Бидний тухай
Багш ажилтан
Abstract The most recent study reveals a high prevalence of dental caries among preschoolers in Mongolia, with rates as high as 89.3% in both urban and rural areas. This worrisome situation is exacerbated by a lack of trained dentists, dental facilities in Mongolia's remote rural areas, and dental assistants in Ulaanbaatar, the capital city. These disparities in the infrastructure of dental care have increased the workload of practicing dentists. In response to these obstacles, the Mongolian National University of Medical Sciences (MNUMS) and the National University of Mongolia (NUM) have commenced implementation of Pilot Case 3 with European partner universities as part of the Erasmus+ DigiHealth-Asia project funded by the European Union (2021-2024) in order to provide oral health education, caries prevention in children, and remote counseling to parents and caregivers using artificial intelligence.
Энэхүү судалгааны хүрээнд Улаанбаатар хотын Нийтийн тээврийн газар (НТГ)-ын үйлчилгээний талаархи гомдол саналын дуудлагын түүхэн мэ- дээнд өгөгдлийн шинжилгээ[1][2][3], симуляци[4][5] хийх ажлуудыг хийж гүйцэтгэлээ. Нэг талаас нийтийн тээврийн үйлчилгээний дуудлагын утас (70044040) руу залгахад хариу өгдөггүй гэсэн ойлголт иргэдийн дунд бий болсон бол, нөгөө талаас ажлын хэд өндөр ачааллын улмаас үйлчилгээний гомдол саналын дуудлаганд операторуудын хариу өгөх байдал хангалттай биш байгаа гэсэн тайлбар өгдөг байна. Судалгаанд НТГ-ын дуудлагын утсанд 2023 оны 3 дугаар сарын 22-оос 9 дүгээр сарын 20-ны хооронд ирсэн нийт 31,087 дуудлагын мэдээллийг авч ашигласан бөгөөд дуудлагын төвийн операторуудын ажлын гүйцэтгэл, ачаалал, дуудлагын хэв маягийг тодор- 18 хойлох замаар дуудлагын төвд ажиллах операторуудын тохиромжтой тоог тооцож НТГ-ын хүний нөөцийн шийдвэр гаргалтад хувь нэмэр оруулахыг зорив. Ирсэн дуудлагын мэдээллээс харахад хэдэн оператор ажиллахаас үл ха- мааран нэг цагт дунджаар 7 дуудлагад нийт 13.3 минутыг зарцуулж байна. Судалгааны үр дүнгээс харвал ажлын цагт ирсэн нийт дуудлагын 68% (19,706)-д хариулж, үлдсэн 32%-д хариу өгөөгүй байна. Үүнийг операто- руудын ажлын ачааллаар харвал дуудлагын операторууд тоо нэмэгдэхэд дуудлагад хариу өгөх байдал тасралтгүй нэмэгдсэн ч дуудлагын төв хоёр оператортой байх хугацаанд шугам чөлөөтэй үед дуудлагад хариулаагүй байдал 41%, гурван оператортой хугацаанд (27%), дөрвөн оператортой хугацаанд (18%) байна. Өөрөөр хэлбэл, операторуудын ажлын ачаалал нь дуудлагад хариу өгөхгүй байх шалтгаан гэж шууд дүгнэх боломжгүй байна. Улмаар бодит ачааллыг тооцон гаргаж, тус ачааллын үед хэдэн оператор ажиллах зайлшгүй шаардлага байгааг симуляцийн шинжилгээний тусламжтайгаар тооцож харууллаа. Түлхүүр үгс: Түлхүүр үг: нийтийн тээвэр, санал, гомдол, дуудлага, нийтийн үйлчилгээний онол, өгөгдлийн шинжилгээ, оператор, ажлын ачаалал Ашигласан материал 1. Wu, Ruoyu and Shao, Chunfu and Zhuge, Chengxiang and Wang, Xinyi and Yin, Xuyang, What Do People Complain About Transport Service? Text Mining of Hotline Data Using Lda Model. SSRN: https://ssrn.com/abstract=4305469 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4305469 2. Liu, W.-K.; Yen, C.-C. Optimizing Bus Passenger Complaint Service through Big Data Analysis: Systematized Analysis for Improved Public Sector Management. Sustainability 2016, 8, 1319. https://doi.org/10.3390/su8121319 3. Ro ́bert Bereˇzny ́, Vladim ́ır Koneˇcny ́, the Impact of the Quality of transport Services on Passenger Demand in the Suburban Bus Transport, Procedia Engineering 192 (2017) 40-45, www.elsevier.com/locate/procedia 4. Margareta Friman, Bo Edvardsson, Tommy G ̈arling, Perceived Service Quality Attributes in Public Transport: Inferences from Complaints and Negative Critical Incidents, Volume 2, Issue 1, January 1998, Pages 67-98, Journal of Public Transport 5. Sara Orthaber, Rosina Ma ́rquez-Reiter, Talk to the Hand. Complaint to a public transport company, Volume 43, Issue 15, December 2011, Pages
The persistent challenge of severe traffic congestion in Ulaanbaatar has remained a pressing concern in recent years. Despite substantial government investments in infrastruc- ture, public transportation enhancements, and the imposition of vehicular access restrictions, the congestion problem continues to endure without abatement. Regrettably, despite the infusion of significant resources, governmental initiatives have thus far fallen short of deliver- ing tangible solutions. Moreover, the absence of predictive tools hampers the assessment of outcomes resulting from these investment endeavors. In this study, our central focus is the creation of an all-encompassing agent-based simu- lation platform