โครงการวิจัยระดับปริญญาเอก: TaijiFlow AI

ภาษาไทย: การพัฒนากรอบการทำงานปัญญาประดิษฐ์เชิงลึกที่สามารถอธิบายได้สำหรับการวิเคราะห์และประเมินคุณภาพจลนศาสตร์ของการเคลื่อนไหวสำหรับการฝึกท่าม้วนไหมในมวยไท้เก๊กสกุลเฉิน
ภาษาอังกฤษ: Development of an Explainable Deep Learning Framework for Kinematic Analysis and Quality Assessment in Silk Reeling Training of Chen-Style Taijiquan

---

1. บทคัดย่อ (Abstract)

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อยกระดับขีดความสามารถของระบบวิเคราะห์ท่ารำมวยไท้เก๊กจากระดับการตรวจสอบเงื่อนไขพื้นฐาน (Heuristics) ไปสู่ระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงลึก (Deep Learning) ที่มีระดับความเที่ยงตรงและแม่นยำสูงในวิทยาศาสตร์การกีฬา โดยมุ่งเน้นไปที่ท่าม้วนไหม (Silk Reeling - 纏絲勁) ซึ่งเป็นจลนศาสตร์การเคลื่อนไหวแบบเกลียวต่อเนื่องอันเป็นหัวใจสำคัญของมวยไท้เก๊กสกุลเฉิน (Chen-style Taijiquan)

งานวิจัยนี้ครอบคลุมกระบวนการตั้งแต่:

1. การสร้างชุดข้อมูลมาตรฐานพิกัดร่างกายจากการประเมินร่วมของผู้เชี่ยวชาญหลายคน (Multi-expert Biomechanical Dataset)
2. การพัฒนาระบบประเมินคุณภาพการเคลื่อนไหวฝั่งไคลเอนต์แบบโลคอลสมบูรณ์ (Edge-Native Client-Side DL Architecture) โดยประยุกต์ใช้เทคนิคการลดขนาดและบีบอัดแบบจำลอง (Model Optimization) เพื่อให้สามารถประมวลผลโครงข่ายประสาทกราฟเชิงพื้นที่-เวลา (ST-GCN) ร่วมกับกลไก Attention ของ Transformer ได้โดยตรงบนเว็บเบราว์เซอร์ของผู้ใช้งานผ่าน WebGPU API
3. การพัฒนาระบบคำอธิบายข้อผิดพลาดที่เป็นมิติตรรกะประสาทแบบรันโลคอล (On-device Neuro-Symbolic Explainable AI) เพื่อสกัดค่าน้ำหนักความสนใจทางคณิตศาสตร์ (Attention weights) มาทวนสอบและแปลความหมายเชิงสรีรวิทยาการกีฬาด้วย Heuristic Rules 12 ข้อ ร่วมกับโมเดลประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบโครงสร้าง (Template-based NLP Engine) เพื่อสร้างข้อมูลป้อนกลับเชิงการสอน (Pedagogical Feedback) แบบภาษาธรรมชาติที่เข้าใจง่าย ปลอดภัย และเป็นส่วนตัวสูงสุด

ผลสัมฤทธิ์ที่คาดหวังคือ แพลตฟอร์มอัจฉริยะเชิงสรีรวิทยาการกีฬาที่ช่วยปรับปรุงคุณภาพการทรงตัว การประสานงานของกล้ามเนื้อ และลดความเสี่ยงจากการบาดเจ็บของผู้ฝึกซ้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพและวัดผลได้อย่างเป็นรูปธรรม

---

2. ความสำคัญและที่มาของปัญหา (Background and Problem Statement)

การออกกำลังกายเพื่อสุขภาพและการฝึกซ้อมกีฬาผ่านระบบดิจิทัลด้วยตนเอง (Home-based Training) ได้รับความนิยมสูงขึ้นอย่างมากตามความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการจับภาพเคลื่อนไหว (Motion Capture) และการประมาณท่าทางมนุษย์ 2 มิติ/3 มิติ (Human Pose Estimation) เช่น OpenPose [9] และ MediaPipe [10] อย่างไรก็ตาม ปัญหาใหญ่ของการฝึกกีฬาที่มีความละเอียดอ่อนสูงอย่าง "มวยไท้เก๊กสกุลเฉิน" คือการไม่มีผู้เชี่ยวชาญคอยตรวจสอบและให้ข้อมูลป้อนกลับแบบทันที ซึ่งอาจส่งผลให้ผู้ฝึกจัดระเบียบโครงสร้างสรีระผิดพลาดสะสม นำไปสู่การบาดเจ็บของข้อต่อและกล้ามเนื้อ เช่น ปัญหาเข่าบิดจากการลงน้ำหนักผิดระนาบ หรืออาการล้าสะสมของหลังส่วนล่างจากการไม่หมุนสะโพกอย่างถูกต้อง

โดยเฉพาะในท่าฝึก "การม้วนไหม" (Silk Reeling หรือ Chán Sī Jìng) ซึ่งเน้นลำดับส่งต่อแรงเชิงเวลาและชีวกลศาสตร์ (Kinematic Chain) ที่เป็นเกลียวต่อเนื่อง เริ่มจากแรงสะท้อนจากฝ่าเท้าผ่านขาและเข่า ขับเคลื่อนผ่านแกนสะโพก/เอว และส่งต่อสู่ข้อศอกและข้อมือตามลำดับ การตรวจวัดจึงจำเป็นต้องอาศัยการวิเคราะห์แบบอนุกรมเวลา (Sequence-based Analysis) ไม่ใช่เพียงการเทียบท่าภาพนิ่งทีละเฟรม (Static Pose Matching)

จากการศึกษาวิจัยในระดับปริญญาโท (โครงการ TaijiFlow AI รุ่นแรก ซึ่งพัฒนาขึ้นภายใต้กระบวนการวิศวกรรมซอฟต์แวร์มาตรฐานสากล ISO/IEC 29110 [32]) ควบคู่กับการทบทวนวรรณกรรมระบบ AI ด้านการออกกำลังกายในปัจจุบัน พบข้อจำกัดและปัญหาสำคัญ 4 ประการที่งานวิจัยดุษฎีนิพนธ์นี้ต้องแก้ไข:

1. ข้อจำกัดของระบบ Heuristics แบบดั้งเดิม: ตรรกะแบบกฎเกณฑ์ตายตัว ขาดความยืดหยุ่นและความทนทานต่อการเคลื่อนไหวที่อิสระ (Free-form Practice) ความเร็วที่ไม่คงที่ และไม่สามารถตรวจวิเคราะห์จลนศาสตร์ในมิติเวลา (Temporal Dynamics) ที่มีความสลับซับซ้อนสูงได้
2. การพึ่งพาเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ GPU ต้นทุนสูง (High Infrastructure Barrier): ระบบ AI วิเคราะห์การเคลื่อนไหวส่วนใหญ่ในปัจจุบันต้องส่งข้อมูลวิดีโอขึ้นไปประมวลผลบนเซิร์ฟเวอร์ Cloud GPU ขนาดใหญ่ ก่อให้เกิดต้นทุนมหาศาล ($1.00/hour ต่อ GPU node) และไม่สามารถขยายผลสู่สาธารณชนหรือชุมชนผู้สูงอายุได้อย่างยั่งยืน
3. ความเสี่ยงด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสรีระ (Biometric Data Privacy Risks): การส่งภาพวิดีโอหรือข้อมูลโครงร่างมนุษย์ผ่านระบบอินเทอร์เน็ตมีความเสี่ยงต่อการถูกดักจับหรือละเมิดสิทธิ์ตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA/GDPR) และเป็นอุปสรรคสำคัญในการขออนุมัติจริยธรรมการวิจัยในมนุษย์ (IRB)
4. ปัญหาการตัดสินใจแบบกล่องดำ (Black-Box Unexplainability): ระบบปัญญาประดิษฐ์เชิงลึกทั่วไปแสดงผลลัพธ์เป็นเพียงตัวเลขคะแนนเปอร์เซ็นต์รวม โดยไม่สามารถอธิบายเชิงจลนศาสตร์หรือเชื่อมโยงเข้ากับหลักคำสอนทางกายวิภาคได้ ทำให้ผู้ฝึกไม่ทราบว่า ตนเองทำผิดที่ข้อต่อใด ในช่วงเวลาใด และควรแก้ไขทางสรีระอย่างไร

งานวิจัยนี้จึงมุ่งหวังพัฒนากรอบการทำงานประมวลผลบนเครื่องไคลเอนต์ปลายทาง (Edge-Native Architecture) และโมเดล Neuro-Symbolic AI ที่รันโลคอล 100% เพื่อเชื่อมโยงพิกัดทางคณิตศาสตร์เข้ากับหลักชีวกลศาสตร์และการสอนมวยโดยไม่ต้องพึ่งพาระบบคลาวด์ภายนอก ซึ่งนอกจากจะช่วยขจัดค่าใช้จ่ายการดูแลระบบเซิร์ฟเวอร์ (Zero Cloud GPU Cost) แล้ว ยังสามารถรักษาความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสรีระร่างกาย (Biometric Privacy) ของผู้ฝึกได้อย่างสมบูรณ์แบบตามมาตรฐาน IRB

---

3. วัตถุประสงค์และผลงานสร้างสรรค์ใหม่ของการวิจัย (Objectives and Novel Contributions)

3.1 วัตถุประสงค์การวิจัย (Research Objectives)

• เพื่อสร้างชุดข้อมูลพิกัดจลนศาสตร์ท่าม้วนไหมมาตรฐาน (Multi-expert Annotated Dataset): รวบรวมข้อมูลพิกัดร่างกาย 3 มิติเชิงตัวเลขจากผู้เชี่ยวชาญหลายท่านที่มีค่าความสอดคล้องระหว่างผู้ประเมินเชิงสถิติ (Inter-Rater Reliability - IRR) สูงกว่า 0.80 เพื่อเป็นเกณฑ์มาตรฐานอ้างอิงเชิงวิชาการ
• เพื่อพัฒนาระบบระบุและจำแนกท่าทางฝั่งผู้ใช้งานแบบทันที (Real-time Edge Action Classifier): พัฒนาโมเดลจำแนกประเภทท่ารำขนาดกะทัดรัดติดตั้งบนเบราว์เซอร์ เพื่อระบุท่าทางระหว่างการรำแบบอิสระเชิงเวลาจริง (< 100ms) และเลือกเปิดใช้งาน Heuristic Rules ที่สอดคล้องกับท่ารำนั้นโดยอัตโนมัติ
• เพื่อพัฒนาสถาปัตยกรรมวิเคราะห์จลนศาสตร์และประเมินคุณภาพเชิงลึกฝั่งไคลเอนต์ (Client-Side Sequence-based AQA): บูรณาการและเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ST-GCN [15] และ Self-Attention Transformer [23] ผ่านการบีบอัดและแปลงโมเดลให้ออกแบบเพื่อประมวลผลบนเบราว์เซอร์ของผู้ใช้งานด้วย WebGPU ได้อย่างราบรื่นโดยไม่เกิดปัญหา VRAM ล้น เพื่อประเมินความสมบูรณ์จลนศาสตร์ต่อเนื่องของการฝึก [16]
• เพื่อพัฒนาระบบอธิบายปัญญาประดิษฐ์เชิงการสอนแบบส่วนบุคคล (On-device Neuro-Symbolic Explainable AI): สกัดข้อมูล Attention Weights [23] จากโมเดลโลคอลมาวิเคราะห์ร่วมกับ Heuristic Rules 12 ข้อ เพื่อประมวลผลด้วย Template-based NLP ในการสร้างคำแนะนำภาษาธรรมชาติชี้ข้อผิดพลาดเชิงสรีระอย่างมีความปลอดภัยสูง (Pedagogical Safety) และเป็นส่วนตัว

3.2 ผลงานสร้างสรรค์ใหม่ของโครงการดุษฎีนิพนธ์ (Novel Contributions)

โครงการวิจัยดุษฎีนิพนธ์นี้ส่งมอบผลงานสร้างสรรค์ใหม่ที่เป็นประโยชน์ต่อวงการปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์การกีฬา ทั้งหมด 4 ด้านดังนี้:

1. ชุดข้อมูลมาตรฐานจลนศาสตร์มวยไท้เก๊กสกุลเฉิน (Taiji-SilkReeling Biomechanical Dataset): เป็นชุดข้อมูลพิกัดสรีระ 3 มิติที่เป็นมาตรฐานสากลชุดแรกของท่าฝึกม้วนไหม ที่มีการลงรหัสข้อมูลช่วงเวลาและคะแนนคุณภาพทางชีวกลศาสตร์โดยกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ ผ่านการทดสอบความน่าเชื่อถือทางสถิติ (ICC และ Fleiss' Kappa $\ge 0.80$)
2. กรอบการทำงานประเมินเชิงชีวกลศาสตร์ฝั่งไคลเอนต์สมบูรณ์ (Edge-Native AQA Framework): โครงสร้างระบบประมวลผลฝั่งผู้ใช้ 100% ที่ผสานการจำแนกท่ารำและการวิเคราะห์จลนศาสตร์อนุกรมเวลาด้วย ST-GCN + Transformer ที่ได้รับการบีบอัด (Model Pruning/Quantization) เพื่อประมวลผลในเบราว์เซอร์ผ่าน WebGPU (ความหน่วงวิเคราะห์หลังจบเซสชันต่ำ และมีประสิทธิภาพ Pearson's $r\ge 0.80$, MAE $\le 10\mathrm{\%}$)
3. ระบบอธิบายผลนิวโร-ซิมโบลิกแบบออฟไลน์ (Zero-Server Neuro-Symbolic XAI): ระเบียบวิธีแปลความสนใจเชิงลึก (Attention Weights) คู่ตรรกะ Heuristics 12 ข้อ เพื่อสร้างประโยคคำแนะนำผ่าน Template-based NLP บนเครื่องปลายทาง ซึ่งควบคุมความคงเส้นคงวาและป้องกันปัญหาระบบหลอนเพื่อความปลอดภัยเชิงการสอน (Pedagogical Safety) (Fleiss' Kappa $\ge 0.70$)
4. ระเบียบวิธีบีบอัดและปรับพาร์ทิชันกราฟจลนศาสตร์ (Kinematic Graph Optimization): อัลกอริทึมในการประเมินและลดรูปกราฟกระดูกชีวกลศาสตร์เชิงพื้นที่-เวลาและจำกัดมิติเวลาการคำนวณ Attention Matrix ($O(T^2)$) เพื่อให้สามารถรันบนหน่วยความจำเว็บไคลเอนต์จำกัดได้โดยไม่สูญเสียความแม่นยำ

ตารางที่ 1: ตารางเปรียบเทียบพัฒนาการและวิวัฒนาการทางเทคนิคจากงานวิจัยระดับปริญญาโทสู่งานวิจัยดุษฎีนิพนธ์ (Evolutionary Novelty Matrix)

มิติการเปรียบเทียบ	ระบบ Heuristics ดั้งเดิม (Phase 1-2 ระดับ ป.โท) [32]	ระบบ Deep Learning ทั่วไปในเอกสารวิชาการ	โครงการเสนอวิจัยระดับปริญญาเอก (Phase 3 ดุษฎีนิพนธ์)
ความยืดหยุ่นในการฝึก	ต่ำ (ต้องเลือกท่าฝึกบนจอล่วงหน้า)	ปานกลาง (จดจำท่าทางแยกเซสชัน)	สูง (จำแนกท่าแบบ Free-form และรันโมเดลทั้งหมดฝั่ง Client-side)
เกณฑ์ประเมินสรีระ	การจัดสรีระรายเฟรมเชิงตำแหน่ง (Static)	คะแนนรวมความแม่นยำเชิงลึก (Geometric Score)	ชีวกลศาสตร์ต่อเนื่องเชิงเวลา (Dynamic Kinematic Chain) แบบรันออฟไลน์
การอธิบายผลลัพธ์ (XAI)	กฎ IF-ELSE ตายตัวตามจุดพิกัด	ไม่มี (Black Box หรือแสดงเพียง Heatmap พิกเซล)	Zero-Server Neuro-Symbolic XAI (แปลผลลัพธ์ Attention ร่วมกับตรรกะแบบรันโลคอล)
โครงสร้างระบบ	รันบนเว็บเบราว์เซอร์ (Client-side)	รันบน GPU Server ขนาดยักษ์ (มีปัญหาความหน่วง/ค่าบริการ)	Client-Side Edge-Native Architecture (เร่งประมวลผลโมเดลประเมินทั้งหมดด้วย WebGPU)
การใช้ทรัพยากรปลายทาง	ต่ำมาก (รันสคริปต์กติกาทั่วไป)	ไม่ระบุ (รันการประเมินฝั่งเซิร์ฟเวอร์เท่านั้น)	มีประสิทธิภาพสูงและยืดหยุ่น (ใช้ Model Compression, CPU Fallback และ Resampling เพื่อรองรับอุปกรณ์จำกัด)

