설계과학(방법론)

Design science (methodology)

디자인 과학은 규범적 지식의 개발과 검증에 초점을 맞춘 연구 패러다임이다.허버트 사이먼은 사물이 어떻게 되어야 하는지,[1] 즉 목표를 달성하기 위해 유물을 고안하는 것과 관련된 디자인 과학과 사물이 어떻게 존재해야 하는지를 설명하는 것에 관계된 자연과학을 구분했다.[2][further explanation needed]디자인 과학 방법론은 이 패러다임과 관련된 연구 방법론을 말한다.그것은 연구 프로젝트 내에서 평가와 반복에 대한 구체적인 지침을 제공하는 정보기술과 같은 여러 연구 분야의 방법론에 걸쳐 있다.

설계과학 연구는 (설계)유물의 기능적 성능을 향상시키려는 명시적 의도를 가지고 유물의 개발과 성능에 초점을 맞춘다.디자인 과학 연구는 일반적으로 알고리즘, 인간/컴퓨터 인터페이스, 디자인 방법론(프로세스 모델 포함) 및 언어를 포함한 공예품 범주에 적용된다.이의 적용은 공학 및 컴퓨터 과학 분야에서 가장 두드러지지만, 이것들로 제한되지 않고 많은 분야와 분야에서 찾아볼 수 있다.[3][4]디자인 과학 연구, 즉 건설적인 연구는 [5]설명 과학 연구와는 대조적으로 학문적 연구목표는 일반적으로 보다 실용적인 성격을 띠고 있다.이러한 학문 분야의 연구는 인간의 성과를 이해하고 향상시키기 위한 탐구라고 볼 수 있다.[6]MIT 미디어 랩, 스탠포드 대학의 디자인 연구 센터, 카네기 멜론 대학의 소프트웨어 엔지니어링 연구소, 제록스의 PARC, 브루넬 대학의 런던 조직 및 시스템 디자인 센터와 같은 유명한 연구 기관들은 디자인 과학 연구 접근법을 사용한다.[3]

디자인 과학은 실용적인 공학 문제에 대한 해결책을 개발하기 위한 유효한 연구 방법론이다.[7]디자인 과학은 특히 사악한 문제에 적합하다.[8]

목표

설계과학 연구의 주요 목표는 해당 분야의 전문가들이 자신의 현장 문제에 대한 해결책을 설계하는 데 사용할 수 있는 지식을 개발하는 것이다.디자인 과학은 현재 존재하는 것이 아니라 가능한 미래 창조에 무엇이 가능하고 유용한지에 대한 선택을 하는 과정에 초점을 맞춘다.[9]이 임무는 자연과학과 사회학처럼 '설명과학'의 하나와 비교할 수 있는데, 그것은 기술하고 설명하고 예측하는 지식을 개발하는 것이다.[6]HEVner는 설계 과학 연구의 주요 목적이 설계 유물을 제작하고 적용함으로써 문제 영역에 대한 지식과 이해를 달성하는 것이라고 말한다.[10]

진화 및 애플리케이션

컴퓨터 과학이 시작된 첫날부터 컴퓨터 과학자는 이름을 붙이지 않고 디자인 과학 연구를 해 왔다.그들은 컴퓨터, 새로운 프로그래밍 언어, 새로운 컴파일러, 새로운 알고리즘, 새로운 데이터와 파일 구조, 새로운 데이터 모델, 새로운 데이터베이스 관리 시스템 등을 위한 새로운 아키텍처를 개발했다.초기 연구의 많은 부분은 시스템 개발 접근법과 방법에 집중되었다.많은 분야에서 지배적인 연구 철학은 처방전을 만들기 위해 이론에 근거한 누적된 연구 결과를 개발하는 데 초점을 맞추었다.이러한 '이론적-실용적-임플레싱' 연구전략이 이를 목적으로 전달되지 않아 디자인 과학연구 등 실질적인 연구방법을 모색하게 된 것으로 보인다.[11]

특성.

디자인 과정은 혁신적인 제품을 생산하는 전문가 활동의 연속이다.[12]이 유물은 연구자가 문제를 더 잘 파악할 수 있게 해준다. 문제의 재평가는 설계 프로세스의 품질 등을 향상시킨다.이 구축 및 평가 루프는 일반적으로 최종 설계 아티팩트가 생성되기 전에 여러 번 반복된다.[13]설계 과학 연구에서는 학문적 연구의 경영 관련성을 개선할 수 있는 잠재력을 가진 모드 2 연구의 가능한 산물로서 소위 현장 검증되고 근거 있는 기술 규칙에 초점을 맞추고 있다.모드 1 지식 생산은 순수하게 학문적이고 단일학문으로 이루어지는 반면 모드 2는 다학제적이며 복잡하고 관련 있는 분야 문제를 해결하는 것을 목표로 한다.[6]

정보시스템 연구의 지침

헤브너 외정보 시스템(IS)의 분야 내에서 설계 과학 연구에 대한 일련의 지침을 제시하였다.[10]디자인 과학 연구는 특별한 문제 영역을 위한 혁신적이고 목적에 맞는 유물의 창조를 필요로 한다.지정된 문제에 대한 유용성을 보장하기 위해 아티팩트를 평가해야 한다.새로운 연구기여를 형성하기 위해서는 유물이 아직 해결되지 않은 문제를 해결하거나 보다 효과적인 해결책을 제시해야 한다.유물의 제작과 평가가 모두 엄격하게 이루어져야 하며, 연구 결과는 기술 지향적이고 관리 지향적인 청중에게 효과적으로 제시되어야 한다.