tailored specifically for Ulaanbaatar. This platform is designed to effectively address the intricate challenge of traffic congestion and dynamics in the city. Serving as both a benchmark and an analytical instrument, it enables the evaluation of diverse strategic de- cisions and policies aimed at alleviating traffic congestion. Our simulation model, grounded in practicality, meticulously incorporates 239 intersections and accommodates various traf- fic light scenarios, closely mirroring the city’s layout. While several analogous studies have been documented [1, 2, 3, 4], adopting any one of these models presents a demanding and time-consuming task. Moreover, existing commercial traffic simulation software, such as PTV Visum, Vissim, and Anylogic, is tailored for medium-scale cases, leaving a gap in addressing Ulaanbaatar’s unique challenges. Through this research, our overarching goal is to provide an efficient framework for eval- uating the potential outcomes of assorted interventions in Ulaanbaatar’s traffic management landscape. This framework facilitates well-informed decision-making, crucial for mitigating the enduring issue of persistent traffic congestion.
The generation of a substantial volume of data is occurring due to advancements in medical science, population expansion, and environmental and occupational health issues. Hospitals are currently utilizing many software tools to document and manage this data. Additionally, various devices, especially sensor devices, have gained widespread use for recording human biological rhythm information at both healthy and pathological levels. By utilizing personal data, including factors such as age, gender, the prevalence of disease symptoms, medical history, lifestyle behaviours, and other relevant information, there is a growing ability to forecast an individual's vulnerability to certain illnesses. As a result, there is an urgent requirement to gather, retain, analyze, and employ the extensive volume of data produced due to the intricate procedures associated with healthcare provision and public health measures to inform clinical decision-making. Consequently, there is a growing need for professionals with interdisciplinary expertise, including medical acumen and computer science, to analyze and utilize raw data for informed decision-making effectively. This demand exhibits a consistent upward trajectory on an annual basis. Thus, the main aim of this project is to investigate the viability of training professionals with a dual background in medicine and computer science in Mongolia and establish an interdisciplinary joint Master's program as part of the Erasmus+ "DigiHealth" Project. The National University of Mongolia (NUM) has launched a postgraduate program in Data Science to provide individuals with the necessary skills to analyze health-related data in conjunction with medical graduates, physicians, and healthcare practitioners affiliated with the Mongolian National University of Medical Sciences (MNUMS). To enhance medical students and healthcare professionals' knowledge and skills in artificial intelligence, mandatory foundational courses titled "AI in Healthcare" have been incorporated into the undergraduate and graduate programs offered by the School of Biomedicine at MNUMS. This initiative aims to empower local students and specialists in the field, providing them with essential expertise in the intersection of healthcare and artificial intelligence. In addition, the Mongolian National University of Medical Sciences (MNUMS) and the National University of Mongolia (NUM) have collaboratively designed a specialized postgraduate program focused on vocational training. In this context, an ongoing pilot project is being conducted to examine the feasibility of remotely assessing, diagnosing, and delivering oral and dental health counselling through an intraoral camera. This study aims to identify the presence of dental caries among children residing in geographically isolated regions of sparsely inhabited Mongolia.
In this work, we consider a case study of inventory management in the petroleum import company 'Petrovis' in Mongolia. The company operates 15 warehouses and over 360 gas stations across the country and accounts for providing 30% of national petroleum usage. Based on the statistical data of daily demand, supply, and remaining stock amount at each warehouse for 3 years, we established a simulation model for the company's operation. Numerical experiments show that with the new inventory management the company is expected to save 500 thousand USD every year from some unnecessary 26% reduced level of warehouse inventory.