---

4. ขอบเขตการวิจัย (Research Scope)

4.1 ขอบเขตด้านชีวกลศาสตร์และท่าฝึก (Domain Scope)

• ขอบเขตท่าฝึก: ครอบคลุมท่าม้วนไหมมวยไท้เก๊กสกุลเฉินจำนวน 12 ท่ารำหลัก (ประกอบด้วยท่ามือเดี่ยว 4 ท่า [1] และท่ารำสองมือ 8 ท่า เช่น ท่ามือเมฆ หรือ Cloud Hands [2])
• ขอบเขตการประเมินทางวิทยาศาสตร์การกีฬา: เน้นวิเคราะห์เชิงกายวิภาคและชีวกลศาสตร์ทั่วไป เช่น ระนาบวิถีแนวโค้งของข้อมือ (trajectory), ระดับการย่อและมั่นคงของเข่า (squat stability), การรักษาแนวแกนกลางลำตัว (vertical spinal alignment), สัมประสิทธิ์การสอดประสานกันระหว่างการเคลื่อนไหวของสะโพกและมือ (coordinated movement phase-shift) โดยหลีกเลี่ยงการประเมินผลทางการแพทย์ในระดับการรักษาโรค เพื่อควบคุมกระบวนการเก็บตัวอย่างและลดความยุ่งยากเชิงคลินิก [5], [8]
• ระดับการฝึกสรีระ: วิเคราะห์ความแตกต่างใน 3 ระดับโครงสร้าง (นั่งรำเพื่อสร้างความคุ้นเคยเบื้องต้น, ยืนรำปกติ, ยืนย่อเข่าระดับกลาง)

4.2 ขอบเขตด้านเทคโนโลยีและคอมพิวเตอร์ (Technical Scope)

• ฮาร์ดแวร์ฝั่งผู้ใช้และการทวนสอบพิกัด (Hardware & Landmark Reliability): ใช้กล้อง 2D Webcam ทั่วไปที่รันผ่านหน้าเว็บเบราว์เซอร์ (ไม่มีการสวมใส่อุปกรณ์เซนเซอร์สั่นสะเทือนหรือ IMU บนตัวผู้ฝึก) บนอุปกรณ์ที่สนับสนุน WebGPU API [14]

  NOTE

  ความเที่ยงตรงของพิกัด MediaPipe เทียบกับเครื่องมือมาตรฐาน (Ground Truth Reliability): แม้กล้องเว็บแคมเดี่ยวจะสกัดพิกัดแบบ Monocular 2.5D/3D Relative Landmarks แต่จากการศึกษาวิจัยเชิงเปรียบเทียบในวรรณกรรมสากล [10], [14], [33] พบว่าความแม่นยำในการวัดมุมข้อต่อ (Joint Angles) และระนาบการเคลื่อนไหวมีความสอดคล้องเชิงเส้นในระดับสูง ($r>0.85$) เมื่อเทียบกับเครื่องมือตรวจจับออปติคอลในห้องปฏิบัติการ (Vicon Optical MoCap [11]) หรือชุดเซนเซอร์เฉื่อย (Wearable IMU [12]) สำหรับการเคลื่อนไหวที่มีความเร็วปานกลางถึงช้า เช่น มวยไท้เก๊ก โดยโครงการนี้ใช้กระบวนการปรับขนาดพิกัดสรีระมาตรฐาน (T-Pose Normalization) ร่วมกับกลไกส่งผ่านข้อมูลเชิงกายวิภาคของโครงข่ายกราฟกระดูก ST-GCN ช่วยกรองสัญญาณรบกวน (Noise Filtering) จึงมีความเที่ยงตรงเพียงพอสำหรับการประเมินทักษะกีฬา

• การส่งต่อข้อมูลพิกัด: ระบบของเบราว์เซอร์ไคลเอนต์ทำการดึงพิกัด 33 จุด (3D Landmarks จาก MediaPipe [10]) และทำการวิเคราะห์ประเมินคุณภาพในหน่วยความจำของอุปกรณ์ไคลเอนต์โดยตรง โดยไม่มีการรับส่งข้อมูลวิดีโอหรือพิกัดร่างกายขึ้นสู่ภายนอกผ่านเครือข่ายอินเทอร์เน็ต เพื่อความเป็นส่วนตัวสูงสุด (100% On-device Privacy) [33]
• สถาปัตยกรรมประมวลผลฝั่งไคลเอนต์ (Single-Tier Edge-Native Architecture):
  • Web Client Inference: รันโมเดลจำแนกท่ารำ (Edge Classifier) และแบบจำลองจลนศาสตร์อนุกรมเวลา (Optimized ONNX ST-GCN + Transformer AQA Engine) ภายในเบราว์เซอร์โดยตรงผ่าน ONNX Runtime Web โดยใช้การเร่งการคำนวณผ่าน WebGPU API ทั้งนี้ระบบได้รับการออกแบบให้มีระบบ CPU Fallback Mode ผ่าน WebAssembly (Wasm) โดยอัตโนมัติหากเว็บเบราว์เซอร์ไม่รองรับเทคโนโลยี WebGPU เพื่อรับประกันการเข้าถึงระบบและให้บริการสำหรับคนทั่วไป และมีระบบ Frame-Rate Invariance Resampling เพื่อปรับสถิติจลนศาสตร์ของพิกัดให้เป็นความถี่คงที่เสมอกันก่อนเข้าโมเดล ป้องกันผลกระทบจากความผันผวนของเฟรมเรตเครื่องไคลเอนต์
  • On-device Explainability: ทำการดึงและสกัด Attention weights ร่วมกับ Heuristic Rules 12 ข้อบนเครื่องผู้ใช้ และใช้ Template-based NLP Engine ในการสร้างประโยคป้อนกลับเชิงการสอน (Pedagogical Feedback) แบบออฟไลน์

4.3 ขอบเขตกลุ่มตัวอย่างในการวิจัย (Target Population Scope)

การคัดเลือกกลุ่มตัวอย่างสำหรับโครงการวิจัยนี้ แบ่งออกเป็น 2 ระยะตามระเบียบวิธีวิจัยอย่างชัดเจน:

• ระยะสอบเทียบและสร้างชุดข้อมูลระบบ (System Calibration & Dataset Phase):
  • กลุ่มผู้เชี่ยวชาญ (L3 - Expert): ผู้สอนหรือผู้ฝึกมวยไท้เก๊กสกุลเฉินที่มีประสบการณ์ฝึกมากกว่า 3 ปี จำนวน 3 - 5 คน ทำหน้าที่ลงทะเบียนเซสชันแม่แบบและให้คะแนนจลนศาสตร์อ้างอิง (Ground Truth) [3]
  • กลุ่มผู้ฝึกทั่วไป (L1/L2 - Novice/Intermediate): อาสาสมัครทั่วไปจำนวน 20 คน เพื่อบันทึกข้อมูลสรีระจลนศาสตร์ดิบในการทวนสอบความคงทนและปรับจูนเกณฑ์การทำงานของอัลกอริทึม [6]
• ระยะการทดลองเปรียบเทียบเพื่อประเมินประสิทธิผล (Efficacy Evaluation RCT Phase):
  • อาสาสมัครจำนวน 40 คน (คำนวณขนาดตัวอย่างด้วยสถิติ) โดยทำการสุ่มแยกเป็นสองกลุ่มเท่ากัน คือ กลุ่มทดลอง 20 คน (ฝึกโดยมีระบบ AI ช่วยแนะนำ) และ กลุ่มควบคุม 20 คน (ฝึกซ้อมด้วยวิดีโอต้นแบบปกติผ่านระบบ Sham UI)
• เกณฑ์การคัดเข้า (Inclusion Criteria):
  • อาสาสมัครกลุ่มผู้เริ่มต้น (L1/L2) อายุระหว่าง 18 - 59 ปี มีสุขภาพร่างกายสมบูรณ์ดี และมีดัชนีมวลกาย (BMI) อยู่ในเกณฑ์เหมาะสม ($18.5-29.9{\text{ kg/m}}^2$)
  • ไม่มีโรคประจำตัวหรือความผิดปกติเกี่ยวกับระบบประสาทส่วนกลางและสมองส่วนควบคุมการเคลื่อนไหวที่ส่งผลกระทบต่อการทรงตัว
• เกณฑ์การคัดออก (Exclusion Criteria):
  • มีประวัติการบาดเจ็บรุนแรงหรือเคยเข้ารับการผ่าตัดกระดูก ข้อต่อ และกล้ามเนื้อรยางค์ล่าง (สะโพก เข่า ข้อเท้า) ภายในระยะเวลา 6 เดือนก่อนการทดลอง
  • มีความบกพร่องทางสายตาหรือการได้ยินอย่างรุนแรงจนไม่สามารถปฏิบัติตามฟีดแบ็กภาพและเสียงของเว็บแอปพลิเคชันได้
  • มีอาการเวียนศีรษะ บ้านหมุน หรือไม่สามารถยืนทรงตัวขาเดียว (One-leg stance) ได้อย่างปลอดภัยแม้จะมีอุปกรณ์ช่วยเหลือพยุงตัว

---

5. คำถามวิจัยและสมมติฐานการวิจัย (Research Questions and Hypotheses)

5.1 คำถามวิจัย (Research Questions)

• กลุ่มคำถามเชิงเทคนิคปัญญาประดิษฐ์และระบบ (Technical Research Questions):

  • RQ1 (Action Classification & Segmentation): ระบบจำแนกและสแกนบนเบราว์เซอร์ฝั่งไคลเอนต์แบบโลคอล 100% สามารถระบุประเภทท่าม้วนไหมและจำแนกขอบเขตช่วงเวลาของการรำแบบอิสระได้อย่างถูกต้องในระดับที่เพียงพอสำหรับการสลับเปิดใช้ Heuristics แบบอัตโนมัติภายใต้ข้อจำกัดทรัพยากรเบราว์เซอร์หรือไม่?
  • RQ2 (On-device Biomechanical Assessment): โมเดลประเมินจลนศาสตร์ฝั่งไคลเอนต์ (Optimized Client-Side AQA) ที่ได้รับการบีบอัดและรันผ่าน WebGPU/ONNX Web สามารถรักษาความเที่ยงตรงในการคำนวณคะแนนชีวกลศาสตร์ได้สอดคล้องเทียบเคียงได้กับระดับคะแนนเฉลี่ยของผู้เชี่ยวชาญจริงโดยไม่มีปัญหาหน่วยความจำล่มหรือไม่?
  • RQ3 (Local Explainable AI & Pedagogical Safety): กลไก Neuro-Symbolic XAI และตัวสร้างประโยคป้อนกลับแบบ Template-based NLP ที่รันออฟไลน์สามารถแปลง Attention weights และตรวจจับข้อบกพร่องร่วมกับ Heuristics ได้อย่างคงเส้นคงวาและปลอดภัยต่อผู้เรียนโดยไม่เสี่ยงเรื่องข้อมูลหลอนเชิงการสอนหรือไม่? [27]

• กลุ่มคำถามเชิงพฤติกรรมมนุษย์และการใช้งาน (Human-Centric Research Question):

  • RQ4 (Motor Learning Effectiveness): การฝึกซ้อมกีฬาไท้เก๊กด้วยระบบ TaijiFlow AI รุ่นโลคอลสมบูรณ์แบบ มีประสิทธิภาพในการพัฒนาคุณภาพการจัดสรีระทางกีฬาของผู้ฝึกได้ดีกว่าระบบ Heuristics แบบดั้งเดิมอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติหรือไม่?

5.2 สมมติฐานการวิจัย (Research Hypotheses)

• H1.1 (Edge Classification Accuracy): โมเดล Edge Action Classifier สามารถทำนายประเภทของท่าม้วนไหม 12 ท่าได้ด้วยความแม่นยำ (Top-1 Accuracy) ไม่น้อยกว่า 85% โดยมีค่าความหน่วงการทำงาน (Inference Latency) ต่ำกว่า 100 มิลลิวินาทีต่อเฟรมข้อมูลบนเบราว์เซอร์ทั่วไป [31]
• H1.2 (Temporal Segmentation Quality): โมดูลสกัดแบ่งช่วงเวลาท่ารำสามารถจำแนกขอบเขตเวลาฝึกท่าต่าง ๆ ได้ด้วยค่า F1-score ที่ระดับ IoU 0.5 ไม่น้อยกว่า 80% เทียบกับป้ายกำกับเวลาของผู้เชี่ยวชาญ [26]
• H2.1 (AQA Target Correlation): คะแนนประเมินรวมของลำดับจลนศาสตร์จากแบบจำลองฝั่งไคลเอนต์ที่ได้รับการบีบอัด (Optimized Client-Side ST-GCN + Transformer Model) มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงเส้นของเพียร์สัน (Pearson's r) ไม่น้อยกว่า 0.80 เมื่อเปรียบเทียบกับคะแนนเฉลี่ยจากกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ (Expert Mean Score) [16]
• H2.2 (AQA Target Absolute Error): ค่าความคลาดเคลื่อนสมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Error - MAE) ระหว่างแบบจำลองประเมินฝั่งไคลเอนต์ที่ได้รับการบีบอัด กับกลุ่มผู้เชี่ยวชาญมีค่าต่ำกว่า 10% ของสเกลคะแนนเต็ม (เช่น มีค่าเบี่ยงเบนไม่เกิน 0.5 คะแนน บนเกณฑ์การประเมิน 0 - 5 คะแนน) [19]
• H3.1 (Expert-XAI Error Point Alignment): จุดข้อบกพร่องทางสรีระและจลนศาสตร์ที่ระบบ Neuro-Symbolic XAI ระบุผ่าน Attention และ Heuristics มีความสอดคล้องและตรงกันกับจุดผิดพลาดที่ผู้เชี่ยวชาญระบุจริงเชิงตำแหน่งไม่น้อยกว่า 70% (วัดผ่านค่า Fleiss' Kappa) [21]
• H4.1 (Skill & Motor Learning Improvement): กลุ่มทดลองที่ฝึกซ้อมด้วยระบบเวอร์ชันโลคอลสมบูรณ์แบบใหม่เป็นเวลา 8 สัปดาห์ มีพัฒนาการความแข็งแรงของกล้ามเนื้อควบคุมการทรงตัวและคะแนนจลนศาสตร์ข้อต่อเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติมากกว่ากลุ่มควบคุมที่รำแบบดั้งเดิม
• H4.2 (System Usability Standard): ระดับคะแนนความง่ายและพึงพอใจในการใช้งานระบบจากการประเมินด้วยเกณฑ์มาตรฐานสากล (System Usability Scale - SUS Score) เฉลี่ยของกลุ่มผู้ทดลองจริงมีค่าเฉลี่ยสะสมไม่น้อยกว่า 80 คะแนน (ระดับดีเยี่ยม)

---

6. งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง (Literature Review)

6.1 วิทยาศาสตร์การเคลื่อนไหว ชีวกลศาสตร์ และการควบคุมสมดุลมวยไท้เก๊ก (Movement Kinesiology, Biomechanics, and Postural Balance of Taijiquan)

