SİNEM KIRKAN

Çevremizde görünmez izler bırakırız; her an ve her hareketimizle boşluğun içinde bedenimiz ile formlar yaratırız. Bu görünmez formları görünür kılmak mümkün olsa nasıl bir deneyim olurdu? Mekanda nasıl izler bırakırız? Boşluğun içindeki 3 boyutlu formlarımız nasıl görünüyor? Hareketlerimizin oluşturduğu formlar ve bedenimiz nasıl bir ilişki kuruyor? Peki bu hareketlerimize çevremizdeki mimari öğeler de karşılık verse, içinde bulunduğumuz bu etkileşim alanlı deneyimimiz karşılıklı nasıl devam eder? 

İşte bütün bu sorular mimarlık eğitimimin ilk yıllarından itibaren kafamda oluşmaya başladı ve gitgide evrimleşti. Belki de mimarlık eğitimine başlama ve dans disiplini ile tanışmamın aynı yıla denk gelmesi, mimarlık ve beden hareketleri arasında ilişki kurmama ve bu ikili birlikteliği anlamak için sorular sormama olanak sağladı. Yıllar sonra, yüksek lisans eğitiminin bana katmış olduğu bilgi ve birikim ile tez aşamasında bu sorulara cevap arama sürecine girdim. 

Çalışmalarıma ilk aşamada beden, hareket, mimarlık ve dans disiplinleri arasındaki ilişkiyi araştırarak ve bu disiplinlerin beraber ele alınabilecek yönlerini sorgulayarak başladım; hareket nedir, dans nedir, beden hareketleri dans ve mimarlıkla ilişkileri nelerdir gibi soruların cevaplarını bulmaya yönelik incelemeler yaptım. Okumalarım ve araştırmalarımın üzerine gördüm ki mimarlık ve dansın bir çok ortak paydada birleşiyor; ikisi de doğası gereği hareket ve beden ile iç içe. Canlılar içinde bulundukları mekanı bedenleri ile hareket ederek deneyimledikleri için mimarlıkta hareket ve beden ayrı düşünülemeyen kavramlar. Hareketin en yoğun gözlemlendiği süreçlerden biri de kuşkusuz dans performansı. Mimarlık ve dans, şekil ve form açısından aynı dili paylaşıyor; her iki disiplin de kendilerini tanımlamak için katı cisimleri ve mekanı dönüştürüyor. Bu bağlamda, dans disiplini ve dans hareketleri mimarlık disiplini için neler sağlar sorusunu sormak  ve cevabını aramak mekana ve forma farklı bir açıdan bakmamı sağladı. 

Okumalar sonrasında, dans tasarımının yaratıcı sürecini ele alıp mekan ve biçim arama sürecine dahil etmek, tasarlanan mekanlarda ve formlarda dansın dinamikliğinin yansıtılmasını sağlayabilmek tez çalışmamın motivasyonunu oluşturdu. Bu bağlamda, tezimin çıkış noktasını değişen beden hareketleri  ve algısını dikkate alıp, durağan mekanlar yerine kullanıcı ile etkileşimli daha dinamik mekanlar ve formlar üretebilmek oluşturdu.

İlerleyen süreçte, dans performansından hareket verisinin elde edilmesi ve analizi üzerinde araştırmamı devam ettirdim. Ayrıca dans verisinin sayısal ortamda analizine yönelik ön çalışmaları inceledim. Literatür araştırmalarımda dans disiplininde en çok kullanılan notasyon sistemlerinden biri olan Laban Hareket Analiz teorisi ile tanıştım (Şekil 1). Laban Hareket Analiz teorisi projenin ilerleyen aşamalarında, hareket analizinde seçtiğim parametrelerde önemli bir kaynak niteliği oluşturdu. 

Şekil 1:  Laban’ın Hareket Analizi için Önerdiği Diyagram (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 15).

Buna ilaveten, Rudolf Laban’ın tanımladığı hareket strüktürü olan Kinesphere’ini, Bauhaus okulu koreografı Oscar Schlemmer’in insan bedeni hareket kombinasyonlarındaki mekan tarama araştırmalarını inceledim.  Araştırma sürecimi, hareketin yakalanmasına[1] odaklanan çalışmaları inceleyerek sürdürdüm. Jules-Etienne Marey’in harekete fotoğrafları yan yana dizerek ulaşmaya çalışmasını, Gjon Mili’nin hareketli objeleri fotoğraflayarak anlık hareketi yakalamak istemesini, Carol Lynne’nin paten yapma sırasındaki hareketlerin devamlılığını yerdeki izlerden araştırdığı çalışmaları inceledim. Fotoğraf, heykel ve video çalışmalarının yanı sıra, teknolojinin ilerlemesi ile birlikte gelişen, optik hareket yakalama sistemleri ile yapılan çalışmalar üzerinde okumalar gerçekleştirdim.

