Author: Agent_N

  • Social Network Analysis (SNA) : การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม

    Social Network Analysis (SNA) : การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม

    👉Social Network Analysis (SNA) หรือการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม ใช้ในการตรวจสอบโครงสร้าง ความสัมพันธ์ของ Chart โดยเน้นไปที่ความสัมพันธ์ระหว่าง Entities

    พื้นฐานของการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม

    การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม (Social Network Analysis หรือ SNA) คือวิธีศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างคนหรือกลุ่มคน SNA ช่วยให้เราเข้าใจว่า

    • กลุ่มคนทำงานร่วมกันอย่างไร
    • พวกเขามีปฏิสัมพันธ์กันแบบไหน
    • ทำไมพวกเขาถึงแสดงพฤติกรรมบางอย่าง

    SNA ช่วยให้เราสร้างแผนผังและวัดความสัมพันธ์ในกลุ่มคนหรือองค์กร และช่วยคาดการณ์ว่าพวกเขาอาจทำอะไรในอนาคต

    การทำงานของ SNA

    SNA รวมความรู้เรื่ององค์กร เข้ากับ คณิตศาสตร์ เพื่อให้เราเข้าใจวิธีทำงานของกลุ่มและองค์กรได้ดีขึ้น

    การศึกษาโครงสร้างเครือข่ายช่วยให้เรารู้

    1. เครือข่ายทำงานได้ดีแค่ไหน และบรรลุเป้าหมายได้หรือไม่
    2. มีกลุ่มย่อยซ่อนอยู่ในเครือข่ายใหญ่หรือไม่
    3. ใครคือคนสำคัญที่มีอิทธิพลมากที่สุดในเครือข่าย
    4. ข้อมูลเดินทางในเครือข่ายเร็วและตรงไปตรงมาแค่ไหน

    ปัญหาในโลกจริงที่ SNA ช่วยแก้ได้

    1. ข้อมูลมากเกินไป ปัจจุบันมีข้อมูลมากมาย SNA ช่วยกรองข้อมูลที่สำคัญออกมาได้เร็วและมีประสิทธิภาพ
    2. การระบุคนสำคัญ SNA ช่วยค้นหาบุคคลหรือกลุ่มสำคัญอย่างรวดเร็ว ทำให้ใช้ทรัพยากรที่มีจำกัดได้อย่างคุ้มค่า
    3. การเข้าใจการเปลี่ยนแปลง SNA ช่วยดูว่าเครือข่ายเปลี่ยนแปลงอย่างไรตามเวลา ไม่ใช่แค่ดูโครงสร้างปัจจุบัน
    4. ความสำคัญที่แตกต่างกัน ในเครือข่ายจริง ไม่ใช่ทุกความสัมพันธ์จะสำคัญเท่ากัน SNA ช่วยวัดน้ำหนักความสำคัญของแต่ละความสัมพันธ์ได้

    ข้อควรระวัง

    SNA เป็นเพียงเครื่องมือช่วยวิเคราะห์ ไม่ใช่คำตอบสำเร็จรูป มันเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

    SNA จะมีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อใช้ร่วมกับการวิเคราะห์โดยมนุษย์ และต้องระวังว่า

    • ข้อมูลอาจไม่สมบูรณ์
    • อาจไม่เห็นภาพรวมทั้งหมดของเครือข่าย

    Social Network Analysis (SNA) การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม

    ความเป็นศูนย์กลาง (Centrality)

    ความเป็นศูนย์กลางคืออะไร

    ความเป็นศูนย์กลางเป็นแนวคิดสำคัญในการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคม มันบอกว่าใครหรืออะไรมีอิทธิพลมากที่สุดในเครือข่าย

    ผลของความเป็นศูนย์กลาง

    เครือข่ายที่มีความเป็นศูนย์กลางสูง

    • มีคนคนเดียวที่ควบคุมข้อมูลเกือบทั้งหมด
    • ถ้าคนนี้หายไป ทั้งเครือข่ายอาจล้มเหลว

    เครือข่ายที่มีความเป็นศูนย์กลางต่ำ

    • ไม่มีจุดล้มเหลวเพียงจุดเดียว
    • ข้อมูลยังเดินทางได้แม้บางช่องทางถูกปิด

    วิธีวัดความเป็นศูนย์กลาง

    โปรแกรม Analyst’s Notebook วัดความเป็นศูนย์กลางได้ 4 แบบ

    1. แบบระหว่าง (Betweenness) – วัดว่าคนนั้นเป็น “สะพาน” เชื่อมระหว่างกลุ่มอื่นๆ มากแค่ไหน
    2. แบบใกล้ชิด (Closeness) – วัดว่าคนนั้นอยู่ใกล้คนอื่นๆ ในเครือข่ายแค่ไหน
    3. แบบระดับ (Degree) – วัดว่าคนนั้นมีการเชื่อมต่อกับคนอื่นๆ มากแค่ไหน
    4. แบบไอเกนเวกเตอร์ (Eigenvector) – วัดว่าคนนั้นเชื่อมต่อกับคนสำคัญมากแค่ไหน

    โปรแกรมยังสามารถปรับการวัดให้ละเอียดขึ้นได้โดยคำนึงถึง

    • ทิศทางของความสัมพันธ์ (ใครส่งข้อมูลให้ใคร)
    • น้ำหนักของความสัมพันธ์ (บางความสัมพันธ์สำคัญกว่าความสัมพันธ์อื่น)

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่าง (Betweenness) แบบเข้าใจง่าย

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่างคืออะไร

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่าง วัดว่าคนหนึ่งเป็น “สะพาน” เชื่อมต่อระหว่างคนอื่นๆ ในเครือข่ายมากแค่ไหน

    หน้าที่ของผู้ควบคุมประตู (Gatekeeper)

    คนที่มีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่างสูงเรียกว่า “ผู้ควบคุมประตู” เพราะพวกเขา

    • สามารถควบคุมการไหลของข้อมูลระหว่างส่วนต่างๆ ในเครือข่าย
    • เป็นจุดผ่านที่ข้อมูลต้องเดินทางผ่านเพื่อไปถึงอีกส่วนหนึ่งของเครือข่าย

    ลักษณะของผู้ควบคุมประตู

    ผู้ควบคุมประตูอาจมีลักษณะได้ 2 แบบ

    1. มีหลายเส้นทางผ่าน – สามารถส่งข้อมูลถึงคนส่วนใหญ่ในเครือข่ายได้
    2. มีเส้นทางผ่านน้อย แต่สำคัญ – อาจไม่มีการเชื่อมต่อมาก แต่เป็นคนเดียวที่เชื่อมระหว่างกลุ่มที่แตกต่างกัน

    ตัวอย่าง

    จากตัวอย่าง ลินดา ไบรท์แมน (Linda BRIGHTMAN) มีคะแนนความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่างสูงที่สุด เพราะเธอเป็นคนเดียวที่เชื่อมต่อระหว่างสองกลุ่มในเครือข่าย หากไม่มีเธอ ทั้งสองกลุ่มจะไม่สามารถติดต่อกันได้เลย

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่างของการเชื่อมโยงคืออะไร

    ในขณะที่ความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่าง (Betweenness) วัดความสำคัญของคน “Link Betweenness” วัดความสำคัญของเส้นเชื่อมระหว่างคน

    มันวัดว่าเส้นเชื่อมนั้นมีข้อมูลเดินทางผ่านมากแค่ไหน หรือพูดง่ายๆ คือ “ถนนเส้นนี้มีการจราจรหนาแน่นแค่ไหน”

    เส้นเชื่อมที่มีค่า Link Betweenness สูง

    • เป็นเส้นทางสำคัญที่ข้อมูลใช้เดินทางในเครือข่าย
    • ถ้าเส้นนี้ถูกตัด การสื่อสารในเครือข่ายจะมีปัญหามาก

    ตัวอย่าง

    ในตัวอย่างที่กล่าวถึง เส้นเชื่อมที่มีค่า Link Betweenness สูงแสดงด้วยสีแดง

    ถ้าเส้นเชื่อมนี้ถูกตัด

    • การแลกเปลี่ยนข้อมูลสำคัญจะหยุดชะงัก
    • เครือข่ายอาจแยกออกเป็นสองส่วนที่ไม่สามารถติดต่อกันได้

    เปรียบเสมือนถนนหลักที่เชื่อมระหว่างสองเมือง ถ้าถนนนี้ถูกปิด จะไม่มีทางอื่นให้เดินทางระหว่างเมืองได้

    ความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิด (Closeness)

    ความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดคืออะไร

    ความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิด วัดว่าคนหนึ่งอยู่ “ใกล้” กับคนอื่นๆ ในเครือข่ายแค่ไหน นี่ไม่ใช่ระยะทางจริง แต่เป็นจำนวนก้าวที่ต้องใช้เพื่อเข้าถึงคนอื่นๆ

    ประโยชน์ของการอยู่ใกล้คนอื่นในเครือข่าย

    คนที่มีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดสูง

    • มีเส้นทางสั้นๆ ไปหาคนอื่นในเครือข่าย
    • สามารถส่งและรับข้อมูลได้เร็วกว่าคนอื่น
    • เข้าถึงทุกคนในเครือข่ายได้ง่าย

    คนที่อยู่ริมขอบเครือข่าย

    คนที่อยู่ริมขอบของเครือข่าย (มีการเชื่อมต่อน้อย) จะมีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดต่ำ เพราะ:

    • ข้อมูลต้องเดินทางไกลเพื่อไปถึงคนอื่นๆ
    • ต้องใช้เวลามากขึ้นทั้งในการส่งและรับข้อมูล

    ความใกล้ชิดมี 2 แบบ

    1. ความใกล้ชิดทางตรง – คนสองคนเชื่อมต่อกันโดยตรง (เป็นเพื่อนกัน)
    2. ความใกล้ชิดทางอ้อม – คนสองคนต้องผ่านคนกลางเพื่อติดต่อกัน (เพื่อนของเพื่อน)

    ความเป็นศูนย์กลางแบบใกล้ชิดคำนึงถึงทั้งการเชื่อมต่อทางตรงและทางอ้อม

    ตัวอย่าง

    จากตัวอย่างที่กล่าวถึง เอสรี ดุ๊ค (Esry DUKE) และ โรเบิร์ต โฮลเดอร์ (Robert HOLDER) มีคะแนนความใกล้ชิดสูงสุด หมายความว่า

    • พวกเขาสามารถติดต่อกับคนส่วนใหญ่ในเครือข่ายได้อย่างรวดเร็ว
    • ข้อมูลจากพวกเขาสามารถกระจายไปทั่วเครือข่ายได้เร็วที่สุด
    • พวกเขามักจะรู้สิ่งที่เกิดขึ้นในเครือข่ายก่อนคนอื่น

