diff --git a/notebooks/second_model.ipynb b/notebooks/second_model.ipynb
index 9abaea5..b01b014 100644
--- a/notebooks/second_model.ipynb
+++ b/notebooks/second_model.ipynb
@@ -336,7 +336,7 @@
    "source": [
     "## 특성의 유용성 검증하기\n",
     "\n",
-    "그다음 특성 중요도 [노트북](https://github.com/hundredblocks/ml-powered-applications/blob/master/notebooks/feature_importance.ipynb)에서 설명한 방법을 사용해 새로운 특성을 새로운 모델이 사용하는지 확인해 보겠습니다."
+    "그다음 특성 중요도 [노트북](https://github.com/rickiepark/ml-powered-applications/blob/master/notebooks/feature_importance.ipynb)에서 설명한 방법을 사용해 새로운 특성을 새로운 모델이 사용하는지 확인해 보겠습니다."
    ]
   },
   {
@@ -422,7 +422,7 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "새로운 특성이 가장 예측 성능이 좋은 편이군요! 반대로 TF-IDF 벡터화로 얻은 단어 벡터는 특별히 도움이 되는 것 같지 않습니다. 이어지는 [노트북](https://github.com/hundredblocks/ml-powered-applications/blob/master/notebooks/third_model.ipynb)에서 이런 특성을 제외하고 세 번째 모델을 훈련하여 어떤 성능을 내는지 확인해 보습니다."
+    "새로운 특성이 가장 예측 성능이 좋은 편이군요! 반대로 TF-IDF 벡터화로 얻은 단어 벡터는 특별히 도움이 되는 것 같지 않습니다. 이어지는 [노트북](https://github.com/rickiepark/ml-powered-applications/blob/master/notebooks/third_model.ipynb)에서 이런 특성을 제외하고 세 번째 모델을 훈련하여 어떤 성능을 내는지 확인해 보습니다."
    ]
   },
   {
@@ -431,7 +431,7 @@
    "source": [
     "## 예측과 데이터 비교하기\n",
     "\n",
-    "이 섹션은 새로운 모델로 데이터와 예측 비교하기 [노트북](comparing_data_to_predictions.ipynb)에서 설명한 평가 방법을 사용합니다."
+    "이 섹션은 새로운 모델로 데이터와 예측 비교하기 [노트북](https://github.com/rickiepark/ml-powered-applications/blob/master/notebooks/comparing_data_to_predictions.ipynb)에서 설명한 평가 방법을 사용합니다."
    ]
   },
   {
@@ -518,9 +518,9 @@
    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "## Inference Function\n",
+    "## 추론 함수\n",
     "\n",
-    "Just like for our first model, we define an inference function that takes in an arbitrary question and outputs an estimated probability of it receiving a high score according to our model."
+    "첫 번째 모델과 마찬가지로 임의의 질문을 받고 높은 점수를 받을 추정 확률을 출력하는 추론 함수를 정의합니다."
    ]
   },
   {