diff --git a/find-minimum-in-rotated-sorted-array/jangwonyoon.js b/find-minimum-in-rotated-sorted-array/jangwonyoon.js
new file mode 100644
index 0000000000..00a2275016
--- /dev/null
+++ b/find-minimum-in-rotated-sorted-array/jangwonyoon.js
@@ -0,0 +1,90 @@
+/**
+ * 153. Find Minimum in Rotated Sorted Array
+ *  https://leetcode.com/problems/find-minimum-in-rotated-sorted-array/
+ *
+ */
+
+/**
+ * 풀이 1
+ * 정렬 Sorting
+ *
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number}
+ *
+ * 시간 복잡도(TC): O(n log n)
+ * 공간 복잡도(SC): O(1)
+ *
+ * 관련 알고리즘: 정렬 Sorting
+ *
+ * 문제 풀이 방법:
+ * 1. 배열을 정렬하고 첫 번째 요소를 반환
+ *
+ * 문제의 의도와 맞지 않는듯
+ */
+
+var findMin = function(nums) {
+    return nums.sort((a, b) => a - b)[0];
+};
+
+/**
+ * 풀이 2
+ * 투 포인터 Two Pointers
+ *
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number}
+ *
+ * 시간 복잡도(TC): O(n)
+ * 공간 복잡도(SC): O(1)
+ *
+ * 관련 알고리즘: 투 포인터 Two Pointers
+ *
+ * 문제 풀이 방법:
+ * 1. 배열을 순회하면서 최소값을 찾으면 된다.
+ * 2. 최소값을 찾으면 반환
+ */
+
+var findMin = function(nums) {
+    let result = Infinity;
+
+    for (let i = 0; i < nums.length; i++) {
+        const curr = nums[i];
+        result = Math.min(result, curr);
+    }
+
+    return result;
+};
+
+/**
+ * 풀이 3
+ * 이진 탐색 Binary Search
+ *
+ * @param {number[]} nums
+ * @return {number}
+ *
+ * 시간 복잡도(TC): O(log n)
+ * 공간 복잡도(SC): O(1)
+ *
+ * 관련 알고리즘: 이진 탐색 Binary Search
+ *
+ * 문제 풀이 방법:
+ * 1. 배열을 이진 탐색으로 탐색
+ */
+
+var findMin = function(nums) {
+    let left = 0;
+    let right = nums.length - 1;
+
+    while (left < right) {
+        const mid = Math.floor((left + right) / 2);
+
+        // mid가 right보다 크면 최소값은 오른쪽
+        if (nums[mid] > nums[right]) {
+            left = mid + 1;
+        } else {
+            // mid가 right보다 작다면
+            right = mid;
+        }
+    }
+
+    return nums[left];
+};
diff --git a/maximum-depth-of-binary-tree/jangwonyoon.js b/maximum-depth-of-binary-tree/jangwonyoon.js
new file mode 100644
index 0000000000..88d78505bd
--- /dev/null
+++ b/maximum-depth-of-binary-tree/jangwonyoon.js
@@ -0,0 +1,46 @@
+/**
+ * 104. Maximum Depth of Binary Tree
+ * https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree/
+ *
+ */
+
+/**
+ * Definition for a binary tree node.
+ * function TreeNode(val, left, right) {
+ *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
+ *     this.left = (left===undefined ? null : left)
+ *     this.right = (right===undefined ? null : right)
+ * }
+ */
+/**
+ * @param {TreeNode} root
+ * @return {number}
+ */
+
+/*
+ * 시간 복잡도(TC): O(n)
+ * 공간 복잡도(SC): O(n)
+ *
+ * 관련 알고리즘: 분할 정복 Divide and Conquer, 재귀 Recursion
+ *
+ * 문제 풀이 방법:
+ * 1. 루트 노드가 없으면 0을 반환
+ * 2. 루트 노드의 왼쪽 서브트리의 최대 깊이를 계산
+ * 3. 루트 노드의 오른쪽 서브트리의 최대 깊이를 계산
+ * 4. 루트 노드의 왼쪽 서브트리의 최대 깊이와 오른쪽 서브트리의 최대 깊이 중 더 큰 값을 반환
+ * 5. 루트 노드의 왼쪽 서브트리의 최대 깊이와 오른쪽 서브트리의 최대 깊이 중 더 큰 값에 1을 더하여 반환
+ */
+
+var maxDepth = function(root) {
+    // 루트 노드가 없으면 0을 반환
+    if (!root) return 0;
+
+    // 루트 노드의 왼쪽 서브트리의 최대 깊이를 계산
+    let left = maxDepth(root.left);
+    // 루트 노드의 오른쪽 서브트리의 최대 깊이를 계산
+    let right = maxDepth(root.right);
+
+    // 루트 노드의 왼쪽 서브트리의 최대 깊이와 오른쪽 서브트리의 최대 깊이 중 더 큰 값을 반환
+    // 루트 노드의 왼쪽 서브트리의 최대 깊이와 오른쪽 서브트리의 최대 깊이 중 더 큰 값에 1을 더하여 반환
+    return Math.max(left, right) + 1;
+};
diff --git a/merge-two-sorted-lists/jangwonyoon.js b/merge-two-sorted-lists/jangwonyoon.js
new file mode 100644
index 0000000000..fcb281707e
--- /dev/null
+++ b/merge-two-sorted-lists/jangwonyoon.js
@@ -0,0 +1,41 @@
+/**
+ * Definition for singly-linked list.