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระดับ (Degree)

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระดับคืออะไร

    ความเป็นศูนย์กลางแบบระดับ คือการวัดว่าคนหนึ่งมีการเชื่อมต่อกับคนอื่นมากแค่ไหน เป็นการนับจำนวนเพื่อนหรือคนรู้จักโดยตรงของแต่ละคนในเครือข่าย

    วิธีวัด

    วิธีวัดง่ายมาก

    • นับจำนวนการเชื่อมต่อโดยตรงที่คนนั้นมีกับคนอื่น
    • ยิ่งมีการเชื่อมต่อมาก ค่าความเป็นศูนย์กลางแบบระดับก็ยิ่งสูง

    สิ่งที่บอกเราได้

    ค่านี้บอกเราว่า

    • ใครมีกิจกรรมมากที่สุดในเครือข่าย
    • ใครมีความกระตือรือร้นในการเชื่อมต่อกับคนอื่น
    • ใครรู้จักคนมากที่สุดในเครือข่าย

    ตัวอย่าง

    จากตัวอย่างที่กล่าวถึง ไอรีน เบเกอร์ (Irene BAKER) มีค่าความเป็นศูนย์กลางแบบระดับสูงที่สุด นั่นหมายความว่า

    • เธอมีการเชื่อมต่อโดยตรงกับคนอื่นมากที่สุดในเครือข่าย
    • เธอน่าจะเป็นคนที่มีปฏิสัมพันธ์กับคนอื่นมากที่สุด
    • เธอรู้จักคนในเครือข่ายมากกว่าใครๆ

    เปรียบเสมือนคนที่มีเพื่อนในงานปาร์ตี้มากที่สุด และทักทายผู้คนมากที่สุด

    ความเป็นศูนย์กลางแบบไอเกนเวกเตอร์ (Eigenvector)

    ความเป็นศูนย์กลางแบบไอเกนเวกเตอร์คืออะไร

    ความเป็นศูนย์กลางแบบไอเกนเวกเตอร์ วัดว่าคนหนึ่งมีการเชื่อมต่อกับคนสำคัญในเครือข่ายมากแค่ไหน หรือพูดง่ายๆ คือ “คุณรู้จักคนดังมากแค่ไหน”

    หลักการทำงาน

    แทนที่จะแค่นับจำนวนการเชื่อมต่อ (แบบ Degree) Eigenvector พิจารณาด้วยว่า

    • คนที่คุณเชื่อมต่อด้วยสำคัญแค่ไหน
    • การเชื่อมต่อกับคนสำคัญมีค่ามากกว่าการเชื่อมต่อกับคนทั่วไป

    ลักษณะของคนที่มีค่า Eigenvector สูง

    คนที่มีค่า Eigenvector สูง

    • มักจะอยู่ในกลุ่มคนสำคัญของเครือข่าย
    • สามารถติดต่อกับคนมีอิทธิพลได้โดยตรง
    • มีอำนาจและอิทธิพลในเครือข่ายมาก

    ฮับและออทอริตี้

    ในเครือข่ายที่ความสัมพันธ์มีทิศทาง (เช่น ใครส่งข้อมูลให้ใคร) จะมีการวัดเพิ่มเติม 2 แบบ

    1. ฮับ (Hub) – คนที่ส่งข้อมูลออกไปหาคนสำคัญมาก
      • เหมือนคนที่แชร์โพสต์ของคนดังหลายคน
    2. ออทอริตี้ (Authority) – คนที่ได้รับข้อมูลจากคนสำคัญมาก
      • เหมือนคนดังที่มีคนพูดถึงเยอะ

    ทั้งสองส่วนสัมพันธ์กัน ฮับที่ดีส่งข้อมูลไปหาออทอริตี้ที่ดี และออทอริตี้ที่ดีรับข้อมูลจากฮับที่ดี

    ตัวอย่าง

    จากตัวอย่างที่กล่าวถึง วาเลอรี กรีน (Valerie Green) มีค่า Eigenvector สูงที่สุด เพราะ

    • เธอเชื่อมต่อกับคนที่มีบทบาทสำคัญในเครือข่าย
    • เธออยู่ตรงกลางของกลุ่มคนสำคัญ
    • เธอสามารถมีอิทธิพลต่อคนสำคัญได้เร็วกว่าคนอื่น

    ทิศทางการเชื่อมโยงคืออะไร

    ทิศทางการเชื่อมโยง คือการแสดงว่าข้อมูลหรือสิ่งของเคลื่อนที่ไปในทิศทางไหนระหว่างคนในเครือข่าย โดยใช้ลูกศรชี้ทิศทาง

    ประโยชน์ของการดูทิศทาง

    การดูทิศทางช่วยให้เรารู้ว่า

    • ข้อมูลไหลในเครือข่ายอย่างไร
    • ใครเป็นผู้ให้ข้อมูลและใครเป็นผู้รับข้อมูล
    • ข้อมูลเดินทางเร็วหรือช้าจากส่วนหนึ่งไปอีกส่วนหนึ่ง

    รูปแบบของทิศทาง

    ทิศทางการเชื่อมโยงมี 2 แบบ

    1. ทิศทางเดียว – ข้อมูลไหลจากคนหนึ่งไปหาอีกคนเท่านั้น (ลูกศรชี้ทางเดียว)
    2. สองทิศทาง – ข้อมูลไหลไปมาระหว่างสองคน (ลูกศรชี้ทั้งสองทาง)

    ผลต่อความเป็นศูนย์กลาง

    คนที่ข้อมูลไหลผ่านทั้งสองทิศทาง (รับและส่ง) จะมีค่าความเป็นศูนย์กลางสูงกว่าคนที่ข้อมูลไหลผ่านทิศทางเดียว (แค่รับหรือแค่ส่ง)

    ตัวอย่าง

    จากตัวอย่างที่กล่าวถึง ลินดา ไบรท์แมน (Linda BRIGHTMAN) มีลักษณะพิเศษคือ

    • เธอรับข้อมูลจากคนอื่นได้ (ลูกศรชี้เข้าหาเธอ)
    • แต่เธอไม่ส่งข้อมูลต่อไปยังส่วนอื่นๆ ของเครือข่าย (ไม่มีลูกศรชี้ออกจากเธอ)
    • เธอเป็นเหมือน “ทางตัน” ของข้อมูลในเครือข่าย

    การถ่วงน้ำหนักการเชื่อมโยงคืออะไร

    การถ่วงน้ำหนักการเชื่อมโยง คือการให้ค่าความสำคัญที่แตกต่างกันกับความสัมพันธ์แต่ละแบบในเครือข่าย เพราะในชีวิตจริง ไม่ใช่ทุกความสัมพันธ์จะมีความสำคัญเท่ากัน

    ทำไมต้องถ่วงน้ำหนัก

    การถ่วงน้ำหนักช่วยให้

    • เข้าใจพลวัตของเครือข่ายได้ตรงกับความเป็นจริงมากขึ้น
    • แยกแยะความสัมพันธ์สำคัญจากความสัมพันธ์ทั่วไป
    • วิเคราะห์เครือข่ายได้ละเอียดขึ้น

    ตัวอย่างการถ่วงน้ำหนัก

    ในชีวิตจริง

    • ความสัมพันธ์ในครอบครัวอาจแข็งแกร่งกว่าความสัมพันธ์ทางธุรกิจ
    • เราจึงให้น้ำหนักความสัมพันธ์ครอบครัวมากกว่า

    ผลต่อการวิเคราะห์

    การถ่วงน้ำหนักมีผลต่อการวิเคราะห์

    • เส้นทางที่มีน้ำหนักมากอาจเป็นเส้นทางหลักที่ข้อมูลไหลผ่าน
    • คนที่ใช้เส้นทางที่มีน้ำหนักมากอาจมีบทบาทสำคัญในเครือข่าย
    • ค่าความเป็นศูนย์กลางจะเปลี่ยนไปตามน้ำหนักการเชื่อมโยง

    เปรียบเสมือนการดูไม่เพียงแค่ว่ามีถนนเชื่อมระหว่างเมืองหรือไม่ แต่ดูด้วยว่าถนนนั้นเป็นทางด่วนหรือทางเล็กๆ ซึ่งจะมีผลต่อความสำคัญของเส้นทางและเมืองที่เชื่อมต่อกัน

    การจัดรูปแบบแบบมีเงื่อนไข (Conditional Formatting)

    การจัดรูปแบบแบบมีเงื่อนไขคืออะไร

    การจัดรูปแบบแบบมีเงื่อนไข คือวิธีการเน้นข้อมูลสำคัญในแผนภูมิเครือข่ายที่ซับซ้อน โดยใช้สี ขนาด หรือความหนาที่แตกต่างกัน เพื่อให้เห็นสิ่งสำคัญได้ชัดเจน

    ทำไมต้องใช้

    เมื่อเครือข่ายมีความซับซ้อน

    • ยากที่จะเห็นว่าใครสำคัญที่สุด
    • ยากที่จะเห็นโครงสร้างของเครือข่าย
    • ข้อมูลสำคัญอาจหายไปในความวุ่นวาย

    วิธีการทำงาน

    ในโปรแกรม Analyst’s Notebook คุณสามารถ

    • สร้างกฎการจัดรูปแบบตามเงื่อนไขที่กำหนด
    • ใช้กฎนั้นกับข้อมูลในแผนภูมิ
    • ทำให้สิ่งสำคัญโดดเด่นขึ้นมา

    วิธีเน้นข้อมูลสำคัญ

    โปรแกรมช่วยเน้นข้อมูลสำคัญโดย

    • ขยายขนาดของจุดหรือไอคอนที่สำคัญ
    • ทำให้เส้นเชื่อมโยงหนาขึ้น
    • ใส่สีที่โดดเด่นให้กับข้อมูลสำคัญ

    ตัวอย่าง

    จากตัวอย่างที่กล่าวถึง

    • ยิ่งวงกลม (กรอบไอคอน) ของคนใหญ่เท่าไร
    • คะแนนความเป็นศูนย์กลางแบบระหว่าง (Betweenness) ของคนนั้นก็ยิ่งสูงเท่านั้น
    • ทำให้เราเห็นได้ง่ายว่าใครคือคนสำคัญในเครือข่าย และพวกเขาอยู่ตรงไหน

    เปรียบเสมือนการใช้ไฮไลท์เน้นข้อความสำคัญในหนังสือ ทำให้เราสามารถหาข้อมูลสำคัญได้อย่างรวดเร็ว แม้ในหน้าที่มีข้อความมาก

    Reference – ข้อมูลทั้งหมดในบทความนี้ มาจากคู่มือ Analyst’s Notebook : Social Network Analysis

