|
외교적으로 비웃음을 받으면서까지 집착했던 경제적인 도움도 사실은 기회를 발로 차버린 것이기에 성공했다고 만 볼 수는 없다.
<참고문헌>
- 20세기 우리역사 (창작과 비평사)
- 남북한의 최고 지도자 (백산서당)
- http://www.cwd.go.kr
- http:/
|
|
|
박정희시대 노동정책의 평가와 조사개혁의 방향, 한국경제발전학회, 1997
이선향, 노무현 정부 시기 노동정치의 갈등과 한계, 한국사회역사학회, 2011
인수범, 김영삼 정부의 노동정책과 자본의 노동통제 전략 : 평가와 전망, 한국노동사회연구
|
|
|
박정희 기념관, http://www.presidentpark.or.kr 1. 들어가며
2. 박정희 그는 누구인가?
3. 박정희(정권)의 경제발전 공헌점
4. 박정희(정권)의 비판점
1) 경제발전의 폐해
2) 정치적 측면의 비판
5. 박정희, 그의 리더십
1) 박정희가 대중에게
|
|
|
중세의 두 단계
《 제 4 장 유교적 경제발전 모델에 대한 역사적 반론 》
1. 유교적 발전모델을 제안하는 이유
2. 유교 자본주의 담론의 문제점
3. 조선 유교사회 발전 모델의 성과와 의의
4. 국가는 유죄인가?
5. 경제발전 토대의 진실
|
|
|
경제개발계획 : 지역불균등 발전 …………………………… 7
Ⅳ. 지역감정의 해결방안
가. 지역경제개발의 측면 ……………………………………… 9
나. 정치․행정적 측면 ………………………………………………… 9
다. 사
|
|
 |
뉴라이트 교과서의 논리는 말이 안 된다. 뉴라이트의 논리는 진보적 사학자들이 민족주의에 대해서 초연해진다면 곧바로 소멸되는 얼토당토 않은 궤변에 불과한 것이다. 1. 일제시대 재평가론
2. 박정희의 필요성에 대한 평가
3. 결론
|
|
|
리더십과 변혁적 리더십 2
3. James Barber의 리더십 유형 3
Ⅲ. 사례 분석 4
1. 박정희 대통령의 수질보전정책 4
2. 노태우 대통령의 수질보전정책 6
3. 이명박 서울시장의 청계천 복원사업 8
Ⅳ. 시사점 11
Ⅴ. 결론 12
Ⅵ. 참고문헌 13
|
|
|
박정희 정권 하의 1970년대 노동운동
이태호. 1983. 「1970년대 노동운동의 軌跡」.『실천문학』. 실천문학사
김경일. 2005. 「1970년대 민주노동운동의 쟁점 - 여성과 지식의 문제를 중심으로」.『역사비평』. 역사비평사
김원. 2004. 「1970년대 여공
|
|
|
경제의 침투 자체가 기성의 체제이념을 무력화 하는 또 하나의 동인(動因)이 되고 있는 것이다. 등소평의 경제개혁이 크게 성공하여 중국 경제가 비약적으로 발전한 것은 사실이다. 그러나 등소평이 제시한 막스-레닌 및 모택동 사상 견지의
|
|
|
1. 전문 직업으로서 과학기술
2. 과학연구 자유의 한계
3. 과학자의 사회적 책임
Ⅳ. 과학기술 연구윤리의 원칙
1. 진실성의 원칙
2. 과학윤리의 원칙
3. 연구수행의 원칙
4. 연구책임자 원칙
5. 내부자 고발의 원칙
Ⅴ. 결론
|
|
 |
경제학과(부) 자기소개서 BEST 예문 3가지
1. 서울대학교 경제학부 자기소개서 모범 예문
2. 연세대학교 경제학부 자기소개서 모범 예문
3. 고려대학교 경제학과 자기소개서 모범 예문
Ⅳ. 명문대학 사회학과 자기소개서 BEST 예문 2가지
1.
|
|
 |
발전을 위해서 열심히 일하겠습니다. 자기소개서 작성 방법
자기소개서가 필요한 경우
간단명료하면서 구체적으로 작성
내용은 진실성 있게 작성
개성있는 자기소개서의 작성
지나친 자신의 장점 서술은 금지
입사지원
|
|
 |
시대적 진리입니다. 디지털 기술의 발전과 함께 정보는 새로운 자원으로서 경제, 안보, 사회 전반에 막대한 영향을 끼치고 있으며, 정보의 안정성과 보안은 기업의 신뢰도와 지속 가능한 성장의 필수 조건으로 자리 잡았습니다. 특히, 최근 사
|
|
 |
경제가 더 악화될 경우에도 지속되어야 하는지, 아니면 대대적인 감축을 해야 하는지 말하시오.
7. 소비자아동학부
노인 문제의 원인과 해결 방안을 말하시오.
노인 문제의 책임은 해당 가족에게 있는 것인지, 아니면 국가에 있는 것인지 말
|
|
 |
진실을 파악하는 도구: 86
기초 이론과 개념: 87
회귀 분석 및 모델링: 87
가설 검정과 추론: 88
데이터 분석 및 시각화: 88
빅데이터와 기계 학습: 89
실험 계획법 90
비모수 통계 90
빅데이터와 머신러닝 91
데이터 분석 도구와 소프트웨어 91
|
|
메뉴펼치기
