This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศของโลกทวีความรุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง สถานการณ์ดังกล่าวส่งผลกระทบ โดยตรงต่อภาคการเกษตร โดยเฉพาะในประเทศไทยที่มีแนวโน้มเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนน้ำและความ ผันผวนของปริมาณน้ำฝน ซึ่งส่งผลต่อทั้งปริมาณและคุณภาพของผลผลิตทางการเกษตรโดยตรง ทั้งนี้ การบริหารจัดการน้ำในภาคเกษตรกรรมของประเทศไทยยังคงเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการ เกษตรกรส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาประสบการณ์ส่วนตัวในการให้น้ำพืช ซึ่งอาจนำไปสู่การใช้น้ำที่ไม่มีประสิทธิภาพ เช่น การให้น้ำมากเกินความจำเป็นหรือน้อยเกินไปจนส่งผลกระทบต่อผลผลิต หรืออาจนำไปสู่ปัญหา เช่น การแตกใบอ่อน การร่วงของดอก และมีผลผลิตที่ไม่ได้คุณภาพ (Togneri et al., 2023) ในขณะที่ข้อมูลทาง วิชาการที่สามารถช่วยให้การบริหารจัดการน้ำมีความแม่นยำขึ้น เช่น ค่าอัตราการใช้น้ำของพืชอ้างอิง (Evapotranspiration: ETo) และค่าสัมประสิทธิ์พืช (Kc) กลับเข้าถึงได้ยาก เนื่องจากมีความซับซ้อนในการ คำนวณ อีกทั้งข้อมูลที่มีอยู่มักเป็นข้อมูลเฉลี่ยรายจังหวัดซึ่งไม่สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับ ฟาร์ม โครงการนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชอัจฉริยะ โดยอิงข้อมูลสภาพอากาศซึ่งจะช่วยแก้ไขข้อจำกัดของเกษตรกรไทยในการเข้าถึงข้อมูลที่ ถูกต้องและการบริหารจัดการน้ำที่แม่นยำ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The project uses artificial intelligence (AI) and deep learning to develop a smart police system (Smart Police) to analyze the identity of individuals and vehicles suspected of involvement in crimes. The system uses CCTV cameras to detect people with concealed weapons and track vehicles involved in crimes. The system also sends alerts to the police when a crime is detected. The Smart Police system is a collaboration between the Faculty of Engineering, King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang, the Provincial Police Region 2, the Chachoengsao Foundation for Development, and the Smart City Office of Chachoengsao Province. The system is designed to prevent and deter crime, increase public safety and order, and build a network of cooperation between the government, the private sector, and the community. The system is currently under development, but it has the potential to be a valuable tool for law enforcement. The system could help to reduce crime and improve public safety in Chachoengsao Province and other parts of Thailand.
คณะวิศวกรรมศาสตร์
Given the fact that the equity market contributes a significant amount to Thai economy and increasing participants and interest by Thai companies, these facts inspire and motivate us to establish a study to analyze whether the stock market can indeed be an active booster of company performances and characteristics of companies which will be beneficial from being in the stock market. These results can support higher listing interest from companies, provide actionable ideas to companies aiming to improve their performance in the competitive arena, and suggest improvements for the stock market to further establish a stronger capital market penetration and foundation in Thailand. The main hypothesis driving this project is to examine whether “aging in the market” contributes to measurable improvements in a company’s performance. Specifically, we seek to understand if the presence of Thai companies in the Stock Exchange of Thailand correlates with enhanced operational outcomes, thereby providing insights into the true benefits of public listing on long-term performance.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This study explores the design, production, and installation of 3D-printed modular artificial reefs (3DMARs) at Koh Khai, Chumphon Province, Thailand, through a design thinking framework. Collaborating with SCG Co., Ltd. and the Department of Marine and Coastal Resources, the research establishes design criteria and installation methods, utilizing content analysis and qualitative research. Key principles such as modularity, flexibility, environmental sustainability, and usability are identified. The user-centered approach optimizes the 3DMARs for transport and deployment, enabling local community involvement and fostering sustainable practices. The modular design supports scalability, enhancing marine habitats and coral larval settlement. Furthermore, underwater monitoring techniques enable site-specific data collection, allowing for the generation of digital twin models. This research offers a practical framework for marine ecosystem restoration and empowers coastal communities in Thailand and beyond