การเคลื่อนไหวในท่าม้วนไหมไท้เก๊กเป็นตัวอย่างที่ดีของการทำงานของห่วงโซ่จลนศาสตร์ (Kinematic Chain) ในทางวิทยาศาสตร์การกีฬา [4] การส่งแรงสะท้อนจากส่วนล่างของร่างกาย (Foot Ground Reaction Force) ขึ้นสู่ข้อมือต้องการการหมุนตัวรอบแกนแนวตั้ง (Transverse Plane Rotation of Pelvis) หากผู้รำมีอาการเข่าบิดหรือหลังส่วนล่างค่อม จะลดประสิทธิภาพการส่งกำลังและทำให้เกิดแรงเฉือนทำลายข้อต่อ [8] การศึกษาเชิงชีวกลศาสตร์ยืนยันว่าการฝึกจัดแนวแกนสันหลังที่ถูกต้องช่วยเพิ่มการรับรู้อากัปกิริยาของกล้ามเนื้อ (Proprioception) และเพิ่มทักษะการควบคุมสมดุลน้ำหนัก (Center of Mass Control) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการป้องกันการล้มในกลุ่มวัยกลางคนและผู้สูงอายุทั่วไป [6], [7]

6.2 สถาปัตยกรรม ST-GCN และ Transformer ในการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว

แบบจำลอง Deep Learning ทั่วไปเช่น CNN หรือ LSTM จัดการพิกัดร่างกายเป็นเพียงอาร์เรย์ของจุดตัวเลข ทำให้ไม่สามารถเข้าใจความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ทางกายวิภาค (เช่น ข้อศอกต้องเคลื่อนไหวสัมพันธ์กับไหล่และมือ)

• ST-GCN (Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks): กำหนดให้ข้อต่อของมนุษย์เป็น Node และกระดูกเป็น Edge ในกราฟ ช่วยรักษารูปทรงของโครงสร้างร่างกายและการเคลื่อนไหวผ่านขอบของกราฟตามเวลาได้อย่างเที่ยงตรง [15] ซึ่งต่อมาได้รับการพัฒนาสู่ Adaptive Graph Convolution (2s-AGCN [17]) และ Shift-GCN [37] เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณและเรียนรู้โครงสร้างกราฟตามบริบท รวมถึงการประยุกต์ใช้เทคนิคการเลือกเฟรมสรีระสำคัญ (Deep Progressive RL [20])
• Self-Attention Transformer: เสริมความสามารถในการคำนวณค่าน้ำหนักความสนใจเพื่อเรียนรู้จลนศาสตร์ที่มีลักษณะต่อเนื่องยาวนาน ช่วยให้ AI ตรวจจับช่วงเวลาจังหวะเปลี่ยนผ่าน (Phase Transition) หรือจุดจังหวะสะดุดของการเคลื่อนไหวได้อย่างละเอียดผ่านโครงข่าย Spatial-Temporal Transformer [23], [24], [25]
• Action Quality Assessment (AQA) ในงานกีฬา: การประเมินคุณภาพทักษะกีฬาได้รับการบุกเบิกจากการเรียนรู้เพื่อให้คะแนน (Learning to Score in Sports [18]) สู่การประเมินแบบอิงวิดีโอ (What and How Well [16]) และการใช้การถดถอยเชิงเปรียบเทียบ (Group-aware Contrastive Regression [19]) ซึ่งโครงการนี้นำมาต่อยอดสู่การประเมินคุณภาพจลนศาสตร์แบบอธิบายได้บนเว็บเบราว์เซอร์

6.3 ปัญญาประดิษฐ์เชิงอธิบายในมิตินิวโร-ซิมโบลิก (Neuro-Symbolic Explainable AI)

การประเมินคุณภาพท่าทางมักประสบปัญหาข้อจำกัด "กล่องดำ" ของ Deep Learning ที่ส่งผลลัพธ์เป็นคะแนนดิบโดยไม่มีเหตุผลสนับสนุน [28] แนวคิด Neuro-Symbolic AI ผสานรวมพลังในการสกัดฟีเจอร์จลนศาสตร์ของโครงข่ายประสาทเทียม เข้ากับความรัดกุมของกฎตรรกะสัญลักษณ์ (Symbolic Heuristic Rules) ทำให้เราสามารถดึงจุดพิกัดที่มีน้ำหนักความใส่ใจของโมเดลสูงสุด (Attention Peaks) มาตรวจสอบความถูกต้องและแปลความหมายเป็นภาษาการฝึกสอนปกติที่เข้าใจง่าย ปิดช่องว่างของการสื่อสาร (Semantic Gap) และสร้างความไว้วางใจในการเรียนรู้กีฬาด้วยตนเอง [27], [29], [30]

แผนภาพที่ 1: กลไกประมวลผลระบบประสาท-สัญลักษณ์ (Neuro-Symbolic Explainable AI Flow)

6.4 วิทยาการปัญญาประดิษฐ์ฝั่งเบราว์เซอร์และการบีบอัดแบบจำลองบนอุปกรณ์ปลายทาง (Browser-based AI and Edge Model Optimization)

เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ฝั่งไคลเอนต์ (Client-side AI) ได้รับการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดด้วยมาตรฐานระดับอินเทอร์เน็ต เช่น WebAssembly (Wasm) และ WebGPU API ซึ่งทำหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมให้เว็บแอปพลิเคชันสามารถดึงพลังประมวลผลจากการ์ดจอฝั่งผู้ใช้โดยตรงโดยมีประสิทธิภาพความเร็วใกล้เคียงกับ Native Application [31], [35] อย่างไรก็ตาม การรันแบบจำลองประเมินการเคลื่อนไหวเชิงลึก (AQA) บนเบราว์เซอร์ต้องเผชิญข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ VRAM เพื่อแก้ปัญหานี้ วรรณกรรมวิจัยในปัจจุบันจึงหันมามุ่งเน้นการประยุกต์ใช้เทคนิค Model Compression (การบีบอัดโมเดล) ซึ่งประกอบด้วยสองเทคนิคหลัก ได้แก่ Weight Quantization (การแปลงความละเอียดบิตจาก FP32 เป็น INT8/FP16 เพื่อลดขนาดไฟล์และ VRAM ลง 50-75% [34]) และ Structural Pruning (การตัดแต่งโครงสร้างเชิงชีวกลศาสตร์และการทำ Coarse-to-Fine Pruning [36] เพื่อลดปริมาณการคูณเมทริกซ์ในชั้น Graph Convolution [15], [33])

6.5 การวิเคราะห์เปรียบเทียบเทคโนโลยีและช่องว่างทางวิจัยในระดับสากล (Comparative Analysis & Research Gap)

จากการสำรวจวรรณกรรมและระบบตรวจจับท่าทางการเคลื่อนไหวทั้งในระดับงานวิจัยและแอปพลิเคชันร่วมสมัย สามารถจำแนกกลุ่มเทคโนโลยีในปัจจุบันออกเป็น 4 กลุ่มหลักตามระดับความลึกซึ้งทางวิชาการ (Academic Rigor & Explainability) และความสามารถในการเข้าถึงของผู้ใช้งานจริง (Everyday Accessibility) ดังแสดงในแผนภาพที่ 2 และตารางที่ 2:

แผนภาพที่ 2: ผังวิเคราะห์เปรียบเทียบความลึกซึ้งทางวิชาการและการเข้าถึงได้ของผู้ใช้ (Academic Rigor vs. Accessibility Quadrant)

ตารางที่ 2: ตารางเปรียบเทียบ Novelty และคุณค่าของโครงการวิจัยเทียบกับกลุ่มงานวิจัยและแอปพลิเคชันร่วมสมัย

มิติการเปรียบเทียบ	กลุ่มที่ 1: Sensor & Optical MoCap ในห้องแล็บ [11], [12]	กลุ่มที่ 2: Computer Vision DTW & Pose Matching [13], [14]	กลุ่มที่ 3: Generic Deep Learning AQA [16], [19]	กลุ่มที่ 4: แอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ร่วมสมัย (Zenia, Kayyo, Taijiquan Trainer)	โครงการดุษฎีนิพนธ์นี้ (TaijiFlow AI)
ความสะดวกในการเข้าถึง (Accessibility)	ต่ำมาก (ต้องใช้อุปกรณ์หลักแสน/ล้านบาท)	สูง (กล้องเว็บแคมทั่วไป)	ปานกลาง - ต่ำ (พึ่งพา Cloud GPU Server ขนาดใหญ่)	สูง (ติดตั้งแอปหรือเปิดเว็บ)	สูงสุด (รันบนเว็บแคม 2D ทั่วไป ไม่ต้องใช้อุปกรณ์เสริม)
เกณฑ์ประเมินสรีระ	พิกัด 3D มุมองศาความแม่นยำสูง	การจัดสรีระรายเฟรมเชิงตำแหน่ง (Static Matching)	การถดถอยคะแนนรวม (End-to-End Holistic Score)	นับจำนวนครั้ง / เทียบเคียงโครงกระดูกพื้นฐาน	ชีวกลศาสตร์ต่อเนื่องเชิงเวลา (Dynamic Kinematic Chain 12 กฎ)
การอธิบายผลลัพธ์ (Explainability)	ค่าเชิงตัวเลขทางสถิติ ขาดบริบทครูสอน	กฎ IF-ELSE ตายตัวตามจุดพิกัด	ไม่มี (Black-Box หรือแสดงเพียง Pixel Heatmap)	ไฮไลต์สีข้อต่อเบื้องต้น ขาดคำแนะนำทางกายวิภาค	Zero-Server Neuro-Symbolic XAI (Attention Peak + Template NLP)
โครงสร้างสถาปัตยกรรม	Lab Offline Processing	Browser Script / Native App	Cloud Server (GPU Hosting หน่วงสูง/มีค่าใช้จ่าย)	Cloud API หรือ Mobile App	Client-Side Edge-Native (WebGPU + Wasm Fallback) Zero Cloud GPU Cost
การคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy)	เก็บในแล็บวิจัย	แตกต่างกันไป	อัปโหลดวิดีโอ/พิกัดขึ้นเซิร์ฟเวอร์	อัปโหลดภาพ/วิดีโอขึ้นคลาวด์ภายนอก	100% On-device Processing (ภาพและพิกัดไม่หลุดออกนอกเครื่อง ผ่านเกณฑ์ IRB)
หลักฐานเชิงประจักษ์การทดลอง (Empirical Evidence)	การวัดผลทางกายภาพในแล็บ	ไม่มี	ชุดข้อมูลวิดีโอเปิดทั่วไป	ขาดการทดลองแบบมีกลุ่มควบคุม	การทดลอง RCT 8 สัปดาห์ พร้อมวัดผลการทรงตัว Single-Leg Stance Test

---

7. วิธีดำเนินวิจัย (Research Methodology)

7.1 ขั้นตอนและขอบเขตระยะการดำเนินงานวิจัย (Research Phases)

เพื่อให้การดำเนินงานสอดคล้องกับระเบียบวิธีวิจัย การดำเนินโครงการจึงแบ่งออกเป็น 4 ระยะหลักดังนี้:

• ระยะที่ 1: การสร้างชุดข้อมูลจลนศาสตร์ (Biomechanical Dataset Construction): ดำเนินการออกแบบแผนการทดลอง บันทึกพิกัดข้อต่อ 3 มิติ (33 Landmarks) ด้วย MediaPipe และจัดทำป้ายกำกับคุณภาพเชิงชีวกลศาสตร์ (continuity, stability, kinematic chain) ร่วมกับกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ พร้อมทวนสอบความเที่ยงตรงด้วยค่า ICC และ Fleiss' Kappa [10] โดยแบ่งกลุ่มผู้เข้าร่วมวิจัยเป็นกลุ่มทั่วไป L1/L2 บันทึกคนละ 3 - 5 เซสชัน (เป้าหมายหลัก 3 เซสชัน) และกลุ่มผู้เชี่ยวชาญ L3 บันทึกคนละ 5 - 10 เซสชัน (เป้าหมายหลัก 5 เซสชัน) รำแบบครอบคลุมทั้ง 12 ท่าหลักในแต่ละเซสชัน (บันทึกท่าละ 1 - 3 นาที มีการนับเวลาพักย่อยระหว่างท่า 1 นาที และพักยาวฟื้นฟูกล้ามเนื้อครึ่งทาง 5 นาที) โดยตั้งเป้าหมายปริมาณข้อมูลสะสมอย่างน้อย 1,200 sequences (รวมผู้เชี่ยวชาญและอาสาสมัครฝึกหัด) เพื่อให้เพียงพอต่อการเรียนรู้ของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (อ้างอิงจากฐานข้อมูล AQA มาตรฐาน) และใช้วิธีการแบ่งข้อมูลแบบแยกกลุ่มผู้ทดสอบรายบุคคล (Subject-wise Split หรือ Leave-One-Subject-Out) ในขั้นตอนประเมินผลโมเดล เพื่อป้องกันความคลาดเคลื่อนจากการรั่วไหลของข้อมูลสรีระ (Data Leakage) ระหว่างข้อมูลชุดฝึกสอนและชุดทดสอบอย่างเข้มงวด

• ระยะที่ 2: การพัฒนาสถาปัตยกรรมและเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองฝั่งไคลเอนต์ (Client-Side DL Optimization): ออกแบบและพัฒนาโครงข่าย ST-GCN ร่วมกับ Transformer เพื่อเรียนรู้จลนศาสตร์สรีระ ดำเนินงานวิจัยการทำบีบอัดโมเดล (Structural Pruning) และบีบอัดบิต (Quantization) แปลงไฟล์เป็นแบบแผน ONNX ที่ปรับปรุงมาเพื่อทำงานร่วมกับ WebGPU/ONNX Runtime Web เพื่อจำแนกและวิเคราะห์คะแนนประเมินจลนศาสตร์ (AQA Score) ได้บนเบราว์เซอร์เครื่องปลายทางโดยไม่ล้นความจุแรม [15], [23]

• ระยะที่ 3: การพัฒนาระบบ Neuro-Symbolic XAI และการแสดงผลลัพธ์ออฟไลน์ (Zero-Server Neuro-Symbolic XAI):

  • Attention mapping: ดึงค่าน้ำหนักความสนใจจากโครงข่ายที่บีบอัดแล้วเพื่อระบุช่วงเวลาข้อบกพร่องจลนศาสตร์สูงสุด [23]
  • Symbolic Validation: ส่งค่า Attention peaks ไปตรวจสอบร่วมกับกฎ Heuristic Rules 12 ข้อ เพื่อแปลงค่าน้ำหนักตัวเลขเป็นรหัสข้อบกพร่องสรีระอย่างแม่นยำ [27]
  • Pedagogical Feedback: ออกแบบกลไกการสร้างคำชี้แนะภาษาธรรมชาติผ่าน Template-based NLP Engine ที่รันฝั่งไคลเอนต์ 100% นอกจากการทวนสอบเชิงปริมาณด้วยค่าสถิติความสอดคล้อง (Fleiss' Kappa) แล้ว จะประเมินเชิงคุณภาพเพิ่มเติมด้วยการสัมภาษณ์กึ่งโครงสร้างและแบบวัดทัศนคติลิเคิร์ท ในมิติความชัดเจน ประโยชน์ และความปลอดภัยเชิงการสอน (Pedagogical Safety) ป้องกันการนำไปใช้ผิดท่าทางจากระบบหลอน เพื่อให้ระบบมีความน่าเชื่อถือทางวิทยาศาสตร์การกีฬาอย่างสมบูรณ์แบบ

• ระยะที่ 4: การทดสอบและการประเมินผลเชิงสัมฤทธิ์ (Testing, Optimization & Evaluation):

