diff --git a/binary-tree-level-order-traversal/KwonNayeon.py b/binary-tree-level-order-traversal/KwonNayeon.py
index 431548843..47cc6e9d8 100644
--- a/binary-tree-level-order-traversal/KwonNayeon.py
+++ b/binary-tree-level-order-traversal/KwonNayeon.py
@@ -10,9 +10,14 @@
 - 결과 리스트는 모든 노드의 값을 저장함
 
 풀이방법:
-1. queue와 BFS를 활용하여 레벨 순서로 노드를 순회
-2. 각 레벨의 노드들을 별도의 리스트로 모아서 결과에 추가
-3. 각 노드를 처리할 때 그 노드의 자식들을 큐에 추가하여 다음 레벨로 넘어감
+1. 루트가 없으면 빈 리스트 반환
+2. 큐에 루트 넣기
+3. while 큐가 빌 때까지:
+  - 현재 레벨의 노드 개수 저장
+  - 그 개수만큼 노드를 꺼냄
+    - 노드의 값 저장
+    - 자식이 있으면 큐에 추가
+  - 결과에 현재 레벨을 추가
 """
 # Definition for a binary tree node.
 # class TreeNode:
@@ -44,3 +49,4 @@ def levelOrder(self, root: Optional[TreeNode]) -> List[List[int]]:
             result.append(current_level)
 
         return result
+
diff --git a/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/KwonNayeon.py b/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/KwonNayeon.py
index d158f34ea..80a219360 100644
--- a/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/KwonNayeon.py
+++ b/construct-binary-tree-from-preorder-and-inorder-traversal/KwonNayeon.py
@@ -1,19 +1,36 @@
 """
 Constraints:
-   1. 1 <= preorder.length <= 3000
-   2. inorder.length == preorder.length 
-   3. -3000 <= preorder[i], inorder[i] <= 3000
-   4. preorder and inorder consist of unique values
-   5. Each value of inorder also appears in preorder
-   6. preorder is guaranteed to be the preorder traversal of the tree
-   7. inorder is guaranteed to be the inorder traversal of the tree
+1. 1 <= preorder.length <= 3000
+2. inorder.length == preorder.length 
+3. -3000 <= preorder[i], inorder[i] <= 3000
+4. preorder and inorder consist of unique values
+5. Each value of inorder also appears in preorder
+6. preorder is guaranteed to be the preorder traversal of the tree
+7. inorder is guaranteed to be the inorder traversal of the tree
    
-Time Complexity:
-   - O(N^2). 각 노드(N)마다 inorder에서 index를 찾는 연산(N)이 필요하고, 각 노드를 한 번씩 방문하여 트리를 구성하기 때문.
-Space Complexity:
-   - O(N). 재귀 호출 스택을 위한 공간이 필요하며, 최악의 경우(한쪽으로 치우친 트리) 재귀 깊이가 N까지 갈 수 있기 때문.
-"""
+Time Complexity: O(N^2)
+- 각 노드(N)마다 inorder에서 index를 찾는 연산(N)이 필요하고, 각 노드를 한 번씩 방문하여 트리를 구성하기 때문.
+Space Complexity: O(N)
+- 재귀 호출 스택을 위한 공간이 필요하며, 최악의 경우(한쪽으로 치우친 트리) 재귀 깊이가 N까지 갈 수 있기 때문.
+
+아이디어: 
+- preorder: 루트의 위치를 알려줌
+- inorder: 왼쪽/오른쪽 서브트리를 구분해줌
 
+풀이방법:  
+1. 빈 배열일 때 None 반환
+2. root, mid 변수 생성 (mid - 왼쪽/오른쪽 서브트리 경계)
+3. 재귀를 활용하여 서브트리 분할 
+
+예시:
+- Input: preorder = [3,9,20,15,7], inorder = [9,3,15,20,7]
+"""
+# Definition for a binary tree node.
+# class TreeNode:
+#     def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
+#         self.val = val
+#         self.left = left
+#         self.right = right
 class Solution:
     def buildTree(self, preorder: List[int], inorder: List[int]) -> Optional[TreeNode]:
         if not preorder or not inorder:
diff --git a/longest-palindromic-substring/KwonNayeon.py b/longest-palindromic-substring/KwonNayeon.py
index 81a367645..52331a116 100644
--- a/longest-palindromic-substring/KwonNayeon.py
+++ b/longest-palindromic-substring/KwonNayeon.py
@@ -3,17 +3,15 @@
 - 1 <= s.length <= 1000
 - s consist of only digits and English letters.
 
