พบ 5 รายการ (ค้นหา: "SLA")
บทความประชุมวิชาการ ระดับนานาชาติ
Influence of SLA Printing Parameters on the Mechanical Performance and Printing Efficiency of Dental
อ.ต่อศักดิ์ บุญไทย 2569 22 4 คณะครุศาสตร์อุตสาหกร
Collection : บทความประชุมวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : อ.ต่อศักดิ์ บุญไทย
เทคโนโลยี Stereolithography (SLA) ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในการผลิตชิ้นงานทางทันตกรรมด้วยกระบวนการเติมเนื้อวัสดุ (Additive Manufacturing) เนื่องจากมีความแม่นยำทางมิติสูง ผิวชิ้นงานเรียบเนียน และสามารถขึ้นรูปชิ้นงานที่มีรูปทรงซับซ้อนเฉพาะบุคคลได้ อย่างไรก็ตาม ประสิทธิภาพของชิ้นงานทางทันตกรรมที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี SLA นั้นได้รับอิทธิพลอย่างมากจากพารามิเตอร์ในการพิมพ์ โดยเฉพาะความหนาของชั้นวัสดุ (Layer thickness) และทิศทางการจัดวางชิ้นงาน (Build orientation) งานวิจัยนี้ศึกษาผลกระทบของความหนาของชั้นวัสดุและทิศทางการจัดวางชิ้นงานที่มีต่อประสิทธิภาพการพิมพ์ ความแม่นยำทางมิติ และคุณสมบัติทางกลภายใต้แรงดึงของวัสดุเรซินสำหรับงานทันตกรรมที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี SLA โดยมีการพิมพ์ชิ้นงานทดสอบแรงดึงด้วยความหนาของชั้นวัสดุ 3 ระดับ คือ 25, 50 และ 100 ไมโครเมตร (µm) ร่วมกับทิศทางการจัดวางชิ้นงาน 3 รูปแบบ ได้แก่ แนวตั้งฉาก แนวตั้ง และแนวนอน จากนั้นจึงประเมินผลในด้านระยะเวลาที่ใช้ในการพิมพ์ ปริมาณเรซินที่ใช้ ความคลาดเคลื่อนทางมิติ ค่าความต้านทานแรงดึงสูงสุด (Ultimate Tensile Strength - UTS) และค่าโมดูลัสของยัง (Young’s modulus) ผลการศึกษาพบว่าการลดความหนาของชั้นวัสดุส่งผลให้ระยะเวลาในการพิมพ์เพิ่มขึ้น เนื่องจากจำนวนชั้นที่ต้องพิมพ์มีมากขึ้นและต้องผ่านรอบการบ่ม (Curing) และการแยกชิ้นงานออกจากฐานพิมพ์ (Separation) ซ้ำหลายครั้ง ในขณะที่ปริมาณเรซินที่ใช้จะขึ้นอยู่กับทิศทางการจัดวางชิ้นงานและโครงสร้างรองรับ (Support structure) เป็นหลัก สำหรับความแม่นยำทางมิตินั้นพบว่าขึ้นอยู่กับทิศทางการจัดวาง โดยชิ้นงานที่พิมพ์ในแนวตั้งจะมีความคลาดเคลื่อนในส่วนของความกว้างสูงกว่า ส่วนชิ้นงานที่พิมพ์ในแนวนอนจะมีความคลาดเคลื่อนในส่วนของความหนาสูงกว่า ในด้านคุณสมบัติทางกลภายใต้แรงดึง พบว่าชิ้นงานที่พิมพ์ด้วยความหนาของชั้นวัสดุ 50 ไมโครเมตรในแนวตั้งให้ค่าความแข็งแรงและความแข็งเกร็ง (Stiffness) สูงที่สุด โดยมีค่า UTS อยู่ที่ 60.42 N/mm² และค่าโมดูลัสของยังอยู่ที่ 818.04 N/mm² ซึ่งเป็นผลมาจากการถ่ายโอนแรงดึงที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นตามแนวทิศทางของการรับแรง โดยสรุปแล้ว ความหนาของชั้นวัสดุระดับ 100 ไมโครเมตรมีความเหมาะสมสำหรับการลดระยะเวลาในการพิมพ์ ในขณะที่การพิมพ์ด้วยความหนาของชั้นวัสดุ 50 ไมโครเมตรในแนวตั้งเป็นทางเลือกที่แนะนำสำหรับการเพิ่มความแข็งแรงและความแข็งเกร็งให้กับชิ้นงานเรซินทางทันตกรรมที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี SLA