  • Technical Evaluation: วัดผลความถูกต้องของการจัดส่งโครงข่าย (Accuracy, F1, Pearson correlation, MAE, latency บนอุปกรณ์ปลายทาง) [22]
  • User-centric Evaluation (Efficacy Evaluation RCT Phase): ดำเนินการทดลองเปรียบเทียบแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม (Randomized Controlled Trial - RCT) กับกลุ่มตัวอย่างรวม 40 คน ซึ่งขนาดกลุ่มตัวอย่างคำนวณผ่านโปรแกรม G*Power 3.1 (ระดับนัยสำคัญ $\alpha =0.05$, อำนาจทดสอบ $1-\beta =0.80$, และขนาดผลกระทบ $f=0.25$ สำหรับ Mixed-design ANOVA) ซึ่งคำนวณขนาดตัวอย่างขั้นต่ำได้ 17 คนต่อกลุ่ม และกำหนดเพิ่มเป็น 20 คนต่อกลุ่มเพื่อรองรับอัตราการถอนตัวจากการทดสอบ โดยทำการฝึกซ้อมเป็นเวลา 8 สัปดาห์ เพื่อประเมินคะแนนจลนศาสตร์ (AQA Score) ควบคู่กับระดับพัฒนาการการทรงตัวและวัดความพึงพอใจการยอมรับระบบด้วยคะแนน SUS โดยมีแผนการและเครื่องมือประเมินดังนี้:
    • การออกแบบระบบควบคุมหลอก (Sham UI / Placebo Mode Architecture): เพื่อควบคุมผลกระทบจากความตื่นเต้นกับเทคโนโลยีใหม่ (Novelty Effect) และปรากฏการณ์ฮอว์ธอร์น (Hawthorne Effect) ระบบได้รับการออกแบบให้กลุ่มควบคุม (Control Group 20 คน) ใช้งานระบบเว็บแอปพลิเคชันที่มีรูปลักษณ์และขั้นตอนการเปิดกล้องเหมือนกลุ่มทดลองทุกประการ แต่ทำงานในโหมด Sham UI (Placebo Mode) ซึ่งระบบจะแสดงเพียงวิดีโอครูต้นแบบและเส้นโครงร่างกระดูกพื้นฐาน โดยปิดการทำงานของระบบประเมินคะแนนเรียลไทม์ การแจ้งเตือนข้อต่อผิดพลาด และเสียงคำแนะนำเชิงการสอนอย่างเงียบ ๆ (Silent Logging) ในขณะที่ระบบยังคงบันทึกข้อมูลพิกัดสรีระเพื่อนำมาวิเคราะห์เปรียบเทียบผลลัพธ์ได้อย่างเป็นกลาง
    • เครื่องมือและโปรโตคอลการทรงตัว: ใช้การประเมินการทรงตัวทางกายภาพด้วย "การทดสอบยืนขาเดียวมาตรฐาน (Single-Leg Stance Test: SLST)" (ทั้งเงื่อนไขลืมตาและหลับตา) โดยวัดระยะเวลาการทรงตัวสูงสุดในหน่วยวินาที (บันทึกทศนิยม 2 ตำแหน่ง สูงสุดไม่เกิน 60 วินาที) โดยใช้ นาฬิกาจับเวลาดิจิทัลความละเอียดสูงบนสมาร์ทโฟน ร่วมกับการ บันทึกวิดีโอด้านข้าง (Side-view Video Analysis) เพื่อทำการตรวจสอบเฟรมเวลาที่เท้าอีกข้างแตะสัมผัสพื้นย้อนหลัง เพื่อป้องกันความคลาดเคลื่อนจากความเร็วปฏิกิริยากดนิ้วมือของผู้จับเวลา (Human reaction time error)
    • มาตรการด้านความปลอดภัยทางกายภาพ (Physical Safety Protocols): การทดสอบร่างกายทั้งหมดจะกระทำบน แผ่นยางออกกำลังกายกันลื่นมาตรฐาน (Non-slip mat) โดยกำหนดให้อาสาสมัครยืนทดสอบในตำแหน่งใกล้ฝาผนังหรือมี แนวราวจับพยุงนิรภัย (Safety Rails/Wall-support) ในระยะห่างไม่เกิน 1 ช่วงแขนเพื่อให้คว้าจับได้ทันทีหากสูญเสียการทรงตัว และจัดให้มีผู้ช่วยวิจัยคอยควบคุมดูแลความปลอดภัยประชิดตัวตลอดการยืนทรงตัว (Active Spotter) เพื่อป้องกันอันตรายจากการล้มอย่างสมบูรณ์
    • การวิเคราะห์ทางสถิติ: ใช้สถิติ Paired t-test เพื่อเปรียบเทียบพัฒนาการทรงตัวภายในกลุ่มตนเองก่อนและหลังการทดลอง (Pre-test vs Post-test) และประยุกต์ใช้สถิติ Mixed-design ANOVA เพื่อวิเคราะห์สัมฤทธิผลเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างกลุ่มทดลอง (ใช้ระบบ AI แนะนำสรีระ) และกลุ่มควบคุม (ใช้การฝึกผ่าน Sham UI) เพื่อสรุปประสิทธิภาพของเทคโนโลยีในการส่งเสริมทักษะจลนศาสตร์และการทรงตัวของผู้รำอย่างเป็นสากล

แผนภาพที่ 3: แผนผังขั้นตอนการดำเนินงานวิจัยและระเบียบวิธีวิจัยประเมินประสิทธิผล (Research Phases & Efficacy RCT Methodology Flowchart)

7.2 โครงสร้างสถาปัตยกรรมประมวลผลฝั่งไคลเอนต์ (Client-Side Edge-Native Architecture)

การทำงานของระบบถูกจัดตั้งขึ้นบนเว็บเบราว์เซอร์ทั้งหมดเพื่อรับประกันความเป็นส่วนตัวของผู้ฝึก 100% และลดต้นทุนค่าเช่าเซิร์ฟเวอร์ GPU ดังแสดงในแผนภาพที่ 4:

แผนภาพที่ 4: สถาปัตยกรรมประมวลผลฝั่งไคลเอนต์แบบไร้เซิร์ฟเวอร์ (Zero-Server Edge-Native Architecture)

แผนภาพที่ 5: สถาปัตยกรรมแบ่งชั้น 3 ระดับเพื่อความเป็นเลิศทางวิชาการและการต่อยอด (3-Tier Separation Architecture)

เพื่อให้เกิดความชัดเจนในการพัฒนางานวิจัยควบคู่กับการรักษาความมั่นคงปลอดภัยของระบบ โครงการนี้จึงออกแบบโครงสร้างสถาปัตยกรรมแบ่งแยกออกเป็น 3 ระดับ (3-Tier Architecture) อย่างเป็นอิสระต่อกัน:

1. Tier 1: Research Layer (ชั้นวิจัยและองค์ความรู้ AI): เป็นแกนหลักของดุษฎีนิพนธ์ ครอบคลุมการออกแบบโครงข่าย ST-GCN + Transformer, ชุดข้อมูลพิกัดสรีระ 12 ท่าที่ลงรหัสโดยผู้เชี่ยวชาญ, กลไก Neuro-Symbolic XAI และระเบียบวิธีวิจัยเพื่อประเมินประสิทธิผล (Efficacy Evaluation RCT Protocol)
2. Tier 2: Core Platform Layer (ชั้นแกนกลางระบบไร้เซิร์ฟเวอร์): ทำหน้าที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานขับเคลื่อนการรันโมเดลบนเบราว์เซอร์ด้วย WebGPU/Wasm, กลไก Heuristics 12 ข้อ, ระบบบันทึกภาพวิดีโอคู่ขนานด้วย WebRTC Track-Clone และโครงสร้างโฮสติ้งแบบไร้ต้นทุน Cloud GPU
3. Tier 3: Application & Delivery Layer (ชั้นแอปพลิเคชันและการใช้งาน): ส่วนติดต่อผู้ใช้งาน (User Interface) สำหรับผู้ฝึกซ้อมทั่วไป (B2C Dojo), หน้าจอทดลองวิจัยประเมินประสิทธิผล (Efficacy Evaluation RCT Suite) และการต่อยอดสู่ระบบบริหารจัดการสำนักมวยหรือการฟื้นฟูสมรรถภาพระยะไกล (B2B Tele-Rehab)

นอกจากนี้ เพื่อให้ผู้ประเมินเข้าใจกระบวนการทำงานภายในกล่องดำของปัญญาประดิษฐ์ประเมินคุณภาพจลนศาสตร์ (AQA Pipeline) รายละเอียดการจัดส่งโมเดลและการสกัดค่าน้ำหนักความสนใจสำหรับ Neuro-Symbolic AI ได้สรุปไว้ในแผนภาพที่ 6:

แผนภาพที่ 6: ผังโครงสร้างโมเดลร่วม ST-GCN + Transformer และท่อนแยกหัวทำนายแบบจำกัด (Spatio-Temporal GCN & Transformer Model Architecture)

• ระดับการทำงานเรียลไทม์ (Edge Web Processing - Real-time): พิกัด JSON landmark ที่สกัดได้จะผ่านเข้าโมเดลจำแนกท่ารำบนเบราว์เซอร์เพื่อระบุประเภทท่ารำ และสลับเปิดใช้งาน Heuristics 12 ข้อที่เหมาะสมในการเตือนทันทีโดยมีความหน่วงต่ำ (<100ms) โดยข้อมูลป้อนกลับจะกำหนดให้มี ข้อความที่สั้นกระชับและใช้ชุดประโยคคงที่ (Short Fixed Phrases) เพื่อให้ผู้รำฟังเสียงสะท้อนกลับ (Voice/Audio guidance) ได้ทันทีโดยไม่ต้องละสายตามาเปิดดูจอในขณะกำลังทรงตัวรำ พร้อมทำการ ไฮไลต์สีสะท้อนแสงบนโครงร่างกระดูก (Skeleton Joint Highlighting) ในตำแหน่งข้อต่อที่เกิดจุดผิดพลาดบนตัวแสดงผลบนหน้าจอสดโดยตรง [31]

• ระดับการวิเคราะห์หลังเซสชันและการแสดงรายงานเชิงลึก (On-Device Post-Session Evaluation & Visual Dashboard): เมื่อผู้รำกดสิ้นสุดเซสชันการรำ ข้อมูลพิกัดทั้งหมดจะประมวลผลผ่านโมเดล AQA Engine บนเบราว์เซอร์โดยทันที และดึงค่าดัชนี Attention Weights ออกมานำเสนอผลสัมฤทธิ์ผ่าน รายงานการประเมินชีวกลศาสตร์หลังฝึกซ้อม (Post-Session Biomechanical Dashboard) โดยมีแนวทางในการนำเสนอผลลัพธ์ผ่านแผนภาพวิเคราะห์จลนศาสตร์เชิงชีวกลศาสตร์ (ซึ่งอาจพิจารณาเลือกใช้หรือปรับปรุงตามความสอดคล้องทางปฏิบัติของการทดลองจริง) เช่น:

  1. การจำลองเปรียบเทียบแนวทิศทางการเคลื่อนที่ของข้อต่อหลัก (Joint Trajectory Analysis): แสดงเส้นแนววิถีการเคลื่อนที่ของจุดพิกัดสำคัญ (เช่น ข้อมือหรือข้อเท้า) ของผู้ฝึก เปรียบเทียบกับวิถีอ้างอิงมาตรฐานของผู้เชี่ยวชาญ เพื่อชี้เห็นจุดเหวี่ยงหรือจุดสะดุดอย่างชัดเจน
  2. ตัวชี้วัดระดับความมั่นคงและการถ่ายน้ำหนักตามแนวแกนลำตัว (Balance & Spinal Alignment Indicators): การวิเคราะห์ทิศทางและมุมเอนตัวของแนวแกนสันหลังร่วมกับการขยับฐานของจุดศูนย์ถ่วงร่างกาย
  3. การประเมินความสอดประสานของจลนศาสตร์อนุกรมเวลา (Kinematic Coordination Dynamics): แสดงระดับความต่างเฟสและความต่อเนื่องในการเชื่อมโยงส่งแรงจากฝ่าเท้าผ่านเอวสะโพกขึ้นสู่ท่อนบน (Kinematic Chain)
  4. แผนภูมิระบุจุดผิดพลาดเชิงเวลาผ่านกลไกใส่ใจของแบบจำลอง (AI Attention Temporal Mapping): แผนผังช่วงเวลาที่ระบุกรอบเวลาที่ AI ตรวจพบระดับค่าคะแนนเบี่ยงเบนสะสมสูงสุดในเซสชันนั้น พร้อมรายละเอียดคำชี้แนะการแก้ไขข้อต่อออฟไลน์ด้วย Template-based NLP [27]

• การปรับขนาดข้อมูลและโมเดลตามฮาร์ดแวร์ (Adaptive Web Inference Selection): แอปพลิเคชันสนับสนุนการตรวจวัดระดับประสิทธิภาพของฮาร์ดแวร์เครื่องผู้ฝึก ณ ขณะรัน (Runtime Benchmarking) โดยระบบจะปรับมิติข้อมูล Dynamic Time Window และการลดรูปกราฟร่างกายทางชีวกลศาสตร์ (Spatio-Temporal Pruning) ให้เข้ากับระดับประสิทธิภาพการประมวลผลของหน่วยความจำและการ์ดจอ (เช่น การรันบน WebGPU ของชิปประมวลผล NPU/GPU บนเครื่องหลัก หรือสลับไปใช้ CPU Wasm เป็นแผนสำรองกรณีระบบไม่รอบรับการเร่งประมวลผล) [34], [35]

• นโยบายความเป็นส่วนตัวและจริยธรรมข้อมูลสมบูรณ์แบบ (IRB Safeguard & Data Privacy Policies):

  • On-Device Processing: วิดีโอดิบจากกล้องเว็บแคมจะประมวลผลโลคอลในเครื่องของผู้ใช้ทั้งหมด โดยสกัดเฉพาะพิกัดแลนด์มาร์ก 3 มิติเชิงตัวเลข (33 landmarks) และทำลายภาพเฟรมดิบทิ้งทันทีรายเฟรม ข้อมูลพิกัดโครงร่างดิบจะไม่มีการนำมาประมวลผลเพื่อยืนยันอัตลักษณ์บุคคล และไม่มีการส่งไฟล์วิดีโอหรือภาพเคลื่อนไหวผ่านอินเทอร์เน็ตออกสู่คลาวด์ภายนอก [33]
  • มาตรการ Key-Coding: ข้อมูลบันทึกพิกัด JSON ที่อัปโหลดขึ้นสู่คลาวด์จัดเก็บข้อมูลการวิจัย จะระบุเพียงรหัสสุ่มนิรนาม (เช่น Participant_P01) และไม่มีส่วนของข้อมูลที่สามารถย้อนระบุตัวตนจริงของอาสาสมัครได้ โดยแฟ้มเอกสารที่เชื่อมโยงระหว่างตัวตนจริงและรหัสการวิจัย (Master Key Document) จะถูกเข้ารหัสความปลอดภัยและจัดเก็บออฟไลน์ในเครื่องของผู้วิจัยหลักแต่เพียงผู้เดียว และจะถูกทำลายทิ้งทันทีเมื่อสรุปผลสถิติงานวิจัยดุษฎีนิพนธ์เสร็จสิ้น
  • ความปลอดภัยของฐานข้อมูล (Supabase Storage): ฐานข้อมูลคลาวด์ที่ใช้รับพิกัดตัวเลขได้รับการปกป้องด้วยการเข้ารหัสข้อมูลที่เก็บรักษา (Encryption at Rest: AES-256) พร้อมทั้งใช้นโยบายความปลอดภัยการเข้าถึงรายแถว (Row Level Security: RLS) และระบบการมอบสิทธิ์ตามสิทธิ์เฉพาะบุคคล (Role-Based Access Control: RBAC)
  • สิทธิ์ในการถอนตัวของผู้เข้าร่วม (Right to Withdraw & Right to Be Forgotten): ผู้เข้าร่วมการวิจัยมีสิทธิ์อย่างอิสระในการถอนตัวออกจากการศึกษาได้ตลอดกรอบเวลาทดลองวิจัย โดยสามารถแจ้งความประสงค์ขอยุติการร่วมโครงการและขอลบข้อมูลพิกัดการรำของตนทั้งหมดออกจากระบบคลาวด์ของผู้วิจัยได้ทันทีสอดคล้องตามกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (PDPA)

7.3 การสังเคราะห์กฎฮิวริสติกเชิงจลนศาสตร์และรากฐานปรัชญาไท้เก๊ก (Classical Philosophy & Heuristic Kinematics Formulation)

