cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.5281/zenodo.8113817
title: Block-group level mode choice parameters for New York City and New York State

description: We provide two datasets of census block group-level mode choice parameters for New York City and New York State. The parameters are estimated by GLAM logit model using Replica's synthetic population datasets (For details of the GLAM logit model, please refer to BUILTNYU/GLAM-Logit (github.com)). Each row contains a set of mode choice parameters for each block-group OD pair and one of the four population segments (low-income, not low-income, students, and senior population). Six trip modes are considered: private auto, public transit (such as buses, light rail, and subways), on demand auto (taxi or TNC services such as Uber or Lyft), biking (including e-bike), walking, and carpool. Parameters of twelve mode attributes are estimated, including, auto travel time, transit in-vehicle time, transit access time, transit egress time, number of transit transfers, non-vehicle travel time, trip cost, and five alternative specific constants (setting carpool as the reference level). In New York City, the average value of time (VOT) of low-income population is 21.67$/hour, the average VOT of not low-income population is 28.05$/hour, the average VOT of student population is 10.96$/hour, and the average VOT of senior population is 10.93$/hour. In New York State, the average value of time (VOT) of low-income population is 9.63$/hour, the average VOT of not low-income population is 13.95$/hour, the average VOT of student population is 7.40$/hour, and the average VOT of senior population is 6.26$/hour. The empirical distribution of agent-level parameters is neither Gumbel nor Gaussian, which reveals a regional divergence of the value of time and mode preference, indicating potential inequity issues in the transportation system. This is infeasible for conventional discrete choice models (DCMs) to capture.
DOI: 10.5281/zenodo.7718922
title: Block-group level mode choice parameters for New York City and New York State

description: We provide two datasets of census block group-level mode choice parameters for New York City and New York State. The parameters are estimated by GLAM logit model using Replica's synthetic population datasets (For details of the GLAM logit model, please refer to BUILTNYU/GLAM-Logit (github.com)). Each row contains a set of mode choice parameters for each block-group OD pair and one of the four population segments (low-income, not low-income, students, and senior population). Six trip modes are considered: private auto, public transit (such as buses, light rail, and subways), on demand auto (taxi or TNC services such as Uber or Lyft), biking (including e-bike), walking, and carpool. Parameters of twelve mode attributes are estimated, including, auto travel time, transit in-vehicle time, transit access time, transit egress time, number of transit transfers, non-vehicle travel time, trip cost, and five alternative specific constants (setting carpool as the reference level). In New York City, the average value of time (VOT) of low-income population is 21.67$/hour, the average VOT of not low-income population is 28.05$/hour, the average VOT of student population is 10.96$/hour, and the average VOT of senior population is 10.93$/hour. In New York State, the average value of time (VOT) of low-income population is 9.63$/hour, the average VOT of not low-income population is 13.95$/hour, the average VOT of student population is 7.40$/hour, and the average VOT of senior population is 6.26$/hour. The empirical distribution of agent-level parameters is neither Gumbel nor Gaussian, which reveals a regional divergence of the value of time and mode preference, indicating potential inequity issues in the transportation system. This is infeasible for conventional discrete choice models (DCMs) to capture.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21908598
title: A Large-scale Fine-grained Empirical Study on Security Concerns in Open-source Software: A Replication Package

description: This is the replication package of the paper entitled "A Large-scale Fine-grained Empirical Study on Security Concerns in Open-source Software". <br> It contains the raw data and the R script used to perform the analysis, as well as a detailed technical report.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21908598.v1
title: A Large-scale Fine-grained Empirical Study on Security Concerns in Open-source Software: A Replication Package

description: This is the replication package of the paper entitled "A Large-scale Fine-grained Empirical Study on Security Concerns in Open-source Software". <br> It contains the raw data and the R script used to perform the analysis, as well as a detailed technical report.
DOI: 10.5281/zenodo.8105505
title: 16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-8: model 7287 to 8287)

description: <em><strong>16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-8: model 7287 to 8287)</strong></em> 16807 FE input files representing thoracolumbar spine hexahedral models, including point coordinates. To reduce the size of shared virtual finite element (FE) models, only point coordinates are shared here. The mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" is also shared, which includes point coordinates, mesh connectivity IDs, and element sets. To generate virtual FE input files for any of the 16807 models, the corresponding shared point coordinates can be replaced into the mean FE input file (Mean_Model (Template).inp). Mesh connectivity IDs, and element sets are the same in all of FE input files. Mean FE input file includes vertebras and IVDs hexahedral meshes; pelvis, sacrum, and the femoral head triangulated meshes; and ligaments. Each point coordinate file is almost 39MB. An excel file: "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" reporting measured spinopelvic parameters for 16807 virtual FE hexahedral models. The Excel file includes measured spinopelvic parameters (PI, PT, SS, LL, LL-PI, GT, RPV, RLL, LDI, RSA, TPA, and scoliosis cobb angle), GAP and IVD centric thickness for FE virtual cohort. Model ID in the excel file is correspondent to the model’s name. One video file: "how_to_replace_point_coordinates.mp4". It shows how you can replace point coordinates here to the mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" in order to generate specific FE input file. <em><strong>Notes:</strong></em> 1- Model number in "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" is correspondent to the same model number in the 16807 stereolithography (stl) files (.stl extension) representing the virtual thoracolumbar spine triangulated meshes (DOI: 10.5281/zenodo.7715658; stl.part01.rar to stl.part09.rar). 2-These point coordinates are sampled by combining the first 5 shape modes of the morphed-mesh statistical shape model in which each shape mode is discretized into 7 standard deviations: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3. 3- Generated FE inp files can be opened by Abaqus 2019 and later. Any other FE software which supports .inp extension also can open the files. <em><strong>Developed by: </strong></em>Morteza Rasouligandomani (Ph.D. student in biomedical engineering, Pompeu Fabra university, BCN Med-Tech group, DTIC department, Barcelona, Spain). Email contact: morteza.rasouli@upf.edu
description: All the data are protected by UPF. Intellectual property of these data is UPF.
DOI: 10.5281/zenodo.8105504
title: 16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-8: model 7287 to 8287)

description: <em><strong>16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-8: model 7287 to 8287)</strong></em> 16807 FE input files representing thoracolumbar spine hexahedral models, including point coordinates. To reduce the size of shared virtual finite element (FE) models, only point coordinates are shared here. The mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" is also shared, which includes point coordinates, mesh connectivity IDs, and element sets. To generate virtual FE input files for any of the 16807 models, the corresponding shared point coordinates can be replaced into the mean FE input file (Mean_Model (Template).inp). Mesh connectivity IDs, and element sets are the same in all of FE input files. Mean FE input file includes vertebras and IVDs hexahedral meshes; pelvis, sacrum, and the femoral head triangulated meshes; and ligaments. Each point coordinate file is almost 39MB. An excel file: "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" reporting measured spinopelvic parameters for 16807 virtual FE hexahedral models. The Excel file includes measured spinopelvic parameters (PI, PT, SS, LL, LL-PI, GT, RPV, RLL, LDI, RSA, TPA, and scoliosis cobb angle), GAP and IVD centric thickness for FE virtual cohort. Model ID in the excel file is correspondent to the model’s name. One video file: "how_to_replace_point_coordinates.mp4". It shows how you can replace point coordinates here to the mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" in order to generate specific FE input file. <em><strong>Notes:</strong></em> 1- Model number in "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" is correspondent to the same model number in the 16807 stereolithography (stl) files (.stl extension) representing the virtual thoracolumbar spine triangulated meshes (DOI: 10.5281/zenodo.7715658; stl.part01.rar to stl.part09.rar). 2-These point coordinates are sampled by combining the first 5 shape modes of the morphed-mesh statistical shape model in which each shape mode is discretized into 7 standard deviations: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3. 3- Generated FE inp files can be opened by Abaqus 2019 and later. Any other FE software which supports .inp extension also can open the files. <em><strong>Developed by: </strong></em>Morteza Rasouligandomani (Ph.D. student in biomedical engineering, Pompeu Fabra university, BCN Med-Tech group, DTIC department, Barcelona, Spain). Email contact: morteza.rasouli@upf.edu
description: All the data are protected by UPF. Intellectual property of these data is UPF.
DOI: 10.6084/m9.figshare.22954316.v1
title: Supplementary Material for: Data preprocessing and augmentation improved visual field prediction of recurrent neural network with multi-central datasets