    Note:  – ติดตามเรื่อง Conditional Formatting (การจัดรูปแบบแบบมีเงื่อนไข) ได้ในบทความต่อไปนะครับ ! 😊

  • Prompt Engineering for Generative AI – ศิลปะและศาสตร์ของการสั่งงาน AI

    Prompt Engineering for Generative AI – ศิลปะและศาสตร์ของการสั่งงาน AI

    Subscribe to continue reading

    Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

  • การประยุกต์ใช้ Cell Site Analysis ในการสืบสวนอาชญากรรม

    การประยุกต์ใช้ Cell Site Analysis ในการสืบสวนอาชญากรรม

    Subscribe to continue reading

    Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

  • การระบุหรือวิเคราะห์ตำแหน่ง (Location)

    การระบุหรือวิเคราะห์ตำแหน่ง (Location)

    ภาพนี้แสดงให้เห็นถึงแนวคิดการระบุหรือวิเคราะห์ตำแหน่ง (Location) โดยอ้างอิงจากเซลล์สัญญาณของสถานีฐาน (Cell Tower) ที่ให้บริการในพื้นที่นั้น ๆ รวมถึงการสำรวจคุณภาพสัญญาณ (RFPS survey) ในบริเวณใกล้เคียง จุดสำคัญของภาพนี้มีรายละเอียดดังนี้

    Incident Location (จุดเกิดเหตุ)

    ตำแหน่งที่ต้องการวิเคราะห์หรือสนใจ (เช่น จุดเกิดเหตุ หรือจุดที่มีการใช้งานโทรศัพท์)
    ในภาพแสดงเป็นจุดเล็ก ๆ ตรงกลาง

    Cell Serves at Location (เซลล์หลักที่ให้บริการจุดนั้น)

    วงกลมที่เล็กที่สุด หรือเส้นประวงเล็ก แสดงขอบเขตของเซลล์หลัก (Main Serving Cell) ที่โทรศัพท์หรืออุปกรณ์จะเชื่อมต่อได้ดีที่สุดที่จุดเกิดเหตุ

    “Cell Serves at location” หมายถึง สถานีฐานที่โทรศัพท์/อุปกรณ์จะเชื่อมต่อในขณะนั้น เนื่องจากมีสัญญาณที่แรงหรือเหมาะสมที่สุด

    Neighbour Cells at Location (เซลล์เพื่อนบ้าน)

    วงกลมอื่น ๆ ที่ใหญ่กว่า หรือทับซ้อนกัน แสดงขอบเขตการครอบคลุมของเซลล์อื่น ๆ ที่อยู่บริเวณใกล้เคียง (Neighbour Cells)

    ถึงแม้ว่าอุปกรณ์จะเชื่อมต่ออยู่กับเซลล์หลัก แต่ก็ยังสามารถรับรู้หรือวัดค่าความแรงสัญญาณของเซลล์ข้างเคียง (Neighbour Cells) ได้

    การมีเซลล์เพื่อนบ้านหลาย ๆ เซลล์ ทำให้เครือข่ายสามารถบริหารจัดการการส่งต่อสัญญาณ (Handover) เมื่อผู้ใช้เคลื่อนที่ หรือใช้เพื่อช่วยระบุตำแหน่งที่แม่นยำขึ้น

    RFPS Survey Taken in Vicinity

    “RFPS” มักย่อมาจาก Radio Frequency Propagation Survey หรือการสำรวจการแพร่กระจายคลื่นความถี่วิทยุ

    เป็นกระบวนการตรวจวัด/บันทึกค่าความแรงของสัญญาณ (Signal Strength), คุณภาพของสัญญาณ, และพารามิเตอร์อื่น ๆ ในพื้นที่จริง

    จุดประสงค์หลัก คือการยืนยันหรือปรับแต่งข้อมูลการครอบคลุมของสัญญาณ (Coverage) ให้ตรงกับสภาพแวดล้อมจริง เพื่อให้ทราบว่าในพื้นที่นั้น ๆ สัญญาณของแต่ละสถานีฐานเป็นอย่างไร

    เส้นลูกศร “RFPS survey taken in vicinity” ในภาพบ่งบอกว่า มีการลงพื้นที่ไปเก็บข้อมูลสัญญาณบริเวณใกล้จุดเกิดเหตุ เพื่อให้ทราบว่าสถานีฐานใดครอบคลุม หรือส่งสัญญาณได้ดีที่สุด ณ จุดนั้น

    ความหมายโดยรวมของการระบุหรือการวิเคราะห์ตำแหน่ง

    1. มีจุดเกิดเหตุ (Incident Location) ที่ต้องการระบุตำแหน่งหรือวิเคราะห์สัญญาณ
    2. มีสถานีฐานหลัก (Cell Tower) ที่ให้บริการสัญญาณหลักแก่จุดดังกล่าว
    3. มีสถานีฐานอื่น ๆ (Neighbour Cells) ที่อาจให้สัญญาณรองหรือสัญญาณทับซ้อน
    4. มีการทำ RFPS Survey เพื่อเก็บข้อมูลสัญญาณในบริเวณจริง ช่วยในการระบุว่า
      • จุดเกิดเหตุอยู่ในขอบเขตของสถานีฐานใด
      • ความแรง/คุณภาพสัญญาณจากสถานีฐานข้างเคียงเป็นอย่างไร
    5. ข้อมูลจากการสำรวจนี้สามารถใช้ในการวิเคราะห์การเชื่อมต่อของโทรศัพท์หรืออุปกรณ์ได้ เช่น
      • หากต้องการทราบว่าในเวลาที่เกิดเหตุ โทรศัพท์อาจเชื่อมต่อกับสถานีฐานใด
      • ตรวจสอบว่าโครงข่ายรองรับการสื่อสารได้ดีเพียงใดในพื้นที่ดังกล่าว
      • นำไปปรับปรุงคุณภาพเครือข่าย หรือใช้เป็นหลักฐานทางเทคนิคในกรณีที่ต้องวิเคราะห์เหตุการณ์

  • การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล (Digital Forensics) ด้าน Cell Site Analysis

    การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล (Digital Forensics) ด้าน Cell Site Analysis

    การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล (Digital Forensics) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการระบุ, เก็บรักษา, วิเคราะห์ และรายงานหลักฐานดิจิทัลที่พบในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์และสื่อดิจิทัลต่างๆ เพื่อนำไปใช้ในการสืบสวนทางอาญาหรือทางแพ่ง โดยมีเป้าหมายเพื่อตรวจสอบและยืนยันเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจากข้อมูลดิจิทัล ซึ่งการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลมีความสำคัญในการสืบสวนอาชญากรรมทางไซเบอร์และอาชญากรรมอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์ดิจิทัล

    องค์ประกอบของการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล

    1. ข้อมูลบันทึกการโทร (Call Detail Records – CDRs)
      เป็นข้อมูลพื้นฐานที่สำคัญในการวิเคราะห์ตำแหน่งโทรศัพท์มือถือ โดย CDRs จะให้รายละเอียดเกี่ยวกับการโทร, ข้อความ, และการใช้ข้อมูลที่เกิดขึ้น รวมถึงข้อมูลของเสาสัญญาณที่โทรศัพท์เชื่อมต่อ ข้อมูลเหล่านี้ถูกใช้ในการระบุตำแหน่งที่โทรศัพท์อาจจะเคยอยู่ โดย CDRs ไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อการบังคับใช้กฎหมาย แต่มีไว้เพื่อการเก็บข้อมูลการเรียกเก็บเงินของลูกค้า
      • CDRs สำหรับการโทร/ข้อความ ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการโทรและข้อความที่ส่ง รวมถึงเวลาและเสาสัญญาณที่ใช้
      • CDRs สำหรับข้อมูล GPRS ให้รายละเอียดเกี่ยวกับการใช้ข้อมูล เช่น เซสชันอินเทอร์เน็ต โดยสามารถนำไปใช้ในการระบุตำแหน่งที่โทรศัพท์อาจจะอยู่เมื่อมีการใช้งานอินเทอร์เน็ต
    2. ข้อมูลจากอุปกรณ์ (Device Data Records – DDRs)
      คือข้อมูลที่ได้จากอุปกรณ์โดยตรง ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลการใช้งานแอป, ข้อมูล GPS, หรือข้อมูลอื่นๆ ที่เก็บไว้ในอุปกรณ์
    3. ข้อมูลจากเสาสัญญาณ (Cell Dumps/Tower Dumps)
      เป็นข้อมูลที่แสดงรายการเหตุการณ์ทั้งหมดที่ถูกส่งผ่านเสาสัญญาณหนึ่งๆ ซึ่งอาจรวมถึงเหตุการณ์ของอุปกรณ์หลายชิ้น ข้อมูลนี้มีประโยชน์ในการสืบสวนเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในหลายสถานที่และช่วงเวลา แต่มีความเสี่ยงที่จะละเมิดความเป็นส่วนตัวของบุคคลที่ไม่เกี่ยวข้อง
    4. ข้อมูลตำแหน่งจากเครือข่าย (Network-derived Location Data)
      ข้อมูลที่ได้จากเครือข่ายเอง เช่น ข้อมูล Timing Advance (TA) หรือ Propagation Delay ซึ่งสามารถใช้ในการระบุตำแหน่งของโทรศัพท์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
    5. ข้อมูลจากแหล่งอื่นๆ
      ข้อมูลจากแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ข้อมูลจาก WhatsApp, ข้อมูลจากผู้ให้บริการแท็กซี่, หรือข้อมูลจากสื่อสังคมออนไลน์
    6. การสำรวจคลื่นความถี่วิทยุทางนิติวิทยาศาสตร์ (Forensic Radio Surveys)
      เป็นการสำรวจเพื่อวัดและบันทึกรายละเอียดของเซลล์ที่สามารถตรวจพบได้ในพื้นที่นั้นๆ โดยมีเป้าหมายเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ได้จาก CDRs และเพื่อระบุเซลล์ที่โทรศัพท์อาจจะเลือกใช้ ซึ่งการสำรวจนี้สามารถทำได้หลายวิธี เช่น การสำรวจแบบจุด (Spot Survey), การสำรวจแบบครอบคลุมพื้นที่ (Cell Coverage Survey), หรือการสำรวจตามเส้นทาง (Route Profile Survey)
      • ประเภทของการสำรวจคลื่นความถี่วิทยุ
        • Spot/Location Surveys ทำเพื่อเก็บข้อมูลของเซลล์ที่ให้บริการในตำแหน่งที่กำหนด
        • Local Coverage Surveys สำรวจเพื่อประเมินพื้นที่ครอบคลุมของเซลล์ในบริเวณใกล้เคียง
        • Static Spot Surveys สำรวจในตำแหน่งเดียวเพื่อวิเคราะห์เซลล์ที่สามารถตรวจพบได้ในตำแหน่งนั้น
        • Indoor Surveys สำรวจเพื่อตรวจสอบการครอบคลุมของสัญญาณภายในอาคาร
        • All-Network Profiles สำรวจทุกเครือข่ายและเทคโนโลยีในตำแหน่งที่กำหนด เพื่อเก็บภาพรวมของการครอบคลุมสัญญาณ
        • Cell Coverage Surveys สำรวจเพื่อระบุพื้นที่ที่เซลล์ให้บริการ
        • Route Profile Surveys สำรวจเพื่อเก็บข้อมูลเซลล์ตามเส้นทางที่กำหนด
        • Idle Mode Surveys สำรวจในขณะที่อุปกรณ์อยู่ในสถานะ Idle Mode
        • Connected Mode Surveys สำรวจในขณะที่อุปกรณ์มีการเชื่อมต่อกับเครือข่าย
    7. การวิเคราะห์ข้อมูล
      ข้อมูลที่ได้จากการสำรวจคลื่นความถี่วิทยุและ CDRs จะถูกนำมาวิเคราะห์เพื่อระบุตำแหน่งที่โทรศัพท์อาจจะเคยอยู่หรือกำลังอยู่ โดยใช้เครื่องมือและซอฟต์แวร์เฉพาะทาง รวมถึงการเปรียบเทียบข้อมูลที่ได้กับข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง
    8. การจัดทำรายงาน
      ผลการวิเคราะห์จะถูกนำมาสรุปและจัดทำเป็นรายงานที่สามารถนำไปใช้ในกระบวนการยุติธรรมได้ โดยรายงานอาจจะประกอบด้วยข้อมูลการวิเคราะห์, แผนที่แสดงตำแหน่ง, และคำอธิบายเกี่ยวกับผลการวิเคราะห์

