Introduction to Research in Unmanned Aircraft Systems and Automation Technology
ความรู้เบื้องต้นทางการวิจัยด้านเทคโนโลยีระบบอากาศยานไร้คนขับและระบบอัตโนมัติ
Course description
Fundamental concepts and processes of technology research; research problem and question formulation; literature review; development of objectives and conceptual frameworks; research designs; population and sampling; research instruments and instrument quality; data collection; basic statistics and data analysis; interpretation of results; research ethics; citation; research proposal writing; and presentation of research related to unmanned aircraft systems, automation, and intelligent systems
Thai description
แนวคิดและกระบวนการวิจัยสำหรับงานเทคโนโลยี การกำหนดปัญหาและคำถามวิจัย การทบทวนวรรณกรรม การกำหนดวัตถุประสงค์และกรอบแนวคิด แบบแผนการวิจัย ประชากรและกลุ่มตัวอย่าง เครื่องมือวิจัยและการตรวจสอบคุณภาพเครื่องมือ การเก็บรวบรวมข้อมูล สถิติเบื้องต้นและการวิเคราะห์ข้อมูล การแปลผล จริยธรรมการวิจัย การอ้างอิง การเขียนข้อเสนอโครงการวิจัย และการนำเสนอผลการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับระบบอากาศยานไร้คนขับ ระบบอัตโนมัติ และระบบอัจฉริยะ
Course learning outcomes (CLO)
| CLO | Outcome | PLO |
|---|---|---|
| CLO1 | Formulate research problems and questions in UAS and automation technology from a literature review | PLO5 |
| CLO2 | Design a method, collect data and analyse results with appropriate statistics | PLO1PLO4 |
| CLO3 | Write research proposals and reports ethically with correct citation | PLO6 |
Learning modules
1Technology research concepts and problem definition
Weeks 1–3 · 27 h1 KU
Online (before class) · 18 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Systems engineering and V&VIn development
In class / field · 9 h
Lecture, case discussion and in-class problem solving
2Literature review and citation
Weeks 4–6 · 27 h1 KU
Online (before class) · 18 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Technology project managementIn development
In class / field · 9 h
Lecture, case discussion and in-class problem solving
3Methodology and experimental design
Weeks 7–9 · 27 h2 KU
Online (before class) · 18 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Elective: simulation and controlTH
- Statistical inferenceIn development
In class / field · 9 h
Lecture, case discussion and in-class problem solving
4Data collection and analysis
Weeks 10–12 · 27 h2 KU
Online (before class) · 18 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Descriptive statistics and probability distributionsIn development
- Data handling and visualisation with PythonIn development
In class / field · 9 h
Lecture, case discussion and in-class problem solving
5Research ethics, proposal and report
Weeks 13–15 · 27 h2 KU
Online (before class) · 18 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 9 h
Lecture, case discussion and in-class problem solving
Assessment (draft)
| Quizzes and exercises | 20% |
| Midterm examination | 30% |
| Final examination | 40% |
| Participation and discussion | 10% |
Knowledge domain
Key references
- Box, G. E. P., Hunter, J. S., & Hunter, W. G. (2005). Statistics for experimenters: Design, innovation, and discovery (2nd ed.). Wiley. link
- Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2018). Applied statistics and probability for engineers (7th ed.). Wiley. link
- NIST/SEMATECH. e-Handbook of statistical methods. National Institute of Standards and Technology. link