Çalışmamda hareketin deformasyonu elde etmek istediğim için, hareketin üç boyutlu veri olarak alınması sayısal ortamdaki inceleme ve analizlerde daha iyi sonuçlar almamı sağlayacağını biliyordum. Arayışlarım beni Kinect[2] ve Quokka[3] arayüzüne ulaştırdı. Arayüz seçim sonrası, tasarım sürecinin ilk girdisi olan beden hareketlerini veri olarak alabilmek amacı ile dansçılarla birlikte deneysel çalışmalar gerçekleştirdim ve performans anında hareketlerinin yakalanması üzerine yoğunlaştım. Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi Modern Dans Bölümü’nden 5 öğrenci ile gerçekleştirdiğim çalışmada her bir dansçıya aynı süre ve parçayı vererek, teknik olarak doğaçlama ile dans performansı gerçekleştirmesini istedim. 

Performans aşamasında hareketlerin sayısal ortama aktarılması için Kinect, Grasshopper ve Quokka yüklü bir bilgisayar ve dansçılar aynı ortamda bulunduğu bir deney düzeneği hazırladım. Dans performansının gerçekleşeceği mekanın dansı etkilememesi için yeterince geniş ve yüksek bir stüdyo seçtim. Dansçılara çalışmanın başında genel olarak içerikten bahsettikten sonra, performans boyunca eklem hareketlerinin noktasal ifade olarak sayısal ortama aktarılacağı ve hareketin izleneceğini açıkladım.

Kinect ve Quokka arayüzleri ile hem deneye katılan dansçıların bedenleri, hem de çevre verisi sayısal ortama aktardım. İlk olarak birinci dansçının performansa başlamadan önceki sabit halini taradım; sabit hali kaydedilirken eklem noktaları ve bu eklem noktalarının bağlantılarını belirledim. Performansın sayısal ortamda kaydedilmesinde Grasshopper’daki Data Record bileşeninden yararlandım; Data Record, performans boyunca her bir eklemdeki hareket değişimini kaydetti. Böylece mekan kullanımı, dansçının eklemler arası mesafesi, hareket değişimini gibi parametre ve ilişkileri incelemeye olanak sağladı. Çalışma kapsamında her bir eklemi bir nokta ile ifade ettim ve performans boyunca her bir dansçının eklem koordinatlarını  x, y, z formatında aldım. Hareket taramasını dans performansının tamamını ifade edecek şekilde 1 dakika 57 saniye olarak kaydettim.

Çalışmada hareket verilerini sadeleştirmek adına, tüm eklem noktalarını aynı büyüklükte ve renkte küre ile ifade ettim. Şekil 2’de dansçının performansa başladığı ilk konumun modeli ve hareket sürecinin tamamının nokta taraması perspektif açıdan görülmektedir.   

Şekil 2: Dans performansındaki hareket verilerinin nokta bulutu olarak ifadesi (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 24).

Dansçının süreç boyunca hareket taramasını, hareket yoğunluk noktasını, mekan kullanımını üç boyutlu olarak bilgisayar ortamında aktardım. Çalışma diğer dansçılarla aynı süreç ele alınarak devam etti; sonucunda her bir dansçı için hareket modelleri sağlanmış oldu. Elde etmiş olduğum hareket verilerini inceleme, analiz ve form olarak karşılığını arama sürecinde sayısal ortamın sunmuş olduğu katkılar tezimde ilerlememi sağladı. 

Rhino ortamında üç boyutlu hareket bulutu olarak ele alınan hareketleri, iki boyutlu düzlemde ifade edilmek ve hareket analizi yapabilmek için plan, ön görünüş, yan görünüş ve perspektif görüntüleri aldım ve Laban Hareket Analizinin Beden, Mekan ve Şekil parametrelerine yönelik çalışmalar gerçekleştirdim. Mekan parametresi altında öncelikle hareket taramaları ele aldım, sonrasında bu hareket taramalarından türetilen hareket yoğunluk dağılımı, hareket yoğunluk merkezleri, hareket alanı bağlamında analizler gerçekleştirdim. Bunun yanı sıra hem plan düzleminde, hem de oluşturulan üç boyutlu modeli ile mekan parametresinin alt başlıkları olan “Kinesphere” ve geometri üzerinde analizler yaptım. Şekil 3, dansçıların performansa başlangıç merkezleri ve hareketlerinin mekan taramalarını gösteriyor. 

