<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>DSpace Community: สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล</title>
    <link>http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/9633</link>
    <description>สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล</description>
    <pubDate>Sun, 05 Apr 2026 17:58:26 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-04-05T17:58:26Z</dc:date>
    <item>
      <title>การพัฒนาแบบจำลองการค้นคืนรูปภาพดิจิทัลเชิงความหมาย โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้า</title>
      <link>http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10341</link>
      <description>Authors: จักรินทร์ สันติรัตนภักดี
Publisher: สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี
Abstract: การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาแบบจำลองการค้นคืนรูปภาพดิจิทัลเชิงความหมาย โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้า ประกอบด้วย 3 มอดูลหลัก ได้แก่ 1) มอดูลการสร้างชุดคำอธิบายรูปภาพ โดยประยุกต์ใช้ตัวแบบ CLIP ที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับฝึกฝนตัวเข้ารหัสรูปภาพ และตัวเข้ารหัสข้อความอธิบายรูปภาพ เพื่อแยกความแตกต่างของแต่ละคลาสด้วยการวัดความคล้ายคลึงโคไซน์ตามหลักการเรียนรู้แบบคอนทราสต์ โดยคำนวณค่าความผิดพลาดจากการเปรียบเทียบระหว่างผลการพยากรณ์ป้ายกำกับกับผลการประเมินความหมายของรูปภาพโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นนำค่าการสูญเสียไปปรับปรุงพารามิเตอร์ด้วยตนเอง เพื่อใช้ในการเรียนรู้ความคล้ายคลึงเชิงความหมายให้ใกล้เคียงกับการรับรู้มนุษย์มากที่สุด ก่อนจะเรียนรู้ซ้ำบนชุดข้อมูลที่กำหนดเอง และนำมาแปลงเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะรูปภาพเพื่อจัดเก็บไว้ในชุดคำอธิบายรูปภาพ 2) มอดูลการประมวลผลข้อความค้นหาจากผู้ใช้ในรูปแบบภาษาธรรมชาติด้วยโมเดลภาษา DistilBERT ที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้าสำหรับเข้ารหัสข้อความ เพื่อแปลงเป็นเวกเตอร์คุณลักษณะข้อความค้นหา 3) มอดูลการจับคู่เวกเตอร์คุณลักษณะรูปภาพกับเวกเตอร์คุณลักษณะข้อความค้นหาบนพื้นที่การฝังหลายรูปแบบ เพื่อเปรียบเทียบค่าความคล้ายคลึงของเวกเตอร์ ก่อนจะเรียงลำดับตามความเกี่ยวข้อง และแสดงเป็นผลลัพธ์การค้นคืนรูปภาพทั้งในบริบทของเนื้อหาและบริบทเชิงความหมายแก่ผู้ใช้&#xD;
การประเมินประสิทธิภาพแบบจำลองการค้นคืนรูปภาพโดยผู้เชี่ยวชาญ 3 กลุ่ม ประกอบด้วยกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยี กลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านการค้นคืนสารสนเทศ และกลุ่มผู้ใช้ทั่วไป กลุ่มละ 10 ท่าน รวมทั้งสิ้น 30 ท่าน ด้วยการวัดประสิทธิภาพการค้นคืนรูปภาพแบบไบนารี มีรายละเอียดดังนี้ ค่าความแม่นยำที่ k อันดับ พบว่า ผลลัพธ์จากการค้นคืนจำนวน 3 ลำดับแรกด้วยชื่อรูปภาพและหมวดหมู่ในลักษณะป้ายกำกับของรูปภาพ และข้อความค้นหาสั้น ๆ เกี่ยวกับแนวคิดระดับสูงของรูปภาพนั้นมีค่าความแม่นยำอยู่ในระดับดีมาก คิดเป็นร้อยละ 93.9  และ 86.4 ตามลำดับ อย่างไรก็ดี ความหมายเชิงคุณภาพนั้นขึ้นอยู่กับหลักการรับรู้ของมนุษย์ ดังนั้นประสบการณ์ของแต่ละบุคคลจึงส่งผลให้การประเมินนั้นแตกต่างกัน ส่งผลให้ค่าความแม่นยำจากข้อความค้นหาที่อธิบายความหมายเชิงคุณภาพของรูปภาพที่อยู่ในระดับดี คิดเป็นร้อยละ 83.0 เช่นเดียวกับ ค่าความครบถ้วนที่ k อันดับ พบว่า ผลลัพธ์จากการค้นคืนจำนวน 3 ลำดับแรก ภายใต้เงื่อนไขข้อความค้นหาด้วยชื่อรูปภาพและหมวดหมู่ในลักษณะป้ายกำกับของรูปภาพ และข้อความค้นหาสั้น ๆ เกี่ยวกับแนวคิดระดับสูงของรูปภาพนั้นมีค่าความครบถ้วนอยู่ในระดับดี ตรงกันข้ามกับข้อความค้นหาที่อธิบายความหมายเชิงคุณภาพของรูปภาพที่อยู่ในระดับปานกลาง อย่างไรก็ดี ค่าความครบถ้วนจะค่อย ๆ เพิ่มตามจำนวนผลลัพธ์ที่เพิ่มมากขึ้น เมื่อจำนวนผลลัพธ์เท่ากับ 10 คิดเป็นร้อยละ 81.8, 81.3 และ 80.2 ตามลำดับ นอกจากนั้น ค่าประสิทธิภาพโดยรวมที่ k อันดับ พบว่า ผลลัพธ์จากการค้นคืนจำนวน 3 ลำดับแรก ภายใต้เงื่อนไขข้อความค้นหาด้วยชื่อรูปภาพและหมวดหมู่ในลักษณะป้ายกำกับของรูปภาพ และข้อความค้นหาสั้น ๆ เกี่ยวกับแนวคิดระดับสูงของรูปภาพนั้นมีค่าความครบถ้วนอยู่ในระดับดี เช่นเดียวกับข้อความค้นหาที่อธิบายความหมายเชิงคุณภาพของรูปภาพ โดยที่ค่าประสิทธิภาพโดยรวมมีค่าสูงขึ้น เมื่อทั้งค่าความแม่นยำในการค้นคืนรูปภาพ และค่าความครบถ้วนจากการค้นคืนรูปภาพมีค่าสูงขึ้นไปในทิศทางเดียวกัน ซึ่งเป็นสิ่งที่แสดงถึงประสิทธิภาพโดยรวมของแบบจำลองที่พัฒนาขึ้น เมื่อจำนวนผลลัพธ์เท่ากับ 10 คิดเป็น 86.0, 83.5 และ 81.0 ตามลำดับ&#xD;
การประเมินประสิทธิภาพการค้นคืนรูปภาพดิจิทัลเชิงความหมายด้วยค่า NDCG ที่ k อันดับเปรียบเทียบระหว่างการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ดั้งเดิมกับการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ที่ผ่านการปรับค่าน้ำหนัก พบว่า ผลลัพธ์จากการค้นคืนรูปภาพด้วยข้อความบรรยายรูปภาพในลักษณะป้ายกำกับของรูปภาพ โดยการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ดั้งเดิมเปรียบเทียบกับการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ที่ผ่านการปรับค่าน้ำหนัก มีค่า NDCG ที่ลำดับ 1, 3 และ 5 ไม่แตกต่างกันมากนัก เช่นเดียวกับผลลัพธ์จากการค้นคืนรูปภาพด้วยข้อความบรรยายรูปภาพเกี่ยวกับแนวคิดระดับสูงของรูปภาพ โดยการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ดั้งเดิม เปรียบเทียบกับการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ที่ผ่านการปรับค่าน้ำหนักนั้นมีค่า NDCG ที่ลำดับ 1, 3 และ 5 เพิ่มขึ้นจากเดิมเล็กน้อย ตรงกันข้ามกับ ผลลัพธ์จากการค้นคืนรูปภาพด้วยข้อความบรรยายรูปภาพที่อธิบายความหมายเชิงคุณภาพของรูปภาพ โดยการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ที่ผ่านการปรับค่าน้ำหนักนั้นมี ค่า NDCG ที่ลำดับ 1, 3 และ 5 เพิ่มขึ้นจากการค้นคืนรูปภาพด้วยตัวแบบ CLIP ดั้งเดิมถึงร้อยละ 21.50, 19.90 และ 22.80 ตามลำดับ</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2567 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10341</guid>
      <dc:date>2567-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>การพัฒนารูปแบบการทำนายความสำเร็จของสตาร์ทอัพจากประสิทธิผล การปรากฏตัวทางดิจิทัล โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง</title>
      <link>http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10255</link>
      <description>Authors: ภัทรเชษฐ์ สุดสงวน
Publisher: สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี
Abstract: การคาดการณ์ความสำเร็จของสตาร์ตยับนั้นเป็นเรื่องยากและมีความเสี่ยงสูง เพราะตัวะต้อง&#xD;
เผชิญกับความไม่แน่นอนของตลาด เทคโนโลยี และพฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว&#xD;
งานวิจัยนี้มุ่งเน้นไปที่การศึกษาคุณลักษณะที่มีอิทธิพลต่อการทำนายความสำเร็จของสตาร์ตอัปด้วย&#xD;
การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยใช้ข้อมูลจากปัจจัยภายในธุรกิจและข้อมูลการปรากฏ&#xD;
ตัวทางดิจิทัล (Digital Presence) ซึ่งผู้วิจัยได้รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น Crunchbase&#xD;
เครื่องมือประเมินประสิทธิภาพเว็บไซต์ และเครื่องมือตรวจสอบแบ็คลิงค์ จากสตาร์ตอัป 750 ราย&#xD;
มาวิตราะห์ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง แบบมาเปรียนเทียบประสิทธิภาพในการทำนารทำนาย&#xD;
ผลการวิเคราะห์พบว่าแบบจำลอง Random Forest ที่ใช้ข้อมูลแบบผสมสานระหว่างข้อมูล&#xD;
พื้นฐานทางธุรกิจและการปรากฏตัวทางดิจิทัลมีประสิทธิภาพสูงที่สุด มีค่า F1-score 0.9412 และ&#xD;
การปรากฏตัวทางดิจิทัลมีอิทธิพลต่อความแม่นยำของแบบจำลองถึง 86.10% แสดงให้เห็นว่าข้อมูล&#xD;
การปรากฏตัวทางดิจิทัล มีความสำคัญต่อการทำนายความสำเร็จเป็นอย่างมาก&#xD;
ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในระบบนิเวศสตาร์ตอัป เช่น หน่วยงานภาครัฐที่กำหนดนโยบายการ&#xD;
สนับสนุนสตาร์ตอัป กองทุนสนับสนุนสตาร์ตอัป สตาร์ตอัป หน่วยงานบ่มเพาะ และนักลงทุน&#xD;
สามารถนำผลการวิจัยนี้ไปเป็นแนวทางในการกำหนดกลยุทธ์สนับสนุน และจัดสรรเงินทุนได้อย่างมี&#xD;
ประสิทธิภาพ</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2567 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10255</guid>
      <dc:date>2567-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>รายงานการวิจัยการระบุปัจจัยที่ใช้ในการทำนายโอกาสของการเป็นโรคซึมเศร้า</title>
      <link>http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10130</link>
      <description>Authors: อรรคพล วงศ์กอบลาภ
Publisher: สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2567 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10130</guid>
      <dc:date>2567-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>การพัฒนาสื่อภาพเคลื่อนไหว 3 มิติ แม่ไม้มวยโคราช ด้วยเทคนิคตรวจจับการเคลื่อนไหว</title>
      <link>http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10107</link>
      <description>Authors: กุลฉัตร เถียรชนำ
Publisher: สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี
Abstract: ผู้วิจัยได้นำเอาเทคนิคการตรวจจับการเคลื่อนไหว (Motion Capture) ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจจับการเคลื่อนไหวของร่างกายมนุษย์ นิยมนำมาใช้สร้างภาพ 3 มิติ โดยใช้เซ็นเซอร์ติดตามร่างกายของนักแสดง เพื่ออ่านและแปรค่าความเคลื่อนไหวเข้าสู่คอมพิวเตอร์ แบบเรียลไทม์ และสมจริง โดยนำเทคนิคประเภทตรวจจับการเคลื่อนไหวแบบเฉื่อย (Inertial Motion Capture)  มาใช้ในการพัฒนางานวิจัย และได้ผู้เชี่ยวชาญด้านมวยโคราช ดร.เช้า วาทโยธา ประธานกรรมาธิการ ฝ่ายมรดกศิลปวัฒนธรรม สหพันธ์มวยไทยนานาชาติ ร่วมเป็นนักแสดงต้นแบบ ผลที่ได้คือฐานข้อมูลการเคลื่อนไหวกระบวนท่าแม่ไม้มวยโคราช จำนวนทั้งสิ้น 47 ท่า จากนั้นได้นำข้อมูลการเคลื่อนไหวไปออกแบบและพัฒนาเว็บไซต์ ผลลัพธ์ที่ได้คือเว็บไซต์ Muay Korat 3D Interactive และประเมินความสามารถในการใช้งานได้ของเว็บไซต์</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2566 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10107</guid>
      <dc:date>2566-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>โปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อประเมินปัจจัยเสี่ยงจากการขับขี่</title>
      <link>http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10096</link>
      <description>Authors: โชติมา กระจ่างเอี่ยม
Publisher: สำนักวิชาศาสตร์และศิลป์ดิจิทัล มหาวิทยาสัยเทคโนโลยีสุรนารี
Abstract: การบาดเจ็บจากอุบัติเหตุการจราจรทางถนนเป็นสาเหตุสำคัญประการหนึ่งของการเสียชีวิตทั่วโลก ซึ่งมีแนวโน้มที่สูงขึ้น จนกลายเป็นปัญหาเศรษฐกิจและสังคมในหลายประเทศ ปัจจัยเสี่ยงที่สุดที่ก่อให้เกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน คือ การขับรถด้วยความประมาท ขับรถโดยไม่ใช้อุปกรณ์ป้องกันอันตราย ขับรถเร็วเกินกฎหมายกำหนดและขับรถตัดหน้ากระชั้นชิด จึงควรมีเครื่องมือหรือวิธีการตรวจสอบและปรับเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้ขับขี่ และเนื่องจากปัจจุบันอุปกรณ์เคลื่อนที่ได้เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของมนุษย์เพิ่มมากขึ้น มีการใช้งานโปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อช่วยในการอำนวยความสะดวก รวมถึงบันทึกกิจวัตรและพฤติกรรมต่าง ๆ นั้น งานวิจัยนี้จึงนำเสนอแนวคิดในการออกแบบและพัฒนา โปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อประเมินและลดปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน &#xD;
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาโปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อประเมินและลดปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนน อันเนื่องมาจากการขับรถเร็วเกินกว่ากฎหมายกำหนด และการขับรถตามกระชั้นชิด ซึ่งเกิดจากการใช้ความเร่งและการเบรกกะทันหันของรถยนต์และรถจักรยานยนต์ สมมุติฐานการวิจัย คือ โปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อประเมินปัจจัยเสี่ยงจากการขับขี่  สามารถตรวจจับเหตุการณ์การขับขี่ที่มีความเร็วเกินกว่ากฎหมายกำหนดและการเบรกอย่างกะหันทันได้ โดยใช้แนวคิดเกี่ยวกับพฤติกรรมการขับขี่ยานพาหนะและงานวิจัยที่เกี่ยวข้องด้านพฤติกรรมการการขับขี่และการใช้ความเร็วของผู้ขับขี่ร่วมกับทฤษฎีโปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่และการประเมินความสามารถในการใช้งานโปรแกรมประยุกต์ที่มีแนวคิดเกี่ยวกับเกมมิฟิเคชันประกอบด้วย โปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อประเมินปัจจัยเสี่ยงจากการขับขี่ถูกออกแบบให้เหมาะสมกับผู้ใช้งาน โดยในงานวิจัยนี้ได้ทำการทดสอบการใช้งานในพื้นที่มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี มีกลุ่มเป้าหมายเป็นนักศึกษา และบุคลากร  ซึ่งจัดอยู่ในกลุ่มผู้ใช้งานที่มีประสบการณ์และความรู้ระดับกลาง ผู้วิจัยพัฒนาโปรแกรมแบบ Native Application บนระบบปฏิบัติการ iOS โดยใช้วิธีวัดค่าบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ด้วยเซนเซอร์วัดค่าความเร่ง และ GPS&#xD;
เมื่อนำโปรแกรมประยุกต์ที่ได้พัฒนาไปประเมินความถูกต้องของการขับขี่ พบว่า โปรแกรมประยุกต์มีค่าความเร็วเฉลี่ยระหว่างโปรแกรมประยุกต์และหน้าปัดรถ มีค่าต่างกันเฉลี่ยอยู่ที่ 1.55  กิโลเมตร/ชั่วโมง มีค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยจากพิกัดจุดที่อ้างอิง 1.19 เมตร ค่าความถูกต้องของความเร็วเกินกำหนดเกิดจากค่าความเร็วเฉลี่ยและค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยจากพิกัดจุดที่อ้างอิง ผลการประเมินความถูกต้องของพฤติกรรมการขับขี่ด้านความเร็วเกินกำหนด พบว่า ค่าความถูกต้อง คิดเป็นร้อยละ 87.66 ค่าความแม่นยำ  คิดเป็นร้อยละ 91.95 ค่าความระลึก คิดเป็นร้อยละ 78.43 อัตราส่วนระหว่างค่าความแม่นยำและค่าความระลึก คิดเป็นร้อยละ 84.66 ผลการประเมินความถูกต้องของพฤติกรรมการขับขี่ด้านการเบรกกะทันหัน พบว่า ค่าความถูกต้อง คิดเป็นร้อยละ 94.78 ค่าความแม่นยำ คิดเป็นร้อยละ 30.16 ค่าความระลึก คิดเป็นร้อยละ 86.36 อัตราส่วนระหว่างค่าความแม่นยำและค่าความระลึก คิดเป็นร้อยละ 44.71 จากนั้นนำไปทดสอบกับกลุ่มตัวอย่างจำนวน 30 คน แบ่งเป็นผู้ขับขี่ที่ใช้รถยนต์จำนวน 15 คน และรถจักรยานยนต์ 15 คน พบว่ามีความสามารถในการใช้งานอยู่ในระดับมากที่สุด 𝑥̅ = 4.53 และ S.D. = 0.64 มีค่าเฉลี่ยแต่ละด้านรวม 6 ด้าน อยู่ที่ 4.52 - 4.70 ผลลัพธ์การใช้งานโปรแกรมประยุกต์บนอุปกรณ์เคลื่อนที่เพื่อการประเมินปัจจัยเสี่ยงจากการขับขี่ ทั้งหมด 75 ทริป เป็นรถยนต์ ร้อยละ 69.23 และเป็นรถจักรยานยนต์ ร้อยละ 30.77 รวมเป็นระยะทาง 331.53 กิโลเมตร มีค่าเฉลี่ยทริปละ 5.10 กิโลเมตร ใช้เวลาเดินทางรวม 688.72 นาที เฉลี่ยทริปละ 10.60 นาที มีความเร็วเฉลี่ยที่ 33.02 กิโลเมตร/ชั่วโมง มีเหตุการณ์การใช้ความเร็วเกินกำหนดและเบรกกะทันหันรวม 511 ครั้ง มีค่าเฉลี่ย 7.86 เหตุการณ์ต่อทริป แยกเป็นการใช้ความเร็วเกินกำหนดจำนวน 461 ครั้ง มีค่าเฉลี่ย 7.09 เหตุการณ์ต่อทริป คิดเป็นร้อยละ 100 และการเบรกกะทันหันพบว่ามีจำนวน 50 ครั้ง มีค่าเฉลี่ย 2.63 ครั้งต่อทริป คิดเป็นร้อยละ 29.23 ผลการประเมินแรงจูงใจในการใช้โปรแกรมประยุกต์ที่ออกแบบด้วยหลักการเกมมิฟิเคชัน พบว่า มีความสามารถในการใช้งานอยู่ในระดับมากที่สุด 𝑥̅ = 4.53 และ S.D. = 0.64 มีค่าเฉลี่ยแต่ละด้านรวม 6 ด้าน อยู่ที่ 4.40 - 4.67 งานวิจัยนี้ได้แสดงให้เห็นว่า โปรแกรมประยุกต์บนโทรศัพท์เคลื่อนที่สามารถประเมินและลดปัจจัยเสี่ยงต่อการเกิดอุบัติเหตุบนท้องถนนได้อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะการขับขี่เร็วเกินกำหนดและการเบรกกะทันหัน ทั้งค่าความถูกต้อง ค่าความแม่นยำ ค่าความระลึก และอัตราส่วนระหว่างค่าความแม่นยำและค่าความระลึก มีความสามารถในการใช้งานอยู่ในระดับมากที่สุด อีกทั้งสามารถนำแบบจำลองที่ออกแบบด้วยหลักการเกมมิฟิเคชันไปพัฒนาต่อให้ผู้ขับขี่มีพฤติกรรมการขับขี่ที่ดีเสมอ</description>
      <pubDate>Tue, 01 Jan 2565 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/10096</guid>
      <dc:date>2565-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

