Under The National Broadcasting and Telecommunications Commission (NBTC), the Telecommunication Enforcement Bureau collects a lot of data on service quality by monitoring and controlling the quality of telecommunications services, mainly by assessing mobile network infrastructure. The NBTC used Microsoft Excel for data analysis but became ineffective and slow. We used Python programming for preparation, analysis, and data processing to address this. Raw data was obtained from the Syberiz program in CSV format, processed in Python, and displayed on a dashboard. The dashboard, developed using Power BI, meets NBTC's telecommunications quality standards. It features maps, test results, and graphical representations. This method enhances the dashboard's appearance and usability and speeds up data processing and visualization compared to Microsoft Excel. This project is primarily designed to help the Telecommunication Enforcement Bureau's operations by making data processing and display for telecommunications quality monitoring faster, more effective, and easier to use.
เนื่องจากสำนักงานดูแลกิจการโทรคมนาคม (ดท.) ของสำนักงานคณะกรรมการกิจการกระจายเสียง กิจการโทรทัศน์ และกิจการโทรคมนาคมแห่งชาติ (สำนักงาน กสทช.) มีหน้าที่กำกับดูและการควบคุมคุณภาพการให้บริการโทรคมนาคมตามมาตรากฎหมาย จึงมีการตรวจสอบคุณภาพการให้บริการโทรคมนาคมผ่านโครงข่ายโทรคมนาคมเคลื่อนที่ส่งผลให้ต้องเก็บข้อมูลของคุณภาพการให้บริการโทรคมนาคมจำนวนมหาศาล โดยโปรแกรม Microsoft Excel ซึ่งเป็นโปรแกรมหลักที่สำนักงานดูแลกิจการโทรคมนาคม (ดท.) ของสำนักงาน กสทช. ใช้ในการประมวลผลวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันนั้นประมวลผลได้ช้า ทางผู้พัฒนามีความเห็นว่าในปัจจุบันได้มีนวัตกรรมที่ดีกว่าในการใช้งานเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล ผู้พัฒนาเลือกใช้ Python Programing ในการประมวลผล วิเคราะห์ และจัดเตรียมข้อมูล จากนั้นนำไฟล์ที่ได้ไปทำการแสดงผลในรูปแบบของหน้าจอแสดงผล (Dashboard) ซึ่งประกอบไปด้วยส่วนของ กราฟ ตารางสรุปผล และแผนที่ในการแสดงผลค่าพารามิเตอร์ต่างๆ โดยใช้โปรแกรม Power BI ในการออกแบบส่วนของการแสดงผล ส่งผลให้หน้าจอแสดงผล (Dashboard) ที่ได้นั้นมีความสวยงาม ง่ายต่อการใช้งาน และที่สำคัญคือความเร็วในการแสดงผลที่ดีกว่า Microsoft Excel โดยโครงงานได้ออกแบบเฉพาะเจาะจงเพื่อใช้งานในส่วนของสำนักงานดูแลกิจการโทรคมนาคม (ดท.) ของสำนักงาน กสทช.เท่านั้น
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The integration of intelligent robotic systems into human-centric environments, such as laboratories, hospitals, and educational institutions, has become increasingly important due to the growing demand for accessible and context-aware assistants. However, current solutions often lack scalability—for instance, relying on specialized personnel to repeatedly answer the same questions as administrators for specific departments—and adaptability to dynamic environments that require real-time situational responses. This study introduces a novel framework for an interactive robotic assistant (Beckerle et al. , 2017) designed to assist during laboratory tours and mitigate the challenges posed by limited human resources in providing comprehensive information to visitors. The proposed system operates through multiple modes, including standby mode and recognition mode, to ensure seamless interaction and adaptability in various contexts. In standby mode, the robot signals readiness with a smiling face animation while patrolling predefined paths or conserving energy when stationary. Advanced obstacle detection ensures safe navigation in dynamic environments. Recognition mode activates through gestures or wake words, using advanced computer vision and real-time speech recognition to identify users. Facial recognition further classifies individuals as known or unknown, providing personalized greetings or context-specific guidance to enhance user engagement. The proposed robot and its 3D design are shown in Figure 1. In interactive mode, the system integrates advanced technologies, including advanced speech recognition (ASR Whisper), natural language processing (NLP), and a large language model Ollama 3.2 (LLM Predictor, 2025), to provide a user-friendly, context-aware, and adaptable experience. Motivated by the need to engage students and promote interest in the RAI department, which receives over 1,000 visitors annually, it addresses accessibility gaps where human staff may be unavailable. With wake word detection, face and gesture recognition, and LiDAR-based obstacle detection, the robot ensures seamless communication in English, alongside safe and efficient navigation. The Retrieval-Augmented Generation (RAG) human interaction system communicates with the mobile robot, built on ROS1 Noetic, using the MQTT protocol over Ethernet. It publishes navigation goals to the move_base module in ROS, which autonomously handles navigation and obstacle avoidance. A diagram is explained in Figure 2. The framework includes a robust back-end architecture utilizing a combination of MongoDB for information storage and retrieval and a RAG mechanism (Thüs et al., 2024) to process program curriculum information in the form of PDFs. This ensures that the robot provides accurate and contextually relevant answers to user queries. Furthermore, the inclusion of smiling face animations and text-to-speech (TTS BotNoi) enhanced user engagement metrics were derived through a combination of observational studies and surveys, which highlighted significant improvements in user satisfaction and accessibility. This paper also discusses capability to operate in dynamic environments and human-centric spaces. For example, handling interruptions while navigating during a mission. The modular design allows for easy integration of additional features, such as gesture recognition and hardware upgrades, ensuring long-term scalability. However, limitations such as the need for high initial setup costs and dependency on specific hardware configurations are acknowledged. Future work will focus on enhancing the system’s adaptability to diverse languages, expanding its use cases, and exploring collaborative interactions between multiple robots. In conclusion, the proposed interactive robotic assistant represents a significant step forward in bridging the gap between human needs and technological advancements. By combining cutting-edge AI technologies with practical hardware solutions, this work offers a scalable, efficient, and user-friendly system that enhances accessibility and user engagement in human-centric spaces.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
Efficient durian orchard development requires integrating knowledge, technology, and innovation from farmers and academics to cope with environmental changes and market demands. The Durian Web-based Learning Hub is an online learning platform developed to serve as a central hub for knowledge transfer from experts and as a space for experience exchange among farmers. Users can access learning resources conveniently and continuously. This platform is part of the Innovation Project for Production and Marketing Information Management Innovation for Enhancing the Quality of Durian Production Entering into Premium Markets, supported by the Program Management Unit for Area-Based Development (PMUA)
คณะวิศวกรรมศาสตร์
ยานยนต์ไฟฟ้าดัดแปลง