description: Introduction: The purpose of this study is to determine whether data preprocessing and augmentation could improve visual field (VF) prediction of recurrent neural network (RNN) with multi-central datasets Methods: This retrospective study collected data from five glaucoma services between June 2004 and January 2021. From an initial dataset of 331691 VFs, we considered reliable VF tests with fixed intervals. Since the VF monitoring interval is very variable, we applied data augmentation using multiple sets of data for patients with more than eight VFs. We obtained 5430 VFs from 463 patients and 13747 VFs from 1076 patients by setting the fixed test interval to 365 ± 60 days (D = 365) and 180 ± 60 days (D =180), respectively. Five consecutive VFs were provided to the constructed RNN as input and the 6th VF was compared with the output of the RNN. The performance of the periodic RNN (D = 365) was compared to that of an aperiodic RNN. The performance of the RNN with 6-long and short-term memory (LSTM) cells (D = 180) was compared with that of the RNN with 5-LSTM cells. To compare the prediction performance, the root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) of the total deviation value were calculated as accuracy metrics. Results: The performance of the periodic model (D = 365) improved significantly over aperiodic model. Overall prediction error (MAE) was 2.56 ± 0.46 dB vs. 3.26 ± 0.41 dB (periodic vs. aperiodic) (P &lt; 0.001). A higher perimetric frequency was better for predicting future VF. The overall prediction error (RMSE) was 3.15 ± 2.29 dB vs. 3.42 ± 2.25 dB (D = 180 vs. D = 365). Increasing the number of input VFs improved the performance of VF prediction in D = 180 periodic model (3.15 ± 2.29 dB vs 3.18 ± 2.34 dB, P &lt; 0.001). The 6-LSTM in the D = 180 periodic model was more robust to worsening of VF reliability and disease severity. The prediction accuracy worsened as the false negative rate increased and the mean deviation decreased. Conclusion: Data preprocessing with augmentation improved the VF prediction of the RNN model using multicenter datasets. The periodic RNN model predicted the future VF significantly better than the aperiodic RNN model.
DOI: 10.5281/zenodo.8104886
title: 16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-9: model 8288 to 9288)

description: <em><strong>16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-9: model 8288 to 9288)</strong></em> 16807 FE input files representing thoracolumbar spine hexahedral models, including point coordinates. To reduce the size of shared virtual finite element (FE) models, only point coordinates are shared here. The mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" is also shared, which includes point coordinates, mesh connectivity IDs, and element sets. To generate virtual FE input files for any of the 16807 models, the corresponding shared point coordinates can be replaced into the mean FE input file (Mean_Model (Template).inp). Mesh connectivity IDs, and element sets are the same in all of FE input files. Mean FE input file includes vertebras and IVDs hexahedral meshes; pelvis, sacrum, and the femoral head triangulated meshes; and ligaments. Each point coordinate file is almost 39MB. An excel file: "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" reporting measured spinopelvic parameters for 16807 virtual FE hexahedral models. The Excel file includes measured spinopelvic parameters (PI, PT, SS, LL, LL-PI, GT, RPV, RLL, LDI, RSA, TPA, and scoliosis cobb angle), GAP and IVD centric thickness for FE virtual cohort. Model ID in the excel file is correspondent to the model’s name. One video file: "how_to_replace_point_coordinates.mp4". It shows how you can replace point coordinates here to the mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" in order to generate specific FE input file. <em><strong>Notes:</strong></em> 1- Model number in "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" is correspondent to the same model number in the 16807 stereolithography (stl) files (.stl extension) representing the virtual thoracolumbar spine triangulated meshes (DOI: 10.5281/zenodo.7715658; stl.part01.rar to stl.part09.rar). 2-These point coordinates are sampled by combining the first 5 shape modes of the morphed-mesh statistical shape model in which each shape mode is discretized into 7 standard deviations: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3. 3- Generated FE inp files can be opened by Abaqus 2019 and later. Any other FE software which supports .inp extension also can open the files. <em><strong>Developed by: </strong></em>Morteza Rasouligandomani (Ph.D. student in biomedical engineering, Pompeu Fabra university, BCN Med-Tech group, DTIC department, Barcelona, Spain). Email contact: morteza.rasouli@upf.edu
description: All the data are protected by UPF. Intellectual property of these data is UPF.
DOI: 10.5281/zenodo.8104885
title: 16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-9: model 8288 to 9288)

