Дэлгэрэнгүй мэдээлэл

Монгол орны ойн нөөцийг судалж тогтоох, биологийн олон янз байдлыг хамгаалах, ойн менежментийг хийх зэрэг олон үйл ажиллагаанд ойн тооллого чухал үүрэгтэй. Сүүлийн жилүүдэд дэвшилтэт технологи ашиглан асуудлыг шийдвэрлэх боломжууд нээгдэж байна. Тухайлбал, дроноор авсан зургийг гүн сургалтын загвараар боловсруулан мод илрүүлэх, тоолох аргачлалыг түлхүү ашиглах болсон нь өртөг хямд, нарийвчлал өндөртэй шийдэл болж байна. Энэхүү судалгааны ажилд бид дроноор авсан зурагнаас гүн сургалтын YOLOv5 загварыг ашиглан болц гүйцсэн моддыг илрүүлэх, тоолох туршилт судалгааг гүйцэтгэнэ. Бидний дэвшүүлж буй аргачлал нь уламжлалт аргачлалтай харьцуулахад болц гүйцсэн ой модыг бүхэлд нь тоолох боломжийг олгох бөгөөд байгаль орчны талаарх нарийвчилсан мэдээлэл цуглуулахад өндөр ач холбогдолтой болохыг энэхүү судалгааны үр дүнгээр харуулахыг зорьлоо.

Монгол орны ойн нөөцийг судалж тогтоох, биологийн олон янз байдлыг хамгаалах, ойн менежментийг хийх зэрэгт ойн тооллого чухал үүрэгтэй. Монгол Улсын хувьд ойн тооллогыг уламжлалт аргад тулгуурлан гүйцэт гэдэг бөгөөд энэ нь цаг хугацаа их шаарддаг, өртөг зардал өндөртэй, мөн ойг бүхэлд нь хамарсан тооллого хийхэд хязгаарлагдмал байдаг. Иймээс ой модны талаарх иж бүрэн, нарийвчилсан мэдээлэл авахад хүндрэл үүсч, бодитой төлөвлөлт, шийдвэр гаргахад сөрөг нөлөө үзүүлдэг. Сүүлийн жилүүдэд дэвшилтэт технологиор энэ асуудлыг шийдвэрлэх боломжууд нээгдэж байна. Тухайлбал, дроноор авсан зургийг гүн сургалтын загвараар боловсруулан мод илрүүлэх, тоолох аргачлалыг түлхүү ашиглах болсон нь өртөг хямд, нарийвчлал өндөртэй шийдэл болж байна. Энэхүү судалгааны ажилд бид дроноор авсан зурагнаас гүн сургалтын YOLOv5 загварыг ашиглан болц гүйцсэн моддыг илрүүлэх, тоолох туршилт судалгааг гүйцэтгэсэн. Судалгааны үр дүнгээс харахад манай загварын сургалт 85%-ийн нарийвчлалтай гарсан. Энэхүү дэвшүүлж буй аргачлал нь уламжлалт аргачлалтай харьцуулахад болц гүйцсэн ойн моддыг бүхэлд нь тоолох боломжийг олгох бөгөөд байгаль орчны талаарх нарийвчилсан мэдээлэл цуглуулахад өндөр ач холбогдолтой болохыг харуулж байна. Цаашид дэвшилтэт технологид суурилсан энэ мэт шийдлүүдийг хэрэглээнд нэвтрүүлэх, өргөжүүлэх өргөн боломжтой юм.

This research explores noise-based rendering techniques in computer games, aiming to identify effective applications that enhance performance and visual quality. The study focuses on three procedural noise algorithms: Perlin noise with defined wavelength 𝐿 L, Sparse Point Noise, and Voronoi-style Terrain Noise. These methods were implemented as static procedural functions to evaluate their effectiveness in game rendering contexts. A comparative analysis was conducted to highlight each algorithm’s characteristics, visual outcomes, and computational efficiency. The findings demonstrate that noise-generated textures substantially reduce memory consumption and improve rendering speed, especially in real-time applications such as animations and games. By minimizing reliance on pre-stored texture data, the techniques offer cost-effective solutions for modern graphics systems. This research contributes valuable insights for developers seeking optimized, scalable approaches to texture generation in interactive media.

