https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/issue/feed วารสารวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และเทคโนโลยี 2025-07-23T16:09:25+07:00 ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.กิตติ ตันเมืองปัก Jsetlru@lru.ac.th Open Journal Systems <p>วารสารวิทยาศาสตร์ วิศวกรรมศาสตร์ และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏเลย ได้จัดทำขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นสื่อกลางในการเผยแพร่บทความวิจัยคุณภาพสูงด้านวิทยาศาสตร์กายภาพ (Physical Sciences) ในสาขาวิชา วิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computer Science), วิศวกรรมศาสตร์ (Engineering), วิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม (Environmental Science) และอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง <br />โดยตีพิมพ์ 2 ฉบับ ต่อปี ฉบับที่ 1 มกราคม-มิถุนายน และ ฉบับที่ 2 กรกฎาคม-ธันวาคม</p> https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/259238 การพัฒนาสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ด้านการสื่อสารด้วยอารมณ์ เรื่อง ใกล้แต่ไกล สำหรับการสร้างแรงบันดาลใจ 2025-05-21T15:36:05+07:00 สุรพงษ์ วิริยะ surapong.w@cpu.ac.th ศักดา สุสดี fiws.sakda01@gmail.com ธรณัส หล้าเตจา thalanas.l@cpu.ac.th กิติพิเชษฐ์ ธูปบูชา kitiphichet.t@cpu.ac.th อุทัยวรรณ แก้วตะคุ uthaiwan.k@cpu.ac.th <p>บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ดังนี้ 1) ออกแบบและพัฒนาสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ด้านการสื่อสารด้วยอารมณ์ เรื่อง ใกล้แต่ไกล สำหรับการสร้างแรงบันดาลใจ 2) ประเมินคุณภาพของสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ด้านการสื่อสารด้วยอารมณ์ เรื่อง ใกล้แต่ไกล สำหรับการสร้างแรงบันดาลใจ และ 3) ศึกษาความพึงพอใจของสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ด้านการสื่อสารด้วยอารมณ์ เรื่อง ใกล้แต่ไกล สำหรับการสร้างแรงบันดาลใจ ในการออกแบบและพัฒนาสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ได้ดำเนินการสร้างตามหลักการ 3P ประกอบไปด้วย 1) ขั้นตอนก่อนการผลิต 2) ขั้นตอนการผลิต และ 3) ขั้นตอนหลังการผลิต กลุ่มเป้าหมายในการวิจัยได้แก่ ผู้เชี่ยวชาญจำนวน 5 ท่าน และนักศึกษาในระดับปริญญาตรี มหาวิทยาลัยเจ้าพระยา จำนวน 100 คน โดยวิธีการเจาะจง เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบไปด้วย 1) สื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ด้านการสื่อสารด้วยอารมณ์ เรื่อง ใกล้แต่ไกล 2) แบบประเมินคุณภาพของสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ และ 3) แบบประเมินความพึงพอใจที่มีต่อสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ได้แก่ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน จากผลการวิจัยพบว่า 1) สื่อแอนิเมชัน 3 มิติ ด้านการสื่อสารด้วยอารมณ์ เรื่อง ใกล้แต่ไกล