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. 따라서 협의회의 활동은 시간에 제한을 두지 않는 것이 좋을 것같다. Ⅰ. 지방공무원의 기초이론
Ⅱ. 지방공무원의 인사기관
Ⅲ. 지방공무원의 분류
Ⅳ. 지방공무원의 임용
Ⅴ. 지방공무원의 승진
Ⅵ. 지방공무원의 권익관리
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기초이론
1. 경찰조직의 의의와 특징
2. 경찰조직과 개인
3. 계층제
경찰조직의 편성원리
1. 분업(전문화)의 원리
2. 계층제의 원리
3. 통솔범위의 원리
4. 명령통일의 원리
5. 조정의 원리
6. 공식화
7. 집권화와 분권화
結論
* 참고문헌 序論
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개념에 대해 설명하시오.
(1) 역량평가의 정의와 이론적 배경
(2) 역량과 역량평가의 구분 및 연계성
(3) 역량평가 도입 배경과 행정조직 내 필요성
(4) 국내외 행정조직에서의 활용 사례
(5) 역량평가의 효과와 한계
② 국가공무원과 지방공
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공무원의 책임
3. 공무원의 신분보장
Ⅱ징계의 이론적 부분
1. 징계의 개념
2. 징계의 사유
3. 징계대상
4. 징계에 관한 법률
Ⅲ징계의 절차
1. 비위사실 적발
2. 징계의결요구
3. 징계위원회의 구성과 징계위원의 기피 • 회피
4. 징계
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지방자치단체의 역할
<표18-1. 형행 사회복지 서비스 전달체계>
Ⅶ. 사회복지 전담공무원의 역할
1. 사회복지 전담공무원 제도
2. 사회복지 전담공무원의 직무
3. 사회복지사 윤리강령
Ⅷ. 사회복지 재정
1. 사회복지 재정의 특성
2. 사회
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공무원 “상당수가 직무 스트레스 경험”
2) 서울시 9급 공무원 격무에 시달리다 자살, 법원 업무상 재해로 인정
3) 공무원 스트레스 인사. 업무과중. 상사 눈치 순
4) 공무원 ‘혁신스트레스’
2 사례를 통한 직무스트레스와 업무결과
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지방행정계층의 다층화------------------------------------- 11
(1) 거래비용의 증대----------------------------------- 12
(2) 기초자치계층과 주민과의 관계소원------------------------ 12
(3) 중간계층의 단순 중계 기관화-------------------------- 12
2) 지방행정
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지방자치단체 사회복지전달체계 개편안의 고찰과 제언”,「한국비영리연구」, 제8권 제3호, 2010 Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 사회복지서비스전달체계의 개념
2. 사회복지서비스 전달체계의 유형
3. 사회복지서비스 전달체계의 원
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이론적 배경
제1절 사회복지전달체계의 개념
제2절 사회복지전달체계의 기능
제3장 우리나라 사회복지전달체계의 현황
제1절 사회복지전달체계의 현황
제2절 보건복지사무소와 사회복지전달체계
제3절 국민기초생활보장 전달체계
제4
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이론적 배경······················································································1
1. 신공공관리론
2. 저성과자 관리제도
1) 제도의 개념
2) 저성과자 발생의 원인
3) 저성과자
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이론에 대한 지식검증 문제 270
가. 사회복지학 대학원 관련의 공통질문 299
나. 연구 학습과정 질문 300
? 전공필수 심화문제 307
? 자소서 입력 항목 분석 315
? 연구계획서 업무계획서 317
가. 요 약 서(예시) 318
나. 연구추진 기본방향 319
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기초이론 최빈도 기출문제 33
? 1. 보건역학의 기초 이론 (30문항) 35
? 2. 통계 및 데이터 해석 (40문항) 36
? 3. 감염병 및 만성질환 역학 (30문항) 38
? 4. 응용 및 정책 연결 (50문항) 39
? 보충문제 42
? 지원기업이나 기관 입사에 대한 기본지식검증
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- 이론적 정의에 대해서 설명하라?
- 수학적 귀납법에 대해서 설명하라 1.면접의개념
2.면접의기본자세
3.면접비법
4.면접을잘볼수있는비법
5.면접유형
6.면접10계명
7.편입을위한준비사항
8.편입유의사항
9.전년도학과별면접문제
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기초가 되는 글로벌 마인드를 체득할 수 있었습니다. 입사 후 이러한 경험들을 현업에 적극 활용하여 행정공제회의 초일류 선진복지기관으로의 도약에 기여하겠습니다.
6. 설립목적, 미션 및 비전
설립목적
모든 지방 공무원 및 회원들이 재
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기초 이론과 개념: 129
회귀 분석 및 모델링: 129
가설 검정과 추론: 130
데이터 분석 및 시각화: 130
빅데이터와 기계 학습: 131
실험 계획법 132
비모수 통계 132
빅데이터와 머신러닝 133
데이터 분석 도구와 소프트웨어 133
? 통계분석 도구 소
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