description: <em><strong>16807 thoracolumbar osteo-ligamentous spine virtual FE input files (part-9: model 8288 to 9288)</strong></em> 16807 FE input files representing thoracolumbar spine hexahedral models, including point coordinates. To reduce the size of shared virtual finite element (FE) models, only point coordinates are shared here. The mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" is also shared, which includes point coordinates, mesh connectivity IDs, and element sets. To generate virtual FE input files for any of the 16807 models, the corresponding shared point coordinates can be replaced into the mean FE input file (Mean_Model (Template).inp). Mesh connectivity IDs, and element sets are the same in all of FE input files. Mean FE input file includes vertebras and IVDs hexahedral meshes; pelvis, sacrum, and the femoral head triangulated meshes; and ligaments. Each point coordinate file is almost 39MB. An excel file: "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" reporting measured spinopelvic parameters for 16807 virtual FE hexahedral models. The Excel file includes measured spinopelvic parameters (PI, PT, SS, LL, LL-PI, GT, RPV, RLL, LDI, RSA, TPA, and scoliosis cobb angle), GAP and IVD centric thickness for FE virtual cohort. Model ID in the excel file is correspondent to the model’s name. One video file: "how_to_replace_point_coordinates.mp4". It shows how you can replace point coordinates here to the mean FE input file "Mean_Model (Template).inp" in order to generate specific FE input file. <em><strong>Notes:</strong></em> 1- Model number in "Descriptive_List (16807_FE_virtual_models).xlsx" is correspondent to the same model number in the 16807 stereolithography (stl) files (.stl extension) representing the virtual thoracolumbar spine triangulated meshes (DOI: 10.5281/zenodo.7715658; stl.part01.rar to stl.part09.rar). 2-These point coordinates are sampled by combining the first 5 shape modes of the morphed-mesh statistical shape model in which each shape mode is discretized into 7 standard deviations: -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3. 3- Generated FE inp files can be opened by Abaqus 2019 and later. Any other FE software which supports .inp extension also can open the files. <em><strong>Developed by: </strong></em>Morteza Rasouligandomani (Ph.D. student in biomedical engineering, Pompeu Fabra university, BCN Med-Tech group, DTIC department, Barcelona, Spain). Email contact: morteza.rasouli@upf.edu
description: All the data are protected by UPF. Intellectual property of these data is UPF.
DOI: 10.14457/nida.the.2020.144
title: กลยุทธ์การจัดการภาพลักษณ์ทางการเมืองของผู้นำรัฐบาล:กรณีศึกษา พล.อ.ประยุทธ์ จันทร์โอชา
DOI: 10.14457/tu.the.2022.303
title: ผลกระทบของ COVID-19 และผลการดำเนินงานด้าน ESG ต่อผลการดำเนินงานของบริษัทและผลตอบแทนของหลักทรัพย์: กรณีศึกษา: บริษัทที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET)

description: งานวิจัยฉบับนี้มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของการระบาดของโรค COVID-19 และผลการดำเนินงานด้าน ESG ต่อผลการดำเนินงานของบริษัท และผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ของบริษัทที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ที่ได้รับการประเมิน ESG จาก Morningstar Sustainalytics จำนวนรวมทั้งหมด 75 บริษัท โดยทำการศึกษาวัดผลการดำเนินงานของบริษัทผ่านตัวแปรตามคืออัตราส่วน ROE กับ Tobin’s Q จากข้อมูลทุติยภูมิรวม 16 ไตรมาส แบ่งเป็นช่วง 8 ไตรมาสก่อนมีการระบาดของ COVID-19 และ 8 ไตรมาสหลังมีการระบาดของ COVID-19 รวมทั้งสิ้น 1,185 ตัวอย่าง โดยมีตัวแปรต้นซึ่งเป็นตัวแปรหุ่นคือการระบาดของ COVID-19 และความเสี่ยงด้าน ESG ส่วนในด้านการวัดผลตอบแทนของหลักทรัพย์ ใช้การวัดผลเป็นแบบผลตอบแทนรายเดือนรวมทั้งสิ้น 48 เดือน แบ่งเป็น ก่อนได้รับผลกระทบจาก COVID-19 จำนวน 24 เดือน และหลังได้รับผลกระทบจาก COVID-19 จำนวน 24 เดือน รวมทั้งสิ้น 3,585 ตัวอย่าง ซึ่งผลการทำวิจัยผ่านการวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนาและสถิติเชิงอนุมานผ่านการวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณ พบว่ากลุ่มบริษัทที่มีความเสี่ยงด้าน ESG ต่ำ มีผลการดำเนินงานของบริษัทดีกว่ากลุ่มบริษัทที่มีความเสี่ยงด้าน ESG สูง ในช่วงการระบาดของ COVID-19 โดยความเสี่ยงด้าน ESG มีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติต่อผลการดำเนินงานของบริษัท อย่างไรก็ตามการศึกษาความเสี่ยงด้าน ESG ไม่มีกับผลตอบแทนของหลักทรัพย์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับผลตอบแทนของหลักทรัพย์
DOI: 10.14457/tu.the.2022.304
title: ความสัมพันธ์ระหว่างการกำกับดูแลกิจการ ผลการดำเนินงานของบริษัท มูลค่ากิจการ กับหุ้นยั่งยืนของ บริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