This research work presents an innovative solution for automating call center operations using Speech-to-Text (STT) technology and OpenAI's artificial intelligence models. Call centers serve as the primary link between customers and businesses, playing a crucial role in enhancing customer satisfaction. However, they face challenges such as repetitive tasks, high call volumes, 24/7 service demands, and associated costs. we propose a solution leveraging UniMCRP/FreeSwitch and OpenAI's Threads API and File Search tools to deliver real-time AI-driven responses. This solution ensures stateful conversations, document-based answers, and real-time performance, integrating with systems like MirtaPBX and Chimege, while enabling post-call analysis. The results demonstrate that this approach efficiently handles high call volumes, reduces costs, ensures 24/7 availability, and offers scalability and future-proofing by allowing expansion of the knowledge base and integration of new features. This automated call solution represents a next-generation tool for modern call centers, optimizing resources while improving customer and agent satisfaction.

The digital landscape is constantly evolving, and the metaverse represents a new frontier that provides unique, immersive learning experiences. The GUYUK platform takes advantage of this by creating a virtual environment that allows users to interact with tangible and intangible aspects of cultural heritage interactively. Our research delves into the platform's features, encompassing the integration of 3D reconstructions of historic sites and museums along with interactive, informative, and educational elements that are both appealing and conducive to knowledge acquisition. Additionally, our study examines the innovative implementation of game-based learning within the GUYUK metaverse, which includes interactive features such as quizzes, exploratory tasks, and narrative-driven challenges. By borrowing certain gaming principles and applying them to real-life settings, users can engage with educational materials playfully and dynamically.

In today's workplace, the widespread occurrence of accidents or incidents presents a significant challenge to organizational safety and productivity. Addressing this issue requires the implementation of effective occupational safety training methods. This research paper explores the identification of a cost-effective and user-friendly approach for conducting such training, ultimately proposing an online 360-degree occupational safety training platform. By utilizing panoramic imagery, this innovative method improves learnability, accessibility, cost-effectiveness, and productivity in the field of occupational safety training.

The depth data is crucial for defining the distance of objects in the real world from the observer. Most state-of-the-art depth estimation methods use heavy and complicated architecture. This research introduces an in-depth segmentation method that is fast and accurate and utilizes simple web cameras. Our goal is to create a model that can run on a lightweight device. To achieve this, we applied modern deep learning techniques to our procedure and utilized NYUv2 as our dataset.

Reassembling fragmented stone tools from the Paleolithic era remains a significant archaeological challenge. Our study addresses this challenge by introducing a matching algorithm with a primary emphasis on enhancing computational efficiency and refining the flake surface matching process. Our method builds upon previous study, specifically targeting reductions in the computation time. The algorithm was tested on a dataset comprising 43 stone models. A critical aspect of this study is flake surface matching which is a fundamental aspect of stone tool reassembly. By optimizing the computational cost, we aim to provide archaeologists with a more efficient and accurate tool for reconstructing archaeological artifacts.

Бодит орчинд байгаа зүйлс ажиглагчаас хэр хол эсвэл хэр ойр байгаа байршлыг тодорхойлоход гүний мэдээлэл чухал үүрэгтэй байдаг. Харин өнөөгийн өндөр нарийвчлалттай гүний зураг гарган авах аргачлалууд нь ярвигтай, нүсэр бүтэцтэй загвар дээр суурилдаг. Энэхүү судалгааны ажлаар бид энгийн вэб камераар авсан 2-хэмжээст өнгөт зурагнаас богино хугацаанд хэрхэн алдаа багатай гүний зураглалыг гарган авах аргачлалыг танилцуулна. Бид гүний хэмжилтийг хүчин чадал бага төхөөрөмж дээр ажилладаг байх зорилгын хүрээнд машин сургалтын Шилжүүлэн сургах аргыг ашиглан NYUv2 өгөгдлийн багц дээр сургалтыг хийв. Туршилт явуулах төхөөрөмжөөр мобайл төхөөрөмжийг сонгон авсан бөгөөд Шилжүүлэн сургах аргачлалаар гүний мэдээллийг бодит хугацаанд алдаа багатай тооцон гаргах боломжтой болохыг туршилтын үр дүнгээр харуулав.

Information technology is advancing rapidly, day after day. A clear example is the emergence of metaverse technology, which represents the next level of augmented and virtual reality and finds applications across various fields. Consequently, a pressing question arises among researchers: How can metaverse technology be effectively utilized in education particularly for cultural education? This chapter introduces the GUYUK metaverse, a nomadic metaverse developed by Mongolians, which serves as a platform for disseminating knowledge and culture. To raise awareness of our culture and convey Mongolian customs and traditions related to the “Lunar New Year”, we held an event called “Virtual Lunar New Year” in the GUYUK metaverse. In the framework of the event, we established three virtual museums and introduced two traditional games to increase the participants’ activities. In addition, the participants could wear traditional costumes, interact with each other, and even dance some Mongolian traditional dances. The event was held for three days, and more than 10 thousand users from 21 countries participated and learned about Mongolian culture and traditions. The GUYUK metaverse provided conditions and motivations for learning and playing games together in a virtual environment with no limit on distance and time.

