KMITL Innovation Expo 2025 Logo

Unseen Zoo Exhibition Kiosk

Abstract

-

Objective

ผู้พิการ และ ความเหลื่อมล้ำ ดูเหมือนจะเป็นสิ่งที่อยู่คู่กันในสังคมอย่าหลีกเลี่ยงไม่ได้ ถึงแม้รัฐบาลพยายามที่จะลดความเหลื่อมล้ำดงกล่าวมาโดยตลอด ไม่ว่าจะเป็นความพยายามในการจัดสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับผู้พิการ มีนโยบายจัดตั้งกรมส่งเสริมและพัฒนาคุณภาพชีวิตคนพิการ เพื่อส่งเสริมให้ผู้พิการเข้าถึงสิทธิ สวัสดิการอย่างเท่าเทียมทั่วถึง และเป็นธรรม แต่นอกเหนือไปจากความไม่ทั่วถึงของสิ่งอำนวยความสะดวกต่าง ๆ ที่รัฐพยายามจัดให้ ลักษณะของความพิการก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้การเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกต่าง ๆ ที่รัฐพยายามจัดให้ ลักษณะของความพิการก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้การเข้าถึงสิ่งอำนวยความสะดวกดังกล่าวเป็นไปได้อย่างจำกัด โดยเฉพาะความพิการทางสายตา สำหรับผู้พิการทางสายตานอกจากจะได้รับความเหลื่อมล้ำทางสังคมเช่นเดียวกับผู้พิการทางด้านอื่น ๆ แล้ว ยังมีข้อจำกัดด้านการมองเห็นทำให้โอกาสในการรับรู้และเข้าใจในสรรพสิ่งต่าง ๆ เป็นไปอย่างมีขอบเขตจำกัด แม้กระทั่งการไปเที่ยวพักผ่อนหย่อนในหรือการศึกษาหาความรู้เชิงสันทนาการ เช่น การไปเยี่ยมชมสวนสัตว์ ก็ยังมีความยากลำบากกว่าผู้พิการด้านอื่น ๆ องค์การสวนสัตว์แห่งประเทศไทย เป็นรัฐวิหาสกิจ สังกัดกระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม ได้รับนโยบายจากรัฐบาลให้เร่งจัดทำสิ่งอำนวยความสะดวกสำหรับผู้พิการ อย่างไรก็ตาม จากกรณีศึกษาองค์การสวนสัตว์เปิดเขาเขียวจะเห็นว่า ทางสวนสัตว์เปิดเขาเขียวและองค์การสวนสัตว์แห่งประเทศไทย ได้มีความพยายามในการให้จัดสิ่งอำนวยความสะดวกแก่ผู้พิการในการเยี่ยมชมสัตว์ ไม่ว่าจะเป็นการทำทางลาด คำอธิบายในรูปแบบอักษรเบรลล์ ภาพนูต่ำ หรืออุปกรณ์ให้คำอธิบายเสียงตามจุดเยี่ยมชมบางจุด ซึ่งบ้างก็มีความชำรุดใช้การไม่ได้ เป็นต้น นอกจากนี้ยังพบว่า จำนวนผู้พิการที่มาเข้าเยี่ยมชมสวนสัตว์เปิดเขาเขียวในแต่ละปีมีจำนวนมากกว่า 2,000 คน และมักจะมาเป็นหมู่คณะที่จัดโดยโรงเรียนสอนคนตาบอดมากกว่าการมาส่วนตัวแบบครอบครัว โดยในการมาเยี่ยมชมเป็นหมู่คณะนี้ทางสวนสัตว์ฯ จะจัดให้มีผู้นำชมเฉพาะกลุ่มแต่ก็ยังมีข้อจำกัดนานาประการในการเยี่ยมชม ไม่ว่าจะเป็นการเข้าถึง การรับรู้และความเข้าใจถึงขนาด รูปร่าง จุดเด่น ของสัตว์ประเภทต่าง ๆ ซึ่งจะต้องใช้ประสาทสัมผัสด้านการมองเห็นเป็นหลัก

Other Innovations

Effect of freshness preservation methods of Threadfin breams (Nemipterus furcosus) from small scale fisheries on quality for sashimi.

