This project explores the therapeutic potential of binaural beats within a 3D soundscape environment, focusing on the effects of left-right (L-R) beating sound positioning. Using Dolby Atmos technology to create immersive auditory experiences, the research aims to investigate how varying spatial beating sound placements in binaural beat therapy influence mental and emotional healing. Binaural beats, a form of auditory brainwave entrainment, have been shown to promote relaxation, reduce anxiety, and enhance cognitive performance. However, there has been limited exploration of how spatial sound technologies, like Dolby Atmos, can enhance the efficacy of these therapies. This study examines how different beating L-R configurations in a 3D soundscape impact the listener’s perception and therapeutic outcomes. Participants will experience binaural beat sessions in various beating L-R orientations, and physiological and psychological measures, such as heart rate variability and self-reported relaxation levels, will be assessed. The results are expected to provide new insights into the interaction between spatial audio environments and sound-based therapies, potentially improving sound therapy practices by leveraging advanced audio technologies.
การบำบัดด้วยเสียงเป็นหนึ่งในวิธีการบำบัดที่ได้รับความนิยมและมีการใช้งานในหลายสาขา ไม่ว่าจะเป็นในด้านการแพทย์, การบำบัดทางจิตวิทยา, หรือในศูนย์ฟื้นฟูสุขภาพต่าง ๆ การบำบัดด้วยเสียงมีประสิทธิภาพในการช่วยลดความเครียด, ส่งเสริมการนอนหลับ, และปรับปรุงสมาธิ นอกจาก ดนตรีบำบัด (Music therapy) ที่ใช้กันมาอย่างแพร่หลาย เสียงไบนัวรอลบีท (Binaural beat) ยังเป็นหนึ่งในรูปแบบเสียงที่ได้รับความสนใจจากนักวิจัย เนื่องจากมีหลักฐานที่บ่งชี้ว่าสามารถช่วยปรับปรุงสภาวะจิตใจและร่างกายของผู้ฟังได้ เสียงไบนัวรอลบีทเกิดขึ้นเมื่อมีการเปิดเสียงที่มีความถี่ต่างกันเพียงเล็กน้อยในแต่ละหู ทำให้สมองสร้างคลื่นเสียงใหม่ที่มีความถี่เท่ากับความแตกต่างระหว่างความถี่ทั้งสอง คลื่นเสียงนี้สามารถกระตุ้นสมองในลักษณะที่ช่วยในการผ่อนคลาย, การเพิ่มสมาธิ, และการนอนหลับที่ดีขึ้น ระบบเสียงรอบทิศทาง (Immersive sound system) เป็นเทคโนโลยีที่สามารถสร้างประสบการณ์การฟังที่มีความสมจริงและสมบูรณ์มากขึ้น โดยการใช้ลำโพงหลายตัวหรือหูฟังแบบพิเศษ เพื่อสร้างเสียงที่มาจากทุกทิศทาง การนำเสียงไบนัวรอลบีทมาใช้ในระบบเสียงรอบทิศทางนั้นมีศักยภาพที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบำบัด เนื่องจากเสียงที่มีความสมจริงและลึกซึ้งมากขึ้นช่วยให้ผู้ฟังดื่มด่ำและมีปฏิกิริยาตอบสนองที่ดีกว่า นอกจากนี้ การศึกษานี้ยังมีความสำคัญในการเป็นฐานข้อมูลและแนวทางสำหรับการวิจัยในอนาคตเกี่ยวกับการใช้เสียงในด้านต่าง ๆ การวิจัยที่เกิดขึ้นสามารถนำไปสู่การค้นพบวิธีการใหม่ ๆ ในการบำบัดด้วยเสียงและการใช้เสียงเพื่อปรับปรุงสภาวะจิตใจและร่างกายของผู้คนในสังคม
คณะวิศวกรรมศาสตร์
One of the most important aspects of responding to a medical case is the response time. In general, most fatalities are due to the patient not being able to reach the hands of the doctor in time. This also includes the arrival of medical equipment to the scene. The human brain will start to degrade in function after 3 minutes of oxygen starvation which conventional road transportation method first responders presently use is usually unable to reach the site in this golden 3 minutes, resulting in fatalities during transport or before the arrival of first responders at the scene. Therefore, medical equipment transport by fully autonomous aircraft is explored. This is done through drone deliveries which is much quicker than road methods as the equipment could be flown straight to the site as it is not affected by traffic, road conditions, and navigation. In this project, we will explore an aerial delivery system for medical equipment such as Automatic External Defibrillators (AEDs), First aid equipment, and other small requested medical devices. This will be done through a DJI drone platform and their SDK application. The main goal for this project is to decrease the response time by using an autonomous aerial drone to deliver medical equipment.
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
This report is part of applying the knowledge gained from studying machine learning models and methods for developing a predictive model to identify customers likely to cancel their credit card services with a bank. The project was carried out during an internship at a financial institution, where the creator developed a model to predict customers likely to churn from their credit card services using real customer data through the organization's system. The focus was on building a model that can accurately predict customer churn by selecting features that are appropriate for the prediction model and the unique characteristics of the credit card industry data to ensure the highest possible accuracy and efficiency. This report also covers the integration of the model into the development of a website, which allows related departments to conveniently use the prediction model. Users can upload data for prediction and receive model results instantly. In addition, a dashboard has been created to present insights from the model's predictions, such as identifying high-risk customers likely to cancel services, as well as other important analytical information for strategic decision-making. This will help support more efficient marketing planning and customer retention efforts within the organization.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
This project aims to develop an AI-powered system for detecting and classifying wall cracks using image processing. It identifies different crack types, assesses severity, and ensures accuracy across various image conditions. The goal is to support preventive maintenance by enabling early detection of structural issues, reducing repair costs, and improving safety.