KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Website design to help graduates manage food expenses and compliance with proper nutritional principles

Abstract

With the current cost of living situation in Thailand continuously rising, many recent graduates face challenges in managing their expenses in alignment with the increasing living costs. Food expenses, even for common street food, continue to surge with no sign of decreasing, despite improvements in raw material costs. Pay-Attention is a website platform designed to help recent graduates gain insights into managing and optimizing their food expenses effectively. It provides guidance on how to spend wisely, ensuring cost-effectiveness while maintaining adequate daily nutritional intake, without falling into monotonous eating habits.

Objective

ด้วยสถานการณ์ “ค่าครองชีพ” ของประเทศไทยในปัจจุบันมีแนวโน้มพุ่งขึ้นสูงเรื่อยๆ นับตั้งแต่ ยุคหลังโควิด-19 แต่ฐานเงินเดือนและรายได้ของนักศึกษาจบใหม่ ก็ยังคงมีฐานเริ่มต้นเหมือนเดิม ไม่ต่างจากหลายปีก่อน เป็นผลทำให้ประชากรที่พึ่งสำเร็จการศึกษา ในประเทศไทยจำนวนไม่น้อย ประสบกับปัญหาเรื่องการจัดการค่าใช้จ่าย ให้สอดคล้องกับค่าครองชีพอย่างเหมาะสมในปัจจุบัน ทั้งค่าใช้จ่ายคงที่ และค่าใช้จ่ายผันแปร ที่แปรเปลี่ยนไปตามวิถีชีวิตของแต่ละคน มากน้อย ตามความต้องการและรสนิยม ซึ่งเป็นค่าใช้จ่ายที่ต้องระวังและควบคุมการใช้จ่ายอย่างมีสติเสมอโดยเฉพาะค่าใช้จ่ายเรื่องอาหารที่แม้แต่ตามสั่งทั่วไปก็พุ่งสูงขึ้นเรื่อยเรื่อยไม่มีท่าทีจะลดลงแม้ต้นทุนวัตถุดิบจะปรับปรุงก็ตาม

Other Innovations

CO Breathalyzer with Voice Response

คณะบริหารธุรกิจ

CO Breathalyzer with Voice Response

CO Breathalyzer with Voice Response is the device to measured the level of CO residual in a person's lung who consume tobacco. Measuring residual CO in human breath can identify the tobacco addiction level instead of measuring nicotine in blood.

Read more
CLASSIFICATION OF OTITIS MEDIA TYPE USING OTOSCOPIC IMAGES

คณะวิทยาศาสตร์

CLASSIFICATION OF OTITIS MEDIA TYPE USING OTOSCOPIC IMAGES

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.

Read more
Recommence

คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ

Recommence

A natural representation of new beginnings.

Read more