Srinakharinwirot University Institutional Repository (SWU IR)
คลังสถาบันมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ
SWU IR is an institutional repository that collects, stores, preserves, and disseminates the works of Srinakharinwirot University. It includes academic works, both published or unpublished, created by faculty, staff, and students of the university. The repository houses a wide range of content, such as research outputs, textbooks, journal articles, conference papers, academic projects, staff works, patents, university publications, and more.
results
Discover
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
การใช้ปัญญาประดิษฐ์ประมาณค่าระดับน้ำตาลในเลือดแบบไม่รุกล้ำผ่านข้อมูลอัตราการแปรปรวนของการเต้นของหัวใจ
ธนกฤษ ไชยศร; ธีระศักดิ์ จันทร์วิเมลือง (มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 2025)
การพัฒนากลไกช่วยการวางเท้าสำหรับการฝึกการเดินและการทรงตัวของผู้ป่วยหลอดเลือดสมองในระหว่างการบําบัดฟื้นฟูการเดิน
ญดา คงบุญ; ไทธนาวุธ พ้องเสียง; อัมราพร บุญประทะทอง (มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 2025)
Current gait rehabilitation approaches for stroke patients encompassing both
conventional therapy and robotic gait training systems predominantly focus on the
mechanics of stepping, while largely neglecting the training of balance perturbation
responses encountered in daily life. This limitation leaves patients at elevated risk of
falling. This study aim to design and develop a foot-placement platform for gait and
balance training, intended for integration with a robotic gait trainer. The mechanism
employed a stability index computed from inertial measurement unit (IMU) sensor data to
evaluate and compare the stability control performance of three foot platform
configurations. Three prototype shoe platforms were designed and assessed in a sample
of four healthy participants across five balance-challenging tasks: level-ground walking,
over cups walking , forward-backward ball rolling, circular ball rolling, and elliptical trainer
walking. Angular velocity and linear acceleration data were recorded by IMU sensors under
both shod and barefoot conditions, and subsequently used to calculate and compare
stability index across conditions. The findings demonstrated that all three shoe platform
designs enhanced stability or yielded performance comparable to the barefoot condition,
each exhibiting distinct advantages across different tasks. Specifically, Design 1 was most
effective for continuous locomotion in a consistent direction; Design 2 provided superior
stability in the anteroposterior plane; and Design 3 offered the greatest precision in foot
placement control. These results confirm foot-placement platform enhance stability and
may serve as a for develop robotic gait training with improved foot placement control
คลายใจ : แพลตฟอร์มผู้ช่วยรับฟังความคิดและคลายความเครียดผ่านการสะท้อนแบบไม่รุกล้ำ
สุปราณี บุตรเฟื้อย; มัลลิกา อินทรสิทธิ์; ธีระศักดิ์ จันทร์วิเมลือง (มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 2025)
Thailand is currently facing critically elevated levels of occupational stress and
mental health challenges among its workforce, driven by risk factors such as prolonged
working hours and digital fatigue, which directly impair work performance while access to
support systems and emotional outlet remain limited. This engineering project therefore
designed and develop an AI Chatbot platform, “CalmJai”, integrating large language model
technology with a psychologically structured conversational flamework based on the
GROW Model – a format emphasizing constructive listening and reflective thinking.