สำหรับการสร้างแรงบันดาลใจ มีความถูกต้องตรงกับลำดับเนื้อเรื่องตามบทภาพที่วางไว้ ท่าทาง สีหน้า และการเคลื่อนไหวของตัวละครและฉากมีความสมบูรณ์และต่อเนื่อง รวมถึงภาพและเสียงเข้ากันและสื่อสารอารมณ์ออกมาได้ดี ระยะเวลาของสื่อ 2.20 นาที 2) การประเมินคุณภาพของสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ โดยผู้เชี่ยวชาญ ภาพรวมอยู่ในระดับดี (x ̅ = 4.35, S.D. = 0.54) และ 3) การประเมินพึงพอใจที่มีต่อสื่อแอนิเมชัน 3 มิติ โดยกลุ่มเป้าหมาย ภาพรวมอยู่ในระดับมาก (x ̅ = 4.40, S.D. = 0.66)</p> 2025-07-16T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/259042 การประเมินคาร์บอนฟุตพริ้นท์จากการปลดปล่อยก๊าซมีเทน และก๊าซไนตรัสออกไซด์ กรณีศึกษา ฟาร์มเลี้ยงไก่เนื้อในจังหวัดชลบุรี ประเทศไทย 2025-05-06T09:51:03+07:00 จิรพันธ์ จันฤาชัย janrachaijakkapan@gmail.com อรัณย์ภัค พิทักษ์พงษ์ arunpak.pi@up.ac.th ชุติชัย ลิ่มศุภสิน Kwanglimsupasin2010@gmail.com ปพิชญา บุรกิจภาชัย Papitchaya-2544@hotmail.com <p>งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินการปลดปล่อยก๊าซเรือนกระจกประเภทก๊าซมีเทน (CH4) และก๊าซไนตรัสออกไซด์ (N2O) รวมถึงคำนวณคาร์บอนฟุตพริ้นท์ขององค์กรจากกิจกรรมการจัดการมูลไก่เนื้อที่กองในที่ โล่งแจ้ง ณ ฟาร์มเลี้ยงไก่เนื้อในจังหวัดชลบุรี ประเทศไทย การประเมินดำเนินการโดยใช้วิธีการคำนวณตามหลักการของ Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) และค่าสัมประสิทธิ์การปลดปล่อยจากงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ผลการศึกษาพบว่าการปลดปล่อย CH4 มีค่าอยู่ในช่วง 2,576.21 – 2,674.97 kgCH4 และ N2O อยู่ในช่วง 2,596.22 – 2,813.88 kgN2O-N ต่อรุ่น ตามลำดับ เมื่อพิจารณาสัดส่วนของการปลดปล่อยก๊าซเรือนกระจกทั้งหมดจากกองมูลไก่ที่ศึกษา พบว่า N2O คิดเป็น 91% ในขณะที่ CH4 คิดเป็น 9% การปลดปล่อย N2O ที่สูงนี้สอดคล้องกับคุณสมบัติ ของมูลไก่ที่มีปริมาณไนโตรเจนสูงและสภาพแวดล้อมภายในกองมูลที่เอื้อต่อทั้งกระบวนการไนตริฟิเคชันและเดนไนตริฟิเคชัน ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการผลิต N2O นอกจากนี้ การที่ N2O มีศักยภาพในการทำให้เกิดภาวะโลกร้อน (Global Warming Potential, GWP) สูงถึง 298 เท่าของ CO2 ทำให้การปลดปล่อย N2O จากกองมูลไก่มีผลกระทบ อย่างมีนัยสำคัญต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสุขภาพของมนุษย์ ผลการศึกษานี้เป็นข้อมูลพื้นฐานที่สำคัญสำหรับองค์กรในการจัดทำบัญชีก๊าซเรือนกระจก (Carbon Footprint for Organization, CFO) และใช้ประกอบการขอรับรองฉลากคาร์บอนฟุตพริ้นท์ตามข้อกำหนดขององค์การบริหารจัดการก๊าซเรือนกระจก (องค์การมหาชน) หรือ อบก. นอกจากนี้ งานวิจัยยังชี้ให้เห็นถึงประโยชน์ของค่าสัมประสิทธิ์การปลดปล่อย (EF) ในการประเมินเบื้องต้น และเสนอแนะให้มีการศึกษาในอนาคตเพื่อจัดทำค่า (EF) ที่เฉพาะเจาะจงตามสายพันธุ์ไก่และช่วงเวลาการปลดปล่อย (กลางวันและกลางคืน)รวมถึงการวัดภาคสนามจริง เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการประเมินและพัฒนากลยุทธ์การลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกใน ภาคปศุสัตว์ได้อย่างยั่งยืน</p> <p> </p> 2025-07-17T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/258101 การพัฒนาเครื่องหยอดเมล็ดพืชอัตโนมัติด้วยระบบนิวเมติกส์ 2025-03-10T10:41:06+07:00 เมืองมล เสนเพ็ง muangmol.sen@lru.ac.th ศิวกร แก้วรัตน์ siwakorn.kae@lru.ac.th <p>งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเครื่องหยอดเมล็ดพืชแบบอัตโนมัติที่ควบคุมด้วยระบบนิวเมติกส์ สำหรับหยอดเมล็ดพืชลงในถาดเพาะเมล็ด เพื่อลดภาระงานของเกษตรกรจากที่ใช้วิธีการหยอดเมล็ดพืชด้วยมือลงในถาดเพาะเมล็ด เป็นทางเลือกใหม่สำหรับผู้ประกอบการหรือเกษตรกร ทำให้ทำงานได้รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการผลิต และเพิ่มผลผลิต การพัฒนาเครื่องหยอดเมล็ดพืชแบบอัตโนมัติที่ควบคุมด้วยระบบนิวเมติกส์ มีขนาด กว้าง 50 ซม. ยาว 90 ซม. สูง 60 ซม. ใช้ถาดเพาะเมล็ดพืช ขนาด 34x54 ซม. ที่มีจำนวนช่องเพาะ 50 หลุม ใช้หัวหยอดเมล็ดพืช 3 ขนาด คือ ขนาด 2.5, 1.32, และ 0.84 มม. สำหรับหยอดเมล็ดพืชลงในถาดเพาะเมล็ดจำนวน 5 ชนิด ได้แก่ เมล็ดเมล่อน ผักกาดหอม คะน้า พริก และมะเขือเทศ และควบคุมการทำงานของเครื่องด้วยโปรแกรม Festo FluidSim 4.2 โดยกำหนดให้หยอดเมล็ดพืชลงในถาดเพาะเมล็ด หลุมละ 1-4 เมล็ด มีถาดสำหรับหยอดเมล็ดแต่ละชนิด จำนวน 20 ถาด รวม 100 ถาด ผลการทดลองหยอดเมล็ดพืช 5 ชนิด ที่หัวหยอดเมล็ดพืชขนาดต่าง ๆ พบว่า 1) เมล็ดเมล่อน มีขนาดใหญ่และยาว ต้องใช้หัวหยอดขนาดใหญ่ หัวหยอดที่แม่นยำที่สุดคือ 2.5 มม. 2) เมล็ดคะน้า มีขนาดเล็กและกลม ต้องใช้หัวหยอดขนาดเล็ก หัวหยอดที่แม่นยำที่สุดคือ 1.32 มม. 3) เมล็ดผักกาดหอม มีขนาดเล็กและกลม ต้องใช้หัวหยอดขนาดเล็ก หัวหยอดที่แม่นยำที่สุดคือ 1.32 มม. 4) เมล็ดพริก มีขนาดเล็กและเบา ต้องใช้หัวหยอดขนาดเล็ก หัวหยอดที่แม่นยำที่สุดคือ 0.84 มม. และ 5) เมล็ดมะเขือเทศ มีขนาดเล็กและเบา ต้องใช้หัวหยอดขนาดเล็ก หัวหยดที่แม่นยำที่สุดคือ 0.84 มม. จากการทดลองทั้งหมด 300 ครั้ง พบว่า เครื่องหยอดเมล็ดพืชมีความแม่นยำ 96% และมีค่าความผิดพลาด 4% สามารถหยอดเมล็ดพืชลงถาด 1 ถาด (50 หลุม) ใช้เวลาประมาณ 1 นาที และหากเทียบกับการทำงานของมนุษย์ใช้เวลาประมาณ 15 นาที</p> 2025-08-01T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/259812 การเพิ่มศักยภาพการผลิตก๊าซชีวภาพจากมูลช้างโดยใช้ถังหมักแบบไร้อากาศ: กรณีศึกษา ณ บ้านท่าดีหมี อำเภอเชียงคาน จังหวัดเลย 2025-06-18T18:37:13+07:00 กานดา ปุ่มสิน kanda.kai1128@gmail.com ศิริรัตน์ แจ้งกรณ์ s.jangkorn@gmail.com สว่าง กุลวงษ์ skullawong@yahoo.com สุธาสินี ครุฑธกะ kruttaga36@gmail.com ธีรภัทร์ อนุชาติ teerapat.anu@lru.ac.th ศรุติวงศ์ บุญคง saruttiwong.boo@lru.ac.th <p>การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มศักยภาพการผลิตก๊าซชีวภาพจากมูลช้างโดยใช้ถังหมักแบบไร้อากาศ กรณีศึกษา ณ บ้านท่าดีหมี