KMITL Innovation Expo 2025 Logo

ตลาดหลักทรัพย์กับกาลเวลา: ระยะเวลาการจดทะเบียนมีผลต่อผลการดำเนินงานอย่างไร

ตลาดหลักทรัพย์กับกาลเวลา: ระยะเวลาการจดทะเบียนมีผลต่อผลการดำเนินงานอย่างไร

รายละเอียด

เนื่องจากตลาดทุนมีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจไทยและมีจำนวนบริษัทไทยที่เข้าร่วมและให้ความสนใจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ข้อเท็จจริงเหล่านี้เป็นแรงบันดาลใจให้ดำเนินการศึกษาวิเคราะห์ว่า ตลาดหลักทรัพย์สามารถเป็นปัจจัยกระตุ้นที่ช่วยยกระดับผลการดำเนินงานของบริษัทได้จริงหรือไม่ รวมถึงลักษณะของบริษัทที่ได้รับประโยชน์จากการเป็นบริษัทจดทะเบียน ผลลัพธ์จากการศึกษานี้สามารถส่งเสริมความสนใจในการเข้าจดทะเบียนของบริษัทต่างๆ มอบแนวทางที่เป็นประโยชน์ให้กับองค์กรที่ต้องการพัฒนาศักยภาพในการแข่งขัน และเสนอแนะแนวทางในการปรับปรุงตลาดหลักทรัพย์เพื่อเสริมสร้างการเข้าถึงเงินทุนและความแข็งแกร่งของตลาดทุนไทยในระยะยาว สมมติฐานหลักที่เป็นแนวทางในการศึกษาครั้งนี้คือ การอยู่ในตลาดหลักทรัพย์เป็นระยะเวลานาน ("aging in the market") ส่งผลให้ผลการดำเนินงานของบริษัทดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เราต้องการวิเคราะห์ว่าการจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยมีความสัมพันธ์กับการพัฒนาด้านการดำเนินงานของบริษัทหรือไม่ ซึ่งจะช่วยให้เข้าใจถึงประโยชน์ที่แท้จริงของการเป็นบริษัทมหาชนต่อผลการดำเนินงานในระยะยาว

วัตถุประสงค์

Given the fact that the equity market contributes a significant amount to Thai economy and increasing participants and interest by Thai companies, these facts inspire and motivate us to establish a study to analyze whether the stock market can indeed be an active booster of company performances and characteristics of companies which will be beneficial from being in the stock market. These results can support higher listing interest from companies, provide actionable ideas to companies aiming to improve their performance in the competitive arena, and suggest improvements for the stock market to further establish a stronger capital market penetration and foundation in Thailand.

นวัตกรรมอื่น ๆ

โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวมสำหรับคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์

คณะเทคโนโลยีสารสนเทศ

โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวมสำหรับคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์

งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติจากการแบ่งส่วนความเสียหายของชิ้นส่วนรถยนต์ โดยการวิเคราะห์จากข้อมูลภาพของรถยนต์โดยใช้โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม (Unified Framework) เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับรถยนต์ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว โดยการพัฒนาประยุกต์จากพื้นฐานงานวิจัยที่มีชื่อว่า ”GRiT: A Generative Region-to-text Transformer for Object Understanding” ที่ผู้วิจัยได้ทำการพัฒนาและปรับแต่งให้เหมาะสมกับการวิเคราะห์ภาพที่เกี่ยวข้องกับรถยนต์โดยเฉพาะ การปรับปรุงนี้มีจุดประสงค์เพื่อทำให้แบบจำลองสามารถสร้างคำบรรยายสำหรับบริเวณต่างๆ ของรถยนต์ได้อย่างแม่นยำ ตั้งแต่บริเวณที่ได้รับความเสียหายไปจนถึงการระบุส่วนประกอบต่างๆ บนรถยนต์ ทางผู้วิจัยได้เน้นการพัฒนาเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ เพื่อช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งและอธิบายความเสียหายที่เกิดขึ้นกับยานยนต์ได้อย่างแม่นยำ ช่วยเพิ่มความรวดเร็ว ลดภาระของผู้เชี่ยวชาญในการประเมินความเสียหาย โดยวิธีการเเบบดั้งเดิมอาศัยการประเมินจากผู้เชี่ยวชาญเท่านั้น มีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน เพื่อลดปัญหานี้ ทางเราเสนอให้ใช้ประโยชน์จากการสร้างข้อมูลเพื่อฝึกฝนการสร้างคำบรรยายาย เเละ แบ่งส่วนความเสียหายอย่างอัตโนมัติ โดยใช้ โครงสร้างแบบโครงคร่าวแบบรวม ซึ่งการพัฒนานี้เป็นการขยายความสามารถของแบบจำลองให้สามารถประยุกต์ใช้ได้กว้างขวางมากขึ้นในภาคส่วนของยานยนต์ ทางผู้วิจัยได้สร้างชุดข้อมูลใหม่จาก CarDD ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ ในชุดข้อมูลนี้มีการติดป้ายกำกับความเสียหายบนรถยนต์ และผู้วิจัยได้นำข้อมูลชุดดังกล่าวมาเข้าสู่แบบจำลองเพื่อแยกส่วนของรถยนต์เป็นชิ้นส่วนต่างๆ เพื่อจัดทำการติดป้ายกำกับคำอธิบายที่แม่นยำสำหรับแต่ละชิ้นส่วนและหมวดหมู่ความเสียหาย ผลลัพธ์เบื้องต้นจากเเบบจำลอง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสร้างคำบรรยายอัตโนมัติและการแบ่งส่วนความเสียหายในการวิเคราะห์ความเสียหายของรถยนต์ได้อยู่ในเกณฑ์พอใช้ ด้วยผลลัพธ์นี้ เเบบจำลองนี้ถือเป็นพื้นฐานสำคัญที่จะถูกพัฒนาต่อยอดในอนาคต การพัฒนาต่อยอดนี้ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นที่การเพิ่มประสิทธิภาพในการแบ่งส่วนความเสียหายและสร้างคำบรรยายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการปรับปรุงความสามารถในการตอบสนองต่อความหลากหลายของความเสียหายที่เกิดขึ้นบนพื้นผิวและส่วนต่างๆ ของรถยนต์ ซึ่งจะช่วยให้ระบบสามารถประยุกต์ใช้ได้กับยานยนต์หลากหลายรูปแบบและสภาพความเสียหายที่แตกต่างกันมากขึ้นในอนาคต