HEVner는 설계 과학 연구를 위한 7가지 지침을 계산한다.[10]

  1. 아티팩트로 설계:설계 과학 연구는 구성, 모델, 방법 또는 인스턴스화의 형태로 실행 가능한 유물을 생성해야 한다.
  2. 문제 관련성:디자인 과학 연구의 목적은 중요하고 관련 있는 비즈니스 문제에 대한 기술 기반 솔루션을 개발하는 것이다.
  3. 설계 평가:설계 유물의 효용, 품질 및 유효성은 잘 실행된 평가 방법을 통해 엄격하게 입증되어야 한다.
  4. 연구 기여: 효과적인 설계 과학 연구는 설계 아티팩트, 설계 기초 및/또는 설계 방법론 영역에서 명확하고 검증 가능한 기여를 제공해야 한다.
  5. 연구 엄격성:설계 과학 연구는 설계 유물의 구성과 평가에서 엄격한 방법의 적용에 의존한다.
  6. 검색 프로세스로 설계:효과적인 유물을 찾기 위해서는 사용 가능한 수단을 활용하여 문제 환경에서 법률을 만족시켜야 한다.
  7. 연구의 소통: 디자인 과학 연구는 기술 지향적인 대상뿐만 아니라 경영 지향적인 대상 모두에게 효과적으로 제시되어야 한다.

디자인 과학 연구의 투명성이 새로운 관심사가 되고 있다.디자인 과학 연구는 실용적이고 관련성을 갖기 위해 노력한다.그러나 설계과학연구로 도출된 이론지식을 실무자가 얼마나 의미 있게 활용할 수 있는지 구체적인 현실문제 해결에 연구자는 거의 없었다.이론적 명제와 실제에서 직면하고 있는 구체적인 문제들 사이에 잠재적인 차이가 있다. 즉, 설계 이론 불변으로 알려진 도전이다.이러한 과제를 해결하기 위한 지침은 Lukyanenko et al. 2020에 제시되어 있다.[14]

엔지니어링 주기 및 설계 주기

주요 기사:엔지니어링 사이클

공학 주기는 Roel Wieringa가 제안한 정보 시스템과 소프트웨어 엔지니어링을 위한 설계 과학에서 사용되는 프레임워크다.[15]

공예품

참고 항목:인간요소, 인체공학 및 인간신뢰성

설계 과학 연구(DSR) 내의 유물은 지식을 포함하는 것으로 인식된다.이러한 지식은 설계 논리, 시공 방법 및 도구에서부터 인공물이 기능하고자 하는 상황에 대한 가정까지 다양하다(Gregor, 2002).

따라서 공예품의 생성과 평가는 HEVner 외 연구진(2004)이 기술하고 3월 및 Storey(2008)가 "구축 및 평가"를 중심으로 한 회전으로 지원하는 DSR 공정에서 중요한 부분을 형성한다.

DSR 공예품들을 광범위하게:모델, 메서드 구문, 예시 및 설계 이론(3월&스미스, 1995년, 그레고르 2002년. 3월&스토리, 2008년, 그레고르와 Hevner 2013년), 사회적 혁신technical/social/informational의 자원 또는 이전에 알려지지 않은 새로운 재산(3월, 스토리, 2008년), 새로운 설명 이론, 새로운 디자인을 포함할 수 있다. 그리고 deveLoppos 모델 및 구현 프로세스 또는 방법(Ellis & Reven 2010).

3주기 보기

디자인 과학 연구는 세 가지 밀접하게 관련된 활동 주기의 구현으로 볼 수 있다.[16]목적적합성 주기는 연구에 대한 요구사항을 투입물로 제공할 뿐만 아니라 연구 결과의 최종 평가를 위한 허용 기준을 정의하는 애플리케이션 맥락으로 설계 과학 연구를 개시한다.엄격성 주기는 그것의 혁신을 보장하기 위해 연구 프로젝트에 과거의 지식을 제공한다.생산되는 설계가 잘 알려진 공정의 적용에 근거한 일상적인 설계가 아니라 연구 기여도임을 보장하기 위해 연구자들이 지식 기반을 철저히 연구하고 참조할 의무가 있다.중심 설계 주기는 연구의 설계 유물과 프로세스 구축 및 평가의 핵심 활동 사이에 반복된다.

윤리 문제

디자인 과학 연구 자체가 기존 세계를 기술하고 설명하는 것에서 그것을 형성하는 것으로 윤리적 변화를 내포하고 있다.IS 연구의 가치, 즉 누구의 가치와 어떤 가치가 그것을 지배하는지 의문을 제기할 수 있으며, 연구는 공개적이거나 지연적으로 특정 지배 집단의 이익에 이바지할 수 있음을 강조한다.제공된 관심사는 최고 경영진, IS 사용자, IS 전문가 또는 사회의 다른 이해관계자 그룹의 최고 경영진이 인식하는 호스트 조직의 관심사일 수 있다.[11]

참고 항목

참조

  1. ^ Kessler, EH (2013). Encyclopedia of management theory. Thousand Oaks, Calif.: SAGE. p. 2. ISBN 9781412997829.
  2. ^ Simon, Herbert A. (1988). "The Science of Design: Creating the Artificial". Design Issues. 4 (1/2): 67–82 [69]. doi:10.2307/1511391. ISSN 0747-9360.
  3. ^ a b 바이슈나비, V, 쿠클러, W, 페테르, S. (2004/19)"정보시스템에서의 디자인 과학 연구" 2004년 1월 20일; 2019년 6월 30일 마지막 업데이트.URL: http://desrist.org/design-research-in-information-systems
  4. ^ Kuechler B, Vaishnavi V (2008). "On theory development in design science research: Anatomy of a research project". European Journal of Information Systems. 17 (5): 489–504. doi:10.1057/ejis.2008.40. S2CID 16297257.
  5. ^ Dresch, Aline; Lacerda, Daniel Pacheco; Jr, José Antônio Valle Antunes (2015). Design Science Research: A Method for Science and Technology Advancement. Cham: Springer. pp. i. doi:10.1007/978-3-319-07374-3. ISBN 978-3-319-07373-6.
  6. ^ a b c Van Aken JE (2005). "Management research as a design science: Articulating the research products of mode 2 knowledge production in management". British Journal of Management. 16 (1): 19–36. doi:10.1111/j.1467-8551.2005.00437.x.
  7. ^ Peffers, Ken; Tuunanen, Tuure; Rothenberger, Marcus A.; Chatterjee, Samir (2007-12-01). "A Design Science Research Methodology for Information Systems Research". Journal of Management Information Systems. 24 (3): 45–77. doi:10.2753/MIS0742-1222240302. ISSN 0742-1222.
  8. ^ Hevner; March; Park; Ram (2004). "Design Science in Information Systems Research". MIS Quarterly. 28 (1): 75. doi:10.2307/25148625.
  9. ^ Simon, H.A. (1969). The sciences of the artificial. MIT Press.
  10. ^ a b c HEVner, A. R.; 3월, S. T.; Park, J. & Ram, S. Design Science in Information Systems Research.MIS 분기별, 2004, 28, 75-106URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.103.1725&rep=rep1&type=pdf
  11. ^ a b Iivari J (2007). "A paradigmatic analysis of information systems as a design science". Scandinavian Journal of Information Systems. 19 (2): 39.
  12. ^ Watts S; Shankaranarayanan G & Even A (2009). "Data quality assessment in context: A cognitive perspective". Decis Support Syst. 48 (1): 202–211. doi:10.1016/j.dss.2009.07.012.
  13. ^ Markus ML; Majchrzak A & Gasser L. "A design theory for systems that support emergent knowledge processes". MIS Quarterly. 2002: 179–212.
  14. ^ HEC Montréal, Canada; Lukyanenko, Roman; Parsons, Jeffrey; Memorial University of Newfoundland, Canada (2020-09-01). "Research Perspectives: Design Theory Indeterminacy: What Is it, How Can it Be Reduced, and Why Did the Polar Bear Drown?". Journal of the Association for Information Systems. 21 (5): 1343–1369. doi:10.17705/1jais.00639.
  15. ^ Wieringa, Roel (2014). Design science methodology for information systems and software engineering. Heidelberg. ISBN 978-3-662-43839-8. OCLC 899248827.
  16. ^ Hevner AR (2007). "The three cycle view of design science research". Scandinavian Journal of Information Systems. 19 (2): 87.

연구 사례

추가 읽기

  • 3월, S. T. 스미스, G. F.(1995)정보기술에 관한 디자인 및 자연과학 연구.의사결정 지원 시스템, 15(4), 페이지 251–266.
  • 3월, S. T. Storey, V. C. (2008)정보 시스템 분야의 설계 과학:디자인 과학 연구에 관한 특별호, MIS Quarterly, Vol. 32(4), 페이지 725–730에 대한 소개.
  • Mettler T, Eurich M, Winter R (2014). "On the Use of Experiments in Design Science Research: A Proposition of an Evaluation Framework". Communications of the AIS. 34 (1): 223–240.
  • Opdenakker, Raymond en Carin Cuijpers (2019), '효과적인 가상 프로젝트 팀: 전략적 모멘텀을 구축하기 위한 디자인 과학 접근법' Springer Verlag.
  • 반 아켄, J. E. (2004)디자인 과학의 패러다임에 기반한 경영 연구:현장 테스트 및 기반 기술 규칙 탐색.경영학 저널, 41(2), 219–246.
  • 와츠 S, 샹카라야난 G, 이븐 A.상황에 맞는 데이터 품질 평가:인지적 관점.Decis Support Sys. 2009;48(1):202-211.

외부 링크