Şekil 3 : Dansçıların performansa başlangıç merkezleri ve hareketlerinin mekan taramaları (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 26).

Hareketin forma dönüşümünde temel olarak amaçladığım nokta, hareket ile etkileşimde olabilecek, dinamik bir model oluşturmaktı; böylece beden hareketlerinin tasarım sürecinde veri olarak alınması sadece tasarımın form arama sürecinde kalmayacak; elde edilen tasarım ürünü hareket ile etkileşimde olmaya devam edip, hareket, beden, form arası etkileşimli bir ortama olanak sağlayacaktı. Bu amaçla, dans performansının hareket süreci ve hareketin yoğunlaştığı alanlar üzerinde durdum. Öncelikle her bir dansçı için hareket analizlerini grid sistemde ifade ettim. Bu temsil ile dans süreci boyunca hareket yoğunluklarını detaylı olarak okuyabildim. Şekil 4’te  Dansçı 1’in grid düzleminde dans analizi ifade edilmektedir.

grid tarama 1
Şekil 4: Dansçı 1 grid düzleminde dans analizi (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 28).

Analizlerim sonrası, çalışmamın son aşamasında, hareket verilerinden form arama süreçlerine geçtim. Öncelikle hareket noktalarını temel alan bir yüzey oluşturmayı amaçladım; böylece hareket yoğunluğuna göre şekillenen bir yüzey elde edebilecektim. Form oluşturma sürecinde de Grasshopper arayüzünden yararlandım. 

Şekil 5, Grasshopper ara yüzünde “patch” komutu ile elde edilen yüzey hareketin mekanda dağılımını, kıvrılmasını, mekanda ilerlemesini ifade etmekte. Noktalar hareket bulutunu temsil ederken, geometri oluşturulan yüzeyi gösteriyor. Elde edilen yüzeyi yatayda ve dikeyde 20 parçaya bölerek bir grid sistemi oluşturdum ve bu gridlere çerçeve modelini “geometri” olarak tanıttım ve formun strüktürü oluşturulmuş oldu. (Şekil 6). 

Şekil 5 : Hareket noktaları ve oluşturulan yüzey (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 30).
Şekil 6: Dansçı 1, yüzeyin geometrilerle ifadesi (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 30).

Çalışmamı hareket ile etkileşimde olması beklenen yüzeylerin tasarım süreci ile devam ettirdim. İlk olarak çalışmada gerçekleştirilen hareket analizlerini veri olarak aldım, hareket yoğunluğunun fazla olduğu yerleri tespit ettim. Hareket yoğunluğu fazla olan bölümlere birer eğri çizerek, bu eğrilerin üzerinde olacak şekilde 7 adet nokta oluşturdum (Şekil 7). 

Şekil 7: Hareket yoğunluğunu ifade eden eğriler ve kürelerin merkez noktaları (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 31).

İlerleyen süreçte, oluşturduğum yüzeyin çerçeve köşelerini “point” ile ifade ederek, bu noktalar merkez olacak şekilde, her bir noktaya bir adet küre bağladım. Kürelerin tasarım ürünündeki etkileşimli hacimlerin olması amaçladım. Bu bağlamda etkileşimli mimarlık kavramı inceledim ve tez çalışması kapsamında, son ürüne ulaşmak için etkileşimli mimarlığa başvurdum.  

Eğri üzerinde belirlenen noktalar ile, yüzey bölünmesi ile elde edilen noktalar arasındaki mesafeye göre en yüksek ve en düşük değerleri buldum; kürelerin yarıçapları bu veriler ile ifade ettim. Böylece, eğriye en yakın yüzey noktasındaki kürenin yarıçapı en küçük olurken, eğriden uzaklaştıkça kürelerin yarıçapları, belirlenen en yüksek değere kadar büyüyebildi, sonrasında sabit kaldı. Oluşturulan dijital model, üzerindeki kürelerle beraber etkileşimli bir yüzey, bir kabuk olarak düşünüldüğünde hareket eğrisi de hareket halinde olan dansçıyı temsil etmekte. Bu modeli altlık olarak ele alarak, hareketlerle biçimlenen bir kabuğun dansçı ile etkileşimi, bu yüzey ile dansçı arasındaki mesafenin azaldığı durumlarda kürelerin yarıçaplarının küçülmesi, önceki durumuna göre daha açık ve geçirgen bir yüzey oluşturması, mesafenin artması ile kürelerin yarı çaplarının tekrar büyümesi gibi denemeler yapıldı.  Her bir küreye bağlanan hareket sensörleri küre yarıçaplarında değişim gerçekleştirmekte. Küreleri içleri gaz dolu birer balon olarak düşündüğümüzde, hareket yoğunluğundaki değişime göre kürenin bağlı olduğu kollektör sayesinde kürenin içindeki gaz miktarı değişebilmekte. Böylece tasarlanan yüzey, hareket değişimlerine eş zamanlı olarak tepki verip formunu yeniden şekillenebiliyor. Tasarımın ilk aşamasında form arama çalışmalarında kullanılan hareket verileri sonraki aşamada formun etkileşime bağlı değişim aşamasında da kullanılmakta ve hareketten ortaya çıkarılan form tekrar hareket ile etkileşime girip şekil değiştirmekte. Şekil 8, etkileşimli modelin sabit bir anlık durumunun model olarak ifadesini gösteriyor. Şekil 9 ise tüm dansçılar için oluşturulmuş olan etkileşimli modelin sabit anlık durumları perspektif olarak görülmekte.