อำเภอเชียงคาน จังหวัดเลย โดยออกแบบการทดลองด้วยการผสมมูลช้างกับน้ำในอัตราส่วน 2:1 และแบ่งการทดลองออกเป็น 4 กลุ่ม ได้แก่ T1 (กลุ่มควบคุมไม่เติมกากน้ำตาล) T2 (เติมกากน้ำตาล 10%) T3 (เติมกากน้ำตาล 15%) และ T4 (เติมกากน้ำตาล 20%) ทำการเก็บข้อมูลปริมาณก๊าซมีเทน (CH<sub>4</sub>) และก๊าซไฮโดรเจนซัลไฟด์ (H<sub>2</sub>S) ทุก 3 วัน เป็นระยะเวลา 30 วัน ผลการทดลองพบว่า การเติมกากน้ำตาลมีผลต่อการผลิต CH<sub>4</sub> อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p&lt;0.05) โดยกลุ่ม T3 ให้ปริมาณ CH<sub>4</sub> สูงที่สุดในช่วงวันที่ 21–30 แสดงถึงประสิทธิภาพสูงสุดในการเร่งการผลิตก๊าซชีวภาพ ขณะที่กลุ่ม T4 ให้ค่า CH<sub>4</sub> สูงที่สุดในช่วงวันที่ 3–18 แต่มีแนวโน้มลดลงในช่วงปลายการทดลอง เมื่อเปรียบเทียบค่าสูงสุดโดยรวม กลุ่ม T3 แสดงผลดีกว่ากลุ่ม T4 ส่วนกลุ่มควบคุม (T1) ให้ปริมาณ CH<sub>4</sub> ต่ำที่สุดตลอดระยะเวลาการทดลอง ด้าน H<sub>2</sub>S พบแนวโน้มลดลงในทุกกลุ่มตามระยะเวลา โดยกลุ่ม T3 และ T4 ให้ค่าต่ำกว่า T1 และ T2 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p&lt;0.05) โดยเฉพาะกลุ่ม T3 ซึ่งมีค่าต่ำที่สุดในช่วงปลายการทดลอง อย่างไรก็ตาม ระดับ H<sub>2</sub>S ที่ตรวจวัดได้ยังคงอยู่ในระดับสูง ซึ่งอาจส่งผลต่อความปลอดภัยและความทนทานของระบบในระยะยาว สรุปได้ว่า การเติมกากน้ำตาลในระดับ 15% มีประสิทธิภาพสูงสุดทั้งในการเพิ่มปริมาณ CH<sub>4 </sub>และลดการปล่อย H<sub>2</sub>S อย่างมีนัยสำคัญ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของมูลช้างในการเป็นวัตถุดิบสำหรับผลิตพลังงานชีวภาพที่เหมาะสมต่อการประยุกต์ใช้ในระดับชุมชน โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีการเลี้ยงช้างเพื่อการท่องเที่ยว</p> 2025-08-03T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/259456 การพัฒนาระบบสารสนเทศเพื่อจัดการศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ตำบลบ้านแก่ง จังหวัดนครสวรรค์ 2025-07-23T16:09:25+07:00 วิรัช กาฬภักดี wiruch.k@cpu.ac.th เยาวเรศ กาฬภักดี yaowares.k@cpu.ac.th จักรพันธ์ จันทร์เขียว jakaphun.j@cpu.ac.th มัจรี สุพรรณ Matjaree.s@cpu.ac.th <p>การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ 2 ประการคือ 1) เพื่อพัฒนาระบบสารสนเทศเพื่อจัดการศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ตำบลบ้านแก่ง จังหวัดนครสวรรค์ และ 2) เพื่อศึกษาประสิทธิภาพการใช้งานระบบสารสนเทศเพื่อจัดการศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ตำบลบ้านแก่ง จังหวัดนครสวรรค์ กลุ่มตัวอย่าง คือ ผู้นำชุมชน และผู้นำท้องถิ่น ที่ใช้งานระบบสารสนเทศฯ จำนวน 30 คน เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยประกอบด้วย 1) ระบบสารสนเทศเพื่อจัดการศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ตำบลบ้านแก่ง จังหวัดนครสวรรค์ 2) แบบประเมินประสิทธิภาพการใช้งานระบบสารสนเทศฯ สถิติที่ใช้ คือ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน</p> <p>ผลการวิจัยพบว่า 1) ระบบสารสนเทศเพื่อจัดการศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ตำบลบ้านแก่ง จังหวัดนครสวรรค์ สามารถบริหารจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น สามารถค้นหาและแสดงข้อมูลศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ได้อย่างสะดวกและรวดเร็ว โดยข้อมูลที่แสดงประกอบด้วย 3 รูปแบบ ได้แก่ ภาพถ่าย 2 มิติ วีดีโอ ไฟล์ PDF และแสดงตำแหน่งพิกัด เส้นทาง และแผนที่ศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่นออนไลน์ 2) ประสิทธิภาพการใช้งานระบบสารสนเทศเพื่อจัดการศิลปวัฒนธรรมและภูมิปัญญาท้องถิ่น ตำบลบ้านแก่ง จังหวัดนครสวรรค์ 5 ด้าน ได้แก่ ด้านตรงตามความต้องการของผู้ใช้ระบบ ด้านการทำงานได้ตามหน้าที่ของระบบ ด้านความง่ายต่อการใช้งานระบบ ด้านประสิทธิภาพของระบบ และด้านการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลในระบบ เฉลี่ยอยู่ในระดับมากที่สุด ( <img id="output" src="https://latex.codecogs.com/svg.image?\bar{x}" alt="equation" /> = 4.74, S.D. = 0.44)</p> 2025-09-22T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/259590 การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโครงข่ายประสาทเทียมในการจำแนกโรคใบข้าว 2025-06-18T18:32:27+07:00 แพรตะวัน จารุตัน praetawan9925@snru.ac.th สกรณ์ บุษบง Zagon.bb@bru.ac.th <p>การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาโมเดลและเปรียบเทียบประสิทธิภาพโครงข่ายประสาทเทียมในการจำแนกโรคใบข้าวแบบไม่มีการเสริมข้อมูล และ 2) พัฒนาโมเดลและเปรียบเทียบประสิทธิภาพโครงข่ายประสาทเทียมในการจำแนกโรคใบข้าวแบบมีการเสริมข้อมูล จากชุดข้อมูล RiceLeafBD Datasets ประกอบด้วยภาพทั้งหมด จำนวน 1,555 ภาพ แบ่งเป็น 4 ประเภทโรค ได้แก่ โรคใบไหม้จากแบคทีเรีย โรคใบไหม้จากเชื้อรา โรคใบจุดสีน้ำตาล และโรคไวรัสทังโกร ซึ่งเป็นชุดข้อมูลออนไลน์สาธารณะในแพลตฟอร์ม Kaggle Dataset ทดลองด้วย 3 โครงข่ายประสาทเทียม ได้แก่ 1) InceptionNet-V2 2)MobileNet-V2 และ 3) EfficientNet-V2 ที่มีการปรับปรุงด้วยการเพิ่มองค์ประกอบอย่าง Squeeze-and-Excitation (SE) blocks เพื่อเรียนรู้ความสำคัญของแต่ละ Channel ให้ดีขึ้น โดยทั้ง 3 โครงข่ายได้ทดลองกับทั้ง 2 ชุดข้อมูล คือ ชุดข้อมูลพื้นฐานและชุดข้อมูลที่มีการเสริมข้อมูล ซึ่งการทดลอง Train และ Test โมเดล จำนวน 20 epoch และ 50 epoch สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลได้แก่ Accuracy Precision Recall และ F1-score <br />ผลการพัฒนาโมเดลและเปรียบเทียบประสิทธิภาพโครงข่ายประสาทเทียมในการจำแนกโรคใบข้าวทั้งแบบไม่มีและมีการเสริมข้อมูล พบว่า โมเดลที่พัฒนาสามารถทำนายโรคใบข้าวได้ดีกว่าโมเดลพื้นฐาน (Base Model) ทั้ง 3 โครงข่าย โดยโครงข่ายประสาทเทียมที่ให้ค่าความถูกต้องสูงสุด ได้แก่ EfficientNet-V2 ในการทดลองแบบไม่มีการเสริมข้อมูล ได้ค่า Accuracy, Precision, Recall และ F1-score ตามลำดับ ดังนี้ 