ความท้าทายสำคัญของการวิจัยสหวิทยาการในระดับดุษฎีนิพนธ์นี้ คือการสร้าง สะพานเชื่อมเชิงทฤษฎีและภววิทยา (Theoretical & Ontological Bridge) เพื่อแปลงคัมภีร์และคำสอนเชิงนามธรรมอายุกว่า 400 ปีของมวยไท้เก๊กสกุลเฉิน (Chen-style Taijiquan - 陳式太極拳) ให้กลายเป็นตัวชี้วัดเชิงปริมาณทางจลนศาสตร์ (Quantitative Kinematic Metrics) และสูตรคณิตศาสตร์เวกเตอร์แบบเรียลไทม์ที่คอมพิวเตอร์สามารถประมวลผลได้อย่างแม่นยำ

โครงการวิจัยนี้ได้สังเคราะห์องค์ความรู้จาก 3 เสาหลักคัมภีร์มวยไท้เก๊กโบราณ:

1. คัมภีร์มวยไท้เก๊กของปรมาจารย์หวังจงเย่ว์ (Wang Zongyue's Treatise - 王宗岳《太极拳论》): หลักการส่งกำลังต่อเนื่องทั้งร่างกาย (一动无有不动), ความตั้งตรงดั่งตราชั่ง (立如平准), และการแยกหยิน-หยางเพื่อป้องกันภาวะติดขัดจากน้ำหนักสองข้าง (偏沉则随，双重则滞)
2. ตำรามวยไท้เก๊กสกุลเฉินของเฉินซิน (Chen Xin's Treatise - 陈鑫《太极拳图说》): หัวใจแห่งเกลียวม้วนไหม (太极拳，缠丝法也), การขับเคลื่อนพลังดั่งสาวใยไหม (运劲如抽丝), และเอวเป็นศูนย์กลางบัญชาการ (主宰于腰)
3. บัญญัติสำคัญ 10 ประการของหยางเฉิงฟู่ (Yang Chengfu's 10 Principles - 杨澄甫《太极拳十要》): กฎเหล็กแห่งสรีระ ได้แก่ แขวนกระหม่อม (虚领顶劲), จมไหล่ทิ้งศอก (沉肩坠肘), หดอกยืดหลัง (含胸拔背), คลายเอวหย่อนสะโพก (松腰落胯), และบนล่างสอดประสาน (上下相随)

กฎเชิงสัญลักษณ์ทั้ง 12 ข้อ (Symbolic Heuristic Rules) ถูกสังเคราะห์และจัดแบ่งออกเป็น 4 แกนวิเคราะห์ชีวกลศาสตร์ (4-Axis Biomechanical Framework) ดังรายละเอียดในตารางที่ 3:

ตารางที่ 3: ตารางสังเคราะห์กฎประเมินจลนศาสตร์ AI 12 ข้อตามคัมภีร์และชีวกลศาสตร์ไท้เก๊ก (Chen-style Taijiquan 12 Heuristic Biomechanical Rules Matrix)

กฎข้อที่	ชื่อกฎ (Rule Name)	คำสอน/คัมภีร์จีนโบราณ (Classical Treatise)	พิกัดข้อต่อที่ตรวจสอบ	ตรรกะเชิงชีวกลศาสตร์และคณิตศาสตร์ AI (Biomechanical & AI Math)
Rule 1	Path Shape (วิถีวงกลม)	圆活 (Yuan Huo) “立如平准，活似车轮”	ข้อมือซ้าย-ขวา (15, 16)	2D Cross Product Trajectory Consistency: คำนวณเวกเตอร์วิถีโค้งสะสม $\ge 70\mathrm{\%}$ ป้องกันการสั่นสะบัดหรือพับศอกหักมุมกะทันหัน เพื่อลดแรงเฉือนข้อต่อ
Rule 2	Arm Rotation (เกลียวม้วนไหม)	缠丝劲 (Chan Si Jin) “太极拳，缠丝法也”	ไหล่-ศอก-ข้อมือ-นิ้วมือ (11-22)	Relative Thumb-Pinky Vector Analysis: วิเคราะห์เวกเตอร์ $\mathrm{\Delta }x=x_{\text{thumb}}-x_{\text{pinky}}$ ตรวจสอบการคว่ำ-หงายฝ่ามือ (Pronation/Supination) สัมพันธ์กับทิศยก/ลดแขน
Rule 3	Elbow Sinking (การจมศอก)	沉肩坠肘 (Chen Jian Zhui Zhou) “肘不贴肋，肘不下垂”	ข้อศอก (13, 14), ข้อมือ (15, 16)	Vertical Positional & Angle Constraints: ตรวจสอบ $y_{\text{elbow}}>y_{\text{shoulder}}$ และจำกัดมุมกางศอก $\le {65}^{\circ }$ คลายกล้ามเนื้อ Trapezius ป้องกันการยกไหล่เกร็ง
Rule 4	Waist Initiation (เอวนำทาง)	主宰于腰 (Zhu Zai Yu Yao) “松腰落胯，气沉丹田”	เอว/สะโพก (23, 24), ไหล่, ข้อมือ	Kinematic Phase Lag (DTW): ตรวจสอบความเร็วเชิงมุมของเอว ${\omega }_{\text{waist}}$ ต้องขึ้นจุดสูงสุดก่อนข้อมือ ($\mathrm{\Delta }t\ge 100\text{ ms}$) เพื่อส่งกำลังผ่าน Lumbopelvic Rhythm
Rule 5	Vertical Stability (แกนดิ่งกระหม่อม)	虚领顶劲 (Xu Ling Ding Jin) “尾闾中正神贯顶”	จมูก (0), กลางไหล่, กลางสะโพก	Vertical Head Coordinate Variance: ควบคุมความแปรปรวน $\text{Var}(y_{\text{nose}})\le ϵ$ รักษาระนาบสายตาและแนวกระดูกสันหลังตรงในแนวดิ่ง (Spinal Decompression)
Rule 6	Smoothness (ความลื่นไหล)	运劲如抽丝 (Yun Jin Ru Chou Si) “迈步如猫行，运劲如抽丝”	ข้อต่อหลักทั่วร่างกาย	Minimum Jerk Cost Function: คำนวณอนุพันธ์อันดับ 3 ($\text{Jerk}=\stackrel{⃛}{\overrightarrow{p}}(t)$) ควบคุมความนุ่มนวลของการเคลื่อนไหวเพื่อฝึกการสั่งการกล้ามเนื้อ
Rule 7	Continuity (ความต่อเนื่อง)	相连不断 (Xiang Lian Bu Duan) “如长江大河，滔滔不绝”	ข้อต่อหลักทั่วร่างกาย	Sliding Window Kinetic Energy Filter: ตรวจสอบ $v_{\text{wrist}}(t)\ge v_{\text{min}}$ ต่อเนื่องตลอดช่วงเฟส ป้องกันสภาวะหยุดชะงักค้าง (Freeze) กลางคัน
Rule 8	Weight Shift (การถ่ายน้ำหนัก)	分清虚实 (Fen Qing Xu Shi) “偏沉则随，双重则滞”	สะโพก, เข่า, ข้อเท้าซ้าย-ขวา	Center of Mass (CoM) Projection Ratio: แยกแยะขาข้างรับน้ำหนัก (หยาง) และขาข้างว่าง (หยิน) ป้องกันภาวะ Double Weighting ฝึกสมดุลป้องกันการหกล้ม
Rule 9	Coordination (บนล่างสอดประสาน)	上下相随 (Shang Xia Xiang Sui) “一动无有不动”	ร่างกายท่อนบน และ ร่างกายท่อนล่าง	Inter-segmental Cross-Correlation: หาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ความเร็วสะสมท่อนบนและล่าง $R\ge 0.75$ ส่งกำลังแบบโซ่จลนศาสตร์ปิด (Kinetic Chain)
Rule 10	Bilateral Symmetry (สมมาตรโครงสร้าง)	中正安舒 (Zhong Zheng An Shu) “不偏不倚，八面支撑”	ไหล่ (11, 12), สะโพก (23, 24), ข้อมือ	Shoulder & Hip Tilt Angle Deviation: วัดแนวระนาบระดับไหล่และสะโพกต้องขนานพื้น $\theta \approx 0^{\circ }$ ป้องกันการเอียงตัวชดเชย (Compensatory Tilt)
Rule 11	Opposition & Phase (เฟสตรงข้ามสวนทิศ)	阴阳互济 (Yin Yang Hu Ji) “左阴右阳，动静相兼”	ข้อมือซ้าย-ขวา (15, 16)	Bimanual Phase Difference: สำหรับท่าสองมือ ตรวจวัด $\mathrm{\Delta }\varphi \approx {180}^{\circ }\pm {30}^{\circ }$ สองมือเคลื่อนที่สวนทิศทางสร้างแรงคู่ควบสมดุลตามวงจรหยินหยาง
Rule 12	Hand Coordination (มือคล้อยตามกัน)	主宾相待 (Zhu Bin Xiang Dai) “一主一副，相呼相照”	ข้อมือซ้าย-ขวา (15, 16)	Euclidean Bimanual Distance Boundary: ควบคุมระยะห่างเชิงพื้นที่ $d_{\text{min}}\le |{\overrightarrow{p}}_{\text{L}}-{\overrightarrow{p}}_{\text{R}}|\le d_{\text{max}}$ และบทบาทมือเอก-มือรองไม่ให้ทับซ้อน

(รายละเอียดและกลไกสรีรวิทยาเชิงลึกของแต่ละกฎ สามารถศึกษาเพิ่มเติมได้จากเอกสารแม่บท: [taiji_philosophy_and_biomechanical_mapping_guide.md](file:///Users/yut/TaijiFlow/research/phase-3/heuristics/taiji_philosophy_and_biomechanical_mapping_guide.md))

7.3.1 กลไกคณิตศาสตร์การผสานระบบประสาท-สัญลักษณ์ (Mathematical Formulation of Neuro-Symbolic Fusion)

เพื่อให้กลไกการอธิบายผลลัพธ์ (XAI) มีความรัดกุมเชิงทฤษฎีระดับดุษฎีนิพนธ์ โครงการวิจัยนี้ได้กำหนดสมการทางคณิตศาสตร์ในการเชื่อมโยงระหว่าง ค่าน้ำหนักความสนใจของโครงข่ายประสาท (Neural Attention Weights) และ เงื่อนไขกฎสัญลักษณ์เชิงชีวกลศาสตร์ (Symbolic Heuristic Rules) เข้าด้วยกันอย่างเป็นรูปธรรม:

1. การสกัดค่าน้ำหนักความสนใจเชิงพื้นที่-เวลา (Spatio-Temporal Attention Extraction):
   ให้ $A\in {\mathbb{R}}^{T\times J}$ เป็นเมทริกซ์ความสนใจที่ได้จากชั้น Self-Attention ของ Transformer [23], [24] โดย $A_{t,j}$ แทนค่าน้ำหนักความสนใจที่โมเดล Deep Learning มอบให้กับข้อต่อ $j\in \{1,\dots ,J\}$ ณ เฟรมเวลา $t\in \{1,\dots ,T\}$
2. การประเมินการละเมิดกฎชีวกลศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ (Symbolic Rule Violation Evaluation):
   ให้ $E_r(t)\in [0,1]$ แทนค่าความเบี่ยงเบนเชิงจลนศาสตร์ของกฎฮิวริสติกข้อที่ $r\in \{1,\dots ,12\}$ ณ เฟรมเวลา $t$ โดยกำหนดฟังก์ชันตัวบ่งชี้ (Indicator Function):$$\mathbb{I}(E_r(t)>{\theta }_r)=\{\begin{array}{ll}1,& \text{ถ้า }{E}_r(t)>{\theta }_r\text{ (เกิดข้อผิดพลาดเกินเกณฑ์วิกฤต)}\\ 0,& \text{ถ้า }{E}_r(t)\le {\theta }_r\text{ (สรีระถูกต้องตามเกณฑ์)}\end{array}$$(โดย ${\theta }_r$ คือค่าขีดเริ่มเปลี่ยนความผิดพลาดที่กำหนดโดยผู้เชี่ยวชาญ)
3. ฟังก์ชันคำนวณคะแนนความบกพร่องสรีระรวม (Fused Kinematic Defect Score):
   คะแนนความบกพร่องเชิงชีวกลศาสตร์ $S_{\text{defect}}(t,j)$ ณ ข้อต่อ $j$ และเวลา $t$ ถูกนิยามด้วยสมการการผสานเชิงเส้นถ่วงน้ำหนัก:$$S_{\text{defect}}(t,j)=\alpha \cdot A_{t,j}+(1-\alpha )\cdot \sum _{r\in {\mathcal{R}}_j}{w}_r\cdot \mathbb{I}(E_r(t)>{\theta }_r)$$
   • $\alpha \in [0,1]$: ค่าสัมประสิทธิ์ปรับสมดุลระหว่าง Neural Feature และ Symbolic Logic (กำหนดเริ่มต้นที่ $\alpha =0.5$)
   • ${\mathcal{R}}_j$: เซตย่อยของกฎฮิวริสติกที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการเคลื่อนไหวของข้อต่อ $j$ (เช่น ข้อศอกเกี่ยวข้องกับ Rule 2, 3, 9)
   • $w_r$: ค่าน้ำหนักความสำคัญของกฎข้อ $r$ โดย $\sum _{r\in {\mathcal{R}}_j}{w}_r=1$
4. การแปลงสู่ข้อมูลป้อนกลับเชิงการสอน (Pedagogical Feedback Mapping):
   เมื่อคะแนน $S_{\text{defect}}(t,j)\ge {\gamma }_{\text{threshold}}$ ระบบจะสกัดคู่ลำดับวิกฤต $(t^{\ast },j^{\ast })$ และดึงรหัสข้อผิดพลาดหลัก $r^{\ast }=\arg \underset{r\in {\mathcal{R}}_{j^{\ast }}}{max}{E}_r(t^{\ast })$ เพื่อส่งต่อเข้าสู่ Template-based NLP Engine:$$\text{FeedbackMessage}=\text{GenerateFeedback}(j^{\ast },r^{\ast },\text{SeverityLevel}(S_{\text{defect}}))$$วิธีนี้ทำให้ระบบสามารถชี้ชัดจุดบกพร่องได้อย่างแม่นยำทางกายวิภาค ขจัดปัญหาระบบหลอน (Hallucination) และรับประกันความปลอดภัยเชิงการสอน (Pedagogical Safety) 100% [27], [30]

---

7.4 การจัดสรรบทบาทหน้าที่ปัญญาประดิษฐ์และการจัดระดับระบบ (Architecture Decision Matrix & 4-Layer System Design)

เพื่อให้สอดคล้องกับระเบียบวิธีวิศวกรรมปัญญาประดิษฐ์ (AI Engineering) การพัฒนาโปรเจกต์วิจัยนี้ได้แบ่งบทบาทของโมเดลปัญญาประดิษฐ์ออกเป็น 4 ชั้นระบบหลัก (4-Layer Framework) เพื่อแยกแยะตรรกะแบบไฮบริด (Neuro-Symbolic) และการกระจายภาระประมวลผลระหว่างอุปกรณ์ผู้ใช้ (Edge) และเซิร์ฟเวอร์ (Cloud) โดยมีการตัดสินใจสถาปัตยกรรมสรุปได้ในตารางที่ 4:

ตารางที่ 4: ตารางการวิเคราะห์และตัดสินใจเลือกใช้โมเดลในโครงสร้างสถาปัตยกรรมระบบ (Architecture Decision Table)