    ข้อจำกัดของการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล

    • ความไม่แน่นอนของข้อมูล
      ข้อมูลจาก CDRs และข้อมูลตำแหน่งจากเครือข่ายอาจจะไม่ถูกต้องเสมอไป และอาจมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้นได้
    • การเปลี่ยนแปลงของเครือข่าย
      เครือข่ายโทรศัพท์มือถือมีการเปลี่ยนแปลงและปรับปรุงอยู่เสมอ ซึ่งอาจส่งผลต่อความถูกต้องของการวิเคราะห์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากการสำรวจคลื่นความถี่วิทยุไม่ได้ทำในเวลาที่ใกล้เคียงกับเวลาที่เกิดเหตุ
    • การระบุตัวบุคคล
      ข้อมูลจาก CDRs และการสำรวจคลื่นความถี่วิทยุสามารถระบุตำแหน่งของโทรศัพท์ได้ แต่ไม่สามารถยืนยันได้ว่าใครเป็นผู้ถือโทรศัพท์ในเวลานั้น
    • การหลีกเลี่ยง
      ผู้กระทำผิดอาจใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อหลีกเลี่ยงการตรวจจับ เช่น การใช้โทรศัพท์ที่ไม่ลงทะเบียน, การใช้แอปพลิเคชันที่ไม่มีการบันทึกข้อมูล, หรือการใช้เครื่องรบกวนสัญญาณ
    • ข้อจำกัดทางกฎหมาย
      การเข้าถึงและใช้ข้อมูลดิจิทัลต้องเป็นไปตามกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง ซึ่งอาจมีความแตกต่างกันไปในแต่ละประเทศ

    แนวทางการปฏิบัติที่ดีที่สุด

    • การสำรวจคลื่นความถี่วิทยุ
      ควรทำการสำรวจคลื่นความถี่วิทยุให้เร็วที่สุดหลังจากเกิดเหตุ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่ใกล้เคียงกับสภาพแวดล้อมจริงมากที่สุด
    • การเก็บรักษาข้อมูล
      ควรเก็บรักษาข้อมูลดิจิทัลทั้งหมดในรูปแบบเดิม เพื่อให้สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ในภายหลัง
    • การวิเคราะห์อย่างรอบด้าน
      ควรวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งและพิจารณาข้อจำกัดต่างๆ อย่างรอบคอบ
    • การใช้ผู้เชี่ยวชาญ
      ควรใช้ผู้เชี่ยวชาญที่มีความรู้และประสบการณ์ในการวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัล

    การวิเคราะห์หลักฐานดิจิทัลเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการสืบสวนและดำเนินคดีอาชญากรรม แต่ต้องใช้ความระมัดระวังและรอบคอบในการดำเนินการ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือ

  • เครือข่ายมือถือ (Cellular Network Types) และ ทฤษฎีคลื่นวิทยุ (Radio Theory)

    เครือข่ายมือถือ (Cellular Network Types) และ ทฤษฎีคลื่นวิทยุ (Radio Theory)

    ประเภทเครือข่ายมือถือ (Cellular Network Types)

    ประเภทเครือข่ายโทรศัพท์มือถือมีการพัฒนามาหลายยุคสมัย โดยแต่ละยุคก็จะมีเทคโนโลยีและคุณสมบัติที่แตกต่างกันไป สามารถแบ่งออกได้ดังนี้

    • 0G (Zero Generation)
      เป็นเครือข่ายยุคแรกเริ่มก่อนที่จะมีเทคโนโลยีเซลลูลาร์ โดยใช้เครื่องส่งสัญญาณวิทยุขนาดใหญ่เพียงเครื่องเดียวเพื่อให้บริการในพื้นที่กว้าง ตัวอย่างเทคโนโลยีในยุคนี้ ได้แก่ MTS และ IMTS
    • 1G (First Generation)
      เป็นเครือข่ายโทรศัพท์มือถือยุคแรกที่ใช้เทคโนโลยีอะนาล็อกในการส่งสัญญาณ มีข้อจำกัดในด้านคุณภาพ ความจุ และความปลอดภัย ตัวอย่างเทคโนโลยีในยุคนี้ ได้แก่ AMPS, TACS และ NMT
    • 2G (Second Generation)
      เป็นเครือข่ายโทรศัพท์มือถือที่ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลในการส่งสัญญาณ มีคุณภาพและความปลอดภัยที่ดีกว่า 1G และรองรับการโรมมิ่ง ตัวอย่างเทคโนโลยีในยุคนี้ ได้แก่ GSM, cdmaOne และ iDEN
      • GSM (Global System for Mobile Communications) เป็นเทคโนโลยี 2G ที่ได้รับความนิยมทั่วโลก ให้บริการด้านเสียง, SMS, แฟกซ์ และข้อมูลแบบ dial-up มีการพัฒนาต่อยอดเป็น GPRS (2.5G) และ EDGE (2.75G) เพื่อเพิ่มความเร็วในการรับส่งข้อมูล
      • cdmaOne (Code Division Multiple Access) เป็นเทคโนโลยี 2G ที่พัฒนาโดย Qualcomm และใช้ในบางพื้นที่ มีการใช้งานร่วมกับเทคโนโลยี CDMA2000 ในยุค 3G
      • iDEN (Integrated Digital Enhanced Network) เป็นเทคโนโลยี 2G ที่พัฒนาโดย Motorola ให้บริการทั้งโทรศัพท์และวิทยุสื่อสารแบบกลุ่ม (push-to-talk)
    • 3G (Third Generation)
      เป็นเครือข่ายโทรศัพท์มือถือที่เน้นการรับส่งข้อมูลด้วยความเร็วที่สูงขึ้น ตัวอย่างเทคโนโลยีในยุคนี้ ได้แก่ UMTS, CDMA2000 และ TD-SCDMA
      • UMTS (Universal Mobile Telecommunications System) เป็นเทคโนโลยี 3G ที่ใช้ WCDMA (Wideband Code Division Multiple Access) ในการส่งสัญญาณวิทยุ มีการพัฒนาต่อยอดเป็น HSPA และ HSPA+ เพื่อเพิ่มความเร็วในการรับส่งข้อมูล
      • CDMA2000 เป็นเทคโนโลยี 3G ที่พัฒนามาจาก cdmaOne มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในบางพื้นที่
      • TD-SCDMA (Time Division Synchronous Code Division Multiple Access) เป็นเทคโนโลยี 3G ที่พัฒนาในประเทศจีน
    • 4G (Fourth Generation)
      เป็นเครือข่ายโทรศัพท์มือถือที่เน้นการรับส่งข้อมูลด้วยความเร็วสูงเป็นพิเศษ เทคโนโลยีหลักในยุคนี้คือ LTE
      • LTE (Long Term Evolution) เป็นเทคโนโลยี 4G ที่ใช้ OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access) ในการส่งสัญญาณ มีการพัฒนาต่อยอดเป็น LTE-Advanced และ LTE-Advanced Pro
    • 5G (Fifth Generation)
      เป็นเครือข่ายโทรศัพท์มือถือยุคใหม่ที่เน้นความเร็วสูงเป็นพิเศษ ความหน่วงต่ำ และรองรับการเชื่อมต่ออุปกรณ์จำนวนมาก เทคโนโลยีหลักในยุคนี้คือ NR (New Radio)
      • NR (New Radio) เป็นเทคโนโลยี 5G ที่ใช้ OFDMA ในการส่งสัญญาณ และมีตัวเลือกการใช้งานทั้งแบบ FDD และ TDD มีการพัฒนาต่อยอดเป็น 5G-Advanced

    นอกจากนี้ ยังมีเทคโนโลยีเครือข่ายอื่นๆ ที่อาจพบในการสำรวจคลื่นความถี่ เช่น WIFI, Bluetooth, Ultra-Wide Band (UWB), Near Field Communication (NFC), IoT (Internet of Things), Low Power Wide Area Networks (LPWAN), และ Satellite Communications Networks

    การทำความเข้าใจประเภทของเครือข่ายโทรศัพท์มือถือแต่ละประเภท มีความสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลคลื่นความถี่เพื่อวัตถุประสงค์ทางด้านนิติวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะการวิเคราะห์ข้อมูลจากบันทึกการโทร (CDR) เพื่อระบุตำแหน่งที่ตั้งของโทรศัพท์เป้าหมาย


    ทฤษฎีคลื่นวิทยุ (Radio Theory)

    ทฤษฎีคลื่นวิทยุเป็นพื้นฐานที่สำคัญในการทำความเข้าใจการทำงานของเครือข่ายโทรศัพท์มือถือ โดยคลื่นวิทยุถูกสร้างขึ้นเมื่อมีกระแสไฟฟ้าสลับไหลผ่านเสาอากาศ ซึ่งกระแสสลับนี้จะสร้างสนามแม่เหล็กและสนามไฟฟ้าที่เปลี่ยนแปลงไปรอบๆ เสาอากาศ และเมื่อกระแสสลับนี้มีการเปลี่ยนแปลงทิศทางการไหลอย่างต่อเนื่อง จะทำให้เกิดคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าที่แผ่ออกไปจากเสาอากาศในลักษณะของคลื่นวิทยุ