วารสารวิชาการ ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 3
IoT-Based Sign Language Recognition System
ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด 2569 Engineering Transactions: A Researc 4,886 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2569  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.สุรเทพ แป้นเกิด
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาระบบแปลภาษามือตัวอักษรภาษาอังกฤษแบบเรียลไทม์โดยใช้แนวคิดการประมวลผลแบบไฮบริดระหว่างเว็บไคลเอนต์และอุปกรณ์ IoT ระบบใช้ MediaPipe ส าหรับสกัดพิกัดจุดข้อต่อของมือจ านวน 42 ค่าแทนการใช้ภาพถ่ายดิบ เพื่อลดความซับซ้อนของข้อมูลและเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล จากนั้นน าข้อมูลพิกัดไปจ าแนกด้วยโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (MLP) บนไมโครคอนโทรลเลอร์ ESP32 โดยประยุกต์ใช้แนวคิดรูปแบบมาตรฐาน (Canonical Form) เพื่อแก้ปัญหาความแตกต่างระหว่างมือซ้ายและขวา ผลการทดลองพบว่าระบบสามารถแปลภาษามือตัวอักษรภาษาอังกฤษ A–Z (ยกเว้น J และ Z) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีค่าความถูกต้องเฉลี่ยเท่ากับ 91.67% และสามารถท างานได้อย่างเสถียรในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน งานวิจัยนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้ข้อมูลเชิงโครงสร้างร่วมกับสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดช่วยให้ระบบแปลภาษามือมีความแม่นย าสูง เหมาะสมกับการประยุกต์ใช้บนอุปกรณ์ IoT ที่มีข้อจ ากัดด้านทรัพยากร
วารสารวิชาการ ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 2
Efficiency Comparison of Classification Models for Pali and Sanskrit in Thai Languages Using Machine
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา 2568 วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง 2,623 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2568  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทดสอบและเปรียบเทียบประสิทธิภาพของแบบจำลองการจำแนกคำบาลีและสันสกฤตในภาษาไทยโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เน้นการพัฒนาความแม่นยำในการแยกแยะคำศัพท์ที่มาจากสองภาษานี้ ซึ่งมีความใกล้เคียงกันในด้านการออกเสียงและการเขียน ในการวิจัยใช้แบบจำลอง 5 ชนิด ได้แก่ แบบจำลองป่าไม้สุ่ม แบบจำลองต้นไม้ตัดสินใจ แบบจำลองการคำนวณเพื่อนบ้านใกล้สุด แบบจำลองนาอีฟเบย์ และแบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ผ่านกระบวนการตรวจสอบ 10-fold cross-validation เพื่อวัดประสิทธิภาพของแต่ละแบบจำลอง ผลการวิจัยพบว่า แบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน มีความสามารถสูงสุดในการจำแนกคำบาลีและสันสกฤตในภาษาไทย โดยมีค่าความแม่นยำสูงถึงร้อยละ 95.75 และค่าความถูกต้องร้อยละ 90.90 รองลงมา คือ แบบจำลองการคำนวณเพื่อนบ้านใกล้สุดมีค่าความแม่นยำร้อยละ 92.86 และแบบจำลองนาอีฟเบย์ที่มีค่าความแม่นยำร้อยละ 81.29 