This study delves into the digital transformation of museums by applying the metaverse to artworks and archaeological artifacts. The metaverse, a three-dimensional multiplayer virtual environment, offers diverse opportunities for learning, work, and entertainment. The primary focus lies in the metaverse’s capacity to adapt the museum concept to modern 3D contexts. Specifically, we explore the opportunities and challenges museums face when adopting the metaverse as a tool to captivate and educate the younger generation. We also offer recommendations, principles, and preliminary strategies for shaping virtual museums. Our analysis is exemplified through a case study involving the Museum of Precious Artworks of G. Zanabazar and the Museum of Portraits of Great Kings of Mongolia, constructed within the GUYUK metaverse. GUYUK, a nomadic metaverse developed by Mongolians, serves as a platform for disseminating knowledge and culture. Furthermore, the virtual events within the metaverse play an important role in raising awareness about tangible and intangible cultural heritage and conveying Mongolian customs and traditions. In this context, we explore metaverse events for offering users unprecedented access to education and knowledge sharing in ways previously thought impossible.

Ruins of ancient cities hold valuable information for historians and archeolo-gists and it allows them to learn about the society and culture of these cities. This paper explores the first attempt to virtually rebuild the historic city of Karakorum based on ruins and archeological findings from the 13th century AD. Further, the analytical and practical methods used to discover its unique urban plan-ning and architectural form by reconstructing the city using various resources from archeological documents to historical science documents are introduced. We explore a digitized version of Karakorum city in an immersive and embodied manner because of the latest technological advances in virtual reality, and this allows us to conserve and visualize its cultural heritage. The research objectives of this study are to (1) create a three-dimensional visual model of the Karakorum city as close as possible to its real counterpart, and (2) use a game engine as a development platform for integration and interactive visualization.

Stone tools are valuable archaeological findings dating to prehistoric age. The ancient people hit a rock with a stone hammer to make stone tools, it also produces flakes. To analyze human activities, reassembling stone tools is effective. When these stone tools are assembled using a computer, the flake surfaces of each stone must be extracted. The segmentation process is necessary for reassembling. This study aims for the segmentation in order to extract flake surfaces, and it requires identifying the orientation of the point normal vector. To do this, the surface of a flake must be considered. If the external space of the object can be correctly defined, directing normal vector is sufficient. While the surface is defined by adopting the voxelization technique, a surface is determined by a voxel that contains points. In addition, external and internal voxels are identified using the 3D flood filling algorithm. We applied normal vector estimation to region-growing segmentation and confirmed its effectiveness experimentally.

Сүүлийн жилүүдэд дэлхийн улс орнууд боловсролын салбартаа орчин үеийн дэвшилтэт технологиудыг хэсэгчлэн нэвтрүүлэх, нутагшуулах оролдлогуудыг хийж эхлээд байна. Энэ үйл явц боловсролын салбар дахь сурган, заах арга зүйд ч шинэ шинэ сорилтуудыг бий болгож байна. Энэхүү өгүүлэлд бид орчин үеийн дэвшилтэт технологиудын нэг болох виртуал реалити технологийг боловсролд, тэр дундаа нийгмийн ухааны хичээлүүд, түүх, өв соёлтой холбоотой хичээлүүдэд хэрхэн баяжуулан ашиглах боломжийг өөрсдийн хөгжүүлсэн сургалтын контентүүдийн жишээгээр тайлбарлан харуулахыг зорив.

Виртуал реалити (VR) технологи аж үйлдвэр, анагаах ухаан, урлаг, аялал жуулчлал, боловсрол зэрэг олон салбарт эрчимтэй нэвтэрч байна. Энэхүү өгүүлэлд виртуал реалити технологийг боловсролын салбарт, тухайлбал, байгалийн ухааны хичээл заахад хэрхэн ашиглаж байгаа, хэтийн чиг хандлага ямар байгаа тухай өгүүлнэ. Түүнчлэн өөрсдийн хөгжүүлсэн физик, хими, одон орон зэрэг хичээлүүдэд зориулан хөгжүүлсэн зарим контентүүд, тэдгээрийг сургалтанд ашиглахын давуу болон сул талуудыг танилцуулна.

