This research will begin with a review of literature and related studies to examine existing technologies and methods for hand gesture recognition and their applications in controlling electronic devices such as drones, robots, and gaming systems. Subsequently, a hand gesture recognition system will be designed and developed using machine learning and computer vision techniques, with a focus on creating an algorithm that operates quickly and accurately, making it suitable for real-time control. The developed system will be tested and refined using various simulated scenarios to evaluate its efficiency and accuracy in diverse environments. Additionally, a user-friendly interface will be developed to ensure accessibility for all user groups. The research will also incorporate qualitative studies to gather feedback from both novice users and experts, which will contribute to further system improvements, ensuring it effectively meets user needs. Ultimately, the findings of this research will lead to the development of a functional prototype for gesture-based control, which can be applied in industries and entertainment. This will contribute to advancements in innovation and new technologies in the future.
ในยุคปัจจุบัน เทคโนโลยีโดรน หุ่นยนต์ และเกมดิจิทัลได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันและอุตสาหกรรมต่าง ๆ มากขึ้นอย่างต่อเนื่อง การควบคุมอุปกรณ์เหล่านี้ส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพารีโมทคอนโทรล จอยสติก หรืออุปกรณ์ควบคุมเฉพาะทาง ซึ่งอาจมีข้อจำกัดในด้านความยืดหยุ่น ความเป็นธรรมชาติในการใช้งาน และการเข้าถึงสำหรับผู้ใช้บางกลุ่ม เช่น ผู้พิการ หรือผู้สูงอายุ นอกจากนี้ ในสถานการณ์ที่ต้องการความคล่องตัวสูง เช่น การควบคุมโดรนในพื้นที่จำกัด หรือการเล่นเกมที่ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว การใช้อุปกรณ์ควบคุมแบบดั้งเดิมอาจเป็นข้อจำกัดในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานหรือประสบการณ์การเล่นเกม การพัฒนาเทคโนโลยีการรู้จำท่าทางมือ (Hand Gesture Recognition) จึงเป็นแนวทางที่มีศักยภาพอย่างสูงในการแก้ไขปัญหาดังกล่าว โดยเทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมโดรน หุ่นยนต์ หรือเล่นเกม ฯลฯ เป็นต้น ได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น เพียงแค่ใช้ท่าทางมือที่กำหนดไว้ ซึ่งนอกจากจะเพิ่มความสะดวกสบายและความคล่องตัวในการควบคุมแล้ว ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการเข้าถึงเทคโนโลยีสำหรับผู้ใช้ที่มีข้อจำกัดทางร่างกาย อีกทั้งยังเปิดโอกาสให้มีการพัฒนารูปแบบการควบคุมและการเล่นเกมแบบใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อน
คณะวิทยาศาสตร์
This research focuses on the fabrication of graphene oxide (GO) composite membranes using the Phase-Inversion Method, which transforms polymers from liquid to solid through phase separation. This process creates a porous membrane structure, making it highly adaptable, cost-effective, and suitable for wastewater treatment, separation processes, and industrial filtration applications. Graphene oxide, with its nano-layered structure, offers excellent molecular sieving properties, high water permeability, and chemical and mechanical stability, making it an ideal additive for membrane fabrication. The GO-based membrane demonstrates efficient removal of nanoparticles, heavy metal ions (Pb²⁺, Cr⁶⁺, Hg²⁺), organic pollutants, and microorganisms while exhibiting antifouling properties and high hydrophilicity due to oxygen-functional groups. Applications of this membrane include industrial wastewater treatment, desalination, and the removal of pharmaceutical contaminants, such as antibiotics and hormones. The incorporation of GO enhances membrane performance, providing a sustainable and energy-efficient solution for water purification.
คณะวิทยาศาสตร์
Recruitment is a crucial process that enables organizations to select candidates whose qualifications match the requirements of a given position. However, this process often faces challenges related to data management, delays, and human bias. This research aims to design and develop an intelligent web application for employee recruitment using artificial intelligence (AI) technology to evaluate and score candidates' suitability for job positions. The system leverages data analysis techniques on resumes and a qualification-matching process based on predefined criteria. Developed using Agile principles, the system employs Natural Language Processing (NLP) to analyze resumes, assess candidates’ qualifications, skills, and experience, and utilizes Machine Learning to predict and rank suitability. The system consolidates data from multiple sources into a unified database to reduce redundancy and input errors. Additionally, it presents insights through a dashboard, enabling HR teams to make more effective hiring decisions.
คณะบริหารธุรกิจ
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.