Боловсролын систем нь тухайн улсын ирээдүй, хөгжил ямар байхыг тодорхойлж байдаг. Манай улсын хувьд ч энэ салбарыг чухалчилж, төсвийн нэлээдгүй хувийг боловсролд зориулдаг боловч боловсролын систем маань харьцангуй суларч, доройтсоор байгаа нь боловсролын салбарт оруулж буй хөрөнгө оруулалтын үр ашиг муу байгаатай холбоотой. Энэхүү судалгааны ажлаар бид ерөнхий боловсролын хүртээмжийг сайжруулах, хөрөнгө оруулалтын үр ашгийг үнэлэх нэгэн загварын талаар авч үзлээ. Ерөнхий боловсролын 800 гаруй сургуулиудын газарзүйн байршил, хүчин чадал, хамран сургах тойргийн бүсч- лэл болон сурагчдын гэрээс сургууль хүрэх зай зэрэг өгөгдөл, мэдээлэл дээр үндэслэн манай улсын боловсролын хүртээмжийн өнөөгийн төлөв байдлын үнэлгээг хийж, илүү оновчтой байхаар ерөнхий боловсролын хамран сургах тойргийн бүсчлэлийг шинээр гар- гасан. Улмаар боловсролын хүртээмжийг сайжруулахаар шинээр ашиглалтанд оруулах шаардлагатай сургуулиудын газарзүйн байршил, хүчин чадлыг тодорхойлж, Боловсрол Шинжлэх Ухааны Яамнаас гаргасан 2023 он хүртэлх боловсролын хөрөнгө оруулалтын төлөвлөгөөтэй харьцуулж, үр ашгийн үнэлгээг тооцож харууллаа.
In this work, we develop a deep learning method designed to determine the deformity and shape of the jaw based on the facial X-ray pictures. To classify the deformity, we first developed a convolutional neural network to detect 19 fundamental facial points in the picture. Then with the use of a medical reference table for various statistics, our model was able to correctly detect up to 85 percent of the cases of test data.
In this research, we work to estimate the origin-destination matrix for Ulaanbaatar city public transportation flow. Complete public transportation smart card data for one month, over 20 million row records, was used for data analysis. The major challenge in estimating the origin-destination matrix was that the data column for passenger destination was missing because passengers do not have to read their smart cards when getting off the bus unless they are transferring. We used pattern recognition and data mining techniques to reconstruct approximately this essential data by each row. As a result, the Ulaanbaatar city public transportation origin-destination matrix was determined, as well as various statistics for more than 100 bus routes, 1100 bus stops, and 800 thousand passengers' behavior. These statistics are a crucial background for a full-scale simulation analysis of the public transportation system in the city of Ulaanbaatar.
Mongolia is a large country by area with a population of about three million making it the least densely populated country in the world. Medical services including hospitals are found in province (Aimag) towns, but medical specialists are available practically only in the capital Ulaanbaatar (UB). In recent years, there has been a push from the Mongolian government and other organization such as Asian Development Bank to support projects which use new tools ICT technologies for remote examination, diagnosis, and facilitation of remote consultation with experts. ADB supported project aimed at improving everything from primary health care and health insurance to building health facilities, upgrading infrastructure, and providing modern equipment and training for medical staff. While the training of healthcare professionals to equip them with the latest ICT tools and technologies is absolutely important for modernizing healthcare services, there is no research-based study to evaluate the skill set and current gaps in the proficiency of healthcare professionals in ICT technologies.
Энэхүү судалгааны ажлын хүрээнд бид Улаанбаатар хотын нийтийн тээврийн хөдөлгөөнийг загварчлах, улмаар уг загварын симуляци, тооцооллын тусламжтайгаар нийтийн тээвэр дэх төрөл бүрийн бодлого, стратегийн шийдвэрийн үр дагаврыг үнэлэх боломжийг авч үзлээ. Симуляцийн загварыг боловсруулахдаа агентууд дээр суурилсан диксрет процессын симуляцийн техникийг ашигласан бөгөөд тоон өгөгдлүүдийг, тухайлбал нийтийн тээврийн зогсоол, чиглэл, зогсоол хоорондын зорчилтын хугацаа зэрэг өгөгдлүүдийг ’Нийслэлийн нийтийн тээврийн үйлчилгээний газар’-аас, нийтийн тээврийн зорчигч урсгалын өгөгдлийг ’Улаанбаатар смарт карт ХХК’- аас тус тус авч ашигласан. Симуляцийн загварын тоон туршилтыг Улаанбаатар хотын 32 автобусны буудал, нийтийн тээврийн 5 чиглэлийг хамарсан өгөгдөл дээр хийсэн бөгөөд автобусны дүүргэлт, эргэлтийн хугацаа, зорчигчдын зорчилтын хугацаа, хүлээлтийн хугацаа зэрэг статистик үзүүлэлтүүдийг агент нэг бүрээр гаргаж үнэлсэн болно. Цаашид энэхүү загварыг нийслэлийн 100 гаруй автобусны чиглэл, 1100 автобусны зогсоол, 800 мянга гаруй зорчигчдын хөдөлгөөний урсгалын симуляци тооцооллыг хийхэд ашиглах бүрэн боломжтой юм.
