ปริญญานิพนธ์นี้นำเสนอการพัฒนาระบบ IoT ที่สามารถรวบรวมมาตราฐานการสื่อสารต่างๆให้ทำงานร่วมกันได้อย่างอิสระ โดยประกอบไปด้วย ระบบประมวลผลส่วนกลาง (Core Board) ทำหน้าที่เป็น IoT gateway เชื่อมต่อระหว่างอินเตอร์เฟซ Long Range (LoRa), Wireless Fidelity (Wi-Fi) และ Bluetooth Low Energy (BLE) โดยใช้ชิพประมวลผล STM32H563Zi บนสถาปัตยกรรม ARM Cortex M33 มีการออกแบบ slot ไว้รองรับมาตรฐานการสื่อสารอื่น ๆ นอกเหนือจากนั้น มีการพัฒนา web platform สำหรับ monitor ข้อมูลที่ต้องการ
จากอดีตจนถึงปัจจุบัน การพัฒนาโปรโตคอลการสื่อสารไร้สาย สำหรับใช้งานร่วมกับ IoT เช่น Zigbee, Z-Wave, BLE (Bluetooth Low Energy), LoRa, NB-IoT, และ MQTT ซึ่งแต่ละชนิด มีลักษณะการใช้งานที่แตกต่างกันไป ตามสภาพแวดล้อมที่ใช้งาน ซึ่งอุปกรณ์ IoT Gateway แบบเดิม ที่ออกแบบมาในรูปแบบคงที่ (Fixed) มักรองรับโปรโตคอลได้เพียงบางชนิดเท่านั้น และขาดความยืดหยุ่นในการปรับเปลี่ยนหรืออัพเกรดเพื่อรองรับโปรโตคอลใหม่ๆ หากผู้ใช้งานต้องการรองรับโปรโตคอลที่พัฒนาใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในอนาคต พวกเขาจำเป็นต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ Gateway ทั้งหมด ซึ่งไม่เพียงแต่เพิ่มค่าใช้จ่าย แต่ยังทำให้เกิดข้อจำกัดในด้านการปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ จากปัญหาดังกล่าว ทางผู้จัดทำจึงเริ่มพัฒนา IoT Gateway เพื่อยกระดับมาตรฐาน โดยที่ออกแบบในลักษณะที่เป็นโมดูลาร์ (Modular) ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนหรือเพิ่มโมดูลที่รองรับโปรโตคอลการสื่อสารชนิดต่างๆ ได้อย่างยืดหยุ่น ผู้ใช้งานสามารถเลือกเพิ่มหรือเปลี่ยนโมดูลใหม่ตามโปรโตคอลที่ต้องการใช้งานได้อย่างสะดวก โดยไม่จำเป็นต้องเปลี่ยนอุปกรณ์ Gateway ทั้งชุด ซึ่งจะช่วยลดค่าใช้จ่ายในการอัพเกรดระบบ และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันของโซลูชัน IoT ในอนาคต
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
เนื่องจากมีการระบาดของปลาหมอคางดำ ทำให้มีผลกระทบต่อระบบนิเวศโดยรวมของธรรมชาติ เพราะปลาหมอคางดำมีการแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว และมีความทนทานต่อสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลง ส่งผลให้ปลาหมอคางดำมีจำนวนประชากรมากเกินไป ทำให้มีการแย่งชิงของอาหารและที่อยู่อาศัยของปลาพื้นถิ่น อีกทั้งพฤติกรรมการกินที่หลากหลายของปลาหมอคางดำอาจส่งผลให้เกิดการลดลงของสัตว์น้ำขนาดเล็กหรือพืชน้ำที่มีความสำคัญต่อระบบนิเวศอีกด้วย
วิทยาลัยนวัตกรรมการผลิตขั้นสูง
ระบบประเมินโมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบออฟไลน์ในภาษาไทยถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถทดสอบและประเมินประสิทธิภาพของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (Large Language Models: LLMs) ได้อย่างสะดวก รวดเร็ว และไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อภายนอก ช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการเลือกใช้ LLMs ที่เหมาะสมกับความต้องการขององค์กรหรือระบบผู้เชี่ยวชาญ (Expert System: ES) ระบบสามารถทำงานบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลโดยไม่ต้องกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลภายนอก ส่งผลให้มีความปลอดภัยของข้อมูลสูง นอกจากนี้ ยังรองรับการทดสอบและพัฒนาโมเดลด้วยเทคนิคการดึงข้อมูลเสริม (Retrieval-Augmented Generation: RAG) เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเฉพาะทางและประมวลผลได้อย่างแม่นยำ มีประสิทธิภาพด้านพลังงาน และตอบสนองความต้องการขององค์กรและระบบผู้เชี่ยวชาญได้อย่างเหมาะสม
คณะบริหารธุรกิจ
เครื่องวัดระดับคาร์บอนมอนอกไซด์ในลมหายใจพร้อมการตอบสนองด้วยเสียงเพื่อวัดระดับคาร์บอนมอนอกไซด์ที่ตกค้างในปอดของผู้ที่มีการใช้ยาสูบ ซึ่งเป็นการบอกระดับการติดยาสูบแทนที่จะวัดระดับนิโคติในเลือด