งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและทดสอบต้นแบบระบบควบคุมเครื่องปรับอากาศแบบตอบสนองต่อจำนวนผู้ใช้งาน โดยใช้เทคโนโลยีการตรวจจับบุคคลด้วยอัลกอริทึม YOLOv8n ร่วมกับบอร์ดประมวลผล Raspberry Pi ซึ่งเป็นการประมวลผลแบบ Edge Computing ที่มีราคาประหยัด กินพลังงานต่ำ และมีขนาดกะทัดรัด เพื่อตรวจจับและ นับจำนวนผู้ใช้งานแบบเรียลไทม์ จากนั้นใช้ข้อมูลดังกล่าวเป็นเงื่อนไขในการควบคุม เครื่องปรับอากาศผ่านสัญญาณ อินฟราเรด การทดสอบประสิทธิภาพครอบคลุมการบันทึกกิจกรรมรวมทั้งสิ้น 791 รายการ ผลการทดลองพบว่าระบบมีความทนทานต่อสภาพแวดล้อมภายในอาคารจริงมีการเปลี่ยนแปลงของแสงสว่าง โดยมีค่าความถูกต้องเฉลี่ยรวมอยู่ที่ร้อยละ 92.21 และมีค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย รวมเท่ากับ 0.44 คน ทั้งนี้ ความคลาดเคลื่อนส่วนใหญ่มีสาเหตุหลักมาจาก การเดินบดบังกันเองของบุคคล ในกรณีที่มีความหนาแน่นของผู้ใช้งานสูง นอกจากนี้ ระบบสามารถปรับการทำงาน ของเครื่องปรับอากาศให้เหมาะสมกับจำนวนผู้ใช้งานจริง ซึ่งช่วยลดการใช้พลังงานที่ไม่จำเป็นเมื่อไม่มีผู้ใช้งาน ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผลการวิจัยแสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการนำไป ประยุกต์ใช้กับระบบอาคารอัจฉริยะ และการจัดการพลังงานอย่างยั่งยืนในอนาคต
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ (1) วิเคราะห์หลักการออกแบบพิพิธภัณฑ์และนิทรรศการที่เหมาะสมกับบริบทวัฒนธรรมท้องถิ่น ณ อุทยานวัฒนธรรมสร้างสรรค์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน (2) พัฒนาแบบนิทรรศการจำลอง 3 มิติ ในการถ่ายทอดอัตลักษณ์ทางวัฒนธรรมท้องถิ่น (3) ประเมินความเหมาะสมของแบบนิทรรศการจำลอง 3 มิติ ที่พัฒนาขึ้น และสังเคราะห์แนวทางการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AR/VR เพื่อยกระดับการจัดแสดง ใช้ระเบียบวิธีวิจัยและพัฒนา (R&D) ร่วมกับการวิจัยแบบผสมผสานเชิงสำรวจตามลำดับ ระยะที่ 1 วิเคราะห์เอกสาร พื้นที่ และการสัมภาษณ์กึ่งโครงสร้างผู้เชี่ยวชาญ 5 ราย ระยะที่ 2 พัฒนาและปรับปรุงต้นแบบด้วยโปรแกรม SketchUp และ Blender และระยะที่ 3 ประเมินแบบโดยผู้ใช้บริการ 370 คน ได้แก่ อาจารย์ บุคลากร และนักศึกษา คัดเลือกด้วยการสุ่มตัวอย่างตามความสะดวก ร่วมกับการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญ (n = 5) และการสังเกตพฤติกรรม (Behavior Mapping) การวิเคราะห์ข้อมูลใช้การวิเคราะห์เนื้อหาและสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ความถี่ และร้อยละ ผลการวิจัยพบว่า การบูรณาการแนวคิดการเรียนรู้ตามบริบททางวัฒนธรรมและกายภาพ การเรียนรู้แบบสร้างองค์ความรู้ การออกแบบแบบมีส่วนร่วม และการออกแบบที่เน้นผู้ใช้บริการเป็นศูนย์กลางเป็นฐานสำหรับการออกแบบนิทรรศการเชิงวัฒนธรรม ผลการประเมินโดยผู้ใช้บริการ พบว่า ความเหมาะสมโดยรวมอยู่ในระดับดีมาก ( = 4.83) โดยด้านการตีความและอัตลักษณ์ทางวัฒนธรรมมีค่าเฉลี่ยสูงสุด ( = 