+<Solution 1: Brute force>
+- 문자열의 시작값과 끝값을 이용하여 가장 긴 팰린드롬으로 업데이트하는 방식
+
 Time Complexity: O(n^3)
 - 모든 부분 문자열을 구할 때 O(n^2)
 - 각 부분 문자열이 팰린드롬인지를 알아낼 때 O(n)
 
 Space Complexity: O(1)
-
-Note:
-- 더 효율적인 방법 생각해보기/찾아보기
 """
-# Solution 1: Brute force
-# 문자열의 시작값과 끝값을 이용하여 가장 긴 팰린드롬으로 업데이트하는 방식
 class Solution:
     def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
         longest_palindrome = ""
@@ -29,3 +27,42 @@ def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
                         longest_palindrome = substr
 
         return longest_palindrome
+
+"""
+<Solution 2: 투 포인터 방법>
+- 투 포인터를 활용하여 중심에서부터 팰린드롬 여부 체크
+
+Time Complexity: O(n^2)
+- 메인 루프: O(n) - 각 위치 i에 대해 반복
+- 각 루프에서 expandAroundCenter 호출: 최악의 경우 O(n) - 전체 문자열까지 확장 가능
+
+Space Complexity: O(1)
+- 추가 변수를 사용하지 않음
+"""
+class Solution:
+    def longestPalindrome(self, s: str) -> str:
+        if not s:
+            return ""
+
+        start = 0
+        max_len = 1
+
+        for i in range(len(s)):
+
+            len1 = self.expandAroundCenter(s, i, i)
+            len2 = self.expandAroundCenter(s, i, i+1)
+
+            current_max = max(len1, len2)
+
+            if current_max > max_len:
+                max_len = current_max
+                start = i - (current_max - 1) // 2
+
+        return s[start:start + max_len]
+
+    def expandAroundCenter(self, s, left, right):
+        while left >= 0 and right < len(s) and s[left] == s[right]:
+            left -= 1
+            right += 1
+
+        return right - left - 1
diff --git a/subtree-of-another-tree/KwonNayeon.py b/subtree-of-another-tree/KwonNayeon.py
index ac4acb616..b73b8c326 100644
--- a/subtree-of-another-tree/KwonNayeon.py
+++ b/subtree-of-another-tree/KwonNayeon.py
@@ -14,15 +14,11 @@
 
 풀이방법:
 1. Base case:
-  - subRoot가 없는 경우 True
+  - subRoot가 없는 경우 True (빈 트리는 모든 트리의 서브트리이기 때문)
   - root가 빈 트리이고, subRoot가 있는 경우 False
-2. 서브트리가 동일한지를 확인하는 재귀 함수 활용:
-  - isSameTree()를 사용하여 두 트리가 동일한지 판단
-  - 현재 노드부터 시작해 subRoot와 같은지 확인
-  - 같지 않다면 왼쪽과 오른쪽 서브트리를 다시 검사함
-3. 재귀적으로 서브트리를 탐색
-  - 현재 노드에서 시작하는 서브트리가 subRoot와 같다면 True
-  - 아니라면 왼쪽 또는 오른쪽 서브트리에서 계속 탐색
+2. 두 단계로 나누어 처리:
+   - isSameTree(): 두 트리가 동일한지 비교
+   - isSubtree(): 현재 노드가 안 맞으면 왼쪽/오른쪽 서브트리에서 재귀 탐색
 """
 # Definition for a binary tree node.
 # class TreeNode: