Bu çalışmada, mekânsal artırılmış gerçeklik sunumlarında kullanılacak görselleri üretmek için mimari cephelere ilişkin genetik algoritma tabanlı bir model geliştirilmiştir. Öncelikle, mimari cepheye atıfta bulunan projeksiyon haritalama görselleri çalışma kapsamında incelenmiştir. Mimari cephelerin doluluk/boşluk ilişkisi, yapı elemanları ve 3. boyut etkisi üzerinden tanımlanabildiği görülmüştür. Bu çıkarıma dayalı olarak, cephenin mimari diline ilişkin projeksiyon haritalamalarının öncü örneklerinden birinde de kullanılan Hamburger Kunsthalle'nin cephesi çalışmada mimari cepheyi yeniden tanımlamak için kullanılmıştır. Modele dayalı görsellerin üretilmesi için genetik algoritma tabanlı bir çerçeve geliştirilmiştir. Hamburger Kunsthalle'nin yeniden tanımlanan cephesinde doluluk-boşluk ilişkisi, yapı elemanları ve 3. boyut etkisi üzerinden model sunulmuştur. Model, tanımlanan başlangıç görsel bileşenlerinden farklı görsel olasılıkların türetilmesine izin vermektedir. Tanımlanan başlangıç görsel bileşenleri, gen popülasyonunun üretilmesinde temel alınmaktadır. Seçilen mimari cepheye özgü olarak tanımlanan uygunluk fonksiyonları aracılığıyla üretilecek görsellerin belirlenmesini ve sınırlanması sağlanmaktadır. Üretilen görsellerin değerlendirme sıralamasına bağlı olarak uygun görseller seçilirken, uygun bulunmayanlar genetik işlemlerden geçirilerek gen havuzu zenginleştirilir. Bu aşamadaki değerlendirme sıralaması, döngüsel süreç içerisinde üretilecek görseller üzerinde etkili olmaktadır. Bu nedenle model kullanıcısı üretilecek görsellerde belirleyici bir role sahiptir ve kullanıcının cephenin mimari diline uygun görsel seçiminde uzman olması gerekmektedir. Bu model, genetik algoritma ve mekansal artırılmış gerçeklik kesişiminde mimari cephelerin dilini taşıyan sanal varyasyonlarını üretme ve sunma imkanı sağlamaktadır.
genetik algoritma mimari cephe görsel üretim projeksiyon haritalama mekansal artırılmış gerçeklik
In this study, a genetic algorithm based model related to architectural facades was developed for generating visuals to be used in spatial augmented reality presentations. First of all, the visuals of the projection mapping referring to the architectural facade were reviewed within the scope of the study. It was seen that architectural facades could be defined by using mass/void relationship, building elements, and 3D effect. Based on this inference, the facade of the Hamburger Kunsthalle, which was also used in one of the pioneering examples of projection mapping regarding the architectural language of the facade, was used to redefine the architectural facade in the study. A genetic algorithm based framework was developed to generate visuals from the model. It was presented as a model from the perspective of mass/void relationship, building elements, and 3D effect on the redefined facade of the Hamburger Kunsthalle. The model allows different visual possibilities to be derived from identified initial visual elements. The generation of the gene population are based on the identified initial visual elements. It is provided to determine and limit the generation of visuals by the specifically defined fitness functions for the selected architectural facade. Depending on the evaluation ranking of the generated visuals, while appropriate visuals are selected, others that are not appropriate are genetically processed to enrich the gene pool. The evaluation ranking at this stage has an impact on the visuals to be produced in the cyclical process. Therefore, the model user has a decisive role in the visuals to be produced and the user must be an expert in the selection of visuals appropriate for the architectural language of the facade. At the intersection of genetic algorithms and spatial augmented reality, this model offers the possibility of generating and presenting virtual variations that include the language of architectural facades.
genetic algorithm architectural facade visual production projection mapping spatial augmented reality
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Mimarlık ve Tasarımda Bilgi Teknolojileri |
Bölüm | Araştırma Makaleleri |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2023 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2023 |
JCoDe makaleleri "Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License" altında yayınlanmaktadır.