This research focuses on the design and development of a prototype Artificial Intelligence of Things (AIoT) system for monitoring and controlling irrigation using weather information. The system consists of four main components: 1) Weather Station – This component includes various sensors such as air temperature, relative humidity, wind speed, and sunlight duration, among others, to collect real-time weather data. 2) Controller Unit – This unit is equipped with machine learning algorithms or models to estimate the reference evapotranspiration (ETo) and calculate the plant’s water requirement by integrating the crop coefficient (Kc) with other plant-related data. This enables the system to determine the optimal irrigation amount based on plant needs automatically. 3) User Interface (UI) and Display – This section allows farmers or users to input relevant information, such as plant type, soil type, irrigation system type, number of water emitters, planting distance, and growth stages. It also provides a display for monitoring and interaction with the system. 4) Irrigation Unit – This component is responsible for controlling the water supply and managing the irrigation emitters to ensure efficient water distribution based on the calculated requirements.
การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศของโลกทวีความรุนแรงขึ้นอย่างต่อเนื่อง สถานการณ์ดังกล่าวส่งผลกระทบ โดยตรงต่อภาคการเกษตร โดยเฉพาะในประเทศไทยที่มีแนวโน้มเผชิญกับปัญหาการขาดแคลนน้ำและความ ผันผวนของปริมาณน้ำฝน ซึ่งส่งผลต่อทั้งปริมาณและคุณภาพของผลผลิตทางการเกษตรโดยตรง ทั้งนี้ การบริหารจัดการน้ำในภาคเกษตรกรรมของประเทศไทยยังคงเผชิญกับข้อจำกัดหลายประการ เกษตรกรส่วนใหญ่ยังคงพึ่งพาประสบการณ์ส่วนตัวในการให้น้ำพืช ซึ่งอาจนำไปสู่การใช้น้ำที่ไม่มีประสิทธิภาพ เช่น การให้น้ำมากเกินความจำเป็นหรือน้อยเกินไปจนส่งผลกระทบต่อผลผลิต หรืออาจนำไปสู่ปัญหา เช่น การแตกใบอ่อน การร่วงของดอก และมีผลผลิตที่ไม่ได้คุณภาพ (Togneri et al., 2023) ในขณะที่ข้อมูลทาง วิชาการที่สามารถช่วยให้การบริหารจัดการน้ำมีความแม่นยำขึ้น เช่น ค่าอัตราการใช้น้ำของพืชอ้างอิง (Evapotranspiration: ETo) และค่าสัมประสิทธิ์พืช (Kc) กลับเข้าถึงได้ยาก เนื่องจากมีความซับซ้อนในการ คำนวณ อีกทั้งข้อมูลที่มีอยู่มักเป็นข้อมูลเฉลี่ยรายจังหวัดซึ่งไม่สามารถนำไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพในระดับ ฟาร์ม โครงการนี้จึงมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาระบบปัญญาประดิษฐ์สำหรับการติดตามและควบคุมการให้น้ำพืชอัจฉริยะ โดยอิงข้อมูลสภาพอากาศซึ่งจะช่วยแก้ไขข้อจำกัดของเกษตรกรไทยในการเข้าถึงข้อมูลที่ ถูกต้องและการบริหารจัดการน้ำที่แม่นยำ
คณะวิศวกรรมศาสตร์
The design and development of an electric locomotive for the TRRN Railway Challenge 2025 aims to enhance learning potential and apply various theories in practical settings. The focus is on developing the locomotive to pass various tests, including acceleration, automatic braking system, noise, vibration, energy consumption, and durability throughout the competition. Additionally, the project helps improve skills in writing engineering design reports, which enables students to develop their analytical and discussion abilities in order to successfully complete each test according to the competition rules.
คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรมและเทคโนโลยี
This study aims to develop a board game for teaching Integrated Farming System and to examine the learning achievement of third-year vocational certificate students at Ratchaburi College of Agriculture and Technology who used the board game as a learning tool. The research instruments included a board game developed using the Educational Boardgame Design Canvas. The board game is a strategic planning game consisting of five game boards, and 166 cards categorized into four types: 30 event cards, 60 special action cards, 16 character cards, and 60 production cards. It also includes 180 resource tokens of six kinds: 60 water tokens, 60 soil tokens, 45 plant product tokens, 45 animal product tokens, 45 aquatic product tokens, and 45 currency tokens. Additional components include one die and five player aid sheets. The game emphasizes planning and decision-making in integrated farming to maximize production and achievement points under game conditions and simulated scenarios. Research tools also included pre-and post-tests and a satisfaction questionnaire. The results indicated that students’ average scores significantly increased at the .05 level after using the board game, with the average pre-test score at 6.54 and the post-test score rising to 17.71. Additionally, an analysis of student satisfaction with board game-based learning revealed a high level of satisfaction (mean score = 4.45). The highest-rated aspects were the teacher’s implementation of post-tests (mean score = 4.69) and the engaging and diverse teaching methods used (mean score = 4.66).
คณะสถาปัตยกรรม ศิลปะและการออกแบบ
This study aims to identify the toothbrush appearance factors that affect baby boomers purchasing decisions. The research divide into three stages: The first stage is to classify the toothbrush appearance factors through a review of literature, research, and examining toothbrushes currently available on the market, summarizing them as appearance factors. The second stage is to summarize the results of the toothbrush appearance factors to create a multiple-choice questionnaire in three dimensions: purchasing decisions, aesthetics, and functionality. Collecting data from a group of 30 Baby Boomers aged 57-75 years old. The last stage is to summarize the three dimensions of appearance factors affecting baby boomers' toothbrush purchasing decisions and report as percentages and rank them. The research findings indicate that the most significant toothbrush appearance factor is a "Curved handle," accounting for 80%, followed by “Multi-level bristles” at 70%, a "Rubber thumb rest" at 53.3%, "Handle divided into more than two parts" at 50%, and “Offset shape” at 40%, respectively. In terms of the reason for purchasing decision based on various factors are as follows: the curved handle and offset shape give a sense of purchase with its aesthetic, While the selection of multi-level bristles, the Rubber thumb rest, and the handle divided into more than two parts due to functionality.