งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบปลอมปนของข้าวสารพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 ตามอายุการเก็บรักษา ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี โดยใช้ฟูเรียร์ทรานฟอร์มเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (FT-NIR) จำนวนคลื่น 12,500 – 4,000 cm-1 (800 – 2,500 nm) ซึ่งอายุการเก็บรักษาของข้าวที่แตกต่างกันส่งผลต่อคุณภาพข้าวหุงสุก งานวิจัยนี้แบ่งเป็น 2 ส่วน 1) เพื่อตรวจสอบความเป็นไปในการแยกข้าวสารตามอายุการเก็บรักษา 1 2 และ 3 ปี แบบจำลองที่ดีที่สุดสร้างด้วย Ensemble ร่วมกับ Second Derivative มีค่าความถูกต้อง (Accuracy) เท่ากับ 96.3% 2) ตรวจสอบการปลอมปนตามอายุการเก็บรักษา โดยปลอมปนที่ 0% (ข้าว 2 และ 3 ปีทั้งหมด), 10%, 20%, 30%, 40%, 50%, 60%, 70%, 80%, 90% และ 100% (ข้าว 1 ปีทั้งหมด) แบบจำลองที่ดีที่สุดสร้างด้วย Gaussian Process Regression (GPR) ร่วมกับ Smoothing + Multiplicative Scatter Correction (MSC) โดยมีค่าสัมประสิทธิ์การกำหนด (r²) ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยของการทำนาย (RMSEP) ค่าความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย (Bias) และค่าความสามารถในการทำนาย (RPD) เท่ากับ 0.92 8.6% 0.9% และ 3.6 ตามลำดับ แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองการปลอมปนสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้สำหรับการตรวจสอบการแยกประเภทข้าวตามอายุการเก็บรักษา 1 ปี 2 ปี และ 3 ปี นอกจากนั้นค่าสีของข้าวที่อายุการเก็บรักษาต่างกันมีค่าสี L* และ b* ต่างกันอีกด้วย
โรงงานผู้ผลิตข้าวพบปัญหาการปลอมปนของข้าวสารที่มีอายุการเก็บรักษาต่างกัน โดยทั่วไปการคัดแยกการปลอมปนจะใช้วิธีมาตรฐานโดยการหุงข้าว จากนั้นนำข้าวหุงสุกไปวัดเนื้อสัมผัสเพื่อแยกอายุของข้าว ซึ่งใช้เวลาและเป็นการทำลายตัวอย่างและเกิดความล่าช้าในการตรวจสอบคุณภาพข้าวสาร งานวิจัยนี้ใช้เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี (Near-Infrared Spectroscopy, NIRS) ในการตรวจสอบการปลอมปนของข้าวสารพันธุ์ขาวดอกมะลิ 105 (KDML 105) ที่อายุการเก็บรักษาต่างกันเพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
สถานการณ์ในปัจจุบันและความไม่แน่นอน นำมาสู่แนวคิดความมั่นคงทางอาหาร การนำเอานวัตกรรมและเทคโนโลยีเข้ามาปรับใช้เพื่อให้เกิดการให้ผลผลิตที่มากในพื้นที่จำกัด โดยปรับปรุงอาคารเก่าในพื้นที่เมืองที่ไม่ถูกใช้งานมาปรับปรุงให้เหมาะสมกับการปลูกพืช จัดทำเป็นพื้นที่เรียนรู้การปลูกพืชในเมือง นำเสนอวิธีการปลูกพืชแบบต่างๆ รวบรวมเป็นนวัตกรรมการปลูกพืชกว่า 35 รายการ สำหรับเผยแพร่ความรู้ เพื่อสร้างความมั่นคงทางอาหาร พึ่งพาตนเอง การอยู่อาศัยอย่างยั่งยืน
