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배경
2. 거버넌스(Governance)의 개념
3. 거버넌스(Governance)의 유형
1) 협력과 공조 중심 거버넌스
2) 국가, 시장, 시민사회 거버넌스
3) 정치 체제, 행정-법률, 시장 경제 거버넌스
4. 거버넌스(Governance)의 필요성
5. 거버넌스(Governance)의 문제점
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거버넌스에서의 부패, 신뢰, 그리고 책임성. 한국행정논집
Newman,Jr. 2001. Improving Governance : A New Logic for Empirical Research 목 차
Ⅰ. 문제 제기
Ⅱ. 노사정위원회
1. 설립 배경 및 취지
2. 활동 현황 및 성과
Ⅲ. 거버넌스 (Governance)
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거버넌스의 제도화 : 네트워크의 제도화 및 참여의 형평성과 대표성 제고
1) 다양한 참여제도의 확충과 기존 제도의 실질적 운용
2) 행정정보 공개의 확대
3) 전자매체를 활용한 사이버 거버넌스(e-governance)의 활성화
4) 최종적 책임자인 정부
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개념틀 정립을 위한 이론적 논의’, 한국행정연구/1999년 여름호(제8권2호).
김준기(2001), \'비영리단체(NPOs)의 생성과 일반적 행태:주인-대리인이론 관점에서\', 서울대학교 행정대학원.
채은경(2005), ‘한국비영리조직의 거버넌스에 관한 연구-
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거버넌스의 모형
(1) 세 가지 거버넌스 모형
(2) 바람직한 거버넌스 모형
Ⅲ. 뉴 거버넌스 이론의 적용 사례
1. 올림픽의 통치 레짐에 적용된 뉴 거버넌스
2. 호주의 정부 혁신과 뉴 거버넌스
Ⅳ. 뉴 거버넌스의 문제점과 발전방안
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실태
제4장 학교폭력 대응체계의 문제점
제1절 학교폭력 대응체계
제2절 학교폭력 대응체계에 대한 문제점
제5장 학교폭력에 대한 대처방안
제1절 부모의 역할
제2절 학교의 역할
제3절 사회적 역할
제6장 결론
【참고문헌】
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및 목적 …………………………………… 1
B. 이론적 배경 …………………………………… 5
1. 장애아 가족의 일반적인 문제와 가족기능 …………………………………… 5
2. 장애아 가족의 스트레스와 적응 …………………………
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및 보전산지 해제
(2) 산지전용허가기준
(3) 정책사례분석
제3절 산지전용허가 관할공무원의 운용실태 분석
1. 조사방법
2. 조사결과
제4장 산지전용제도의 문제점 및 개선방안
제1절 산지전용제도의 문제점
1. 산지전용허
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문제점
제5장 중소기업 중심의 한국형 지역혁신체계 구축방안
제1절 중소기업지원기관의 역할 재설정
제2절 중소기업 혁신을 위한 한국형 지역혁신체계
제6장 결 론
제1절 연구 결과의 요약
제2절 연구 한계점 및 향후 연구
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우리나라 사회복지서비스 전달체계의 문제점
Ⅳ. 우리나라 사회복지서비스 전달체계의 발전방안
1. 우리나라 사회복지서비스 전달체계의 기본방향
2. 우리나라 사회복지서비스 전달체계의 발전방안
Ⅴ. 결론 및 제언
<참고문헌>
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(2010. 1. 25, 서울특별시교육감 인정)
※ 수행평가지 ? 성 격
? 목 표
? 교수 ? 학습 방법
? 평 가
1. 단원명
2. 단원의 개관
3. 단원의 이론적 배경
4. 단원의 지도 목표
5. 지도 계통
6. 지도 계획
7. 지도상의 유의점
8. 본시 학습의 실제
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문항 키워드 191
라. 공통적으로 많이 나타나는 대학원 논술 문항 191
? 3곳 중 1곳 '오버스펙' 꺼린다 192
? 회계학의 탐색과 출제 경향 194
가. 이론적 배경 194
나. 근현대 회계의 의미 197
다. 회계자료 사용의 주의점 198
라. 회계세무학문에
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설명 1500단어 136
? 대학원 입시 아동청소년학 학술이론 지식검증 기출문제 50개 138
? 아동청소년학 연구를 위한 주요 논문주제 연구과제 100개 144
? 논문작성 연구보고서 작성을 검증하는 문제 149
? 대학원 왜 가야하나? 나 스스로에게 묻는
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개념: 102
회귀 분석 및 모델링: 102
가설 검정과 추론: 103
데이터 분석 및 시각화: 104
빅데이터와 기계 학습: 104
실험 계획법 105
비모수 통계 105
빅데이터와 머신러닝 106
데이터 분석 도구와 소프트웨어 106
? 통계분석 도구 소프트웨어에
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개념: 62
나. 회귀 분석 및 모델링: 63
다. 가설 검정과 추론: 64
라. 데이터 분석 및 시각화: 64
마. 빅데이터와 기계 학습: 65
바. 실험 계획법 66
사. 비모수 통계 66
아. 빅데이터와 머신러닝 66
자. 데이터 분석 도구와 소프트웨어 67
? 통계분
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