Virtual tourism is a way to explore destinations, attractions, accommodations and other travel venues without actually visiting them. Why to use VR technology?

The real-time rendering of large scale terrain and model scenes has been a challenge and is a popular research topic in the fields of 3D games. The application areas include flight simulators, computer games, visualization in architecture and land use planning tools, geographical visualization, landscape design, background generation for movies, and rendering of natural scenes in art. How to render large-scaled terrain in real-time?

Students do homework because they are afraid of getting scolded not because they are passionate about it; Students associate studying as boring; Kids who have problems with paying attention in school don’t have a problem watching TV, or playing video games for a long time why?

Энэхүү ажлаар бид виртуал реалити технологийг сургалтанд ашиглах ухаалаг утсанд суурилсан сургалтын системийг танилцуулна. Энэ системийн онцлог нь багшид сургалт удирдах программыг ашиглан сурагч бүрийн ухаалаг утсан дээрх VR сургалтын программыг удирдах боломжийг олгоно. Өөрөөр хэлбэл, сурагчид багшийн удирдлаган дор нэгэн зэрэг нэг агуулгыг эзэмших боломжоор хангагдана. Багшийн сургалт удирдах программ нь сурагчдын үзэх сэдвийг сонгох, идэвхитэй сурагчдын ирцийг бүртгэх, сурагчдын үзэж буй VR орчинд тэмдэглэгээ үүсгэх боломжуудтай. Мөн багшгүй үед ч сурагчид өөрөө үзэх сэдвээ сонгож сургалтын программыг дангаар нь ашиглах боломжтой.

Технологи хөгжихийн хирээр хүн ба компьютерийн хоорондын харилцаа сайжирч, компьютерийг ашиглахад илүү хялбар болж байна. Энэхүү судалгааны ажлаар Surface electromyography (sEMG) био мэдрэгч ашиглан хөгжлийн бэрхшээлтэй иргэдийн компьютертой харилцах харилцаанд ахиц дэвшил үзүүлэх боломжтой шийдлүүдийг танилцуулна. Хөгжлийн бэрхшээлтэй, хүнд өвчтэй хүмүүст компьютертой харьцахад заавал хэн нэгнийг туслалцааг авах зайлшгүй шаардлага тулгардаг. sEMG мэдрэгчийн тусламжтай хэрэглэгчийн булчингийн хөдөлгөөний потенциалыг мэдрэх боломжтой бөгөөд бусад нэмэлт электрон мэдрэгчүүдийн мэдээллийг BLE HID ашиглан нэгтгэснээр компьютертой харьцаж болно. BLE HID-ээр дамжин ирсэн мэдээллүүдийг компьютер дээр машин сургалтын алгоритмуудыг ашиглан командуудыг ялгаж таних, ангилах боломжтой. Эдгээр мэдрэгч төхөөрөмжүүд нь маш бага энерги зарцуулдаг, овор хэмжээний хувьд жижигхэн тул хэрэглэгчид ашиглахад илүү тохиромжтой.

Сүүлийн жилүүдэд дэлхийн улс орнууд музейн салбартаа AR технологи буюу баяжуулсан бодит байдлыг ихээр нэвтрүүлэн ашиглаж байна. Бид энэ ажлаараа Г.Занабазарын нэрэмжит Дүрслэх урлагийн музейн сонгож авсан 32 үзмэрт ухаалаг шил болон ухаалаг утсан дээр суурилсан AR ухаалаг хөтчийг (AR Zanabazar) нэвтрүүллээ. Энэхүү ухаалаг хөтчийг Монголын дүрслэх урлагийн сор бүтээл, музейн үзмэрийг хэрэглэгчдэд технологийн дэвшил ашиглан хүргэх, залуу үеийнхэнд музей үзэх сонирхол, сэдэл төрүүлэх зорилгоор ашиглахад чухал ач холбогдолтой. Мөн тус музейд Монголын хосгүй үнэт түүхэн дурсгалт бүтээлүүд хадгалагддаг тул аюулгүй байдлын үүднээс тодорхой зайнаас л үзэх боломжтой байдаг нь үзмэрийн жинхэнэ ур хийцийг харах, тайлбарлахад хүндрэлтэй байдаг байна. Тиймээс бидний хийсэн ухаалаг хөтөч нь үзмэрийг дуу, зураг, бичлэг болон зарим үзмэрийн сэргээн засварласан 3 хэмжээст загвараар өргөжүүлэн харуулах баялаг боломжийг олгоно.