Савласан зэсийн баяжмалыг гадаад орчинд ил байрлуулах тохиолдолд исэлдэх, агуулгад өөрчлөлт орох процесс явагддаг бөгөөд энэ нь агаарын температур, чийгшил, баяжмалын шүлтлэгийн хэмжээ зэргээс хамаарсан химийн олон урвалууд явагдсаны үр дүн байдаг. Энэхүү исэлдэх процессыг хянах, баяжмалын агуулгад орох өөрчлөлтийг урьдчилан таамаглах зэрэг нь баяжмалын үйлдвэрийн үйл ажиллагаа, менежментийн чухал хэсэг бөгөөд баяжмалын дээжид агуулга тодорхойлох химийн анализ олон дахин хийхэд ихээхэн зардалтай байдаг. Иймээс исэлдэх процессыг тайлбарлах, агуулгын өөрчлөлтийн хэмжээг тодорхойлох математик загварыг боловсруулах шаардлага үүсдэг бөгөөд практикт энэ төрлийн комплекс процессыг загварчлахдаа тэдгээр урвалуудын кинетик хурдыг тодорхойлж, тохирох ердийн дифференциал тэгшитгэлийг байгуулах нь нийтлэг байдаг. Энэ судалгааны хүрээнд бид тодорхой хугацааны интервалтайгаар авсан баяжмалын дээжний шинжилгээний үр дүнгүүдийг ашиглан исэлдэх урвалын кинетик хурдыг тодорхойлох арга боловсруулах оролдлогыг хийж, үүнтэй зэрэгцэн баяжмалын агуулгын өөрчлөлтийг хянах экспоненциал хэлбэрийн дөхөлтийн функцийг байгуулах ажлуудыг хийж гүйцэтгэлээ.
Энэхүү судалгааны ажлын хүрээнд Улаанбаатар хотын нийтийн тээврийн үйлчилгээний талаарх мэдээлэл, өгөгдлийг Улаанбаатар Смарт карт компаниас авсныг боловсруулж, төрөл бүрийн шинжилгээ хийж харуулсан болно.
The eld of arti cial intelligence has been developing rapidly in the past thirty years and it has changed many industries around the world. In this study, we did a survey analysis on the applications of machine learning techniques in healthcare. Starting with categorizing scienti c articles on which machine learning methods are used in medical sciences, we continued to analyze various application tools in practice that support medical decision- making with machine learning techniques.
In this work, we consider a new linearized version of the classical Josephy-Newton method [4] for general variational inequality problems. By introducing a constraint set lin- earization approach with some additional box constraints, the new method ensures the ex- istence of solutions to subproblems of the Josephy-Newton method which is not guaranteed for the original method. In the numerical experiment, for solving the linear subproblems we use Lemke's pivoting method [2] and preliminary results for well known test problems [1] show the practical e ectiveness of the proposed method.
Mы рассмотрим университетский алгоритм расписание, основанный на эволюционном алгоритме. Основное различие между расписанием в университете и расписанием в школе заключается в том, что в университете нет фиксированной группы студентов, которые могли бы изучать большинство курсов вместе, как в школе. Каждый семестр семестров меняется, и не так много студентов выбирают одинаковые курсы в университете. Университетская проблема хронометража традиционно формулируется как задача многомерного целочисленного программирования, которая не всегда поддается вычислению. Итак, мы создали специальный эволюционный алгоритм с функцией пригодности, который может объединить все необходимые требования к расписанию в одном параметре с помощью матричного вычисления. Алгоритм был протестирован для нескольких тестовых задач, и результаты показывают эффективность этого подхода.
In this work, we consider a university specific timetabling algorithm based on the evolutionary algorithm. The main difference between university timetabling and school timetabling is that in university they have no fixed group of students to study the majority of the courses together as in school. Every term student groups change and there are not many students who choose the exact same courses in university. The university timetabling problem is traditionally formulated as a high dimensional integer programming problem which is not always computationally tractable. So, we created a specific evolutionary algorithm with the fitness function that can bring all the necessary schedule requirements into one setting through the matrix calculation. The algorithm was tested for several test problems and the results show the effectiveness of this approach.
