KinderForest : Puzzle Building Game with VR Technology is designed to utilize Virtual Reality (VR) technology with the primary aim of promoting creative problem-solving skills and basic practical application abilities among players. This project presents the game in an Augmented Virtual Reality (AR VR) format, emphasizing physical engagement of players during gameplay while fostering creativity and fundamental application skills. The project team has chosen to utilize Unreal Engine 5.1 and Oculus Quest 2 virtual reality glasses to develop the game in the form of augmented virtual reality technology. Within the game, there will be various levels that require creative thinking and different approaches to pass. Time constraints will be a crucial element in completing missions and progressing through these levels. Players will physically move their bodies in response to in-game movements. Each level will present unique challenges that will necessitate both physical movement and problem-solving skills. The game will provide different rewards based on the outcomes of mission completion, and players will be informed of their results once they have successfully passed a level.
บล็อกไม้ของเล่น เป็นของเล่นช่วงวัยเด็กของใครหลายคน ด้วยรูปทรงที่หลากหลาย สามารถนำมาเล่นได้หลายรูปแบบทั้งการต่อเป็นสิ่งก่อสร้าง หรือนำมาต่อเป็นรูปภาพ เป็นของเล่นที่ช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ให้กับผู้เล่น ซึ่งความคิดสร้างสรรค์ถือว่าเป็นทักษะที่สำคัญมากในปัจจุบัน ทั้งการคิดออกแบบ รวมถึงในเรื่องการคิดแก้ไขปัญหา หากมีความคิดที่สามารถทำได้หลายแบบ จะทำให้สามารถหาวิธีใหม่ ๆ ในการแก้ปัญหาได้ ทำให้การออกแบบเป็นหนึ่งในงานที่ใช้เวลาอย่างมากของใครหลายคน รวมถึงในบางครั้งเมื่อเกิดปัญหาขึ้นมา มักจะเป็นเรื่องยากที่จะหาวิธีการแก้ไข ด้วยปัญหาที่กล่าวมาทางผู้จัดทำได้เล็งเห็นถึงความสำคัญของความคิดสร้างสรรค์ รวมไปถึงแนวคิดที่น่าสนใจในของเล่น บล็อกไม้ ทางผู้จัดทำจึงได้นำมาเป็นแนวทางของเกม แต่บล็อกไม้ทั่วไปไม่สามารถดึงดูดกลุ่มผู้เล่นของผู้จัดทำมากพอ ผู้จัดทำจึงได้นำแนวทางของเกมร่วมกับการใช้เทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน (Virtual Reality: VR) ที่กำลังเป็นนิยม การนำเทคโนโลยีความเป็นจริงเสมือน มาใช้จึงจะช่วยเพิ่มความสนใจของผู้เล่นได้ ทางผู้จัดทำจึงได้คิดออกมาเป็น เกม VR แนวสร้างสิ่งของและไขปริศนา ที่ผู้เล่นจะได้รับบทเป็นเด็กหนุ่มที่ทำของเล่นของหายเข้าไปในต่างมิติ ต้องเข้าไปตามหาของเล่น พร้อมกับพลังในการสร้างบล็อกไม้ซึ่งผู้เล่นจะได้รับประสบการณ์เหมือนการได้ต่อบล็อกไม้สมัยเด็ก แต่จะเป็นการต่อบล็อกที่เพิ่มความท้าทายด้วยอุปสรรคและปริศนาที่ซ่อนอยู่ในเกม ทำให้ผู้ที่เล่นนั้นจะได้ฝึกความคิดสร้างสรรค์ในการสร้างออกแบบสิ่งของ และการคิดนอกกรอบในการหาวิธีแก้ปริศนาที่พบ เพื่อจะผ่านด่านและนำของเล่นกลับมาให้ได้
คณะวิทยาศาสตร์
Otitis Media is an infection of the middle ear that can occur in individuals of all ages. Diagnosis typically involves analyzing images taken with an otoscope by specialized physicians, which relies heavily on medical experience to expedite the process. This research introduces computer vision technology to assist in the preliminary diagnosis, aiding expert decision-making. By utilizing deep learning techniques and convolutional neural networks, specifically the YOLOv8 and Inception v3 architectures, the study aims to classify the disease and its five characteristics used by physicians: color, transparency, fluid, retraction, and perforation. Additionally, image segmentation and classification methods were employed to analyze and predict the types of Otitis Media, which are categorized into four types: Otitis Media with Effusion, Acute Otitis Media with Effusion, Perforation, and Normal. Experimental results indicate that the classification model performs moderately well in directly classifying Otitis Media, with an accuracy of 65.7%, a recall of 65.7%, and a precision of 67.6%. Moreover, the model provides the best results for classifying the perforation characteristic, with an accuracy of 91.8%, a recall of 91.8%, and a precision of 92.1%. In contrast, the classification model that incorporates image segmentation techniques achieved the best overall performance, with an mAP50-95 of 79.63%, a recall of 100%, and a precision of 99.8%. However, this model has not yet been tested for classifying the different types of Otitis Media.
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This study aims to identify the toothbrush appearance factors that affect baby boomers purchasing decisions. The research divide into three stages: The first stage is to classify the toothbrush appearance factors through a review of literature, research, and examining toothbrushes currently available on the market, summarizing them as appearance factors. The second stage is to summarize the results of the toothbrush appearance factors to create a multiple-choice questionnaire in three dimensions: purchasing decisions, aesthetics, and functionality. Collecting data from a group of 30 Baby Boomers aged 57-75 years old. The last stage is to summarize the three dimensions of appearance factors affecting baby boomers' toothbrush purchasing decisions and report as percentages and rank them. The research findings indicate that the most significant toothbrush appearance factor is a "Curved handle," accounting for 80%, followed by “Multi-level bristles” at 70%, a "Rubber thumb rest" at 53.3%, "Handle divided into more than two parts" at 50%, and “Offset shape” at 40%, respectively. In terms of the reason for purchasing decision based on various factors are as follows: the curved handle and offset shape give a sense of purchase with its aesthetic, While the selection of multi-level bristles, the Rubber thumb rest, and the handle divided into more than two parts due to functionality.
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
-