ขณะที่แบบจำลองแบบจำลองป่าไม้สุ่มมีประสิทธิภาพต่ำที่สุด โดยมีค่าความแม่นยำเพียงร้อยละ 55.27 ข้อค้นพบเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงความเหมาะสมของการใช้แบบจำลองซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน ในการแยกแยะภาษาบาลีและสันสกฤตได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถนำผลลัพธ์ไปประยุกต์ใช้ในงานด้านการจำแนกภาษา การแปลภาษา รวมถึงการพัฒนาเครื่องมือด้านการเรียนการสอนภาษาในอนาคต
วารสารวิชาการ ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 1
A Development of the Goal Setting Formative Questionnaire: Thai Version
ดร.สกุลกาญจน์ วลีอิทธิภัสร์ 2567 Journal of Rangsit University: Teac 2,604 0 คณะครุศาสตร์อุตสาหกร
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2567  |  เจ้าของผลงาน : ดร.สกุลกาญจน์ วลีอิทธิภัสร์
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาและตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวัดการตั้งเป้าหมายเพื่อการเรียนรู้ ฉบับภาษาไทย สำหรับนักศึกษาระดับมหาวิทยาลัย เครื่องมือวัดได้พัฒนาจากต้นฉบับของ Gaumer Erickson และ Noonan (2018) ซึ่งเป็นแบบสอบถามชนิดที่ทำโดยผู้ตอบแบบสอบถามเอง (Self-reported) มีลักษณะเป็นมาตรประมาณค่า 5 ระดับ จำนวน 19 ข้อคำถาม แบ่งข้อคำถามออกเป็น 3 ด้าน ได้แก่ ด้านการมีคุณค่าและความหมาย ด้านการมุ่งมั่นกับการพัฒนาตนเอง ไม่เปรียบเทียบตนเองกับผู้อื่น และด้านการอ้างอิงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง การพัฒนาและตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวัดแบ่งออกเป็นสองส่วน คือ 1) การพัฒนาเครื่องมือวัดการตั้งเป้าหมายเพื่อการเรียนรู้ ฉบับภาษาไทย โดยใช้เทคนิคการแปลย้อนกลับ (Backward translation) ข้อคำถามได้รับการแปลเป็นภาษาไทยเทียบข้อคำถามต้นฉบับ พร้อมทั้งปรับปรุงตามความเห็นของผู้ทรงคุณวุฒิจำนวน 3 ท่าน และเมื่อทำการแปลย้อนกลับ พบว่าเครื่องมือชุดที่แปลย้อนกลับมีภาษาและเนื้อหาคงเดิมจากเครื่องมือวิจัยชุดต้นฉบับ และ 2) การตรวจสอบคุณภาพของเครื่องมือวัดการตั้งเป้าหมายเพื่อการเรียนรู้ ฉบับภาษาไทย โดยพิจารณาความตรงด้วยความตรงตามโครงสร้าง และตรวจสอบความเที่ยงด้วยความเที่ยงแบบสอดคล้องภายใน ดำเนินการเก็บข้อมูลในนักศึกษาปริญญาตรีชั้นปีที่ 1 ปีการศึกษา 2565 มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี จำนวน 118 คน ผลการตรวจสอบความตรงตามโครงสร้าง พบว่า โมเดลการตั้งเป้าหมายเพื่อการเรียนรู้สอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (Chi-square = 1.28; df=1; p=0.26; CFI=0.99; TLI=0.97; SRMR= 0.01; RMSEA= 0.05) สะท้อนให้เห็นว่า เครื่องมือวัดมีความตรงตามโครงสร้าง นอกจากนั้น ผลการตรวจสอบความเที่ยงประเภทความเที่ยงแบบสอดคล้องภายในด้วยค่าสัมประสิทธิ์แอลฟาของครอนบาค มีค่าเท่ากับ 0.81-0.86 จากหลักฐานการสนับสนุนที่กล่าวมาช่วยสะท้อนให้เห็นว่าเครื่องมือวัดการตั้งเป้าหมายเพื่อการเรียนรู้ ฉบับภาษาไทย มีคุณภาพเหมาะสมในการนำไปใช้ประโยชน์แก่นักศึกษาไทยต่อไป
วารสารวิชาการ ระดับชาติ (TCI) TCI กลุ่ม 1
RISK MANAGEMENT OF NEW PRODUCT DEVELOPMENT: MOBILE APPLICATION CONTEXT
ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา 2561 วารสารมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ สา 1,955 0 คณะบริหารธุรกิจ
Collection : วารสารวิชาการ  |  ปี : 2561  |  เจ้าของผลงาน : ผศ.ดร.ณัฐรฐนนท์ กานต์รวีกุลธนา
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยเสี่ยงที่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่ในบริบทการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือ และเสนอแนะแนวทางการบริหารความเสี่ยงสำหรับการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือ โดยระเบียบวิธีวิจัยประกอบด้วย การทบทวนวรรณกรรม ทฤษฎี และงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง ซึ่งผู้วิจัยสามารถสรุปเป็นกรอบแนวคิดของปัจจัยเสี่ยงในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือ ประกอบด้วยปัจจัยเสี่ยงด้านตลาด ปัจจัยเสี่ยงด้านเทคโนโลยี ปัจจัยเสี่ยงด้านความรู้ ปัจจัยเสี่ยงด้านความสามารถ และผลกระทบของประสิทธิภาพการพัฒนาโครงการและการศึกษาเชิงประจักษ์ โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการวิจัย ซึ่งเก็บจากกลุ่มตัวอย่างที่เป็นผู้ที่เกี่ยวข้องในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือ ในบริษัทรับจ้างพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือที่มีกำไรสูงสุด 15 บริษัทแรก จำนวน 300 ชุด และได้รับแบบสอบถามที่สมบูรณ์กลับมา 224 ชุด คิดเป็นร้อยละ 74.67 ของแบบสอบถามทั้งหมด การวิจัยครั้งนี้ใช้การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (Exploratory Factor Analysis : EFA) และโมเดลสมการโครงสร้าง (Structure Equation Model : SEM) ในการวิเคราะห์ข้อมูล จากผลการวิเคราะห์ทางสถิติผลการวิจัยพบว่าผลการวิเคราะห์ทางสถิติผู้วิจัยพบว่า ผลกระทบจากปัจจัยความเสี่ยงที่ส่งผลทางตรงต่อประสิทธิภาพการพัฒนาโครงการบริบทการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือเกิดขึ้นสามารถอธิบายได้ ร้อยละ 77 (R2 = .77) โดยมีค่าน้ำหนักสัมพันธ์มาตรฐาน (Standardized Coefficients หรือ Beta: β) เท่ากับ 0.88 โดยปัจจัยด้านความเสี่ยงในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือ (NPD Risk) ที่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพการพัฒนาโครงการผลิตภัณฑ์ใหม่ (NPD Performance) มากที่สุดได้แก่ ความเสี่ยงด้านความสามารถของผู้พัฒนา ซึ่งรองลงมาได้แก่ ความเสี่ยงด้านการนำความรู้เฉพาะด้าน และการควบคุม/รักษาข้อมูลที่สำคัญไปใช้ ความเสี่ยงด้านความซับซ้อนทางเทคนิค ความเสี่ยงด้านการวิเคราะห์ตลาด ความเสี่ยงด้านการจัดการความต้องการของทางผู้ว่าจ้าง และความเสี่ยงด้านนโยบายและกฎหมาย ตามลำดับ ดังนั้น การพัฒนาแอพพลิเคชั่นบนมือถือควรให้ความสำคัญกับการพัฒนาความสามารถของผู้พัฒนาเป็นอันดับแรกเพื่อเป็นการลดความเสี่ยงและสร้างโอกาสทางธุรกิจให้เกิดขึ้นในอนาคตต่อไป