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์พัฒนาเว็บไซต์เก็บรวบรวมข้อมูลของ Young Smart Farmer จังหวัดจันทบุรี ใช้แบบสัมภาษณ์เก็บจากกลุ่มตัวอย่าง จำนวน 30 ราย เพื่อการพัฒนาเว็บไซต์ โดยนำข้อมูลที่ได้มาจัดหมวดหมู่และใช้ข้อมูลดังกล่างในการพัฒนาเว็บไซต์เพื่อเผยแพร่แก่เกษตรกรและบุคคลที่สนใจ จากนั้นดำเนินการศึกษาความพึงพอใจต่อเว็บไซต์ โดยใช้แบบสอบถามวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสถิติเชิงพรรณนา ได้แก่ ค่าความถี่ (Frequency) ค่าร้อยละ (Percentage) ค่าเฉลี่ย (Mean) และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard deviation) ผลการศึกษาพบว่า กลุ่มตัวอย่างเป็นเพศชายและเพศหญิงเท่ากัน มีอายุอยู่ระหว่าง 36-40 ปีมากที่สุด ร้อยละ 50.00 เป็น Young Smart Farmer อำเภอขลุง แหลมสิงห์ และแก่งหางแมวมากที่สุด ร้อยละ 13.33 สำเร็จการศึกษา ระดับปริญญาตรีหรือเทียบเท่า ร้อยละ 60.00 ประกอบอาชีพหลักเป็นเกษตรกร ร้อยละ 73.33 ผลการศึกษาความพึงพอใจต่อเว็บไซต์เพื่อเก็บรวบรวมข้อมูล Young Smart Farmer พบว่ากลุ่มตัวอย่างพึงพอใจอยู่ในระดับมากที่สุดทุกด้าน โดยเรียงลำดับได้ดังนี้ 1) ด้านการใช้งานเว็บไซต์ (ค่าเฉลี่ย 4.97) 2) ด้านความพึงพอใจโดยภาพรวม (ค่าเฉลี่ย 4.93) 3) ด้านคุณภาพของเนื้อหา (ค่าเฉลี่ย 4.91) 4) ด้านประโยชน์และการนำไปใช้ (ค่าเฉลี่ย 4.87) และ 5) ด้านการออกแบบและการจัดรูปแบบมากที่สุด (ค่าเฉลี่ย 4.85) ตามลำดับ
คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ
การรักษาผู้ป่วยมะเร็งในแผนกเคมีบำบัดของโรงพยาบาลมะเร็งชลบุรีมีขั้นตอนที่ยุ่งยากและไม่สะดวก เนื่องจากกระบวนการส่งผลตรวจเลือดผ่านแอปพลิเคชันไลน์ส่วนตัวของเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ทำให้การดำเนินงานขาดความคล่องตัว ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงพัฒนาโปรแกรมบริหารจัดการและติดตามผู้ป่วยมะเร็งในรูปแบบเว็บแอปพลิเคชัน (web-based application) และแอปพลิเคชันไลน์ LINE LIFF (LINE Front-end Framework) เพื่ออำนวยความสะดวกให้กับทั้งบุคลากรทางการแพทย์และผู้ป่วย ระบบเว็บแอปพลิเคชันออกแบบมาเพื่อใช้โดยบุคลากรทางการแพทย์ในการติดตาม นัดหมาย และเก็บข้อมูลผู้ป่วย ส่วนแอปพลิเคชันไลน์ ออกแบบสำหรับผู้ป่วยในการส่งผลตรวจเลือด ดูตารางนัดหมาย บันทึกอาการหลังรับยาเคมีบำบัด บันทึกค่าน้ำหนักของผู้ป่วยทุกสัปดาห์ และแชทบอทสำหรับให้คำปรึกษาแก่ผู้ป่วย ระบบนี้พัฒนาบนพื้นฐานของเทคโนโลยีไคลเอนต์-เซิร์ฟเวอร์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลและสนับสนุนการวางแผนการรักษาอย่างอัตโนมัติ ส่งผลให้กระบวนการรักษาผู้ป่วยมะเร็งมีความรวดเร็ว ทันสมัย และมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น