Physiological data were collected via vascular pulse wave signals using a Xiaomi Band 6
smartwatch and direct electrocardiographic measurement through contact electrodes
using a Polar H10 chest strap, alongside self-assessed stress and burnout scales. Two
system variants were evaluated with separate participant groups: a fully structured format
(Version 1, n = 15) and a flexible conversational format (Version 2, n = 12). Result indicated
that Version 1 demonstrated a significant trend toward parasympathetic nervous system
activation and relaxation response in the small sample, with notable increases in heart
rate variability indices – both RMSSD and SDNN. Regarding subjective perception, both
groups showed a tendency toward reduced stress scores following system use; Version 2
exhibited a large effect size in stress score reduction (r = 0.533, p = 0.069) and a greater proportional decrease in stress scores compared to Version 1 (-0.069 vs -0.038), as well as
a stronger tendency to attenuate the accumulation of burnout symptoms (adjusted mean
difference = −0.008). Furthermore, the majority of users reported high satisfaction with
Version 1, particularly on the dimensions of empathy and credibility as assessed by the
PETS Framework. Expert evaluation by three specialists found that the overall mean scores
across all dimensions of the system's counseling performance, based on the GROW Model
principles, were rated at an excellent level. This engineering project presents a preliminary
approach to the practical application of artificial intelligence technology in supporting and
alleviating emotional distress in a concrete and measurable manner
การพัฒนาการควบคุมแขนกลด้วยความต้านทานทางไฟฟ้าของกล้ามเนื้อ
ศุณพัฒษ์ ร่างใหญ่; พรหมพร พูลทรัพย์; ภัทรกร หลีตึ๊ง; ทวีชัย อวยพรกชกร (มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 2025)
โครงงานวิศวกรรมนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการใช้สัญญาณความต้านทานทางไฟฟ้าของ
กล้ามเนื้อ หรือ Bioimpedance สาหรับทานายมุมการเคลื่อนไหวของแขน และนาไปประยุกต์ใช้ในการ
ควบคุมแขนกล การทดลองวัดสัญญาณ Bioimpedance ร่วมกับมุมการเคลื่อนไหวจากเซ็นเซอร์ IMU
ขณะผู้เข้าร่วมทดลองท าท่า Elbow Flexion–Extension และ Forearm Supination–Pronation
ภายใต้ระดับภาระของกล้ามเนื้อที่กาหนด ข้อมูล Bioimpedance ถูกนามาคานวณค่าการเปลี่ยนแปลง
ของสัญญาณ เช่น ΔEI และสกัดคุณลักษณะของสัญญาณเพื่อใช้วิเคราะห์ความสัมพันธ์กับระดับภาระ
รวมถึงใช้เป็นข้อมูลนาเข้าสาหรับแบบจาลอง Long Short-Term Memory (LSTM)
ผลการทดลองพบว่าสัญญาณ Bioimpedance มีแนวโน้มเปลี่ยนแปลงสอดคล้องกับลักษณะการ
เคลื่อนไหวของแขน แต่มีความแตกต่างระหว่างผู้เข้าร่วมทดลอง ซึ่งอาจเกิดจากลักษณะทางสรีรวิทยา
ตาแหน่งอิเล็กโทรด และความสม่าเสมอของการเคลื่อนไหว แบบจาลอง LSTM แบบรวมสามารถจาแนก
ท่าทางการเคลื่อนไหวได้ถูกต้อง 90.74% และทานายมุมการเคลื่อนไหวโดยมีค่า MAE เท่ากับ 15.94
องศาในท่า Elbow Flexion–Extension และ 15.94 องศาในท่า Forearm Supination–Pronation
นอกจากนี้ การตรวจสอบแขนกลพบว่าเซอร์โวมอเตอร์สามารถเคลื่อนไหวตามคาสั่งมุมได้ โดยเซอร์โว
มอเตอร์ตัวที่ 4 และ 5 มีค่า MAE เท่ากับ 1.411±0.375 องศา และ 1.274±0.033 องศา ตามลาดับ ผล
การศึกษานี้แสดงให้เห็นว่าสัญญาณ Bioimpedance มีศักยภาพในการใช้เป็นข้อมูลสาหรับทานายมุมการ
เคลื่อนไหวและควบคุมแขนกลระดับต้นแบบ
ระบบพยากรณ์การฟื้นตัวของผู้ป่วยหลอดเลือดสมองด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักรปัญญาประดิษฐ์ ตัวแบบกำลังของข้อต่อและวิดีโอประวัติการกายภาพบำบัด
ภัณฑิรา บุญเรือง; อัมราพร บุญประทะทอง (2025)