Şekil 8 : Etkileşimli model, render (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 33).
 Şekil 9 : Tüm dansçılar için etkileşimli modeller, render (Kırkan ve Çağdaş, 2019: 33).

Dansçılar arasındaki model farklılaşması incelendiğinde görülmekte ki, Dansçı 2 mekanda hareket taramasının en düşük olduğu performansı sergilemiş. Bu doğrultuda Dansçı 2 hareket verileri ile oluşturulan model, diğer modellere göre az örüntü içermekte; küreler arası boşluklar daha belirgin olarak görülmekte. Dansçı 3 ve Dansçı 4’ün mekan taramaları plan düzleminde genel olarak benzerlik bulunmakta; her iki dansçı da mekan kullanımında dikeyde devamlılık göstermiş. Mekan kullanımlarındaki benzerliğe karşı, harekete başlangıç noktası, hareket yoğunluk merkezi ve hareket yoğunluk dağılımı farklılık göstermekte. Bu bağlamda Dansçı 3 ve Dansçı 4 verilerinden oluşturulan etkileşimli modeller farklılık gösteriyor. Dansçı 5’in hareketleri hareket başlangıç merkezi etrafında homojen olarak yayılmakta; oluşturulan form içbükey bir örtü şeklinde olup kürelerin homojen yerleşmesine olanak sağlamakta. 

Tezmin kapsamında mimarlığın katı, durağan formlar yerine dinamik ve etkileşimli form arayışlarında dans hareketi verilerinin kullanılmasının üretken sonuçlarını göstermeyi hedefledim. Çalışmamın gelecekte mimarlığın disiplinerarası çalışmalarına ve dans disiplininde mekan kullanıma yönelik araştırmalara katkı sağlamasını amaçlamaktayım.

Notlar

* Bu yazının arka planını oluşturan kuramsal ve uygulamalı araştırmaya,  2015 yılında  “Dans hareketi verilerinin sayısal ortamda forma dönüştürülmesi” başlığı ile İTÜ Mimari Tasarımda Bilişim Lisansüstü Programı ev sahipliğinde yayınlanmış olan yüksek lisans tezinden ulaşabilirsiniz (https://tinyurl.com/DanstanTasarima).

[1] Hareketin yakalanması analog ve dijital yöntemlerle gerçekleştirilebilir. “Motion capture” teriminin karşılığı olarak kullanılmıştır.

[2] Kinect, Mİcrosoft tarafından XBox oyun konsolu için geliştirdiği, hareketin yakalanarak dijital ortama aktarımına destek olan bir arayüzdür.https://en.wikipedia.org/wiki/Kinect

[3] Quokka, 3 boyutlu modelleme programlarından biri olan Rhino ile Kinect arayüzünün birlikte kullanılmasına yarayan bir eklentidir.  Kinect’in aldığı ortam verisini Rhino/Grasshopper ortamına taşınmasını sağlar : https://www.food4rhino.com/app/quokka

[4] “Point cloud”

Kaynaklar

Kırkan, S. & Çağdaş, G. (2019). Dans Hareketi Verilerinin Sayısal Ortamda Forma Dönüştürülmesi. JCoDe: Journal of Computational Design, 1(1), 11-34.

Bir Cevap Yazın

Aşağıya bilgilerinizi girin veya oturum açmak için bir simgeye tıklayın:

WordPress.com Logosu

WordPress.com hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Google fotoğrafı

Google hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Twitter resmi

Twitter hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Facebook fotoğrafı

Facebook hesabınızı kullanarak yorum yapıyorsunuz. Çıkış  Yap /  Değiştir )

Connecting to %s