This research focuses on the design of a Metaverse Prototype Thai Film Archive (Public Organization) to study immersive experiences. The aims were to: 1) examine design concepts and technologies for digital immersion, 2) create and showcase these designs in the Metaverse cinema, and 3) evaluate the results and formulate knowledge for virtual exhibition design using qualitative research methods, including prototype testing with participant interviews to assess satisfaction. The design principles consisted of architectural, exhibition, and user experience concepts, leading to a virtual world creation process involving 3D structural modeling, interactive functionalities, and exhibition layout before prototype testing. The evaluation included tests by ten participants and group discussions on overall experience, cinema content value, Metaverse design, and educational enhancement in museums. The design evaluation indicated a 70% positive overall experience, with half of the users finding stable usability. However, significant viewing barriers were identified, with a high need for operational instructions and navigational aids. Content understanding and Metaverse interaction were perceived positively, and the educational aspect was highly valued. The study concludes that while the overall experience was good, technology limitations (as of 2023) and interaction challenges require ongoing refinement to improve stability and usability, although the educational value was affirmed as strong.
จากสถานการณ์โควิด 19 ที่ผ่านมา โลกได้เปลี่ยนไปหลายด้าน ทั้งด้านการดำรงชีวิต การทำงาน การเดินทาง การศึกษา และที่กระทบหนักคือการท่องเที่ยว จากเอกสารรายงานผลการดำเนินงานของหอภาพยนตร์ (องค์การมหาชน) (หอภาพยนตร์ (องค์การมหาชน), 2565ก) พบว่าการเข้าชมหอภาพยนตร์ลดลง กิจกรรมต่างๆมากมายที่มีแผนดำเนินงานถูกยกเลิก ผู้ชมทั้งไทยและต่างชาติ ไม่สามารถเข้ารับชมได้ จึงเกิดการเร่งพัฒนาช่องทางสื่อสาร หรือช่องทางอื่นๆ เพื่อให้คนสามารถเข้ามาใช้บริการหอภาพยนตร์ได้หลากหลายช่องทาง มีการจัดนิทรรศการออนไลน์ ร่วมกับ Google Thailand ใน Google Arts & Culture โดยมีผู้ใช้งาน มีผู้เข้าชมทั้งสิ้น 4,138 ครั้ง จาก 105 ประเทศทั่วโลก ซึ่งถือว่าเป็นสื่อใหม่ที่ทางหอภาพยนตร์ได้สร้างช่องทางสำหรับสนับสนุนการเรียนรู้เพื่มเติม และเพื่อเผยแพร่สิ่งที่หอภาพยนตร์อนุรักษ์ไว้ ตามวัตถุประสงค์หลักขององค์การ การสร้างช่องทางสื่อออนไลน์ทางเว็บไซต์ ถือเป็นการเผยแพร่ความรู้ ให้กับผู้ชม ที่ไม่มีโอกาสได้เข้ามาเยี่ยมชมหอภาพยนตร์ได้เป็นอย่างดี หากแต่ว่าช่องทางบนเว็บไซต์นั้น เป็นเพียงช่องทางการรับชม ที่ให้การรับรู้ของข้อมูลภาพนิ่ง,ภาพเคลื่อนไหว,เสียง เพียงด้านเดียว ยังขาดการมีปฏิสัมพันธ์การตอบสนองหรือโต้ตอบ หรือการสร้างประสบการณ์การรับรู้ใหม่ๆ ที่ดียิ่งขึ้นไปกว่าการรับชมในรูปแบบเดิม ซึ่งการพัฒนาการสนับสนุนการศึกษาความรู้จากหอภาพยนตร์ในรูปแบบที่เกิดจากการสร้างประสบการณ์การรับรู้แบบเสมือนจริง มีการเข้าถึงได้จากทุกสถานที่ทุกเวลา ไม่มีข้อจำกัดของระยะทาง ผู้คนสามารถเข้ามารับชมได้ตลอดผ่านทางประสบการณ์เสมือนจริง ย่อมเป็นผลดีต่อการพัฒนา เป็นการสร้างโอกาสการรับรู้และเรียนรู้แบบใหม่ๆ ให้กับผู้ชมที่ยังไม่มีโอกาสเดินทางมารับชม อีกทั้ง เพื่อพัฒนาจำนวนผู้ชมที่เข้ามาจากโลกออนไลน์ให้แพร่หลาย ให้มีการเข้าชมตามเป้าหมายขั้นสูงที่ตั้งไว้ในแบบประเมินองค์การมหาชน เช่น พ.ศ. 2565 ที่ตั้งเป้าหมายให้มีการเข้าชมนิทรรศการออนไลน์ที่เผยแพร่บน Google Art& Culture ไม่น้อยกว่า 8,000 ครั้ง หรือจำนวนที่มากขึ้นในปีต่อไป
คณะบริหารธุรกิจ
Evenly Distributed Temperature Controlled Medical Refrigerator is the medical refrigerator which equipped with specialized control system to control the cold air distribution within the chamber to have the same temperature along the different height within the chamber.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ยานยนต์ไฟฟ้าดัดแปลง
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This cooperative education project aims to enhance the efficiency of Hydrogen Manufacturing Unit 2 (HMU-2) and Pressure Swing Adsorption 3 (PSA-3) by using AVEVA Pro/II process modeling and a Machine Learning model for process simulation. The study found that the AVEVA Pro/II model predicted outcomes with deviations ranging from 0–35%, including a hydrogen flow rate deviation from the PSA unit of 12%, exceeding the company’s acceptable limit of 10%. To address this, a Machine Learning model based on the Random Forest algorithm was developed with hyperparameter tuning. The Machine Learning model demonstrated high accuracy, achieving Mean Squared Errors (MSE) of 8.48 and 0.18 for process and laboratory data, respectively, and R-squared values of 0.98 and 0.88 for the same datasets. It outperformed the AVEVA Pro/II model in predicting all variables and reduced the hydrogen flow rate deviation to 4.75% and 1.35% for production rates of 180 and 220 tons per day, respectively. Optimization using the model provided recommendations for process adjustments, increasing hydrogen production by 7.8 tons per day and generating an additional annual profit of 850,966.23 Baht.