diff --git a/docs_ko/get_started/introduction.rst b/docs_ko/get_started/introduction.rst
index 9c31379ae0f46bdfdaef3dde6c5fc676a9b5b602..2c1ad6bd7c2af089127b4a28486a10e5a84040b1 100644
--- a/docs_ko/get_started/introduction.rst
+++ b/docs_ko/get_started/introduction.rst
@@ -120,7 +120,7 @@
     data.is_directed()
     >>> False
 
-    # data 객체를 GPU로 옮김김
+    # data 객체를 GPU로 옮김
     device = torch.device('cuda')
     data = data.to(device)
 
@@ -152,7 +152,7 @@
     dataset.num_node_features
     >>> 3
 
-We now have access to all 600 graphs in the dataset:
+이제 데이터셋의 600개 그래프에 모두 접근할 수 있습니다:
 
 .. code-block:: python
 
@@ -177,14 +177,14 @@ We can even use slices, long or bool tensors to split the dataset.
     test_dataset = dataset[540:]
     >>> ENZYMES(60)
 
-If you are unsure whether the dataset is already shuffled before you split, you can randomly permutate it by running:
+데이터를 분할(split)하기 전에 데이터의 순서가 이미 셔플(shuffle)되었는지 확실하지 않은 경우, 다음을 실행하여 순서를 무작위로 바꿀 수 있습니다:
 
 .. code-block:: python
 
     dataset = dataset.shuffle()
     >>> ENZYMES(600)
 
-This is equivalent of doing:
+이것은 다음의 코드와 동일합니다:
 
 .. code-block:: python
 
@@ -192,7 +192,7 @@ This is equivalent of doing:
     dataset = dataset[perm]
     >> ENZYMES(600)
 
-Let's try another one! Let's download Cora, the standard benchmark dataset for semi-supervised graph node classification:
+다른 것도 시도해봅시다! 반지도학습(semi-supervised) 그래프 노드 분류를 위한 표준 벤치마크 데이터셋인 Cora를 다운로드 해보겠습니다:
 
 .. code-block:: python
 
@@ -210,7 +210,7 @@ Let's try another one! Let's download Cora, the standard benchmark dataset for s
     dataset.num_node_features
     >>> 1433
 
-Here, the dataset contains only a single, undirected citation graph:
+여기 이 데이터셋에는 방향이 없는 인용 그래프(citation graph) 하나만 포함되어 있습니다:
 
 .. code-block:: python