description: การค้นคว้าอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการกํากับดูแลกิจการ ผลการดำเนินงานของบริษัท มูลค่ากิจการ กับหุ้นยั่งยืนของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์ แห่งประเทศไทย (SET) การศึกษานี้ทำการวิเคราะห์ข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่าง คือ บริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย (SET) ในช่วงระหว่างปี พ.ศ. 2562 ถึง พ.ศ. 2564 จำนวน 1,656 ตัวอย่าง และใช้การวิเคราะห์การถดถอยเชิงพหุคูณเพื่อหาความสำคัญระหว่างตัวแปร ผลการศึกษาพบว่าคะแนนการกำกับดูแลกิจการ และผลการดำเนินงานของบริษัทมีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อการได้รับคัดเลือกให้มีรายชื่ออยู่ในหุ้นยั่งยืน (THSI) คะแนนการกำกับดูแลกิจการมีความสัมพันธ์เชิงบวกต่อผลการดำเนินงานของบริษัท นอกจากนี้พบว่าคะแนนการกำกับดูแลกิจการและการได้รับคัดเลือกให้มีรายชื่ออยู่ในหุ้นยั่งยืน (THSI) ไม่มีความสัมพันธ์กับมูลค่ากิจการ (Tobin’s Q)
DOI: 10.14457/tu.the.2022.305
title: ความตั้งใจคงอยู่ในองค์การของพนักงานที่ใช้ความรู้

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความสัมพันธ์ของปัจจัยด้านการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์และปัจจัยด้านงานที่มีคุณค่าและความหมายที่ส่งผลต่อความตั้งใจคงอยู่กับองค์การของพนักงานที่ใช้ความรู้ในกลุ่มงานสายสนับสนุนในมหาวิทยาลัยแห่งหนึ่งในประเทศไทย โดยการวิจัยนี้เป็นการวิจัยเชิงสํารวจ (Survey Research) ประชากรที่ใช้ในการวิจัยมีจำนวนทั้งสิ้น 113 คน จากพนักงานสายสนับสนุนที่ใช้ความรู้เป็นหลักในการทำงานทั้ง 8 หน่วยงาน ได้แก่ กองกฎหมาย กองคลัง กองนโยบายและแผน กองบริหารงานบุคคล กองพัฒนานักศึกษา สำนักงานตรวจสอบภายใน สำนักบริหารกลยุทธ์ และสถาบันวิจัยและพัฒนา ใช้แบบสอบถาม (Questionnaire) เป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูล จากนั้นนำผลจากการเก็บข้อมูลมาวิเคราะห์สถิติถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression Analysis) เพื่อทำการหาอิทธิพลตัวแปรต้นทั้ง 2 ตัวที่ส่งผลต่อตัวแปรตาม ซึ่งผลการศึกษาพบว่าการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ และงานที่มีคุณค่าและความหมายส่งผลต่อความตั้งใจคงอยู่กับองค์การอย่างมีนัยยะสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 โดยตัวแปรทั้งสองสามารถใช้อธิบายความผันแปรของความตั้งใจคงอยู่กับองค์การได้ 52.5 %
DOI: 10.14457/tu.the.2022.306
title: แผนธุรกิจของผลิตภัณฑ์ก้านไม้หอม (reed diffuser) จากน้ำมันหอมระเหย Beauty Flies