ส่วนการทำงานในระบบ	โมเดล/ตรรกะที่เลือกใช้	เลเยอร์ประมวลผล	คำชี้แจงเหตุผลเชิงวิศวกรรม AI
Perception (การจับพิกัดโครงร่าง)	MediaPipe Pose (Custom Vision Model)	Edge Client-side (บราวเซอร์ / Wasm)	ดำเนินการแบบเรียลไทม์เพื่อสกัดโครงร่างร่างกายและทำลายเฟรมภาพดิบทันทีเพื่อปกป้องสิทธิ์ผู้ใช้ [10]
Domain Logic (ประเมินจลนศาสตร์เรียลไทม์)	Heuristic Rules 12 ข้อ (Symbolic Rule-based)	Edge Client-side (บราวเซอร์ / JS Engine)	ต้องการความหน่วงในการประมวลผลวิถีโค้งต่ำมากในการแสดงผลทันทีแบบเวลาจริง (<100ms)
Domain Logic (วิเคราะห์คะแนนอนุกรมเวลา)	Optimized ST-GCN + Transformer (Neural DL Model)	Edge Client-side (บราวเซอร์ / WebGPU)	โมเดลได้รับการบีบอัดและแปลงไปรันบน ONNX Runtime Web เพื่อวิเคราะห์อนุกรมเวลาหลังจบเซสชัน [15], [23]
Explainable Pedagogy (สร้างบทเตือนการสอน)	Template-based NLP Engine (Rule-based NLP)	Edge Client-side (บราวเซอร์ / JS Engine)	แปลงค่าน้ำหนักความสนใจร่วมกับตรรกะชีวกลศาสตร์ออกมาเป็นข้อความแนะนำสอนมวยที่เสถียรและปลอดภัย [27]
Safety & Medical Guardrails (การควบคุมข้อความ)	Rule-based Validation Filter	Edge Client-side (บราวเซอร์ / JS Engine)	คัดกรองและป้องกันการสร้างคำอธิบายเชิงคลินิก/การรักษาโรค เพื่อรับรองความปลอดภัยและเป็นไปตามหลักจริยธรรม IRB [28], [30]

นอกจากนี้ การทำงานยังร้อยเรียงผ่าน 4 ชั้นโครงสร้าง (4-Layer Framework) บนอุปกรณ์ผู้ใช้ทั้งหมดดังนี้:

1. Perception Layer (ชั้นรับรู้พิกัด): MediaPipe Pose ทำการสกัดพิกัดแลนด์มาร์ก 3 มิติจากภาพวิดีโอดิบลงสู่ JSON Landmarks ภายในเครื่อง [10]
2. Domain Logic Layer (ชั้นตรรกะประเมิน): ตรวจสอบพิกัดด้วย Heuristics 12 ข้อ ควบคู่กับการส่งต่อพิกัดทั้งหมดในฐานความจำไปรัน ST-GCN + Transformer เพื่อประเมินเชิงชีวกลศาสตร์ด้วย WebGPU [15]
3. Knowledge & Explanation Layer (ชั้นอธิบายเชิงความรู้): ใช้กลไก Neuro-Symbolic ดึง Attention Weights มาจับคู่กับข้อผิดพลาดของกฎสัญลักษณ์ และแปลงเป็นข้อมูลป้อนกลับทางวิทยาศาสตร์การกีฬาแบบออฟไลน์ [27]
4. Orchestration & Guardrails Layer (ชั้นจัดระบบและกรองความปลอดภัย): บริหารกระบวนการจัดการหน่วยความจำบนเบราว์เซอร์ พร้อมกรองการใช้คำศัพท์ทางการแพทย์ให้เป็นศัพท์ทักษะกีฬาเพื่อรักษากรอบ IRB และความปลอดภัยสูงสุด [30]

7.5 มาตรฐานการทวนสอบแบบจำลองและการใช้งาน (Model and System Usability Verification)

ในการประเมินความถูกต้องและความเที่ยงตรงของแบบจำลองคอมพิวเตอร์และระบบปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาขึ้น โครงการวิจัยนี้ได้กำหนดกรอบการประเมินผลเชิงปริมาณ (Quantitative Evaluation Metrics) โดยแบ่งออกเป็น 3 มิติหลัก ได้แก่ มิติด้านความเที่ยงตรงของโมเดลจำแนกพิกัดฝั่งเบราว์เซอร์ มิติด้านความเที่ยงตรงของการวิเคราะห์คะแนนประเมินคุณภาพ (AQA Score) เมื่อเทียบกับคะแนนเฉลี่ยของผู้เชี่ยวชาญ และมิติด้านความพร้อมของระบบและการตอบสนองต่อผู้ใช้งานจริง ดังรายละเอียดโครงสร้างและเกณฑ์วัดผลสัมฤทธิ์ในตารางที่ 5 ด้านล่างนี้:

ตารางที่ 5: ตารางเกณฑ์การประเมินและทวนสอบความถูกต้อง (Evaluation Metrics Framework)

โมดูลย่อย	วัตถุประสงค์หลัก	วิธีการประเมิน	ดัชนีชี้วัดและเกณฑ์เป้าหมาย
Edge Action Classifier	ระบุประเภทท่าม้วนไหม 12 ท่าแบบอัตโนมัติขณะฝึก	รันการจำแนกบนชุดข้อมูล Test Set ของโมเดล Edge [31]	Top-1 Accuracy $\ge$ 85%, Inference Latency < 100ms
Temporal Segmentation	แบ่งส่วนช่วงเวลาเริ่มต้น-สิ้นสุดของท่ารำสะสม	เปรียบเทียบขอบเขตเวลากับฉลากของผู้เชี่ยวชาญ [26]	F1@IoU 0.5 $\ge$ 80%
Sequence-based AQA	ประเมินความต่อเนื่องของห่วงโซ่จลนศาสตร์ [15]	วัดความสอดคล้องเชิงเส้นกับคะแนนของผู้เชี่ยวชาญ	Pearson's $r\ge$ 0.80, MAE $\le$ 10% (0.5 คะแนนบนเกณฑ์ 0-5) [16]
Neuro-Symbolic XAI	อธิบายและชี้จุดผิดพลาดเชิงชีวกลศาสตร์ [27]	เปรียบเทียบตำแหน่งผิดพลาดที่ AI ชี้กับที่ครูระบุ	Fleiss' Kappa $\ge$ 0.70 (Substantial Agreement) [21]
Usability & Learning	ประเมินความพึงพอใจและพัฒนาการการฝึกซ้อม	จัดกลุ่มตัวอย่างควบคุมทดลองฝึก 8 สัปดาห์ และวัดผล	พัฒนาการกลุ่มทดลองดีกว่ากลุ่มควบคุมอย่างมีนัยสำคัญ ($p<0.05$), คะแนน SUS $\ge$ 80

ตารางที่ 5.1: กรอบการทดลองเปรียบเทียบกับแบบจำลองมาตรฐานและการศึกษาตัดทอน (Baseline Comparison & Ablation Study Matrix)

เพื่อพิสูจน์คุณค่าทางวิชาการ (Academic Rigor & Value Added) ของสถาปัตยกรรมที่นำเสนอต่อคณะกรรมการสอบดุษฎีนิพนธ์ งานวิจัยนี้ได้กำหนดโมเดลเปรียบเทียบมาตรฐาน (Baseline Models) 4 สถาปัตยกรรมในการประเมินเชิงประจักษ์ (Empirical Evaluation):

สถาปัตยกรรมโมเดล (Model Architecture)	กลไกประมวลผลหลัก (Core Mechanism)	มิติเวลา (Temporal Dynamics)	ความสามารถในการอธิบายผล (Explainability)	การทำงานบนเบราว์เซอร์ (Edge WebGPU)	ข้อจำกัดสำคัญ (Key Limitations)
Baseline 1: Static Heuristics Only (ระบบเดิมระดับ ป.โท [32])	กฎเงื่อนไข IF-ELSE ทางเรขาคณิตรายเฟรม	❌ ขาดมิติเวลา	⚠️ อธิบายได้เฉพาะกฎตายตัว	✅ รันบน JS Engine ทั่วไป	ขาดความยืดหยุ่นต่อจังหวะรำที่ลื่นไหล ตรวจจับห่วงโซ่จลนศาสตร์ไม่ได้
Baseline 2: Dynamic Time Warping (DTW) (ระบบ Pose Matching แบบดั้งเดิม [13], [14])	วัดระยะห่าง Euclidean/Cosine ระหว่างลำดับเฟรมเทียบครู	⚠️ เทียบความยาวเฟรมแบบเชิงเส้น	❌ ไม่มี (บอกเพียงระยะห่างรวม Distance Metric)	✅ รันบน CPU Wasm	ไวต่อสัญญาณรบกวนของมุมกล้อง ไม่เข้าใจความสัมพันธ์ของกระดูก
Baseline 3: Pure Black-Box ST-GCN (โมเดล Deep Learning ทั่วไป [15], [16])	Spatial-Temporal Graph Convolutional Network	✅ วิเคราะห์การขยับข้อต่อรายเฟรม	❌ กล่องดำ (ให้เพียงตัวเลขคะแนน AQA Score 0-5)	⚠️ ต้องการสเปกเครื่องสูง	ไม่สามารถชี้ได้ว่าข้อต่อใดผิด และต้องแก้ไขสรีระอย่างไรเชิงการสอน
Proposed: Neuro-Symbolic ST-GCN + Transformer (สถาปัตยกรรมโครงการดุษฎีนิพนธ์นี้)	ST-GCN + Self-Attention + 12 Symbolic Rules [23], [27]	✅ ดีเยี่ยม (ตรวจจับ Phase Transition)	✅ ดีเยี่ยม (สกัด Attention Peak ผสานกฎ 12 ข้อ แปลงเป็นภาษาพูด)	✅ รองรับ WebGPU 100% พร้อม Wasm Fallback	เป็นสถาปัตยกรรมไฮบริดที่ผสานข้อดีของความแม่นยำและการอธิบายผล

---

7.6 ระเบียบวิธีจัดการความเสี่ยงและแผนสำรอง (Risk Management and Fallback Plan)

เนื่องจากกรอบการทำงานนี้ผสานเทคโนโลยี AI หลายระดับ จึงกำหนดมาตรการจัดการความเสี่ยงทางปฏิบัติเพื่อการันตีความสำเร็จของดุษฎีนิพนธ์ดังนี้:

• กรณีระบบจำแนกและแบ่งส่วนเชิงเวลาพังหรือเรียนรู้ช้า (Segmentation Failure):
  • ความเสี่ยง: โมเดลจำแนกไม่สามารถระบุจุดเริ่มต้นและสิ้นสุดของท่ารำในการรำอิสระต่อเนื่องได้อย่างแม่นยำ
  • แผนสำรอง (Fallback): สั่งลดรูปสถาปัตยกรรมโดยการกำหนดระบบแบบ "Semi-automatic Segmentation" โดยใช้อินพุตสัญญาณพิกัดมือที่นิ่งสนิทชั่วคราวเป็นตรรกะกำหนดกรอบเริ่มและจบของหน้าต่างเวลา (Static Pose Thresholding) เพื่อช่วยแบ่งท่อนข้อมูล หรือใช้ Heuristics-only ในการตัดแบ่งแทน
• กรณีโมเดล ST-GCN + Transformer ไม่ลู่เข้าหรือไม่แม่นยำพอ (AQA Non-convergence):
  • ความเสี่ยง: ค่าความคลาดเคลื่อน MAE สูงกว่า 10% และค่าสหสัมพันธ์ต่ำกว่า 0.80
  • แผนสำรอง (Fallback): เปลี่ยนสถาปัตยกรรมจากกราฟโครงข่ายประสาทแบบ Dynamic ไปใช้โมเดลจลนศาสตร์แบบดั้งเดิม (Kinematic Joint Angle Calculation) ที่พัฒนาต่อยอดร่วมกับ Dynamic Time Warping (DTW) เพื่อคำนวณระยะห่างทางกายภาพ (Geometric Distance) เทียบกับพิกัดอ้างอิงของครูผู้เชี่ยวชาญโดยตรง [13]
• กรณีอุปกรณ์ปลายทางของผู้ฝึกมีประสิทธิภาพต่ำหรือหน่วยความจำไม่เพียงพอ (Client Hardware & Memory Limitation):
  • ความเสี่ยง: อุปกรณ์หรือสมาร์ทโฟนของผู้ใช้เกิดอาการกระตุก เฟรมเรตร่วงต่ำกว่าเกณฑ์ใช้งาน หรือเบราว์เซอร์ค้างเนื่องจาก VRAM/RAM ไม่เพียงพอต่อการคำนวณ Attention Matrix ของโมเดล ST-GCN + Transformer บนเบราว์เซอร์
  • แผนสำรอง (Fallback): ระบบจะทำการลดระดับการประมวลผลเชิงวิศวกรรมลงโดยอัตโนมัติ (Adaptive Downgrading) โดยการ (1) ตัดลดสัดส่วนโหนดกราฟโครงร่าง (ตัดข้อต่อใบหน้าและนิ้วมือออก เหลือเฉพาะข้อต่อหลัก 15 จุดทางชีวกลศาสตร์) หรือ (2) สลับไปใช้กลไก Heuristics 12 ข้อ (JavaScript Engine ล้วน) ในการคำนวณคะแนนเชิงมุมกระดูกและให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์แทนการรันโมเดล Deep Learning ซึ่งจะช่วยลดการใช้ทรัพยากรเครื่องลงจนเกือบเป็นศูนย์และป้องกันเบราว์เซอร์ค้าง

7.7 การวิเคราะห์จุดแข็ง จุดอ่อน ข้อจำกัดเชิงเทคนิค และการต่อยอดสู่อนาคต (SWOT, Technical Limitations & Future Work)

เพื่อเป็นรากฐานสู่การเขียนอภิปรายผลในดุษฎีนิพนธ์ฉบับสมบูรณ์ (บทที่ 5) จึงได้ทำการวิเคราะห์จุดแข็ง ข้อจำกัดเชิงเทคนิค และแนวทางการขยายผลเชิงนวัตกรรมไว้ดังนี้:

• ข้อจำกัดเชิงเทคนิคของกล้องเว็บแคม 2 มิติ และการบดบังของข้อต่อ (2D Monocular Occlusion):
  • ปัญหา (Limitation): การใช้กล้องเว็บแคมระนาบเดี่ยว (Monocular 2D Camera) อาจเกิดปัญหาการบดบังของข้อต่อ (Self-occlusion) ในบางทิศทางการหมุนลำตัว เช่น มือข้างหนึ่งบดบังข้อศอกอีกข้าง
  • แนวทางแก้ไขในงานวิจัย (Mitigation): (1) การกำหนดมุมตั้งกล้องมาตรฐานแบบมุมเฉียง ${45}^{\circ }$ และมุมตรง ${90}^{\circ }$ ในคู่มือวิจัย (2) การใช้กลไกของ Spatio-Temporal Graph Convolution (ST-GCN) ซึ่งใช้โครงสร้างความเชื่อมโยงของกระดูก (Kinematic Topology) ในการส่งผ่านและประมาณค่าพิกัดข้อต่อข้างเคียง (Joint Information Propagation) ช่วยลดผลกระทบจากการบดบังได้เป็นอย่างดี
• แผนการต่อยอดสู่การนำไปใช้ประโยชน์จริง (Translational Innovation & Economic Impact):
  • การขอหนังสือรับรองการนำผลงานไปใช้ประโยชน์ (TRL 7+ Letter of Utilization): ผ่านการทดลองภาคสนามในชุมชนผู้สูงอายุหรือศูนย์เวชศาสตร์ฟื้นฟู เพื่อยืนยันว่าระบบสามารถช่วยลดความเสี่ยงจากการหกล้มและเสริมการทรงตัวได้จริง
  • การขยายผลสู่ Tele-rehabilitation และ B2B Digital Dojo: ต่อยอดสถาปัตยกรรม Core Platform สู่ระบบ Tele-rehab ในสถานพยาบาล หรือระบบ Digital Dojo Analytics สำหรับโรงเรียนสอนศิลปะการต่อสู้
  • การขอรับทุนสนับสนุนผู้ประกอบการนวัตกรรม: นำพอร์ตโฟลิโอสิทธิบัตร 2 เรื่องและผลงาน TRL 7 ยื่นขอรับทุนสนับสนุนระดับประเทศ เช่น TED Fund (ยุววิสาหกิจเริ่มต้น), สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (NIA), หรือ บพค. เพื่อผลักดันสู่ DeepTech Spin-off อย่างสมบูรณ์แบบ

---

8. ระยะเวลาในการดำเนินงาน (Research Timeline)

โครงการวิจัยนี้มีแผนการดำเนินงานดุษฎีนิพนธ์ระดับปริญญาเอกรวมทั้งสิ้น 3 ปี (6 ภาคการศึกษา) โดยมีรายละเอียดขั้นตอนดังแสดงในตารางที่ 6:

ตารางที่ 6: ตารางแผนการดำเนินงานวิจัยรายเทอมและรายเดือนของโครงการดุษฎีนิพนธ์ (Research Timeline Table)

ปีที่ / ภาคการศึกษา	ช่วงเวลา (เดือน)	กิจกรรมการวิจัยและพัฒนา	รายละเอียดกิจกรรมปฏิบัติ	ผลงานส่งมอบ (Output)
ปีที่ 1 / เทอม 1	เดือนที่ 1–6	ทบทวนวรรณกรรมและออกแบบงานวิจัย	ทบทวนงานวิจัยด้านชีวกลศาสตร์ Taijiquan, pose estimation, ST-GCN, Transformer, XAI และ AQA อัปเดต state-of-the-art และสังเคราะห์กรอบแนวคิด	ร่างบทที่ 1–3 และกรอบแนวคิด
		ยื่นขอจริยธรรมในมนุษย์ (IRB)	จัดเตรียมเอกสารคู่มือวิจัย คำชี้แจง และแบบยินยอมสำหรับโครงการ ยื่นต่อคณะกรรมการพิจารณาจริยธรรมในมนุษย์เพื่อขอรับการอนุมัติ (Expedited Review)	เอกสารยื่นขอและใบรับรองจริยธรรมวิจัย (IRB Approved)
		สอบป้องกันโครงร่างดุษฎีนิพนธ์	เขียนข้อเสนอโครงการวิจัยฉบับสมบูรณ์ นำเสนอต่อคณะกรรมการ และปรับปรุงตามข้อเสนอแนะ	Approved PhD Proposal
ปีที่ 1 / เทอม 2	เดือนที่ 7–12	เก็บข้อมูลพิกัดสรีระต้นแบบ & ทรัพย์สินทางปัญญา	บันทึกวิดีโอ 12 ท่าจากผู้เชี่ยวชาญ สกัดพิกัดข้อต่อ 3 มิติ และ ยื่นจดสิทธิบัตรเรื่องที่ 1 (Kinematic Engine & WebRTC Track-Clone) ผ่าน TLO	• Taiji Dataset พร้อมป้ายกำกับ • สิทธิบัตรเรื่องที่ 1 (ยื่นรับ Filing No. - TRL 6)
		ส่งบทความ International Conference	สังเคราะห์ผลการพัฒนาระบบเบราว์เซอร์ไคลเอนต์และสถาปัตยกรรม Edge-Native ส่งบทความไปนำเสนอในการประชุมวิชาการนานาชาติ	บทความ Conference 1 (Edge Web App & Inference)
ปีที่ 2 / เทอม 1	เดือนที่ 13–18	พัฒนา ST-GCN + Transformer AQA & สิทธิบัตร 2	ฝึกสอนโมเดลไฮบริด (ST-GCN + Transformer) ทำ Model Pruning/Quantization สกัด Attention Weights สำหรับ XAI และ ยื่นจดสิทธิบัตรเรื่องที่ 2	• ST-GCN+Transformer Model (WebGPU) • สิทธิบัตรเรื่องที่ 2 (ยื่นรับ Filing No. - TRL 6)
		เขียนบทความวิชาการฉบับที่ 1 (AI Model)	สังเคราะห์ผลการทดลองด้านสถาปัตยกรรมโมเดลและ XAI ส่งตีพิมพ์ในวารสารวิชาการนานาชาติระดับชั้นนำ (Scopus/WoS Q1/Q2)	ส่งบทความ Journal 1 (AI Core Model & XAI)
ปีที่ 2 / เทอม 2	เดือนที่ 19–24	บูรณาการระบบสมบูรณ์ & นำเสนอ Conference	บูรณาการ ST-GCN, Transformer, XAI และ Template NLP เข้าเป็นระบบ Client-Side เดียวกัน และเดินทางไปนำเสนอผลงาน Conference 1	• TaijiFlow AI Integrated System • นำเสนอผลงาน Conference 1 สำเร็จ
ปีที่ 3 / เทอม 1	เดือนที่ 25–30	การทดลองประเมินประสิทธิผล RCT 8 สัปดาห์ & รับรองนวัตกรรม	ดำเนินการทดลองภาคสนามเปรียบเทียบแบบสุ่มและมีกลุ่มควบคุม (RCT 8 สัปดาห์, N=40 คน) และขอ หนังสือรับรองการนำผลงานไปใช้ประโยชน์ (TRL 7+)	• ข้อมูลการทดลอง RCT และสถิติ ITT • หนังสือรับรองผลงานนวัตกรรม TRL 7+
		เขียนบทความวิชาการฉบับที่ 2 (Efficacy RCT)	เรียบเรียงและส่งตีพิมพ์บทความวิชาการที่วิเคราะห์ผลลัพธ์การทดลอง (Single-Leg Stance Test, AQA Score และ SUS)	ส่งบทความ Journal 2 (Efficacy RCT & Balance)
ปีที่ 3 / เทอม 2	เดือนที่ 31–36	รวมเล่ม 5 บท & สอบปกป้องดุษฎีนิพนธ์	เรียบเรียงดุษฎีนิพนธ์บทที่ 1–5 ทั้งหมด รวบรวมเอกสารสิทธิบัตรและหนังสือรับรองนวัตกรรมแนบภาคผนวก และสอบป้องกันดุษฎีนิพนธ์	• Journal 1 ได้รับการตอบรับ (Accepted) • PhD Dissertation ผ่านการอนุมัติ (Graduated)

นอกจากนี้ ผังกำหนดการและช่วงระยะการทำงานที่แบ่งตามโครงสร้างภาคการศึกษา (Semesters) ควบคู่กับแกนเวลาแบบเดือน-ปีแสดงผลผ่านแผนภูมิแกนต์ (Gantt Chart) ในแผนภาพที่ 7 ดังนี้:

แผนภาพที่ 7: แผนภูมิแกนต์ (Gantt Chart) แสดงการวางแผนงานพอร์ตโฟลิโอ 6 ผลงานและระยะเวลา 3 ปี (Research Timeline Gantt Chart)

---

9. ประโยชน์ที่คาดว่าจะได้รับและทรัพย์สินทางปัญญา (Expected Impact & IP Assets)

• มิติทางวิชาการและทรัพย์สินทางปัญญา (Academic & IP Innovation Portfolio):

  • พอร์ตโฟลิโอผลงานทางวิชาการ 6 ชิ้นงาน (Triple Redundancy Safety):
    1. สิทธิบัตรการประดิษฐ์/อนุสิทธิบัตร เรื่องที่ 1 (TRL 6): กลไกการประเมินจลนศาสตร์ 12 กฎชีวกลศาสตร์ และระบบบันทึกภาพคู่ขนานแบบโคลนแทร็ก WebRTC
    2. สิทธิบัตรการประดิษฐ์/อนุสิทธิบัตร เรื่องที่ 2 (TRL 6): สถาปัตยกรรม Neuro-Symbolic XAI พร้อมกลไก Attention Graph Pruning บนเบราว์เซอร์
    3. ผลงานนวัตกรรมระดับ TRL 7+: หนังสือรับรองการนำผลงานไปใช้ประโยชน์จริง (Letter of Utilization) จากการทดลองภาคสนาม 8 สัปดาห์
    4. บทความวารสารนานาชาติฉบับที่ 1 (Scopus/WoS Q1/Q2): นวัตกรรมสถาปัตยกรรมโมเดล ST-GCN + Transformer AQA
    5. บทความวารสารนานาชาติฉบับที่ 2 (Scopus/WoS Q1/Q2): ประสิทธิผลของการฝึกด้วย AI ต่อการทรงตัวและจลนศาสตร์สรีระ (RCT Efficacy)
    6. บทความการประชุมวิชาการนานาชาติ (Scopus/IEEE): ระบบตรวจจับและประมวลผลท่าทางการเคลื่อนไหวแบบโลคอลบนเบราว์เซอร์ (Edge Web App)
  • การแก้ปัญหา Black Box: การพัฒนาระบบ XAI จะช่วยสร้างมาตรฐานใหม่ในการออกแบบ AI ที่เน้นการมีปฏิสัมพันธ์กับมนุษย์ (Human-Centered AI) โดยเฉพาะในด้านการศึกษากีฬา [27]
  • แผนการเสนอผลงานและวารสารเป้าหมาย (Target Publication Venues):
    • บทความชิ้นที่ 1 (ด้าน AI Core & Dataset): มุ่งเป้าหมายส่งตีพิมพ์ในวารสารระดับนานาชาติ ฐานข้อมูล Scopus/WoS Q1/Q2 ในสาขา Computer Vision, Pattern Recognition หรือ Sensors (เช่น Pattern Recognition Letters, IEEE Access หรือ Sensors)
    • บทความชิ้นที่ 2 (ด้าน Web Edge & HCI): มุ่งเป้าหมายส่งตีพิมพ์ในรายงานการประชุมวิชาการนานาชาติระดับสากลในฐานข้อมูล Scopus/IEEE (เช่น IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence หรือ ACM CHI PLAY)
    • บทความชิ้นที่ 3 (ด้าน Efficacy RCT & Balance): มุ่งเป้าหมายส่งตีพิมพ์ในวารสารระดับนานาชาติ ฐานข้อมูล Scopus/WoS Q1/Q2 ในสาขาวิทยาศาสตร์การกีฬาหรือเทคโนโลยีการศึกษา (เช่น Journal of Sports Sciences, Applied Sciences หรือ PLOS ONE)

• มิติทางสังคม วัฒนธรรม และวิทยาศาสตร์การกีฬา (Social, Cultural & Sports Science Impact):

  • การอนุรักษ์มรดกทางวัฒนธรรมในรูปแบบดิจิทัล: การอนุรักษ์ศาสตร์ความรู้ทางกายวิภาคและการส่งต่อแรงของมวยไท้เก๊กสกุลเฉินดั้งเดิมให้อยู่ในฐานข้อมูลดิจิทัลที่เข้าถึงง่ายและเป็นรูปแบบตัวเลขทางวิทยาศาสตร์อ้างอิงได้ถาวร ป้องกันการสูญหายหรือการบิดเบือนขององค์ความรู้ [1] - [3]
  • การเพิ่มโอกาสในการเข้าถึงสุขภาพที่ดีและการป้องกันการล้ม: ช่วยให้ผู้ฝึกฝนด้วยตนเองและกลุ่มผู้สูงอายุสามารถพัฒนาทักษะการทรงตัวได้อย่างถูกต้อง ลดความเสี่ยงจากการบาดเจ็บและหกล้ม และส่งเสริมสุขภาพจิตด้วยการฝึกสมาธิผ่านการเคลื่อนไหว [6], [7]
  • มิติวิทยาศาสตร์การกีฬาและการส่งเสริมสุขภาพ: ช่วยให้ประชาชนและผู้รักการฝึกซ้อมกีฬาสามารถเรียนรู้และปรับปรุงการทรงตัว สรีระกระดูกสันหลัง ป้องกันอาการปวดเข่าและข้อต่อจากการเคลื่อนไหวที่ผิดพลาดได้อย่างปลอดภัยโดยไม่ต้องมีครูคอยประกบตลอดเวลา [8]

• มิติเชิงยุทธศาสตร์สู่อนาคตและเศรษฐศาสตร์นวัตกรรม (Strategic Future & Economic Impact):

  • รากฐานสู่การขยายผลเชิงพาณิชย์และสาธารณสุขแบบไร้ต้นทุนคลาวด์ (Scalable Zero-Cloud Deployment): การพัฒนาสถาปัตยกรรมแบบ Edge-Native โลคอล 100% ผ่าน WebGPU/ORT-Web จะเป็นรากฐานสำคัญในการผลักดันให้แพลตฟอร์มนี้เป็นแอปพลิเคชันเชิงพาณิชย์ระดับมหาชน หรือโครงการสนับสนุนสุขภาพระดับประเทศที่ไม่มีค่าใช้จ่ายด้านเซิร์ฟเวอร์คลาวด์หลังบ้านมาเป็นข้อจำกัดทางการเงินและการบำรุงรักษา [34], [35]
  • รากฐานสู่ระบบหุ่นยนต์ฝึกสอน (Robotic Coach Foundation): ข้อมูลจลนศาสตร์ที่ละเอียดระดับ 3 มิติ จะเป็นพื้นฐานสำคัญในการพัฒนาหุ่นยนต์ฝึกสอน (Robotic Coach) ที่สามารถคำนวณเวกเตอร์มุมข้อต่อและสั่งการตัวขับเคลื่อน (Actuators) เพื่อสาธิตท่าทางได้จริงในอนาคต [5]
  • ความคุ้มค่าเชิงเศรษฐศาสตร์และการต่อยอดสู่สตาร์ทอัป (Zero-Server Economic Viability): การเป็น Client-Side Local AI 100% ทำให้ระบบมีค่าใช้จ่ายเซิร์ฟเวอร์ต่ำมาก (~1,500 บาท/เดือน) พร้อมต่อยอดเป็นธุรกิจสตาร์ทอัป (DeepTech Spin-off) หรือขอทุนสนับสนุนระดับประเทศ เช่น TED Fund (ยุววิสาหกิจเริ่มต้น), สำนักงานนวัตกรรมแห่งชาติ (NIA), หรือ บพค. ได้อย่างยั่งยืน [34], [35]

---

10. คำอภิธานศัพท์และนิยามเชิงปฏิบัติการ (Glossary and Operational Definitions)

เพื่อความคงเส้นคงวาของคำศัพท์วิชาการในเอกสารการวิจัยฉบับนี้ จึงได้กำหนดนิยามเชิงปฏิบัติการ (Operational Definitions) ไว้ดังต่อไปนี้:

• Action Quality Assessment - AQA (การประเมินคุณภาพท่าทางการเคลื่อนไหว): ศาสตร์การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อคำนวณคะแนนประสิทธิภาพ ความลื่นไหล และความถูกต้องของการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในกิจกรรมกีฬาหรือกิจกรรมทางกายภาพอื่น ๆ เมื่อเปรียบเทียบกับชุดข้อมูลอ้างอิงของผู้เชี่ยวชาญ
• Attention Weights (ค่าน้ำหนักความสนใจ): ค่าสัมประสิทธิ์เชิงคณิตศาสตร์ที่สร้างขึ้นโดยกลไกการใส่ใจตนเอง (Self-Attention) ของโครงข่าย Transformer เพื่อแสดงระดับความสำคัญของข้อมูลพิกัดข้อต่อ ณ เฟรมเวลาต่าง ๆ ในงานวิจัยนี้ค่าน้ำหนักความสนใจจะถูกสกัดออกมาเพื่อชี้บ่งว่า AI ใช้ตำแหน่งร่างกายจุดใดในเฟรมใดเป็นหลักฐานชี้วัดความบกพร่อง
• Biomechanical Quality (คุณภาพเชิงชีวกลศาสตร์): เกณฑ์ประเมินความถูกต้องของโครงสร้างร่างกายและการเคลื่อนไหวเชิงจลนศาสตร์ (Kinematics) ตามหลักชีวกลศาสตร์การกีฬา ได้แก่ แนวแกนกระดูกสันหลังที่ตั้งตรง ระนาบการหมุนของเข่าที่สอดคล้องกับปลายเท้า และมุมการลดระดับข้อศอกที่เหมาะสม
• Chen-style Taijiquan (มวยไท้เก๊กสกุลเฉิน): ศิลปะการต่อสู้แบบดั้งเดิมของจีนและศาสตร์การดูแลสุขภาพอันเป็นรากฐานของไท้เก๊กสกุลอื่น ๆ มีจุดเด่นคือการเคลื่อนไหวแบบวงกลมและเกลียวต่อเนื่อง การย่อตัวในระดับต่ำ และการควบคุมสมาธิผ่านลมหายใจและการจัดสรีระทางชีวกลศาสตร์อย่างมั่นคง
• Dynamic Time Warping - DTW (การบิดเบือนเวลาแบบไดนามิก): อัลกอริทึมสำหรับเปรียบเทียบความคล้ายคลึงระหว่างสองอนุกรมเวลาที่มีความเร็วและอัตราเฟรมเรตไม่เท่ากัน ในงานวิจัยนี้กำหนดใช้ในแผนสำรองเพื่อประเมินและวัดระยะห่างจลนศาสตร์เทียบกับข้อมูลผู้เชี่ยวชาญเมื่อโมเดลประสาทไม่สามารถลู่เข้าได้
• Fleiss' Kappa (ค่าสถิติความตกลงร่วมฟลายส์): ค่าสถิติสะท้อนความน่าเชื่อถือเพื่อวัดความตกลงร่วมของกลุ่มผู้ประเมินหลายคนสำหรับตัวแปรกลุ่ม ในงานวิจัยนี้ใช้เป็นดัชนีวัดระดับความแม่นยำและการยอมรับของระบบอธิบายผล (XAI) โดยนำจุดเตือนข้อผิดพลาดจาก AI ไปเปรียบเทียบเชิงตำแหน่งกับจุดที่ผู้เชี่ยวชาญชี้ข้อบกพร่องจริง
• Human Pose Estimation - HPE (การประมาณพิกัดท่าทางมนุษย์): สาขาหนึ่งในเทคโนโลยีวิทยาการคอมพิวเตอร์และปัญญาประดิษฐ์ (Computer Vision) ที่ใช้กล้องถ่ายภาพเพื่อจำแนกและระบุตำแหน่งพิกัดจุดข้อต่อสำคัญของร่างกายมนุษย์ในรูปของพิกัด X, Y, Z ในมิติพื้นที่แบบเรียลไทม์
• Inter-Rater Reliability - IRR & ICC (ความสอดคล้องระหว่างผู้ประเมินร่วม): ดัชนีชี้วัดความเที่ยงตรงทางสถิติที่แสดงระดับความตกลงร่วมกันของผู้เชี่ยวชาญตั้งแต่ 2 คนขึ้นไป ในงานวิจัยนี้จะใช้สถิติ Intraclass Correlation Coefficient (ICC) เพื่อรับรองความน่าเชื่อถือของชุดข้อมูลอ้างอิง
• Model Compression (การบีบอัดแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์): กระบวนการลดทอนขนาดของพารามิเตอร์และปริมาณการคำนวณในโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อให้สามารถรันบนอุปกรณ์ปลายทางที่มีทรัพยากรจำกัดได้โดยคงระดับความแม่นยำสูงสุด ในงานวิจัยนี้ครอบคลุมการบีบอัดน้ำหนักคณิตศาสตร์ (Weight Quantization) และการตัดแต่งโครงสร้างกราฟร่างกาย (Structural Graph Pruning)
• Kinematic Chain (ห่วงโซ่จลนศาสตร์): ปรากฏการณ์การส่งผ่านกำลังและแรงจากส่วนล่างสุดของร่างกาย (ฝ่าเท้าที่รับแรงสะท้อนจากพื้นดิน) ขับเคลื่อนผ่านสะโพก/แกนกลางลำตัว ไปสู่ส่วนบน (ไหล่ ศอก ข้อมือ ปลายนิ้ว) ตามลำดับเวลาที่ต่อเนื่องกันอย่างเป็นระบบ
• Neuro-Symbolic AI (ปัญญาประดิษฐ์ระบบประสาท-สัญลักษณ์): การผสมผสานของสองขั้วเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (Deep Neural Networks) ซึ่งทำหน้าที่เรียนรู้และสกัดคุณสมบัติเคลื่อนไหวจากพิกัดตัวเลข และระบบสัญลักษณ์ตรรกะแบบเงื่อนไข (Symbolic Rule-based) ซึ่งทำหน้าที่ตรวจสอบความถูกต้องตามหลักการวิชามวยดั้งเดิม
• ONNX - Open Neural Network Exchange (รูปแบบตัวแทนโมเดลเปิด): มาตรฐานเปิดสำหรับตัวแทนโมเดลปัญญาประดิษฐ์เชิงลึก ที่เอื้ออำนวยให้สามารถแปลงโมเดลจากเฟรมเวิร์กต่างๆ มาอยู่ในรูปแบบเดียวกันและนำมาเรียกใช้วิเคราะห์ฝั่งไคลเอนต์ผ่านเว็บเบราว์เซอร์ด้วย ONNX Runtime Web ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• Pedagogical Feedback (ข้อมูลป้อนกลับเชิงการสอน): การแปลผลการวิเคราะห์พิกัดตัวเลขทางคณิตศาสตร์จากโมเดลปัญญาประดิษฐ์ ให้ออกมาเป็นภาษาธรรมชาติและคำชี้แนะทางการเรียนการสอนกีฬาที่เข้าใจง่าย มีเหตุและผลชัดเจน (เช่น เปลี่ยนจาก "ค่าผิดพลาดเบี่ยงเบนข้อมือขวา = 0.45" เป็น "มือขวาของคุณเคลื่อนที่เลยระดับหัวไหล่ในวินาทีที่ 15 กรุณาลดระดับมือลงเล็กน้อย")
• Silk Reeling - Chán Sī Jìng (การเคลื่อนไหวม้วนไหม): รูปแบบจลนศาสตร์การเคลื่อนไหวที่เป็นเอกลักษณ์หลักของมวยไท้เก๊กสกุลเฉิน โดยมีลักษณะการส่งกำลังเป็นวงกลมต่อเนื่องแบบเกลียว (Spiral/Helix) เริ่มต้นจากเท้าหมุนผ่านสะโพก/เอว และปลดปล่อยพลังออกสู่ปลายข้อศอกและมือ
• ST-GCN (โครงข่ายประสาทกราฟเชิงพื้นที่-เวลา): โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกที่ถูกออกแบบมาเพื่อประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นกราฟตามมิติเวลา ในงานวิจัยนี้หมายถึงการวิเคราะห์พิกัดข้อต่อร่างกายมนุษย์ 33 จุดเป็น Node และการเชื่อมต่อของกระดูกตามชีวกลศาสตร์กายวิภาคเป็น Edge เพื่อตรวจหาความสัมพันธ์ของการส่งแรงข้ามข้อต่อ
• System Usability Scale - SUS (คะแนนระดับความยากง่ายในการใช้ระบบ): เครื่องมือวัดระดับการประเมินความพึงพอใจเชิงระบบ ประกอบด้วยแบบสอบถามมาตรฐาน 10 ข้อ มีเกณฑ์ชี้วัดความเป็นมิตรต่อผู้ใช้งานทั่วไป โดยกำหนดเป้าหมายคะแนนเฉลี่ยที่สูงกว่าหรือเท่ากับ 80 คะแนน เพื่อยืนยันว่าผู้ใช้งานทั่วไปและผู้สูงอายุสามารถควบคุมระบบฝึกซ้อมได้ง่าย
• Temporal Segmentation (การแบ่งส่วนข้อมูลเชิงเวลา): กระบวนการระบุและตัดแบ่งกรอบเวลา (Frame sequence start and end) ของท่าฝึกแต่ละท่าออกจากกันในสายธารวิดีโอที่ผู้ฝึกรำแบบต่อเนื่อง เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์ประเมินผลท่าทางได้ถูกตรรกะการประเมิน
• T-Pose Scaling (การปรับขนาดโครงร่างตามท่าอ้างอิง): กระบวนการปรับข้อมูลพิกัด (Keypoints Normalization) โดยใช้อัตราส่วนสรีระจาก "ท่าจำลองกางแขนรูปตัว T" ของผู้ฝึกมาขยายหรือย่อโครงร่างในแบบจำลองให้อยู่ในสัดส่วนมาตรฐาน เพื่อขจัดอคติด้านขนาดร่างกาย ความยาวสัดส่วนกระดูก และระยะห่างของกล้องออกไปในการวิเคราะห์
• WebAssembly - Wasm (โครงสร้างคำสั่งฐานรันบนเว็บประสิทธิภาพสูง): รูปแบบโค้ดไบนารีระดับต่ำสำหรับเบราว์เซอร์ ที่ช่วยเร่งประสิทธิภาพการคำนวณโค้ดบนเบราว์เซอร์ให้เร็วใกล้เคียงกับเครื่อง Native ในงานวิจัยนี้ถูกประยุกต์ใช้เพื่อรันแบบจำลองประเมินจลนศาสตร์บน CPU เป็นแผนสำรองเมื่อเครื่องผู้ใช้ไม่รองรับ WebGPU
• WebGPU & WebNN (ระบบเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์บนเว็บ): มาตรฐานอินเทอร์เฟซโปรแกรมประยุกต์ระดับเบราว์เซอร์รุ่นใหม่ ที่ช่วยให้โค้ด JavaScript บนหน้าเว็บสามารถส่งคำสั่งไปประมวลผลบนการ์ดจอและชิปปัญญาประดิษฐ์ NPU ของอุปกรณ์พกพาหรือคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยตรงเพื่อประหยัดการเชื่อมต่อเครือข่ายและค่าบริการประมวลผลฝั่งคลาวด์

---

11. เอกสารอ้างอิง (References)

หมวดหมู่ที่ 1: มวยไท้เก๊กสกุลเฉิน จลนศาสตร์ และวิทยาศาสตร์การกีฬา

• [1] Chen Xin, The Illustrated Canon of Chen Family Taijiquan, IN: Lineage Press, 2007. (Original work published 1933).
• [2] Wang Haijun and D. Gaffney, The Essence of Taijiquan, Manchester, UK: Lineage Press, 2009.
• [3] Chen Xiaowang, Chen Family Taijiquan: Internal and External, Henan, China: Henan Science and Technology Press, 2012.
• [4] C. L. Chen, "Understanding Silk Reeling Power (Chansijin) in Chen Style Taijiquan," Journal of Traditional Chinese Martial Arts, vol. 14, no. 3, pp. 45-58, 2018.
• [5] T. Flash and N. Hogan, "The Coordination of Arm Movements: An Experimentally Confirmed Mathematical Model," Journal of Neuroscience, vol. 5, no. 7, pp. 1688-1703, 1985.
• [6] W. W. Tsang and C. W. Hui-Chan, "Effects of Tai Chi on joint proprioception and balance in elderly women," Journal of Alternative & Complementary Medicine, vol. 9, no. 2, pp. 197-205, 2003.
• [7] C. Lan et al., "Tai Chi Chuan in medicine and health promotion," Sports Medicine, vol. 32, no. 4, pp. 217-224, 2002.
• [8] Y. Y. You et al., "Biomechanical analysis of posture and balance controls during Tai Chi movement," Journal of Sports Science and Medicine, vol. 19, no. 3, pp. 512-520, 2020.

หมวดหมู่ที่ 2: คอมพิวเตอร์วิทัศน์และการจับพิกัดโครงร่างมนุษย์

• [9] Z. Cao et al., "OpenPose: Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity fields," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 43, no. 1, pp. 172-186, 2019.
• [10] C. Lugaresi et al., "MediaPipe: A Framework for Building Perception Pipelines," arXiv preprint arXiv:1906.08172, 2019.
• [11] P. S. Ho et al., "Evaluation of Tai Chi Movement Using Microsoft Kinect," in Proc. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 2014, pp. 1201-1206.
• [12] J. Li et al., "IMU-based Motion Analysis for Tai Chi Balance Assessment," IEEE Sensors Journal, vol. 18, no. 5, pp. 2101-2110, 2018.
• [13] X. Feng et al., "A Dynamic Time Warping Approach for Tai Chi Motion Recognition," Computers in Biology and Medicine, vol. 102, pp. 156-165, 2019.
• [14] A. Das, "Real-Time Yoga Pose Correction using MediaPipe," International Journal of Computer Applications, vol. 174, no. 18, pp. 31-35, 2021.

หมวดหมู่ที่ 3: โครงข่ายประสาทกราฟ (GCN) และการวิเคราะห์คุณภาพการเคลื่อนไหว (AQA)

• [15] S. Yan, Y. Xiong, and D. Lin, "Spatial temporal graph convolutional networks for skeleton-based action recognition," in Proc. AAAI, 2018, pp. 7448-7455.
• [16] P. Parmar and B. T. Morris, "What and how well: Video-based action quality assessment," in Proc. IEEE/CVF CVPR, 2019, pp. 9726-9735.
• [17] L. Shi et al., "Two-stream adaptive graph convolutional networks for skeleton-based action recognition," in Proc. IEEE/CVF CVPR, 2019, pp. 12026-12035.
• [18] P. Parmar and B. T. Morris, "Learning to score in sports," in Proc. IEEE/CVF WACV, 2017, pp. 462-470.
• [19] J. Yu et al., "Group-aware contrastive regression for action quality assessment," in Proc. IEEE/CVF ICCV, 2021, pp. 7919-7928.
• [20] Y. Tang et al., "Deep progressive reinforcement learning for skeleton-based action recognition," in Proc. IEEE/CVF CVPR, 2018, pp. 5323-5332.
• [21] J. H. Pan et al., "Action quality assessment at scale with multi-system annotation," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 43, no. 5, pp. 1618-1632, 2020.
• [22] F. S. Chen, "A Survey on Video-based Action Quality Assessment," International Journal of Computer Vision, vol. 130, no. 9, pp. 2201-2225, 2022.

หมวดหมู่ที่ 4: แบบจำลอง Transformer เชิงพื้นที่-เวลาและการสกัดกรอบอนุกรมเวลา

• [23] A. Vaswani et al., "Attention is all you need," in Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2017, pp. 5998-6008.
• [24] Y. Zhang et al., "Spatio-temporal graph transformer networks for skeleton-based action recognition," IEEE Transactions on Image Processing, vol. 29, pp. 7473-7485, 2020.
• [25] G. Plizzari et al., "Spatial-temporal transformer networks for skeleton-based action recognition," in Proc. ICPR, 2021, pp. 6901-6907.
• [26] Y. A. Farha and J. Gall, "MS-TCN: Multi-stage temporal convolutional network for action segmentation," in Proc. IEEE/CVF CVPR, 2019, pp. 3575-3584.

หมวดหมู่ที่ 5: ปัญญาประดิษฐ์เชิงอธิบาย (XAI) และระบบนิวโร-ซิมโบลิก

• [27] M. K. Sarker, J. Zhou, and H. Wang, "Neuro-symbolic AI for explainable motion analysis: A review," IEEE Transactions on Human-Machine Systems, vol. 51, no. 4, pp. 320-335, 2021.
• [28] W. Samek et al., Explainable AI: Interpreting, Explaining and Visualizing Deep Learning Models, Springer, 2019.
• [29] A. d'Avila Garcez and L. C. Lamb, "Neurosymbolic AI: The 3rd Wave," arXiv preprint arXiv:2012.05876, 2020.
• [30] M. T. Ribeiro et al., "Why should I trust you?: Explaining the predictions of any classifier," in Proc. ACM SIGKDD, 2016, pp. 1135-1144.

หมวดหมู่ที่ 6: สถาปัตยกรรม Edge Web Processing และวิศวกรรมซอฟต์แวร์

• [31] B. Grimmer et al., "High-Performance Browser-based AI with WebAssembly," IEEE Software, vol. 37, no. 4, pp. 32-39, 2020.
• [32] ISO/IEC 29110-5-1-2:2019, Life Cycle Profiles for Very Small Entities (VSEs) — Part 5-1-2: Management and Engineering Guide: Basic Profile, International Organization for Standardization, 2019.
• [33] H. Yan et al., "Client-side AI for Privacy-Preserving Health Monitoring," Journal of Biomedical Informatics, vol. 121, p. 103868, 2021.
• [34] Microsoft, "ONNX Runtime Web: High-performance inference of ONNX models in browser," Microsoft Technical Report, 2023.
• [35] W3C WebGPU Working Group, "WebGPU API Specification," W3C Recommendation, 2023.
• [36] N. Heidari and A. Iosifidis, "Learning Coarse-to-Fine Pruning of Graph Convolutional Networks for Skeleton-based Recognition," Pattern Recognition Letters, vol. 152, pp. 248-254, 2021.
• [37] K. Cheng et al., "Skeleton-Based Action Recognition with Shift Graph Convolutional Network," in Proc. IEEE/CVF CVPR, 2020, pp. 183-192.