diff --git a/docs_ko/get_started/introduction.rst b/docs_ko/get_started/introduction.rst
index aae6fae6a6122487eb238522560bc9be10a13f54..ad8580cec3c74ee376a9bc5ac28afbad9bcd231e 100644
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+++ b/docs_ko/get_started/introduction.rst
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 `여기 <../advanced/batching.html>`__ 서 `PyG` 의 내부 배치 처리 기법(예: 배치의 동작을 수정하는 방법)에 대해 더 자세히 알아볼 수 있습니다. 
 scatter 연산에 대해 관심 있는 독자분들은 `torch_scatter` `documentation <https://pytorch-scatter.readthedocs.io>`_ 를 참조하시기 바랍니다.
 
-Data Transforms
+데이터 변환
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 Transforms are a common way in :obj:`torchvision` to transform images and perform augmentation.
-:pyg:`PyG` comes with its own transforms, which expect a :class:`~torch_geometric.data.Data` object as input and return a new transformed :class:`~torch_geometric.data.Data` object.
+변환(transform)은 이미지를 변형하고 증강하기 위해 `torchvision`에서 흔히 사용하는 방식입니다.
+`PyG` 는 자체적인 변환을 제공하며, 이 변환은 `~torch_geometric.data.Data` 객체를 입력으로 받아서 새로 변형된 `~torch_geometric.data.Data` 객체를 반환합니다.
 Transforms can be chained together using :class:`torch_geometric.transforms.Compose` and are applied before saving a processed dataset on disk (:obj:`pre_transform`) or before accessing a graph in a dataset (:obj:`transform`).
+변환은 `torch_geometric.transforms.Compose` 를 사용하여 함께 묶일 수 있으며, 처리된 데이터셋을 디스크에 저장하기 전(`pre_transform`) 또는 데이터셋의 그래프에 액세스하기 전(`transform`)에 적용됩니다.
 
-Let's look at an example, where we apply transforms on the ShapeNet dataset (containing 17,000 3D shape point clouds and per point labels from 16 shape categories).
+ShapeNet 데이터셋(17,000개의 3D 포인트 클라우드와 16개 모양 카테고리의 포인트별 레이블을 포함)에 변환을 적용하는 예제를 살펴봅시다.
 
 .. code-block:: python
 
@@ -317,7 +319,7 @@ Let's look at an example, where we apply transforms on the ShapeNet dataset (con
     dataset[0]
     >>> Data(pos=[2518, 3], y=[2518])
 
-We can convert the point cloud dataset into a graph dataset by generating nearest neighbor graphs from the point clouds via transforms:
+변환을 통해 포인트 클라우드에서 가장 가까운 이웃 그래프를 생성하여 포인트 클라우드 데이터셋을 그래프 데이터셋으로 전환할 수 있습니다:
 
 .. code-block:: python