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전문지식 21,107건

비교해 가장 합리적인 선택을 한다는 점에서 정책결정이 마치 논리적인 계산 과정처럼 보인다. 그러나 현실의 정책 장면은 그리 단순하지 않다. 정보는 불완전하고, 목표는 모호하며, 이해관계는 끊임없이 충돌한다. 바로 이때 쓰레기통모형
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모형에 대한 이론적 고찰: 합리모형과 쓰레기통모형을 중심으로.” 행정논총, 56(1), 25-50. 김미혜. (2019). “사회복지정책 결정 과정에 대한 분석: 합리모형과 비합리모형의 비교를 중심으로.” 한국사회복지학, 71(4), 121-145. Ⅰ. 서론 Ⅱ.
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합리모형과 쓰레기통모형의 특징 및 한계점을 각각 설명하고, 두 모델을 구체적으로 비교해 보았다. 합리모형은 정책결정을 설정된 정책목표를 가장 잘 달성할 수 있는 정책수단을 선택하는 기술적 결정으로 보는 것이다. 이에 따라 정책결
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모형과 쓰레기통모형의 통합적 분석.” 『정책과학연구』 제20권 제1호. Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 합리모형이란 2. 쓰레기모형이란 3. 합리모형의 특징 및 한계점 4. 쓰레기모형의 특징 및 한계점 5. 두 모델을 구체적으로 비교 6.
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지식터, 2024 이기원, 김훤 외 3명 저, 사회복지정책론, 동문사, 2024 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 본론 1. 합리모형의 특징 및 한계점 2. 쓰레기통모형의 특징 및 한계점 3. 합리모형과 쓰레기통모형의 구체적인 비교 4. 시사점 Ⅲ. 결론 Ⅳ. 참고문헌
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논문 254건

모형이다. 합리적 행위자모형(Model Ⅰ), 조직과정모형(Model Ⅱ), 관료정치모형(Model Ⅲ)가 그것인데 이는 과거부터 논의되었던 집단적 의사결정에 관한 의사결정이론이나 모형들을 크게 합리모형과 조직모형으로 양분하고, 비교적 소홀하게 취
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  • 발행일 2009.06.14
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하락요인에 대한 구조모형 및 영향력 분석 (1) 신뢰성과 타당성 검토 및 구조모형 분석 (2) 투표율 하락요인에 대한 영향력 분석 2. 분석결과의 함의 및 대안모색 (1) 분석결과의 함의 (2) 투표율 제고를 위한 대안 모색 Ⅴ. 맺음말
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  • 발행일 2008.04.09
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비교하여 효과분석을 실시하면 예측식을 만들지 않고도 쉽게 효과분석이 가능할 것이다. 본 연구에서 시간적, 공간적 한계로 다음과 같은 향후 연구 과제를 남기고자 한다. 첫째, 사고건수에 대한 예측모형의 개발을 바탕으로 보다 이해하기
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  • 발행일 2010.04.13
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모형을 다양화 한다면 많은 여행사들이 기존의 단순하고 발로 뛰는 작업이 아닌 합리적인 방법을 통하여 의사를 결정할 수 있을 것이다. 또한 친구들과 여행을 계획하는 자라면 단순히 견적을 뽑는데 그치는 것이 아니라 경영과학을 통해 좀
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  • 발행일 2008.12.20
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모형 -자치경찰제 도입 모형에 대한 경험적 조사 1. 연구분석 틀 2. 연구의 기본전제 및 조사 설계 3. 자치 경찰제 실시에 대한 인식 비교 4. 자치 경찰제 도입 모형에 관한 의견조사 5. 바람직한 자치경찰제 모형 구축 및 예상효과 Ⅵ. 결
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  • 발행일 2008.05.14
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취업자료 95건

합리적으로 기재되지 못하고 왜곡 표시됨 4. 의견거절 : 합리적 증거물 없어 재무제표 전체에 대한 의견표명이 불가능한 경우, 기업존립에 관계될 정도로 객관적 사항이 특히 중대한 경우 등의 이유로 재무제표에 대한 의견을 표명할 수 없음
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합리적이고 객관적으로 수립될 수 있도록 데이터 분석을 통해 근거 기반 정책 수립에 기여하고자 합니다. 이를 통해 국민 삶의 질 향상과 사회적 불평등 해소에 도움을 주는 실질적 사회 공헌을 실현하겠습니다. 제조업과 스마트 팩토리 분야
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모형 피규어 제작에 있어 한 단계 높은 기술력을 배워나갈 수 있다고 생각했습니다. 이 후 동아리회원 모두가 합심해 창작 피규어 모형대회를 준비하게 되었고 다양한 정보와 이전 피규어 모형 설계를 비교해 가며 독창적인 설계도를 완성할
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  • 직종구분 기타
모형 대회 참가를 통하여 모형 자동차 제작에 있어 한 단계 높은 기술력을 배워나갈 수 있다고 생각했습니다. 대회를 준비하며 저희 팀은 다양한 정보와 이전 자동차 모형 설계를 비교해 가며 독창적인 설계도를 완성할 수 있었습니다. 준비
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비교 분석합니다. 그 후 XGBoost, LightGBM, 랜덤 포레스트, SVM 등의 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 고객 이탈 예측 정확도를 비교하고 최적의 예측모형을 선정합니다. 모형 평가에는 Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC 등을 활용하며, 최종적으로
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