Биетийн гурван хэмжээст загварыг өндөр нарийвчлалтай байгуулснаар дижитал хэлбэр болгон хадгалахаас гадна виртуал орчинд хийгдэж буй судалгаа болон кино, видео тоглоом зэрэгт ашиглах, виртуал музейн үзмэр болгох зэрэг урлаг, уул уурхай, анагаах ухаан, боловсрол, хөдөө аж ахуй, археологи зэрэг бүхий л салбарт ашиглах боломжтой. Иймээс гурван хэмжээст загвар байгуулахад ашиглагдах математик аргуудыг судлах нь ихээхэн ач холбогдолтой. Энэхүү судалгааны ажлын зорилго нь дискрет гадаргууг тодорхойлж буй гурван хэмжээст цэгэн өгөгдлөөс онцгой шугам, онцгой цэгийг ялгах шинэ арга танилцуулан, өөр бусад аргуудтай харьцуулан судалж, дүгнэлт гаргахад оршино.

In this paper, we introduce a multi-stage fine registration technique for registering noisy point clouds. At each stage, discrete surfaces that overlap each other are simultaneously transformed into a frequency domain by a fast Fourier transform (FFT) algorithm. In the frequency domain, an adjustable function is used as the low-pass filter, and then discrete surfaces are reconstructed by an inverse Fourier transform. The iterative closest point algorithm is used to register the newly generated surfaces and obtain the registration parameters. We then registered the original point clouds by using these parameters. The next stages are implemented in the same way as in the above; only the parameters are changed in the filter. After a few stages, our method can give a better result for the registration of noisy point clouds. We experimented with the proposed method for registering many types of noisy point clouds such as noisy point clouds with different noise levels or noisy and sparse point sets.

This study introduces a full process including point cloud registration and hole filling for reconstructing 3D models of the precious artworks by G. Zanabazar, also known as Undur Gegeen Zanabazar (1635-1723). G. Zanabazar produced a series of statues classified today as belonging to the style of the “Zanabazar’s school”. In the present study, the efficient global registration technique is applied for registering multiple point clouds. To register point clouds, a sketch-based model is used for initial alignment of point clouds. The sketch model is constructed from fewer point sets with less accuracy, low precision and density than that of the original point clouds. In addition, hole filling that is one of the important steps for 3D surface reconstruction of object is applied. In some cases, some important features of the original object are located in the hole, which are unrecoverable using existing hole filling algorithms. To address this issue, point clouds, which are generated from photogrammetry, are applied. Point clouds obtained from two different methods are registered by our proposed extension of the Iterative Closest Point algorithm on the basis of scaling factors.

Methods based on distance error metrics, such as the Iterative Closest Point (ICP) algorithm and its variants, do not efficiently register noisy point clouds. In this paper, we propose a novel method for registering noisy point clouds by extending the ICP algorithm. The proposed method, which is based on higher dimensional error metrics minimization, has two variants: one variant is based on area error metric and the other is based on volume error metric. For the registration of point clouds, triangles or tetrahedrons are constructed between the point clouds by using an optimal vertices selection algorithm. To reduce computational complexity, the method is linearized by assuming that the rotation angle is small. The main advantage of the proposed metho is its robustness for the registration of noisy point clouds. In particular, the volume minization-based registration variant exhibits good robustness in the presense of strong noise. The proposed method was compared with the ICP algorithm and its variant in experiments conducted on many types of point clouds, such as noisy point clouds with different noise levels. The experimental results obtained show that the robustness of the registration is increased by using higher dimensional error metrics.

Methods based on distance error metrics, such as the Iterative Closest Point (ICP) algorithm and its variants, do not efficiently register noisy point clouds. In this paper, we propose a novel method for registering noisy point clouds by extending the ICP algorithm. The proposed method, which is based on higher dimensional error metrics minimization, has two variants: one variant is based on area error metric and the other is based on volume error metric. For the registration of point clouds, triangles or tetrahedrons are constructed between the point clouds by using an optimal vertices selection algorithm. To reduce computational complexity, the method is linearized by assuming that the rotation angle is small. The main advantage of the proposed metho is its robustness for the registration of noisy point clouds. In particular, the volume minization-based registration variant exhibits good robustness in the presense of strong noise. The proposed method was compared with the ICP algorithm and its variant in experiments conducted on many types of point clouds, such as noisy point clouds with different noise levels. The experimental results obtained show that the robustness of the registration is increased by using higher dimensional error metrics.