    • ความถี่ (Frequency)
      คืออัตราการเปลี่ยนแปลงของกระแสไฟฟ้าสลับ ซึ่งก็คือจำนวนรอบที่คลื่นเคลื่อนที่ครบวงจรต่อวินาที มีหน่วยเป็นเฮิรตซ์ (Hz) โดย 1 เฮิรตซ์ หมายถึง 1 รอบต่อวินาที คลื่นวิทยุมีความถี่หลากหลาย ตั้งแต่ความถี่ต่ำมาก (VLF) ที่ใช้ในการสื่อสารกับเรือดำน้ำ ไปจนถึงความถี่สูงมาก (THz) ที่ใกล้เคียงกับแสงอินฟราเรด ความถี่ที่สูงขึ้น มักจะใช้ในการสื่อสารที่ต้องการข้อมูลจำนวนมากและความเร็วสูง
    • ความยาวคลื่น (Wavelength)
      คือระยะทางที่คลื่นวิทยุเคลื่อนที่ได้ในช่วงเวลา 1 รอบคลื่น ความยาวคลื่นมีความสัมพันธ์กับความถี่ โดยความถี่สูงจะมีความยาวคลื่นสั้น และความถี่ต่ำจะมีความยาวคลื่นยาว ความสัมพันธ์ระหว่างความเร็วคลื่นวิทยุ (ความเร็วแสง), ความถี่ และความยาวคลื่น สามารถแสดงได้ด้วยสมการ c = fλ
    • แอมพลิจูด (Amplitude)
      คือความแรงของคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า ซึ่งวัดได้จากค่าสูงสุดและต่ำสุดของคลื่น
    • สเปกตรัม (Spectrum)
      คือช่วงความถี่ทั้งหมดที่สามารถใช้ในการส่งคลื่นวิทยุ ซึ่งขยายไปถึงประมาณ 300 GHz หรือสูงกว่านั้นเล็กน้อย
    • แบนด์วิดท์ (Bandwidth)
      คือช่วงความถี่ที่คลื่นวิทยุครอบคลุม ซึ่งมีศูนย์กลางอยู่ที่ความถี่พาหะ แบนด์วิดท์แสดงถึงความกว้างของช่องสัญญาณที่ใช้ในการส่งข้อมูล

    โหมดการแพร่กระจายคลื่น (Propagation Modes)

    คลื่นวิทยุสามารถเดินทางได้หลายวิธี ซึ่งขึ้นอยู่กับความถี่ของคลื่น

    • คลื่นความถี่ต่ำ (VLF และ LF)
      สามารถเดินทางได้ในระยะทางไกล โดยคลื่นจะแนบไปกับพื้นผิวโลก หรือสะท้อนกับชั้นบรรยากาศไอโอโนสเฟียร์
    • คลื่นความถี่สูง (HF)
      จะเดินทางเป็นเส้นตรง และสามารถทะลุผ่านชั้นบรรยากาศไอโอโนสเฟียร์ไปได้ ซึ่งเหมาะสำหรับการสื่อสารแบบเห็นเส้นตรง (Line of Sight: LOS) เครือข่ายโทรศัพท์มือถือส่วนใหญ่ใช้ความถี่ในย่าน UHF และสูงกว่า ซึ่งเป็นคลื่นที่เดินทางแบบ LOS อย่างไรก็ตาม คลื่นเหล่านี้สามารถสะท้อนและหักเหได้ในระยะทางสั้นๆ ทำให้สามารถไปถึงพื้นที่ที่ไม่มีการมองเห็นโดยตรงได้
    • มัลติพาธ (Multipath)
      คือปรากฏการณ์ที่คลื่นวิทยุเดินทางถึงผู้รับด้วยเส้นทางที่แตกต่างกัน ทำให้เกิด “เสียงสะท้อน” หลายชุด ซึ่งอาจจะรวมกันเป็นสัญญาณที่แรงขึ้น หรือหักล้างกันเองทำให้สัญญาณอ่อนลง ปรากฏการณ์มัลติพาธนี้อาจเป็นปัญหาในการสื่อสาร โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีสิ่งกีดขวางมาก
    • การรบกวน (Interference)
      คลื่นวิทยุอาจถูกรบกวนจากแหล่งกำเนิดคลื่นอื่นๆ ซึ่งอาจทำให้คุณภาพของสัญญาณลดลง

    ระบบส่งสัญญาณ (Transmission Systems)

    • อะนาล็อก (Analogue)
      เป็นระบบส่งสัญญาณที่นำข้อมูลดิบ เช่น เสียง ไปซ้อนทับบนคลื่นพาหะวิทยุโดยตรง ระบบอะนาล็อกมีความไวต่อการรบกวน ทำให้คุณภาพสัญญาณไม่ดีนักเมื่อมีสัญญาณรบกวน
    • ดิจิทัล (Digital)
      เป็นระบบส่งสัญญาณที่แปลงข้อมูลเป็นเลขฐานสอง (0 และ 1) และเข้ารหัสบนคลื่นพาหะวิทยุ การเข้ารหัสนี้สามารถทำได้โดยการปรับเปลี่ยนความถี่, แอมพลิจูด หรือเฟสของคลื่น ระบบดิจิทัลมีความทนทานต่อการรบกวนมากกว่า และสามารถปรับปรุงคุณภาพและความปลอดภัยของสัญญาณได้

    คลื่นความถี่วิทยุ (Radio Spectrum)

    • แถบความถี่ (Bands)
      คือช่วงความถี่ที่ถูกกำหนดให้ใช้งานเฉพาะสำหรับการสื่อสารประเภทต่างๆ ซึ่งแต่ละประเทศจะมีหน่วยงานกำกับดูแลการใช้งานคลื่นความถี่
    • ช่องสัญญาณ (Channels)
      คือช่วงความถี่ที่แคบลงไปอีก ซึ่งใช้ในการส่งข้อมูลของแต่ละเครือข่ายหรือผู้ให้บริการ

    ผลกระทบของความถี่ต่อการแพร่กระจาย (Effects of Frequency on Propagation) โดยทั่วไป คลื่นความถี่ต่ำจะเดินทางได้ไกลกว่าคลื่นความถี่สูง ที่กำลังส่งเท่ากัน คลื่นความถี่ต่ำจะใช้พลังงานน้อยกว่าในการเดินทาง และสามารถเดินทางผ่านสิ่งกีดขวางได้ดีกว่า ในขณะที่คลื่นความถี่สูงจะถูกดูดซับและสะท้อนได้ง่ายกว่า

    การทำความเข้าใจทฤษฎีคลื่นวิทยุเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูลคลื่นความถี่ที่ใช้ในการสืบสวนทางนิติวิทยาศาสตร์ และเพื่อให้เข้าใจถึงปัจจัยต่างๆ ที่มีผลต่อการแพร่กระจายของคลื่นวิทยุในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน

  • การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ (Cell Site Analysis)

    การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ (Cell Site Analysis)

    การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ (Cell Site Analysis) เป็นเทคนิคที่ใช้ในการระบุตำแหน่งโดยประมาณของโทรศัพท์มือถือ ณ เวลาที่มีการโทรออกหรือรับสาย หรือในกรณีของการสืบสวนสด ก็สามารถใช้เพื่อระบุตำแหน่งปัจจุบันของโทรศัพท์ได้ การวิเคราะห์นี้อาศัยข้อมูลจากบันทึกการโทร (Call Detail Records – CDR) ที่ได้จากผู้ให้บริการเครือข่าย และผลการสำรวจคลื่นวิทยุ (Radio Frequency – RF) ในพื้นที่

    บทความนี้เขียนมาหลังจากได้ศึกษาหนังสือ Cell Site Analysis ตอนแรกก็ชั่งใจว่าจะเขียนเผยแพร่ ดี ไม่ดี กลัวถูกน้อง ๆ ด่าว่า แต่มาคิดอีกทีตอนนี้ความรู้มันทันกันหมด คงเหลือแต่นักสืบที่ยังไม่ทัน เลยต้องตัดสินใจเขียน คิดว่าน่าจะเกิดประโยชน์มากกว่าโทษ 💯✌️

    1. แนวคิดหลักของการวิเคราะห์เซลล์ไซต์
    2. การใช้งานและการจำกัดของการวิเคราะห์เซลล์ไซต์
    3. ประเภทของการสำรวจ RF
    4. การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ในรูปแบบรายงาน
    5. ข้อควรระวังในการวิเคราะห์เซลล์ไซต์
    6. สรุปการวิเคราะห์ตำแหน่งโทรศัพท์มือถือ
    7. ประเภทของการสำรวจคลื่นวิทยุ (Forensic Radio Survey Types)
    8. เทคนิคเพิ่มเติมในการสำรวจ (Additional Survey Techniques)
    9. โหมดการสำรวจ (Survey Modes)
    10. การเตรียมการสำรวจ (Survey Preparation)
    11. การตรวจสอบและยืนยันผลการสำรวจ (Survey Results: Checking and Confirmation)
    12. การบันทึกและจัดเก็บข้อมูล (Storage of Survey Data)
    13. อุปกรณ์สำรวจ (Survey Equipment) 
    14. ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม
    15. สรุปการสำรวจสัญญาณมือถือ

    แนวคิดหลักของการวิเคราะห์เซลล์ไซต์

    • ข้อมูลจาก CDR 
      บันทึกการโทรจะให้ข้อมูลเกี่ยวกับเซลล์ไซต์ที่โทรศัพท์มือถือใช้ในการเชื่อมต่อเครือข่าย รวมถึงชื่อตำแหน่งและทิศทาง (azimuth) ของเสาอากาศ
    • การระบุตำแหน่ง
      เมื่อทราบตำแหน่งและทิศทางของเซลล์ไซต์ที่ใช้ สามารถกำหนดขอบเขตของพื้นที่ที่โทรศัพท์อาจอยู่ได้
    • การตรวจสอบข้ออ้าง 
      การวิเคราะห์เซลล์ไซต์มักถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบข้ออ้างของบุคคลต้องสงสัย เช่น หากบุคคลนั้นอ้างว่าอยู่ในสถานที่หนึ่ง แต่ข้อมูลการโทรแสดงว่าโทรศัพท์ใช้เซลล์ไซต์ในอีกที่หนึ่ง ก็อาจแสดงว่าข้ออ้างนั้นไม่เป็นความจริง