คณะเทคโนโลยีการเกษตร

Effect of freshness preservation methods of Threadfin breams (Nemipterus furcosus) from small scale fisheries on quality for sashimi.

Threadfin breams is an economically important fish that can be found in fisheries in both the Gulf of Thailand and Andaman Sea and is cheap. In addition, the consumption of raw fish as sashimi is increasingly popular in Thailand. Therefore, it is necessary to promote its consumption to increase its value. This study investigated the preservation of threadfin breams (N. furcosus) for raw or sashimi consumption. The preservation of threadfin breams consisted of Ikejime (K) and cold seawater (S) methods, and the preservation of the fish by Gutting (G) and whole (W) and storing for 3 days on ice (I) or in a refrigerator (F). The freshness quality of threadfin breams was evaluated by sensory, physicochemical (TVB-N, TMA-N and pH), freshness index (Ki-value) and microbiological methods. It was found that after being stored for 3 days, the KGF group of threadfin breams had the highest overall sensory score, which was 8.36±0.80 points, and the KWI, SWI and SWF groups of threadfin breams had the lowest overall sensory scores, which were 8.13±0.77, 8.13±0.77 and 8.13±0.81 points, respectively. And the overall sensory scores of all experimental groups of fish increased significantly (p<0.05). The TVB-N value of threadfin breams in KGF group had the lowest TVB-N value, which was 1.37±0.93 mg nitrogen/100 g sample. The threadfin breams in SGI group had the highest TVB-N value, which was 2.36±1.15 mg nitrogen/100 g sample. The TVB-N of fish in all experimental groups increased significantly (p<0.05). The TMA-N value of threadfin breams in KGF group had the lowest TMA-N value, which was 1.56±0.88 mg nitrogen/100 g sample. The threadfin breams in SWF group had the highest TMA-N value, which was 2.17±1.22 mg nitrogen/100 g sample. The TMA-N of fish in all experimental groups increased significantly (p<0.05). The pH value of threadfin breams in KGF group had the lowest pH value, which was 6.40±0.12. The threadfin breams in SWF group had the highest pH value, which was 6.78±0.25. The pH of fish in all experimental groups increased significantly (p<0.05). Ki value The threadfin breams in KGF group had the lowest Ki value, which was 9.05±0.73%. The threadfin breams in KWI group had the highest Ki value, which was 12.88±4.19%. The Ki value of all experimental groups of fish increased without statistical significance (p>0.05). In terms of freshness quality in microbiology, it was found that in all experimental groups, Salmonella spp., S. aureus, B. cereus, C. perfringens and E. coli were found in all experimental groups of threadfin breams. All types of microorganisms in all groups of threadfin breams increased with statistical significance (p<0.05). When compared with the freshness quality criteria in terms of sensory, chemical, physical, freshness index and microbiology, it was found that all groups of threadfin breams were very fresh and suitable for raw consumption during the preservation and storage for 3 days. After 3 days of storage, the threadfin breams should be consumed cooked because the freshness quality of the fish is not suitable for raw consumption due to the increase in various parameters. The increase in various parameters is due to the deterioration of the fish and the activities of microorganisms. Therefore, threadfin breams is suitable to promote raw consumption within 3 days of storage. In addition, fish preservation, especially by Ikejime method, then cutting open the belly and storing in the refrigerator, can help improve the freshness of the fish. The results of this study can be used to develop techniques for preserving fish after capture for fishermen and can promote the increase in the value of threadfin breams in the future.

Read more
Water Desalination Using Thermal Energy from an Evacuated Tube Solar Collector

คณะวิศวกรรมศาสตร์

Water Desalination Using Thermal Energy from an Evacuated Tube Solar Collector

Freshwater scarcity is a global crisis due to limited accessible freshwater resources and rising demand. Seawater desalination is a key solution but is energy-intensive and reliant on fossil fuels, leading to high costs and environmental impacts. This study aims to investigate the use of solar thermal energy from an evacuated tube collector for freshwater production via evaporation and condensation. The focus is on analyzing system efficiency by comparing freshwater yield with energy input. The findings may contribute to the development of sustainable desalination technologies suitable for freshwater-scarce regions.

Read more
A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

คณะวิทยาศาสตร์

A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.

Read more