ระบบตำรวจอัจฉริยะป้องกันการโจรกรรมสำหรับเมืองฉะเชิงเทรา

คณะวิศวกรรมศาสตร์

ระบบตำรวจอัจฉริยะป้องกันการโจรกรรมสำหรับเมืองฉะเชิงเทรา

โครงการนี้นำหลักการของเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ และ Deep Learning มาจัดทำระบบตำรวจอัจฉริยะ (Smart Police) เพื่อวิเคราะห์อัตลักษณ์บุคคลและยานพาหนะที่ต้องสงสัยว่าเกี่ยวข้องกับการกระทำความผิดเพื่อใช้รักษาความปลอดภัยในชีวิตและทรัพย์สินของประชาชน โดยหลักการทำงานของระบบตำรวจอัจฉริยะ จะติดตั้งกล้อง CCTV ในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงในกการโจรกรรม เพื่อตรวจจับบุคคลที่มีอำพรางอาวุธ โดยวิเคราะห์จากภาพจากกล้อง CCTV ด้วยการประมวลผลภาพและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ในการเฝ้าระวังและตรวจจับสิ่งที่อยู่ในเหตุการณ์ เมื่อมีการโจรกรรมหรือเหตุการผิดปกติ ระบบจะแจ้งเตือนเหตุการณ์เข้ามาที่ศูนย์เฝ้าระวังภายในสถานีตำรวจ เพื่อให้ตำรวจไปตรวจสอบความผิดเบื้องต้น และไปพื้นที่เกิดเหตุได้ทันเหตุการณ์เพื่อดำเนินการป้องกันหรือระงับเหตุ ในกรณีที่มีการหลบหนี ระบบจะติดตามรถยนต์ หรือ รถมอเตอร์ไซด์ พร้อมระบุเส้นทางที่สามารถใช้ในการหลบหนีโดยใช้การติดตามจากลักษณะของยานพาหนะ และป้ายทะเบียนของยานพาหนะที่ก่อเหตุ เพื่อทำการติดตามและระงับเหตุได้ ดังนั้นระบบตำรวจอัจฉริยะที่พัฒนาขึ้นเป็นการร่วมมือของคณะวิศวกรรมศาสตร์ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, สำนักงานตำรวจภูธรภาค 2 มูลนิธิฉะเชิงเทราเพื่อการพัฒนา และสำนักงานเมืองอัจฉริยะจังหวัดฉะเชิงเทรา เพื่อป้องกันและป้องปรามการเกิดอาชญากรรม เพิ่มความปลอดภัยสาธารณะและความสงบเรียบร้อยให้แก่ประชาชนในพื้นที่จังหวัดฉะเชิงเทราซึ่งเป็นพื้นที่ในเขต EEC ซึ่งเป็นแหล่งเศรษฐกิจของประเทศ และเป็นแหล่งท่องเที่ยวใกล้กรุงเทพ และเป็นการสร้างเครือข่ายความร่วมมือทั้งภาครัฐ เอกชน และชุมชน ตลอดจนถ่ายทอดองค์ความรู้การใช้งานนวัตกรรมและการเขียนให้แก่ตำรวจและเจ้าหน้าที่ในการนำเทคโนโลยีไปใช้งานจริงและสามารถพัฒนาต่อยอดนวัตกรรมได้ใช้เอง ซึ่งเป็นการพัฒนาแบบต่อเนื่องในระยะยาวเพื่อให้เกิดความยั่งยืนและนําข้อมูลไปใช้ประโยชน์ด้านการวางแผนการดำเนินการรักษาความปลอดภัยและแผนการท่องเที่ยวของจังหวัดฉะเชิงเทรา

