<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="http://hdl.handle.net/123456789/5573">
    <title>DSpace Collection:</title>
    <link>http://hdl.handle.net/123456789/5573</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="http://hdl.handle.net/123456789/5602" />
        <rdf:li rdf:resource="http://hdl.handle.net/123456789/5601" />
        <rdf:li rdf:resource="http://hdl.handle.net/123456789/5600" />
        <rdf:li rdf:resource="http://hdl.handle.net/123456789/5599" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-04-24T00:06:52Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/123456789/5602">
    <title>Corrosion of Low Carbon Steel in Chloride Containing Environment</title>
    <link>http://hdl.handle.net/123456789/5602</link>
    <description>Title: Corrosion of Low Carbon Steel in Chloride Containing Environment
Authors: Pornpibunsompob, Tosapolporn; Saidarasamoot, Sittha; Phabjanda, Sawitri; Pornyungyuen, Teeratas; Gositanon, Apirath; Chalermboon, Suradet; Nakaracha, Ploypilin</description>
    <dc:date>2026-02-19T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/123456789/5601">
    <title>Projectile Launch Point Prediction via Multiple LSTM Networks</title>
    <link>http://hdl.handle.net/123456789/5601</link>
    <description>Title: Projectile Launch Point Prediction via Multiple LSTM Networks
Authors: Wiputgasemsuk, Wisit
Abstract: Launch point prediction of projectile targets is the main task of ground-based air surveillance radars in military services. Traditionally, the radar captures the portion of the projectile’s trajectory to obtain time series data of position and velocity, and then uses an extrapolation method to determine the launch point. This work aims to enhance the accuracy of launch point prediction from the radar measurement data through the development of multiple Long-Short Term Memory (LSTM) networks. The proposed method consists of three stages. First, an LSTM-based filtering model is built to filter the noisy radar data and estimate the flight trajectory states. Second, an LSTM-based classifier model is created to identify the class of munitions based on their flight trajectories. Finally, multiple LSTM networks are developed to serve as the launch point predictor, in which each network is trained on different sets of munition classes. A switching law based on the classification result was established to select the best launch point predictor network for a specific class of munitions. The prediction results demonstrated the promising performance of the proposed method in launch point prediction. Furthermore, the correlation between the data distribution and the predictive performance of the network was explored.</description>
    <dc:date>2026-02-19T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/123456789/5600">
    <title>Landslide Susceptibility Mapping Using LiDAR Data: A Case Study of Khao Yai National Park, Thailand</title>
    <link>http://hdl.handle.net/123456789/5600</link>
    <description>Title: Landslide Susceptibility Mapping Using LiDAR Data: A Case Study of Khao Yai National Park, Thailand
Authors: Chaikaew, Nakarin; Kumsap, Chamnan; Wutthisakkaroon, Chanakan; Pimmasarn, Siriruk
Abstract: Landslide is the natural problem occur worldwide due to its geological features, climatic characteristics and human activities. With the help of a geographic information system (GIS) and the Analytic Hierarchical Process (AHP) method, this research attempts to develop a map of landslide susceptibility. During the present investigation, a total of ten landslide influencing factors including elevation, slope, curvature, aspect, topographic wetness index (TWI), land cover, lithology, precipitation, distance to the road and drainage, were examined for the present analysis. Using AHP, weights were applied to each factor. The weight over lay approach was used to create the landslide susceptibility map, which was then divided into five classes. According to the research findings of the susceptibility classes, 19.97% of the research 's area was highly susceptible, followed by 61.65% of low susceptible, 17.33% of moderate susceptible, 0.94% of high susceptible, and 0.12% of very high susceptible. The areas with extremely high landslide susceptibility are adjacent to a road system and have a steep slope. The amount of mean annual rainfall is high and lithology belonging to the Jurassic metasediments. The findings for this map showing the research area's vulnerability to landslides in Khao Yai National Park are useful for planners and decision-makers for slope management and future development projects in the area.</description>
    <dc:date>2026-02-19T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/123456789/5599">
    <title>การศึกษาแบบจำลองแลนเชสเตอร์สำหรับ สมรภูมิทางอากาศที่ความน่าจะเป็นของการโจมตีสำเร็จขึ้นกับระยะทาง</title>
    <link>http://hdl.handle.net/123456789/5599</link>
    <description>Title: การศึกษาแบบจำลองแลนเชสเตอร์สำหรับ สมรภูมิทางอากาศที่ความน่าจะเป็นของการโจมตีสำเร็จขึ้นกับระยะทาง
Authors: เหลืองวิไล, เทียนสิริ; พัฒนสกุลลอย, สมบูรณ์; ประทุมมา, ประกรณ์
Abstract: ในสมรภูมิยุคใหม่นั้น การจะวิเคราะห์และพยากรณ์ผลลัพธ์ของสมรภูมิด้วยความรู้และประสบการณ์ของผู้บัญชาการในการรบเพียงอย่างเดียวเป็นเรื่องที่ซับซ้อนเกินไป ดังนั้นการมีเครื่องมือหรือแบบจำลองเพื่อช่วยในการวิเคราะห์และพยากรณ์จึงหลีกเลี่ยงไม่ได้ จุดประสงค์ของวิจัยชิ้นนี้ คือศึกษาและพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ของสมรภูมิการรบทางอากาศ โดยเริ่มต้นจากแบบจำลองแลนเชสเตอร์ แล้วจึงดำเนินการประยุกต์เพิ่มตัวแปรเพื่อให้สามารถเก็บพฤติกรรมทั้งหมดของสมรภูมิได้ โดยสมการหลักเป็นสมการการเปลี่ยนแปลงของการเปรียบเทียบกำลังรบของสองกองกำลัง โดยมีปัจจัยสำคัญของสมรภูมิการรบทางอากาศ เช่น การโจมตีทางอากาศ ระบบป้องกันตัวเอง ระบบเรดาร์ การรับรู้สถานการณ์ข้าศึก ระบบป้องกันภัยทางอากาศ และการเสื่อมสภาพของอากาศยานในการพร้อมรบ จะถูกนำเข้ามารวมไว้ในแบบจำลองนี้ด้วย นอกจากนี้พฤติกรรมและผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงอัตราความน่าจะเป็นของการยิงถูกเป้าหมายของอาวุธอากาศยานที่ขึ้นกับระยะทางจะถูกนำมาวิเคราะห์และศึกษาด้วย จากนั้นตัวอย่างกรณีศึกษาจะถูกนำมาวิเคราะห์และอธิบาย โดยผลของงานวิจัยชิ้นนี้จะช่วยเพิ่มความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับสมรภูมิทางอากาศให้ดีมากยิ่งขึ้น ซึ่งแบบจำลองทางคณิตศาสตร์นี้จะสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในการเรียนการสอนและการวางแผนการรบทางอากาศ</description>
    <dc:date>2026-02-19T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