Энэхүү судалгааны ажлаар авто замын уулзвар дээрхи тээврийн хэрэгслийн дарааллын мэдээн дээр тулгуурлан замын хөдөлгөөний симуляци хийх, улмаар симуляцийн үр дүнд суурилан авто замын хөдөлгөөний эрчмийг нэмэгдүүлэх, гэрэл дохионы оновчтой зохицуулалтыг тооцоолох, хэрэглэх боломжийг авч үзлээ. Авто замын хөдөлгөөний загварчлал, симуляцийг хийхэд ашигладаг “Microscopic” болон “Macroscopic” гэсэн үндсэн 2 төрлөөс хэд хэдэн загварыг сонгож, дискрет процессын симуляцийн техниктэй хослуулан ашиглав. ( Дискрет процессын симуляцийн “Cellular Automaton” загвар ) 5 ширхэг уулзвар дээр 4 төрлийн гэрэл асалтын горим, гэрэл асах хамгийн бага хугацааг 30 секунд, системд машин орж ирэх хугацааг 1.5 параметртэй Пуассоны тархалтай гэж үзэн зохиомлоор үүсгэсэн 5000 ширхэг тээврийн хэрэгслийн өгөгдлийг ашиглан 600 секунд үргэлжлэх систем дээр 4 төрлийн симуляци хийхэд харгалзан тээврийн хэрэгслийн системд өнгөрүүлэх дундаж хугацааг 19-34%, 24-39, 34-47%, 28-42%-р багасгах боломж байна.
In this work, we consider a case study of inventory management [1] in the petroleum import company ’Petrovis’ Co.LTD in Mongolia. Motivations for this study stem from applications where, due to current high budget for daily remained petroleum, the company is willing to use the saved budget for other business opportunities if possible. The objective is to minimize the total budget for petroleum reserves subject to no run out of stock which implies customer demand for petroleum is fulfilled without any operational problems. The company operates 19 warehouses and over 300 gas stations across the country and accounts for providing 30% of national petroleum usage. Based on the statistical data of daily demand, supply and remaining stock amount at each warehouse for 3 years, we established a simulation model for the company’s operation. Numerical experiments show that with the new inventory management the company is expected to save 500 thousand USD every year from some unnecessary 26% reduced level of warehouse inventory.
In this research, we have worked on creating heuristic algorithms designated to solve the school timetabling problem automatically or semi-automatically where some parts of the schedule can be inserted manually beforehand. This problem is traditionally formulated as a high dimensional integer programming problem which is not always computationally tractable, yet every semester hundreds of school manager face and approximately solve it to create the school timetabling. We designed a specific genetic algorithm with the fitness function that can bring all the necessary schedule requirements into one setting through the matrix calculation and numerically tested the algorithm for several real-life cases. The algorithm has now been incorporated into the Education Sector Information System, a country level platform for connecting, supporting and monitoring the national education sub-sectors, and is available to use.
In this work, we consider a case study of inventory management [1] in the petroleum import company ’Petrovis’ Co.LTD in Mongolia. Motivations for this study stem from applications where, due to current high budget for daily remained petroleum, the company is willing to use the saved budget for other business opportunities if possible. The objective is to minimize the total budget for petroleum reserves subject to no run out of stock which implies customer demand for petroleum is fulfilled without any operational problems. The company operates 19 warehouses and over 300 gas stations across the country and accounts for providing 30% of national petroleum usage. Based on the statistical data of daily demand, supply and remaining stock amount at each warehouse for 3 years, we established a simulation model for the company’s operation. Numerical experiments show that with the new inventory management the company is expected to save 500 thousand USD every year from some unnecessary 26% reduced level of warehouse inventory.
In this research, we have worked on creating heuristic algorithms designated to solve the school timetabling problem automatically or semi-automatically where some parts of the schedule can be inserted manually beforehand. This problem is traditionally formulated as a high dimensional integer programming problem which is not always computationally tractable, yet every semester hundreds of school manager face and approximately solve it to create the school timetabling. We designed a specific genetic algorithm with the fitness function that can bring all the necessary schedule requirements into one setting through the matrix calculation and numerically tested the algorithm for several real-life cases. The algorithm has now been incorporated into the Education Sector Information System, a country level platform for connecting, supporting and monitoring the national education sub-sectors, and is available to use.