92.60%, 92.75%, 92.50% และ 92.25% และโมเดลที่มีการเสริมข้อมูล (EfficientNet-V2 + DA) ให้ค่าความถูกต้องในการจำแนกโรคใบข้าว ได้ค่า Accuracy, Precision, Recall และ F1-score ตามลำดับ ดังนี้ 95.50%, 95.75%, 95.75% และ 95.75% ซึ่งผลการทดลองในครั้งนี้ถือว่าโมเดลที่พัฒนามีประสิทธิภาพดีกว่าโมเดลพื้นฐานทุกกรณี</p> <p> </p> <p> </p> 2025-10-07T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University https://ph02.tci-thaijo.org/index.php/JSET/article/view/259668 การพัฒนาแอปพลิเคชันสื่อความจริงเสริมแบบอินเทอร์แอคทีฟเพื่อถ่ายทอดนวัตกรรมการรำมวยโบราณประยุกต์ "รำเพลินเดินบ่ล้ม" 2025-06-18T18:35:06+07:00 นิภาพร ชนะมาร nipaporn@snru.ac.th นำพร อินสิน y_a_m_qs@hotmail.com แพรตะวัน จารุตัน praetawan9925@snru.ac.th <p> การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) พัฒนาแอปพลิเคชันสื่อความจริงเสริมแบบอินเทอร์แอคทีฟเพื่อถ่ายทอดนวัตกรรมการรำมวยโบราณประยุกต์ 2) ประเมินประสิทธิภาพแอปพลิเคชันสื่อความจริงเสริมแบบอินเทอร์แอคทีฟเพื่อถ่ายทอดนวัตกรรมการรำมวยโบราณประยุกต์ และ 3) ประเมินความพึงพอใจต่อการใช้แอปพลิเคชันสื่อความจริงเสริมแบบ อินเทอร์แอคทีฟเพื่อถ่ายทอดนวัตกรรมการรำมวยโบราณประยุกต์ พัฒนาตามกระบวนการ SDLC ร่วมกับกระบวนการ 3P โดยใช้ภาษา C# สร้างโมเดลด้วยโปรแกรม Unity และ Blender เครื่องมือที่ใช้เป็นแบบประเมินประสิทธิภาพจากผู้เชี่ยวชาญ จำนวน 5 คน และแบบประเมินความพึงพอใจจากกลุ่มตัวอย่าง จำนวน 30 คน โดยใช้วิธีการคัดเลือกแบบเจาะจงและแบบบังเอิญ สถิติที่ใช้ คือ ค่าเฉลี่ย ค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ผลการวิจัยพบว่า แอปพลิเคชันสื่อเสมือนจริงแบบอินเทอร์แอคทีฟเพื่อถ่ายทอดนวัตกรรมการรำมวยโบราณประยุกต์ ภายใต้ชื่อแอปพลิเคชัน AR รำเพลินเดินบ่ล้ม ได้นำเสนอท่ารำมวยโบราณ 6 ท่า ได้แก่ ท่าที่ 1 แกว่งแขน ท่าที่ 2 กาเต้นก้อนไถ ท่าที่ 3 ไล่พรายให้ห่าง ท่าที่ 4 ลับโมกขศักดิ์ ท่าที่ 5 ท่าช้างม้วนงวง และท่าที่ 6 ไก่เลียบเล้า โดยโมเดลตัวละคร แบ่งเป็น 3 ลักษณะ คือ โมเดลท่ารำมวยโบราณดั้งเดิม โมเดลกล้ามเนื้อท่ารำมวยโบราณ และโมเดลท่ารำเพลินเดินบ่ล้ม ที่มีความสวยงามสมจริงผ่านแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนระบบแอนดรอยด์ มีประเมินประสิทธิภาพโดยรวมอยู่ในระดับมากที่สุด (<img id="output" src="https://latex.codecogs.com/svg.image?\bar{x}" alt="equation" />=4.84, S.D.=0.20) และผู้ใช้งานมีความพึงพอใจอยู่ในระดับมากที่สุด (<img id="output" src="https://latex.codecogs.com/svg.image?\bar{x}" alt="equation" />=4.52, S.D.=0.68) จึงสรุปได้ว่าแอปพลเคชันนี้เป็นนวัตกรรมที่สามารถถ่ายทอดองค์ความรู้การรำมวยโบราณประยุกต์ได้จริง และสามารถเป็นนวัตกรรมที่เข้าถึงได้ทุกเพศทุกวัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกลุ่มผู้รักสุขภาพ ผู้ดูแลผู้สูงอายุ</p> <p> </p> 2025-10-17T00:00:00+07:00 ลิขสิทธิ์ (c) 2025 Loei Rajabhat University