำแหน่งเรือ งานวิจัยนี้ได้การทำการทดลองโดยการเก็บข้อมูลจริงจากการนั่งเรือและนำมา จำลองในโปรแกรมที่สร้างขึ้น
Other Abstract: Boat is one of the most popular public transportation for local people and tourist to travel in Bangkok because the boat's traffic is good. Although, the traffic is good, the boat does not have any tracking device to tell the location and arrival time of the boat. Without an accurate arrival time, boat becomes an inconvinient transportation because the waiting time can be up to 1 hour in the worst case. In this thesis, we propose the boat arrival time prediction system which does not require any infrastructure to be installed in any boat or pier. The system utlizes passengers' mobile phone on each boat to collect the neccessary data and location of the boat to share with other passegners. The system also can work without any manual input from the passengers but instead their mobile phones will do the task for them. The program in mobile phone can tell information about the boat they are in such as location, direction, or type of the boat. Also our system does not use GPS for collect the location because it drains a lot of battery power. The energy efficient localization is selected as a substitute for the GPS. All the sensors in mobile phone, such as accelerometer, Wi-Fi, and microphone, are utilized efficiently. The system is focused on Chao Phraya River Express Boat because it has the longest route and one of the heavy usage boat transportation in Bangkok. This thesis also states the challenges in implementing crowdsourcing on this boat arrival time prediction system that are tracking performance, tracking consistency, and tracking continuity. The experiments in this thesis is tested on our simulation program with the information from the real boat environment that we have collected.
Description: วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2557
Degree Name: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/45689
URI: http://doi.org/10.14457/CU.the.2014.1056
metadata.dc.identifier.DOI: 10.14457/CU.the.2014.1056
Type: Thesis
Appears in Collections:Eng - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
5670940321.pdf3.22 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.