This abstract discussed the implementation of speech recognition applications to control the on-off electrical device of speech. The work is divided into two modes. Offline mode and online mode. To use voice commands to turn on-off electrical device. Which the words sound as a statement. The speech sounds in offline mode is saved in SOPARE voice and speech mode are saved online in Google Assistant via the microphone. Then process the Raspberry pi 3 board to send data to the wireless transceiver module to control the power on-off. From testing the control system for opening and closing electrical devices with sound it was found that the sound test in the offline mode of the power-on-off control system with sound the accuracy of 96 percent of the voice command and the accuracy of the lamp according to the voice command spoken 100 percent accuracy. Sound tests in the online mode of the power-on-off control system with sound the accuracy of 8 7 percent voice commands and the accuracy of the lamp according to the voice command spoken 100 percent accuracy. The power-on-off control system with sound. Can be used to effectively control the opening and closing of electrical equipment. Only the user speaks the voice commands as needed and can immediately turn on-off the electrical equipment. Helps reduce steps and shorten the time of use making it more convenient

This project proposes a simulation model of intelligent parking system that has the ability to search for vacancies in the building or parking through mobile phones using voice command. The purpose of this project is to be convenient and quick in searching for parking spaces and to count the number of car entering park area each day. The developed system uses the NodeMCU ESP8266 microcontroller to detect the vacancy status and count the number of users of the parking lot using infrared and ultrasonic sensors. The collected data will be sent to Firebase database. For voice command system it is developed by using Dialogflow to create ChatBot and connect with the Google Assistant. Users can interact using voice to search the vacancy in parking area directly. From the experiment it is found that the developed parking lot system can display the vacancies correctly. When increasing the number of cars into the parking lot the system can display the status that has changed correctly. Moreover when inquiring for parking the system can find the nearest vacancy for user. In the future there are plans to develop additional equipment and implement the proposed system in real locations.

This project aims to create the model of fire protection system for the kitchen. The model installed of protection and notification systems was created by using the Google SketchUp program with a ratio of 1:10 from the real kitchen scale. According to the literature it was found that more than 50 % of the fire within the shelter occurred in a kitchen. The main causes are flame heat sparks and electrical equipment. The system was developed to detect flame gas and smoke by using infrared sensor (IR FLAME) and gas detection device (MQ-2). Arduino MEGA2560 is a central processor to control the device of the protection system. Node MCU is a data receiver with Arduino to display the average amount of gas flame through the Blynk application in real time and send notification via the Line application when the amount of either flame gas or smoke is greater than or equal to the specified quantity. Fire protection system is divided into 3 conditions: fire gas and smoke. In case of fire the sprinkler will be activated with class K extinguishers to extinguish fire. In gas leakage conditions ventilator will be activated to ventilate the gas leaks and the gas supply is cut off. For smoke condition the ventilator will be activated to ventilate the smoke out of the kitchen. The results of the experiment by using the method of dividing into 13 simulations in total. The system can detect the flame with 12 points 92% from 13 points. In case of gas a can of gas was used in all tests. Nine points of gas can detect with 69% of the total 13 points. The smoke detector can capture smoke with a large amount of smoke. There are a total of 13 tests that can capture 11 smoke points representing 84% of all 13 points.

จากการสร้างและการออกแบบกลไกในการจัดเก็บหลักฐานด้านการประกันคุณภาพมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร ได้ข้อสรุป 1. ผลการวิเคราะห์ความพึงพอใจส่วนการออกแบบรูปทรง ของระบบกลไกลในการจัดเก็บหลักฐานด้านการประกันคุณภาพมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร มีความเหมาะสมของขนาดตัวอักษรกับหน้าจอโปรแกรม มีค่าเฉลี่ย 3.67 ระดับคะแนนพึงพอในมาก สีของหน้าจอระบบมีความเหมาะสม มีค่าเฉลี่ย 3.67 ระดับคะแนนพึงพอใจมาก มีความถูกต้องของข้อความและการสะกดคำ มีค่าเฉลี่ย 4.30 คะแนนพึงพอใจมาก และรูปแบบของการใช้งานมีความเหมาะสม มี ค่าเฉลี่ย 4.00 ระดับคะแนน พึงพอใจมาก โดยผลสรุปรวมของการวิเคราะห์ด้านตัวอักษร มีระดับคะแนนพึงพอใจมาก โดยผลสรุปรวมของการวิเคราะห์ด้านตัวอักษร มีระดับคะแนนพึงพอใจมาก และมี ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 3.91ผลการวิเคราะห์ความพึงพอใจส่วนการใช้งานระบบ ของระบบกลไกในการจัดเก็บหลักฐานด้านการประกันคุณภาพมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร ด้านเมนูของระบบมีครบตามควาต้องการของการใช้งาน มีค่าเฉลี่ย 3.67 ระดับคะแนนพึงพอใจมาก มีความง่ายต่อการใช้งานระบบ มีค่าเฉลี่ย 3.67 ระดับ คะแนนพึงพอใจมาก โดยผลสรุปรวมของการวิเคราะห์ด้านความพึงพอใจส่วนการใช้งานระบบมี ระดับคะแนนพึงพอใจมาก และมี ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 3.78 ผลการวิเคราะห์ความพึงพอใจส่วนของเนื้อหาคำอธิบายหลักฐาน ของระบบกลไกในการจัดเก็บเหลักฐานด้านการประกันคุณภาพมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร ด้านขนาดของตัวอักษรแสดงคำอธิบายมีความเหมาะสม มีค่าเฉลี่ย 4.00 ระดับคะแนนพึงพอใจมาก มีการสื่อความหมายที่ชัดเจน มีค่าเฉลี่ย 3.67 ระดับคะแนนพึงพอใจมาก มีความง่ายในการเลือกตัวอย่างเอกสารที่ต้องการดู มีค่าเฉลี่ย 3.67 ระดับ คะแนนพึงพอใจมาก โดยผลสรุปรวมของการวิเคราะห์ความพึงพอใยส่วนของเนื้อหาคำอธิบายหลักฐาน มีระดับคะแนนพึงพอใจมาก และมี ค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 3.78

The purposes of this special project were to media production for infographic of Admission System of the Faculty of Mass Communication Technology Rajamangala University of Technology Phra Nakhon and study the satisfaction to infographic of Admission System of the Faculty of Mass Communication Technology Rajamangala University of Technology Phra Nakhon by using the tool was online questionnaire to study the satisfaction of the general public towards infographic with 100 samples. Data analysis are frequency mean and standard deviation. Major findings were as followed: The mean score of content satisfaction were highly satisfied (𝑥̅=4.58). The mean score of presentation satisfaction were highly satisfied (𝑥̅=4.52).