    การใช้งานและการจำกัดของการวิเคราะห์เซลล์ไซต์

    • การสนับสนุนหลักฐานอื่น
      การวิเคราะห์เซลล์ไซต์มักใช้เพื่อสนับสนุนหลักฐานอื่น ๆ มากกว่าที่จะใช้เป็นหลักฐานเดียวในการเชื่อมโยงผู้ต้องสงสัยกับสถานที่เกิดเหตุ
    • ข้อจำกัดด้านความแม่นยำ
      การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ไม่สามารถระบุตำแหน่งที่แน่นอนของโทรศัพท์ได้ แต่จะให้เพียงขอบเขตพื้นที่ที่โทรศัพท์อาจอยู่ นอกจากนี้ การใช้เซลล์ไซต์ที่ให้บริการในพื้นที่หนึ่ง ไม่ได้หมายความว่าโทรศัพท์นั้นอยู่ในพื้นที่นั้นเสมอไป แต่อาจอยู่ในพื้นที่อื่น ๆ ที่เซลล์ไซต์นั้นครอบคลุม
    • การระบุผู้ใช้งาน
      การวิเคราะห์เซลล์ไซต์จะระบุตำแหน่งของโทรศัพท์เท่านั้น ไม่ได้ระบุตัวตนของผู้ใช้งาน ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีหลักฐานอื่น ๆ เพื่อยืนยันว่าโทรศัพท์นั้นเป็นของผู้ต้องสงสัยจริง

    ประเภทของการสำรวจ RF

    • การสำรวจเฉพาะจุด (Spot/Location Surveys)
      ใช้เพื่อตรวจสอบว่าเซลล์ไซต์ใดให้บริการในสถานที่ที่สนใจ เช่น ที่เกิดเหตุหรือที่อยู่ของผู้ต้องสงสัย
    • การสำรวจครอบคลุมทุกเครือข่าย (All-Network Profiles)
      เป็นการสำรวจทุกเครือข่ายและเทคโนโลยีในพื้นที่ เพื่อรวบรวมข้อมูลที่ครอบคลุม
    • การสำรวจพื้นที่ครอบคลุม (Cell Coverage Surveys)
      ใช้เพื่อกำหนดขอบเขตพื้นที่ที่เซลล์ไซต์ให้บริการ
    • การสำรวจตามเส้นทาง (Route Profile Surveys)
      ใช้เพื่อตรวจสอบเซลล์ไซต์ที่โทรศัพท์เลือกใช้ตามเส้นทางที่กำหนด

    การวิเคราะห์เซลล์ไซต์ในรูปแบบรายงาน

    • รายงานฉบับเต็ม (Full Cell Site Report)
      เป็นรายงานที่ละเอียดและครอบคลุมข้อมูลทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์
    • รายงานสรุป (Streamlined Forensic Report)
      เป็นรายงานที่กระชับและสรุปประเด็นสำคัญของการวิเคราะห์
    • ตารางสรุปการโทร (Call Schedules)
      เป็นตารางที่รวบรวมข้อมูลการโทรจากโทรศัพท์เป้าหมายในรูปแบบที่เข้าใจง่าย
    • แผนที่แสดงตำแหน่งเซลล์ไซต์ (Cell Site Maps)
      เป็นแผนที่ที่แสดงตำแหน่งของเซลล์ไซต์และพื้นที่ที่ครอบคลุม

    ข้อควรระวังในการวิเคราะห์เซลล์ไซต์

    • ความไม่แน่นอน
      การวิเคราะห์เซลล์ไซต์มีความไม่แน่นอนในการระบุตำแหน่งที่แน่นอนของโทรศัพท์
    • ความลำเอียง
      ผู้ทำการวิเคราะห์ควรระวังความลำเอียงที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความลำเอียงในการสนับสนุนข้อกล่าวหาของฝ่ายโจทก์
    • การตีความที่ผิด
      การตีความผลการวิเคราะห์เซลล์ไซต์ผิดพลาดอาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดได้

    การวิเคราะห์เซลล์ไซต์เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในการสืบสวนคดีอาญา แต่ก็มีข้อจำกัดที่ควรพิจารณาอย่างรอบคอบ ควรใช้ร่วมกับหลักฐานอื่น ๆ เพื่อให้ได้ผลสรุปที่น่าเชื่อถือ

    สรุปการวิเคราะห์ตำแหน่งโทรศัพท์มือถือ

    เป็นวิธีระบุตำแหน่งมือถือจากการใช้งาน โดยดูจาก

    • ประวัติการใช้เสาสัญญาณ
    • ตำแหน่งและทิศทางของเสา
    • การวัดสัญญาณในพื้นที่จริง

    มีข้อจำกัดสำคัญคือ

    • ระบุตำแหน่งได้เพียงคร่าวๆ
    • ไม่สามารถยืนยันตัวผู้ใช้
    • ต้องใช้ร่วมกับหลักฐานอื่น

    วิธีการทำงานหลักๆ คือ สำรวจสัญญาณในพื้นที่ จัดทำรายงานวิเคราะห์ และต้องระมัดระวังในการตีความผล เพื่อให้ได้ข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด

    เทคนิคการสำรวจคลื่นวิทยุ (Forensic Radio Survey)

    เทคนิคการสำรวจคลื่นวิทยุ (Forensic Radio Survey) เป็นกระบวนการที่ใช้ในการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสัญญาณวิทยุจากเซลล์ไซต์ต่างๆ ในพื้นที่ที่สนใจ เพื่อสนับสนุนการวิเคราะห์เซลล์ไซต์ (Cell Site Analysis). การสำรวจนี้จะช่วยยืนยันหรือหักล้างสมมติฐานเกี่ยวกับการปรากฏตัวของโทรศัพท์มือถือในสถานที่และเวลาที่เกิดเหตุการณ์สำคัญ. โดยทั่วไปแล้ว การสำรวจคลื่นวิทยุจะทำเพื่อวัตถุประสงค์หลัก 3 ประการ ❤️📝

    • เพื่อระบุชุดของเซลล์ที่ให้บริการหรือให้ความครอบคลุมในหรือบริเวณสถานที่หนึ่ง.
    • เพื่อกำหนดขอบเขตการให้บริการของเซลล์ใดเซลล์หนึ่ง.
    • เพื่อกำหนดความครอบคลุมการให้บริการของชุดเซลล์ตามเส้นทางที่กำหนด.

    ประเภทของการสำรวจคลื่นวิทยุ (Forensic Radio Survey Types)

    • การสำรวจเฉพาะจุด (Spot/Location Surveys)
      เป็นการสำรวจเพื่อเก็บรายละเอียดของเซลล์ที่ให้บริการและไม่ให้บริการในบริเวณใกล้เคียงสถานที่ที่กำหนด โดยทั่วไปจะเลือกสถานที่ที่เป็นที่เกิดเหตุ หรือสถานที่ที่ผู้ต้องสงสัยอาศัย ทำงาน หรืออ้างเป็นสถานที่อยู่. การสำรวจนี้มักใช้เพื่อตอบคำถามว่า “โทรศัพท์เป้าหมาย A สามารถอยู่ที่หรือใกล้กับสถานที่ B ในขณะที่โทร C ได้หรือไม่”.
      • การสำรวจเฉพาะจุดแบบคงที่ (Static Spot Surveys) อาจจำเป็นในบางกรณี เช่น เมื่อมีหลักฐานจากกล้องวงจรปิดว่าผู้ต้องสงสัยยืนอยู่ในจุดใดจุดหนึ่งและใช้โทรศัพท์.
      • การสำรวจบริเวณใกล้เคียง (Local Coverage Surveys) จะเป็นการสำรวจแบบเดินหรือขับรถในบริเวณรอบๆ สถานที่เป้าหมาย.
    • การสำรวจครอบคลุมทุกเครือข่าย (All-Network Profiles)
      เป็นการสำรวจที่ครอบคลุมทุกเครือข่ายและเทคโนโลยี ณ จุดหรือสถานที่หนึ่ง. การสำรวจนี้มีประโยชน์ในการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสถานะของแต่ละเครือข่าย ณ เวลาที่เกิดเหตุ.
    • การสำรวจพื้นที่ครอบคลุม (Cell Coverage Surveys)
      เป็นการสำรวจเพื่อกำหนดขอบเขตพื้นที่ให้บริการของเซลล์ใดเซลล์หนึ่ง. โดยจะมีการขับรถไปตามบริเวณต่างๆ เพื่อบันทึกข้อมูลของเซลล์.
    • การสำรวจตามเส้นทาง (Route Profile Surveys)
      เป็นการสำรวจเพื่อแสดงลำดับของเซลล์ที่ให้บริการตามเส้นทางที่กำหนด. โดยมักใช้เพื่อตอบคำถามว่า “การโทร A โดยใช้เซลล์ B สามารถทำได้โดยโทรศัพท์เป้าหมาย C ตามเส้นทางนี้หรือไม่”.

    เทคนิคเพิ่มเติมในการสำรวจ (Additional Survey Techniques)

    • การสำรวจโดยใช้อุปกรณ์หลายเครื่อง (Surveying using Multiple Devices)
      เนื่องจากอุปกรณ์รับสัญญาณวิทยุแต่ละเครื่องมีความคลาดเคลื่อนในการวัด การใช้อุปกรณ์หลายเครื่องในการสำรวจจะช่วยให้ได้ข้อมูลที่ครอบคลุมมากขึ้น
    • โปรโตคอลการโทรทดสอบ (Test Call Protocols)
      การโทรทดสอบจะช่วยให้ทราบว่าเซลล์ใดถูกเลือกใช้ในการเชื่อมต่อเครือข่าย
    • การล็อกไฟล์และการสแกนช่องสัญญาณ (Lock Files and Channel Scans)
      ใช้เพื่อตรวจสอบรายละเอียดของเซลล์ที่ตรวจพบ รวมถึงเซลล์ที่ไม่ให้บริการ
    • การทดสอบวงโคจร (Orbit Tests)
      ใช้เพื่อกำหนดทิศทางที่แท้จริงของเสาอากาศของแต่ละเซลล์.
    • การล็อกแบนด์ (Band Locks): ใช้เพื่อทำการสำรวจเฉพาะแบนด์ความถี่ที่ต้องการ

    โหมดการสำรวจ (Survey Modes)

    • โหมดพัก (Idle Mode)
      เป็นโหมดที่โทรศัพท์ไม่ได้เชื่อมต่อกับเครือข่าย แต่ยังคงรับสัญญาณและเลือกเซลล์ที่เหมาะสม. การสำรวจในโหมดนี้สะท้อนสถานะของโทรศัพท์ส่วนใหญ่ในเวลาปกติ.
    • โหมดเชื่อมต่อ (Connected Mode)
      เป็นโหมดที่โทรศัพท์กำลังเชื่อมต่อกับเครือข่าย เช่น ในขณะที่มีการโทรออกหรือรับสาย.