เมมเบรนกราฟีนออกไซด์คอมพอสิตสำหรับกำจัดของเสียในแหล่งน้ำ

คณะวิทยาศาสตร์

เมมเบรนกราฟีนออกไซด์คอมพอสิตสำหรับกำจัดของเสียในแหล่งน้ำ

ในงานวิจัยนี้ ทำการผลิตเมมเบรนกราฟีนออกไซด์โดยใช้กระบวนการ Phase-Inversion Method ซึ่งเป็นการเปลี่ยนสถานะของพอลิเมอร์จากของเหลวไปเป็นของแข็งผ่านการแยกเฟส ซึ่งจะทำให้เกิดโครงสร้างรูพรุนในเมมเบรน โครงสร้างของเมมเบรนที่ได้ขึ้นอยู่กับวิธีการทำให้เกิดการแยกเฟส โดยวิธี Phase-Inversion เป็นหนึ่งในกระบวนการผลิตเมมเบรนที่มีความยืดหยุ่นสูง ต้นทุนต่ำ และสามารถควบคุมโครงสร้างของเมมเบรนได้ดี เหมาะสำหรับงานด้านการบำบัดน้ำ การแยกสาร และการกรองของเหลวหรือก๊าซในระดับอุตสาหกรรม กราฟีนออกไซด์ (Graphene Oxide, GO) เป็นวัสดุที่ได้รับความสนใจอย่างมากในด้านการนำมาผลิตเมมเบรนเพื่อใช้สำหรับบำบัดน้ำและการกำจัดของเสีย เนื่องจากมีโครงสร้างเป็นชั้นบางระดับนาโนเมตร ทำให้สามารถควบคุมการซึมผ่านของโมเลกุลน้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังมีคุณสมบัติพิเศษ เช่น - การคัดแยกโมเลกุลที่มีประสิทธิภาพสูง: สามารถกรองอนุภาคนาโน ไอออนโลหะหนัก สารอินทรีย์ และจุลินทรีย์ได้ - ความสามารถในการซึมผ่านน้ำสูง: เนื่องจากโครงสร้างของกราฟีนออกไซด์มีช่องว่างระหว่างชั้นที่เอื้อต่อการเคลื่อนที่ของโมเลกุลน้ำ - ความทนทานทางเคมีและเชิงกลสูง: ทำให้สามารถใช้งานในสภาพแวดล้อมที่รุนแรง เช่น น้ำเสียอุตสาหกรรม หรือของเสียที่มีค่า pH สูงหรือต่ำได้ - คุณสมบัติการป้องกันการเปรอะเปื้อน (Antifouling): ลดการสะสมของสารปนเปื้อนบนพื้นผิวเมมเบรน - กราฟีนออกไซด์มีความชอบน้ำสูงเนื่องจากมีปริมาณหมู่ฟังชันของออกซิเจนอย่าง (OH-) ที่พื้นผิวที่ค่อนข้างมาก ส่งผลให้เป็นเป็นสารเติ่มแต่งที่ดีสำหรับการผลิตเมมเบรนด้วยเทคนิค Phase-Inversion Method การประยุกต์ใช้เมมเบรนกราฟีนออกไซด์ในการกำจัดของเสีย - การบำบัดน้ำเสียอุตสาหกรรม เช่น การกรองโลหะหนัก (Pb2+, Cr6+, Hg2+) และสารอินทรีย์ที่เป็นพิษ - การกำจัดสารปนเปื้อนทางชีวภาพ เช่น แบคทีเรีย ไวรัส และสารพิษจากจุลินทรีย์ - การแยกเกลือออกจากน้ำทะเล (Desalination) โดยสามารถใช้แทนเมมเบรนแบบดั้งเดิมเพื่อเพิ่มอัตราการซึมผ่านของน้ำและลดพลังงานที่ใช้ - การกำจัดสารปนเปื้อนทางเภสัชกรรม เช่น ยาปฏิชีวนะและฮอร์โมนที่ตกค้างในน้ำ