4.94) ส่วนผลการประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญอยู่ในระดับดีมากเช่นกัน ( = 4.83) ขณะที่ด้านการใช้เทคโนโลยีมีค่าเฉลี่ยต่ำกว่าด้านอื่นแต่ยังอยู่ในระดับดี ( = 4.00) ผลการสังเกตพฤติกรรมพบว่า ผู้เข้าชมร้อยละ 95.7 มีการชี้ หรือพูดคุยเกี่ยวกับวัตถุในนิทรรศการร่วมกับผู้อื่น สะท้อนการมีปฏิสัมพันธ์ทางสังคมในระดับสูง งานวิจัยนี้เสนอกรอบแนวคิดแบบปัจจัยนำเข้า–กระบวนการ–ผลลัพธ์ (Input–Process–Output) ที่เชื่อมโยงบริบทวัฒนธรรม ทฤษฎีการเรียนรู้ การออกแบบแบบมีส่วนร่วมและเน้นผู้ใช้ การพัฒนาแบบนิทรรศการจำลอง 3 มิติ และแนวทางประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AR/VR สำหรับพื้นที่การเรียนรู้ในสถาบันการศึกษาและชุมชนท้องถิ่น
ในขณะที่องค์กรภาครัฐเข้าสู่การเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล การบริหารจัดการความคล่องตัวของบุคลากรอย่างมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งจำเป็น งานวิจัยนี้ มุ่งแก้ไขช่องว่างเชิงวิชาการด้านการบูรณาการความสามารถในการติดตามเชิงพื้นที่บนแพลตฟอร์มโลว์โค้ด โดยการออกแบบและพัฒนาสถาปัตยกรรมจีโอเฟนซิงแบบโลว์โค้ด กรณีศึกษาเทศบาลตำบลท่าเสา จังหวัดอุตรดิตถ์ ระบบใช้สถาปัตยกรรมสามระดับ เพื่อการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Google AppSheet และ Google Sheets ตรรกะทางธุรกิจประยุกต์ใช้อัลกอริทึมสูตร Haversine เพื่อคำนวณระยะทางเชิงภูมิศาสตร์พร้อม กลไกจัดการข้อผิดพลาดเพื่อรองรับความไม่เสถียรของสัญญาณ GPS ผลการประเมินประสิทธิภาพผ่านการทดสอบแบบกล่องดำ พบว่า ระบบมี อัตราความสำเร็จของกรณีทดสอบตามเงื่อนไขที่กำหนดร้อยละ 100 ภายใต้สภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ ทั้งนี้ ประสิทธิภาพในการใช้งานจริงอาจแปรผันตามความหน่วงของเครือข่ายและคุณภาพสัญญาณ GPS ในแต่ละพื้นที่ ข้อมูลเชิงประจักษ์จากการเลือกตัวอย่างแบบเจาะจงในกลุ่มบุคลากรนอกสถานที่ 20 ราย พบว่ามีความพึงพอใจในระดับมาก (Mean = 4.39, S.D. = 0.57) โดยเครื่องมือประเมินมีค่าความเชื่อมั่น (Cronbach's Alpha = 0.85) คุณูปการสำคัญของงานวิจัยนี้คือการนำเสนอ กรอบสถาปัตยกรรมที่สามารถขยายผลได้และใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่ง ช่วยลดภาระงานธุรการและสนับสนุนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัลในบริบทขององค์กรปกครองส่วนท้องถิ่น พร้อมทั้ง สะท้อนข้อจำกัดเชิงปฏิบัติที่เกิดขึ้นในการใช้งานจริง
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ 1) เพื่อพัฒนาระบบโมบายแอปพลิเคชันเพื่อส่งเสริมการท่องเที่ยวจังหวัดพระนครศรีอยุธยา และ 2) เพื่อประเมินความพึงพอใจของผู้ใช้งานที่มีต่อระบบดังกล่าว กลุ่มเป้าหมายที่ใช้ในการวิจัย ได้แก่ นักท่องเที่ยวชาวไทย นักท่องเที่ยวชาวต่างชาติ ผู้ประกอบการในพื้นที่ และเจ้าหน้าที่จากหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง จำนวน 250 คน ซึ่งได้มาโดยการคัดเลือกแบบเจาะจง เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วยระบบโมบายแอปพลิเคชันเพื่อส่งเสริมการท่องเที่ยวจังหวัดพระนครศรีอยุธยา ซึ่งพัฒนาบนระบบปฏิบัติการแอนดรอยด์ด้วยโปรแกรม Visual Studio Code แบบประเมินประสิทธิภาพของระบบ และแบบสอบถามความพึงพอใจของผู้ใช้งาน ผลการวิจัยพบว่า ระบบโมบายแอปพลิเคชันเพื่อส่งเสริมการท่องเที่ยวจังหวัดพระนครศรีอยุธยามีประสิทธิภาพโดยรวมอยู่ในระดับมาก (ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 4.37 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.58) นอกจากนี้ ผู้ใช้งานมีความพึงพอใจต่อระบบโดยรวมอยู่ในระดับมาก (ค่าเฉลี่ยเท่ากับ 4.29 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานเท่ากับ 0.61) ผลการวิจัยสะท้อนให้เห็นว่าระบบโมบายแอปพลิเคชันเพื่อส่งเสริมการท่องเที่ยวจังหวัดพระนครศรีอยุธยาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในด้านการเข้าถึงข้อมูล การอำนวยความสะดวกในการใช้งาน และการยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของเทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะ ทั้งในรูปแบบวิธีการ Filter และ Wrapper สำหรับข้อมูลสุขภาพที่เป็นแบบหลายงาน และมีความไม่สมดุลของข้อมูล เพื่อพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์โรคไม่ติดต่อเรื้อรัง (NCDs) โดยการบูรณาการเทคนิคการเลือกคุณลักษณะที่มีประสิทธิภาพสูงสุด ร่วมกับแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง และเพื่อประเมินผลการคัดเลือกคุณลักษณะสำคัญของแต่ละเทคนิค โดยใช้ตัวชี้วัดทางสถิติที่เหมาะสมกับข้อมูลไม่สมดุล การดำเนินงานวิจัยประกอบด้วย 6 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ 1) การเก็บรวบรวมข้อมูลจากเว็บไซต์ Kaggle ซึ่งประกอบด้วย ข้อมูลจำนวน 253,680 แถว และคุณลักษณะ 19 คุณลักษณะ 2) การเตรียมข้อมูลและการกำหนดเป้าหมาย 3 โรค 3) การคัดเลือกคุณลักษณะโดยใช้ 2 วิธี คือ วิธีแบบกรอง (Information Gain, Gain Ratio, Chi-Square) และวิธีแบบควบรวม (Forward Selection, Backward Elimination) 4) การจัดการความไม่สมดุลของข้อมูลด้วยเทคนิค SMOTE 5) การสร้างแบบจำลองการจำแนกโดยใช้เทคนิค XGBoost, Random Forest และ LightGBM และ 6) การประเมินและปรับค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองเพื่อหาค่าที่เหมาะสมที่สุด ผลงานวิจัยพบว่า เทคนิคการคัดเลือกคุณลักษณะด้วยเทคนิค Gain Ratio ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้เทคนิค XGBoost โดยลดคุณลักษณะจาก 19 เหลือเพียง 7 คุณลักษณะ ได้แก่ ดัชนีมวลกาย อายุ รายได้ สุขภาพกายใน 30 วัน ประเมินสุขภาพตนเอง ระดับการศึกษา และสุขภาพจิตใน 30 วัน ซึ่งให้ค่าความถูกต้องสูงสุดอยู่ที่ 0.8768 และให้ค่าพื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) สูงสุดอยู่ที่ 0.9300 แสดงให้เห็นว่า วิธีนี้มีความเหมาะสมในการพยากรณ์โรคไม่ติดต่อเรื้อรังแบบหลายงานได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว
