In the digital era, Artificial Intelligence (AI) plays a crucial role in developing smart cities and enhancing business operations. Among AI-driven technologies, AI Vision Analytics has gained significant attention for Access Control Systems (ACS) and Consumer Behavior Analytics. This research focuses on integrating AI Access Control and AI Video Analytics to examine factors influencing Technology Adoption Behavior using the UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) framework. Key factors assessed include Trust in Technology, Effort Expectancy, Social Influence, and Performance Expectancy, which impact users’ willingness to adopt AI-driven security and analytics solutions. The study also includes a real-world implementation of AI Vision Analytics at KMITL EXPO, where an AI-powered Access Control System and AI Video Analytics are deployed. The collected data is analyzed to identify trends in AI adoption for business management and security enhancement. The findings provide valuable insights for businesses and organizations to optimize AI Vision Analytics for enhancing security management and digital marketing strategies.
ในยุคดิจิทัล เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence - AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในการเปลี่ยนแปลงวิธีการดำเนินธุรกิจและการบริหารจัดการความปลอดภัย โดยเฉพาะ AI Vision Analytics ที่สามารถนำมาประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น การควบคุมการเข้าถึงสถานที่ (Access Control System - ACS) และ การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้บริโภค (Consumer Behavior Analytics) โดย Access Control System (ACS) ช่วยให้สถานที่มีความปลอดภัยยิ่งขึ้น โดยใช้ AI ในการ จดจำใบหน้า (Face Recognition), ตรวจสอบป้ายทะเบียน (License Plate Recognition - LPR) และติดตามการเข้า-ออกในพื้นที่ต่างๆ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและเพิ่มความสะดวกให้กับผู้ใช้ และระบบ AI Video Analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถ วิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้า (Consumer Insights) ผ่านการติดตามความเคลื่อนไหวของผู้บริโภค เช่น Heat Map, Dwell Time, และ Customer Flow Analysis ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดและการให้บริการ ทั้งนี้แม้ว่า AI Vision Analytics จะมีศักยภาพสูง แต่ การยอมรับเทคโนโลยี (Technology Adoption) ยังเป็นประเด็นสำคัญที่ต้องศึกษา เนื่องจาก ความเป็นส่วนตัว (Privacy Concerns), ความเชื่อมั่นในเทคโนโลยี (Trust in Technology), และต้นทุนในการติดตั้ง อาจเป็นอุปสรรคต่อการใช้งาน ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงมุ่งเน้น การศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อพฤติกรรมการยอมรับเทคโนโลยี AI Vision โดยใช้กรอบแนวคิด UTAUT2 (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2) เพื่อวิเคราะห์ว่า ผู้ใช้มีความเต็มใจแค่ไหนในการใช้งานระบบ AI ที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัยและการตลาด
คณะวิทยาศาสตร์
This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.
คณะบริหารธุรกิจ
CO Breathalyzer with Voice Response is the device to measured the level of CO residual in a person's lung who consume tobacco. Measuring residual CO in human breath can identify the tobacco addiction level instead of measuring nicotine in blood.
คณะอุตสาหกรรมอาหาร
A new jelly snack alternative for health-conscious individuals—delicious, convenient, and gut-friendly. Rich in probiotics and prebiotics, packed with antioxidants, and essential vitamins. Suitable for health enthusiasts and lactose-intolerant individuals. Free from artificial colors and flavors