    การเตรียมการสำรวจ (Survey Preparation)

    • ข้อมูลจำเพาะของการสำรวจ (Survey Specifications)
      ผู้สำรวจควรทราบว่าเซลล์ใดที่คาดว่าจะตรวจพบในแต่ละสถานที่หรือเส้นทาง ข้อมูลนี้ได้จากบันทึกการโทรของโทรศัพท์เป้าหมาย.
    • การเตรียมอุปกรณ์สำรวจ (Preparing Survey Devices)
      ผู้สำรวจต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ทำงานได้อย่างถูกต้อง และมีการตั้งค่าที่เหมาะสม.
    • ความปลอดภัยในการสำรวจ (Survey Safety)
      การสำรวจอาจมีความเสี่ยง ดังนั้นจึงควรระมัดระวังเรื่องความปลอดภัย.

    การตรวจสอบและยืนยันผลการสำรวจ (Survey Results: Checking and Confirmation)

    • ผู้สำรวจควรตรวจสอบผลการสำรวจกับรายการเซลล์เป้าหมาย หากตรวจพบเซลล์ทั้งหมดในรายการ แสดงว่าการสำรวจนั้นประสบความสำเร็จ.
    • หากตรวจไม่พบเซลล์บางเซลล์ ผู้สำรวจอาจใช้เทคนิคการล็อกช่องสัญญาณหรือเซลล์เพื่อดูว่าเซลล์นั้นยังคงใช้งานอยู่หรือไม่.

    การบันทึกและจัดเก็บข้อมูล (Storage of Survey Data)

    • ควรบันทึกและจัดเก็บข้อมูลการสำรวจอย่างเป็นระบบ เพื่อให้สามารถนำมาใช้เป็นหลักฐานในชั้นศาลได้.
    • ข้อมูลการสำรวจยังสามารถนำมาใช้เพื่อสร้างฐานข้อมูลประวัติการสำรวจ ซึ่งมีประโยชน์ในการตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงของเครือข่าย.

    อุปกรณ์สำรวจ (Survey Equipment) 

    อุปกรณ์ที่ใช้ในการสำรวจคลื่นวิทยุมีหลายประเภท แบ่งออกเป็น 2 ประเภทหลัก

    • อุปกรณ์จำลองโทรศัพท์ (Phone Emulators)
      เป็นอุปกรณ์ที่ทำงานเหมือนโทรศัพท์มือถือทั่วไป มี SIM card สามารถโทรออกและรับสายได้. ตัวอย่างอุปกรณ์เช่น CSurv, NEMO Handy และ TEMS Pocket.
    • เครื่องสแกน (Scanners/SDRs)
      เป็นอุปกรณ์ที่สามารถสแกนคลื่นความถี่ได้หลากหลายและตรวจจับเซลล์ต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว แต่ไม่สามารถเชื่อมต่อกับเครือข่ายได้. ตัวอย่างอุปกรณ์เช่น QRC ICS และ Gladiator GAR.

    ข้อควรพิจารณาเพิ่มเติม

    • ผลการสำรวจคลื่นวิทยุเป็นการเก็บตัวอย่าง ณ เวลาที่ทำการสำรวจ ไม่สามารถรับประกันได้ว่าสภาพคลื่นวิทยุในอดีตจะเป็นเช่นเดียวกัน. ดังนั้น ควรทำการสำรวจให้เร็วที่สุดหลังจากเกิดเหตุการณ์.
    • การสำรวจในพื้นที่ที่มีสัญญาณอ่อน อาจทำให้พบเซลล์ที่ให้บริการหลายเซลล์ ซึ่งอาจตีความผิดได้ว่าพื้นที่นั้นมีสัญญาณดี.
    • ควรใช้ข้อมูลการสำรวจคลื่นวิทยุร่วมกับข้อมูล CDR ในการวิเคราะห์เพื่อความถูกต้อง.

    การสำรวจคลื่นวิทยุเป็นเครื่องมือสำคัญในการสนับสนุนการวิเคราะห์เซลล์ไซต์ โดยให้ข้อมูลที่จำเป็นในการยืนยันหรือหักล้างสมมติฐานเกี่ยวกับตำแหน่งที่ตั้งของโทรศัพท์มือถือ การสำรวจนี้มีหลายประเภทและเทคนิค ซึ่งควรเลือกใช้ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการสืบสวน

    สรุปการสำรวจสัญญาณมือถือ

    คือการเก็บข้อมูลจากเสาสัญญาณเพื่อยืนยันตำแหน่งของมือถือ โดยมีจุดประสงค์

    • ตรวจสอบว่าเสาไหนให้บริการในพื้นที่
    • วัดระยะครอบคลุมของแต่ละเสา
    • ดูการใช้เสาตามเส้นทาง

    วิธีการสำรวจทำได้หลายรูปแบบ

    • สำรวจจุดเดียว (ที่เกิดเหตุ/บ้านผู้ต้องสงสัย)
    • สำรวจทุกเครือข่าย
    • สำรวจพื้นที่ให้บริการ
    • สำรวจตามเส้นทาง

    ใช้อุปกรณ์ 2 ประเภท

    • เครื่องจำลองมือถือ
    • เครื่องสแกนสัญญาณ

    ข้อสำคัญ ต้องสำรวจเร็วที่สุดหลังเกิดเหตุ และใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งเพื่อความแม่นยำ

  • Cell Sites (สถานีฐาน) / Antennas & Azimuths (เสาอากาศและมุมแอซิมัท)

    Cell Sites (สถานีฐาน) / Antennas & Azimuths (เสาอากาศและมุมแอซิมัท)

    วันนี้ได้มีโอกาส นั่งศึกษาหนังสือเกี่ยวกับการวิเคราะห์ Cell Site Analysis เลยอยากมากเขียนอธิบายเกี่ยวกับเรื่อง “สถานีฐาน” (Cell Sites) ในระบบโทรศัพท์มือถือ จะพยายามอธิบายให้เข้าใจง่ายนะครับ ไม่รู้จริงไม่..😊🤣

    Cell Sites (สถานีฐาน)

    Cell Sites (สถานีฐาน) หรือที่เรียกว่า “cell towers” (เสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือ) คืออะไร?
    สถานีฐานหรือที่เราเห็นเป็นเสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือ เป็นจุดที่ช่วยให้โทรศัพท์มือถือของเราสามารถติดต่อกับเครือข่ายได้ เปรียบเหมือนสะพานที่เชื่อมระหว่างมือถือกับระบบเครือข่ายหลัก

    สถานีฐานประกอบด้วยอะไรบ้าง?

    1. Base Station (สถานีฐาน) อุปกรณ์ควบคุมการสื่อสาร
    2. Radio Antennas (เสาอากาศวิทยุ) เสาอากาศสำหรับรับ-ส่งสัญญาณ
    3. Infrastructure (โครงสร้างพื้นฐาน) อุปกรณ์พื้นฐานต่างๆ เช่น ระบบไฟฟ้า และโครงสร้างสำหรับติดตั้ง

    แล้วสถานีฐานมีกี่แบบ? 🤣

    1. Omnidirectional Site แบบส่งสัญญาณรอบทิศทาง ส่งสัญญาณครอบคลุมรอบตัวเสา 360 องศา
    2. Sectorised Site แบบแบ่งโซน ส่งสัญญาณเฉพาะพื้นที่ที่กำหนด ทำให้สัญญาณแรงขึ้นและมีสัญญาณรบกวนน้อยลง
    3. Hybrid Site แบบผสม รวมข้อดีของทั้งสองแบบเข้าด้วยกัน

    ขนาดพื้นที่ให้บริการของสถานีฐาน

    • ขนาดใหญ่ ครอบคลุม 1-20 กิโลเมตร มักติดตั้งบนที่สูง
    • ขนาดกลาง ครอบคลุม 100 เมตร – 1 กิโลเมตร ใช้ในพื้นที่ที่มีผู้ใช้งานหนาแน่น
    • ขนาดเล็ก ครอบคลุม 20-500 เมตร ใช้ในอาคารหรือห้างสรรพสินค้า
    • ขนาดเล็กมาก ครอบคลุม 10-20 เมตร ใช้ในบ้านหรือสำนักงาน

    การระบุตำแหน่งสถานีฐาน
    สถานีฐานแต่ละแห่งจะมีรหัสประจำตัว 2 แบบ:

    1. รหัสระยะใกล้: ใช้ระบุสถานีฐานในบริเวณใกล้เคียง
    2. รหัสสากล: ใช้ระบุสถานีฐานทั่วโลกโดยไม่ซ้ำกัน

    ความสามารถในการรองรับผู้ใช้งาน
    ขึ้นอยู่กับจำนวนช่องสัญญาณที่มี โดยจะระบุเป็นตัวเลข เช่น:

    • 1+1+1 หมายถึง สถานีฐานที่แบ่งเป็น 3 โซน โซนละ 1 ช่องสัญญาณ
    • 2+2+2 หมายถึง สถานีฐานที่แบ่งเป็น 3 โซน โซนละ 2 ช่องสัญญาณ

    การวิเคราะห์ Cell Site (สถานีฐาน)

    คือการติดตามตำแหน่งของโทรศัพท์มือถือ โดยดูจากประวัติการใช้งานและความแรงของสัญญาณ

    Antennas & Azimuths (เสาอากาศและมุมแอซิมัท)

    Antennas เสาอากาศในระบบมือถือคืออะไร? 😗

    เสาอากาศเป็นอุปกรณ์สำคัญที่ช่วยรับ-ส่งสัญญาณระหว่างเสาสัญญาณกับโทรศัพท์มือถือ โดยจะมีตัวรับ-ส่งสัญญาณหลายตัววางซ้อนกันในแนวตั้ง เพื่อส่งสัญญาณไปในทิศทางที่ต้องการ

    ลักษณะการทำงานของเสาอากาศ

    1. Horizontal Coverage (การครอบคลุมในแนวนอน) ส่งสัญญาณในแนวนอนเป็นรูปคล้ายใบโคลเวอร์เมื่อมองจากด้านบน
    2. Horizontal Coverage Arc (ส่วนโค้งของการครอบคลุมในแนวนอน) ครอบคลุมพื้นที่ประมาณ 130 องศา (สำหรับเสาที่แบ่งเป็น 3 ส่วน)
    3. Vertical Beamwidth (ความกว้างของลำแสงในแนวตั้ง) ส่งสัญญาณในแนวนอนเป็นหลัก ส่งในแนวตั้งน้อยมาก

    ขนาดของเสาอากาศ

    • Low band แบบความถี่ต่ำ -> สูง 1-2 เมตร ใช้กับคลื่น 700-900 MHz
    • Mid-band แบบความถี่กลาง -> สูงไม่เกิน 1 เมตร ใช้กับคลื่น 1-6 GHz
    • High band แบบความถี่สูง -> สูง 30-50 ซม. ใช้กับคลื่น 5G ที่สูงกว่า 6 GHz