description: ในปัจจุบัน ประเทศไทยมีความเจริญ กลายเป็นสังคมเมืองมากขึ้น (Urbanization) ซึ่งมาพร้อมกับการดิ้นรนและแข่งขันกันมากขึ้น ก่อให้เกิดเป็นความกดดันจนกลายเป็นความเครียด สะสม และเวลานอนหลับพักผ่อนน้อยลงส่งผลต่อสุขภาพทั้งร่างกายและจิตใจ ทำให้ในปัจจุบัน ความนิยม อโรมาเทอราปี (Aromatherapy) เพิ่มสูงขึ้น โดยกลิ่นของน้ำมันหอมระเหย (Essential Oil) สามารถเป็น “สุคนธบำบัด” ซึ่งจะช่วยผ่อนคลายความเครียด ความเหนื่อยล้าจากการใช้ชีวิตในเบาสบายลงได้ โดยกลิ่นจะมีผลต่อสมองโดยตรง และช่วยเยียวยาทั้งร่างกายและจิตใจของผู้สูดดมได้ ทั้งนี้ ในยุคที่มีการแพร่ระบาดของ COVID-19 ทำให้เกิด New Normal วิถีชีวิตใหม่ที่ผู้คนใช้ชีวิตอยู่ในบ้านมากขึ้น ยิ่งทำให้การสร้างบรรยากาศในบ้านเป็นสิ่งสำคัญ สิ่งกลิ่นเป็นสิ่งหนึ่งที่สามารถช่วยได้ โดยก้านไม้หอม (Reed Diffuser) เป็นสิ่งหนึ่งที่เป็นตัวช่วยที่นิยมในปัจจุบัน นอกจากให้กลิ่นที่ช่วยผ่อนคลายแล้ว ยังสามาถใช้เป็นเครื่องประดับตกแต่งบ้านได้อีกด้วย จากการศึกษาพฤติกรรมของผู้บริโภคยุคใหม่ ให้ความสำคัญกับผลิตภัณฑ์ที่ใส่ใจสุขภาพมากขึ้น ทั้งสุขภาพกายและสุขภาพจิต รวมถึงให้ความสำคัญกับกระแสรักโลกเป็นอย่างมากอีกด้วย ซึ่งจากการสำรวจตลาดในปัจจุบัน พบว่า ก้านไม้หอมที่ผลิตจากธรรมชาติและส่วนผสมของน้ำมันหอมระเหยแท้ 100% นั้น ราคาค่อนข้างสูงมาก ลูกค้าบางกลุ่มยังไม่สามารถเข้าถึงได้ “Beauty Flies” เข้าใจผู้บริโภคว่า “ความรู้สึกเป็นเรื่องสำคัญ (Feelings Matter)”และเล็งเห็นช่องว่างในการทำตลาดส่วนนี้ จึงได้จัดทำผลิตภัณฑ์ที่สามารถเข้าถึงผู้บริโภคได้ง่าย ผ่านราคาที่จับต้องได้ โดยส่งมอบก้านไม้หอมเกรดพรีเมียม ผลิตจากวัตถุดิบจากธรรมชาติและ น้ำมันหอมระเหยแท้ 100% พร้อมทั้งยังช่วยชุมชนสร้างรายได้จากการใช้วัตถุดิบจากชาวไร่อีกด้วย โดยมีทั้งผลิตภัณฑ์ก้านไม้หอมทั่วไป และแบบ Customization ซึ่งลูกค้าจะได้รับความคุ้มค่าในการซื้อสินค้าอย่างแน่นอน จึงสนใจเข้ามาทำธุรกิจนี้ จากการศึกษาและกำหนดกลุ่มลูกค้าเป้าหมาย และวิเคราะห์และวางแผนกลยุทธ์ใน ด้านต่างๆ ทั้งการตลาดที่จัดทำกลยุทธ์หลากหลายและมีประสิทธิภาพ เพื่อดึงดูดลูกค้าให้เข้ามาใช้บริการ การตั้ง Flagship Store ในเขตเมืองใกล้กลุ่มเป้าหมาย เพื่อให้เกิดการตัดสินใจซื้อได้ง่ายขึ้นและสามารถใช้สื่อสารแบรนด์ได้ ทั้งนี้ยังมีช่องทาง Online คอยให้บริการเพื่ออำนวยความสะดวกสบายแก่ลูกค้าด้วย เมื่อประเมินโครงการผ่านเครื่องมือทางการเงิน 3 เครื่องมือหลักแล้ว โดยประมาณการต้นทุนทางการเงินถัวเฉลี่ย (WACC) เท่ากับร้อยละ 13.80 พบว่า โครงการมีมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (Net Present Value : NPV) เท่ากับ 7,667,098 บาท ซึ่งมีค่ามากกว่า 0 อัตราผลตอบแทนภายใน (Internal Rate of Return : IRR) เท่ากับ 80% และระยะเวลาในการคืนทุน (Payback Period) 1.67 ปี หรือประมาณ 1 ปี 8 เดือน ซึ่งแสดงว่าโครงการสามารถสร้างกำไรให้แก่ผู้ประกอบการได้ มีความคุ้มค่าในการลงทุน