    Azimuths (มุมแอซิมัท) เรื่องมุมในการส่งสัญญาณ

    • มุมแอซิมัท คือมุมที่วัดจากทิศเหนือตามเข็มนาฬิกา
    • ทิศเหนือ = 0 องศา
    • ทิศตะวันออก = 90 องศา
    • ทิศใต้ = 180 องศา
    • ทิศตะวันตก = 270 องศา

    การใช้มุมในเสาสัญญาณ

    • เสาที่แบ่งเป็น 3 ส่วนมักจะตั้งมุมห่างกัน 120 องศา
    • เช่น ถ้าเสาแรกชี้ไปทิศเหนือ (0 องศา) เสาที่เหลือจะชี้ไปที่ 120 และ 240 องศา
    • ข้อมูลนี้ช่วยให้รู้ว่าโทรศัพท์อยู่ในบริเวณไหนของเสาสัญญาณ

    การเอียงของเสา

    1. Downtilt เอียงลง ทำให้สัญญาณพุ่งลงพื้น ครอบคลุมพื้นที่ใกล้เสา
    2. Uptilt เอียงขึ้น ทำให้สัญญาณพุ่งขึ้นฟ้า ครอบคลุมพื้นที่ไกลออกไป

    Centroids จุดศูนย์กลางของสัญญาณ
    ผู้ให้บริการบางรายจะคำนวณจุดที่น่าจะมีสัญญาณดีที่สุด และบอกรัศมีที่มีโอกาสพบโทรศัพท์ในแต่ละระยะทางจากจุดนั้น

  • Pipe Operator (%>%) ใน R: บทเรียนสำหรับผู้เริ่มต้น

    Pipe Operator (%>%) ใน R: บทเรียนสำหรับผู้เริ่มต้น

    บทความนี้เป็นบทความสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน pipes ใน R เหตุผลในการใช้ pipe operator %>% Pipe operator ช่วยให้เขียนโค้ดได้กระชับและอ่านง่ายขึ้น โดยเชื่อมต่อการทำงานหลายขั้นตอนเข้าด้วยกัน และคำแนะนำเกี่ยวกับข้อควรระวังในการใช้ pipes และทางเลือกอื่นในการเขียนโค้ด บทสรุปเน้นย้ำถึงประโยชน์ของ pipes ในการปรับปรุงความสามารถในการอ่านและการเขียนโค้ด R.

    ไปป์ใน R หรือที่เรียกว่า R pipes เป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คุณเชื่อมต่อการดำเนินการหลาย ๆ อย่างเข้าด้วยกันในลักษณะที่อ่านง่ายและเข้าใจได้ง่ายขึ้น

    ประเด็นสำคัญเกี่ยวกับ R pipes:

    แนวคิดของไปป์ไม่ได้เป็นเรื่องใหม่ในการเขียนโปรแกรม โดยมีพื้นฐานมาจากแนวคิดทางคณิตศาสตร์ของการเชื่อมฟังก์ชันและการใช้งานในภาษาอื่น ๆ เช่น Shell/Terminal และ F# ไปป์ตัวแรกใน R ปรากฏในแพ็คเกจ dplyr ในปี 2013 แต่ไปป์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบันคือ %>% ซึ่งมาจากแพ็คเกจ magrittr

    %>% คืออะไร

    ไปป์โอเปอเรเตอร์ %>% ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมการดำเนินการ โดยส่งผลลัพธ์จากการดำเนินการทางด้านซ้ายไปยังฟังก์ชันทางด้านขวา คุณสามารถจินตนาการถึงมันเป็นการ “THEN” ในภาษาอังกฤษ ตัวอย่างเช่น iris %>% subset(Sepal.Length > 5) %>% aggregate(. ~ Species, ., mean) หมายถึง “นำข้อมูล Iris, THEN คัดเลือกข้อมูล (subset), THEN รวบรวมข้อมูล (aggregate)”

    ทำไมต้องใช้ R pipes

    • อ่านง่าย: ช่วยให้คุณจัดโครงสร้างลำดับของการดำเนินการจากซ้ายไปขวา
    • หลีกเลี่ยงฟังก์ชันที่ซ้อนกัน: ลดความจำเป็นในการเรียกใช้ฟังก์ชันที่ซับซ้อน
    • เพิ่มขั้นตอนได้ง่าย: ทำให้ง่ายต่อการเพิ่มขั้นตอนในการดำเนินการ

    วิธีการใช้ไปป์: มีกฎพื้นฐานบางประการสำหรับการใช้ไปป์

    • f(x) สามารถเขียนใหม่เป็น x %>% f()
    • f(x, y) สามารถเขียนใหม่เป็น x %>% f(y)
    • x %>% f %>% g %>% h สามารถเขียนใหม่เป็น h(g(f(x)))

    ข้อควรระวัง: มีบางกรณีที่ควรหลีกเลี่ยงการใช้ไปป์

    • เมื่อไปป์ยาวเกินไป (เช่น มากกว่า 10 ขั้นตอน)
    • เมื่อมีอินพุตหรือเอาต์พุตหลายรายการ
    • เมื่อมีการพึ่งพาที่ซับซ้อน
    • ในการพัฒนาแพ็กเกจภายใน

    โดยรวมแล้ว R pipes เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการเขียนโค้ด R ที่สะอาดตา อ่านง่าย และมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ร่วมกับแพ็คเกจ dplyr

  • การเปรียบเทียบปัญญาประดิษฐ์ (AI), Generative AI, และ Agentic AI

    การเปรียบเทียบปัญญาประดิษฐ์ (AI), Generative AI, และ Agentic AI

    วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ จากอดีตถึงปัจจุบัน

    วิวัฒนาการของปัญญาประดิษฐ์ (AI): การเดินทางจากอดีตสู่จุดเปลี่ยนแห่งอนาคตปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ได้เกิดขึ้นในชั่วข้ามคืน แต่เป็นผลลัพธ์จากกระบวนการพัฒนาอย่างต่อเนื่องมาหลายทศวรรษโดยมีปัจจัยสำคัญที่ขับเคลื่อนการเติบโต ได้แก่ พลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ความก้าวหน้าของอัลกอริทึมที่ซับซ้อน และการระเบิดของข้อมูลที่เชื่อมโยงโลกเข้าด้วยกัน องค์ประกอบทั้งสามนี้ไม่เพียงแต่เป็นรากฐานของ AI ในอดีต แต่ยังเป็นตัวเร่งที่ทำให้ AI กลายเป็นเทคโนโลยีที่แทรกซึมเข้าสู่ชีวิตประจำวันของเราในปัจจุบันและอนาคต

    ปัญญาประดิษฐ์ (AI) พัฒนาขึ้นจากปัจจัยสำคัญ 3 ประการ

    1. การเพิ่มขึ้นของความสามารถในการประมวลผล
    2. การพัฒนาของอัลกอริทึม
    3. การเพิ่มขึ้นของข้อมูลดิจิทัล

    การพัฒนาด้านการประมวลผล

    • ปี 1965 เริ่มต้นจากกฎของมูร์ ที่ทำนายการเพิ่มขึ้นของประสิทธิภาพชิป
    • ปี 1997 IBM Deep Blue ชนะการแข่งหมากรุกระดับโลก
    • ปี 2002 Amazon เริ่มให้บริการคลาวด์
    • ปี 2023 NVIDIA และ Google พัฒนาชิปเฉพาะสำหรับ AI

    การพัฒนาด้านอัลกอริทึม

    • ปี 1805 วางรากฐาน Machine Learning
    • ปี 1989 เริ่มพัฒนาระบบจดจำภาพ
    • ปี 2018 Google พัฒนา BERT สำหรับประมวลผลภาษา

    การพัฒนาด้านข้อมูล

    • ปี 1991 เริ่มยุคอินเทอร์เน็ต
    • ปี 2005 เกิด YouTube และผู้ใช้อินเทอร์เน็ต 1 พันล้านคน
    • ปี 2022 เริ่มให้ความสำคัญกับคุณภาพข้อมูลและผลกระทบทางสังคม

    ยุค GenAI (2017-ปัจจุบัน)

    • ปี 2017 AlphaZero แสดงความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง
    • ปี 2020 เปิดตัว ChatGPT รุ่น 3
    • ปี 2023 Google เปิดตัว Gemini ที่ทำงานได้หลายรูปแบบ
    • ปี 2024 AI เริ่มใช้งานจริงในหลายอุตสาหกรรม

    ผลกระทบต่ออนาคต

    • เปลี่ยนแปลงวิถีการทำงาน
    • สร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่
    • ส่งผลต่อสังคมและวัฒนธรรม
    • เป็นเครื่องมือสำคัญในการพัฒนานวัตกรรม

    การเปรียบเทียบ AI สามประเภท

    ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AI)

    • เป็นระบบคอมพิวเตอร์ที่เลียนแบบความฉลาดของมนุษย์ในการวิเคราะห์และตัดสินใจ
    • ทำงานตามกฎที่กำหนด และต้องการคำสั่งจากมนุษย์
    • ตัวอย่าง: ระบบวิเคราะห์การตลาด แชตบอตตอบคำถามลูกค้า

    AI สร้างสรรค์ (Generative AI)

    • เป็น AI ที่สร้างเนื้อหาใหม่จากข้อมูลที่เรียนรู้
    • ต้องการคำสั่งจากมนุษย์ในการสร้างผลงาน
    • ตัวอย่าง: ChatGPT สร้างข้อความ, DALL-E สร้างภาพ

    AI อิสระ (Agentic AI)

    • เป็น AI ที่ทำงานและตัดสินใจได้เองโดยไม่ต้องรอคำสั่ง
    • ปรับตัวตามสถานการณ์และสิ่งแวดล้อมได้
    • ตัวอย่าง: รถยนต์ไร้คนขับ หุ่นยนต์ในโรงงาน

    ความแตกต่างที่สำคัญ

    1. ความเป็นอิสระ
      • AI ทั่วไป: ต้องการคำสั่งจากมนุษย์
      • Generative AI: ต้องการคำสั่งในการสร้างผลงาน
      • Agentic AI: ทำงานได้เองอย่างอิสระ
    2. การใช้ข้อมูล
      • AI ทั่วไป: ใช้ข้อมูลตามโครงสร้างที่กำหนด
      • Generative AI: ต้องการข้อมูลจำนวนมากเพื่อสร้างผลงาน
      • Agentic AI: ใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ในการตัดสินใจ
    3. ข้อกังวลด้านจริยธรรม
      • AI ทั่วไป: ความลำเอียงและความเป็นส่วนตัว
      • Generative AI: ลิขสิทธิ์และการละเมิดผลงาน
      • Agentic AI: ความเสี่ยงจากการตัดสินใจผิดพลาด