+ * function ListNode(val, next) {
+ *     this.val = (val===undefined ? 0 : val)
+ *     this.next = (next===undefined ? null : next)
+ * }
+ */
+/**
+ * @param {ListNode} list1
+ * @param {ListNode} list2
+ * @return {ListNode}
+ */
+
+/*
+* 시간 복잡도(TC): O(n + m)
+- n: list1의 길이, m: list2의 길이
+
+* 공간 복잡도(SC): O(n + m)
+- 재귀 호출 시 스택 메모리가 최대 n+m 깊이까지 쌓일 수 있음
+*/
+
+var mergeTwoLists = function(list1, list2) {
+    // 예외처리 - 둘 중 하나라도 리스트가 비어있으면, 그냥 다른 리스트를 반환.
+    if (!list1) return list2;
+    if (!list2) return list1;
+
+    // 현재 노드 값 비교
+    if (list1.val <= list2.val) {
+        // list1의 값이 더 작거나 같으면
+        // list1의 결과 리스트의 head로 선택
+        // list1.next는 남은 list1.next와 list2를 병합한 결과로 연결
+        list1.next = mergeTwoLists(list1.next, list2);
+        return list1;
+    } else {
+        // list2의 값이 더 작으면
+        // list2의 결과를 리스트의 head로 선택
+        // list2.next는 list1과 list2.next를 병합한 결과로 연결
+        list2.next = mergeTwoLists(list1, list2.next);
+        return list2;
+    }
+};
diff --git a/word-search/jangwonyoon.js b/word-search/jangwonyoon.js
new file mode 100644
index 0000000000..04974e2c93
--- /dev/null
+++ b/word-search/jangwonyoon.js
@@ -0,0 +1,123 @@
+/**
+ * 79. Word Search
+ * https://leetcode.com/problems/word-search/
+ *
+ */
+
+/*
+ * 시간 복잡도(TC): O(m * n * 4^L)
+ * m = 행, n = 열, L = 단어 길이
+ *
+ * 공간 복잡도(SC): O(L)
+ * L = 단어 길이
+ *
+ * 관련 알고리즘: 깊이 우선 탐색 Depth-First Search (DFS)
+ *
+ * 문제 풀이 방법:
+ * 1. 깊이 우선 탐색 (DFS)을 사용하여 시작점부터 첫 글자가 맞는 칸에서만 탐색
+ * 2. 탐색 결과를 반환
+ */
+/**
+ * @param {character[][]} board
+ * @param {string} word
+ * @return {boolean}
+ */
+var exist = function(board, word) {
+    const rows = board.length;
+    const cols = board[0].length;
+
+    function dfs(r, c, idx) {
+        // 1) 기저: 단어를 모두 매칭했을 경우 - 탈출 조건
+        if (idx === word.length) return true;
+
+        // 2) 가드: 범위/문자/방문 상태 확인
+        if (r < 0 || r >= rows || c < 0 || c >= cols) return false;
+        if (board[r][c] !== word[idx]) return false;
+        if (board[r][c] === '#') return false; // 이미 방문했으면 탈락
+
+        // 3) 방문 마킹
+        const tmp = board[r][c];
+        board[r][c] = '#';
+
+        // 4방향 탐색 (상, 하, 좌, 우)
+        const ok = ㅋ
+            dfs(r + 1, c, idx + 1) ||
+            dfs(r - 1, c, idx + 1) ||
+            dfs(r, c + 1, idx + 1) ||
+            dfs(r, c - 1, idx + 1);
+
+        // 5) 복구
+        board[r][c] = tmp;
+
+        return ok;
+    }
+
+    // 시작점: 첫 글자와 일치하는 칸에서만 DFS 시작
+    for (let row = 0; row < rows; row++) {
+        for (let col = 0; col < cols; col++) {
+            // 첫 글자가 맞으면서 dfs가 성공했을 경우 true 반환
+            if (board[row][col] === word[0] && dfs(row, col, 0)) return true;
+        }
+    }
+
+    return false;
+};
+
+/**
+ * 풀이 2
+ * 방문 배열 사용
+ *
+ * 시간 복잡도(TC): O(m * n * 4^L)
+ * 공간 복잡도(SC): O(m * n)
+ *
+ * 관련 알고리즘: 깊이 우선 탐색 Depth-First Search (DFS)
+ *
+ * 문제 풀이 방법:
+ * 1. 방문 배열을 사용하여 방문한 칸을 체크
+
+ * @param {character[][]} board
+ * @param {string} word
+ * @return {boolean}
+ */
+
+var exist = function(board, word) {
+  const rows = board.length;
+  const cols = board[0].length;
+
+  // visited 배열 초기화
+  const visited = Array.from({ length: rows }, () => Array(cols).fill(false));
+
+  function dfs(r, c, idx) {
+    // 1) 기저 조건: 단어를 모두 찾은 경우
+    if (idx === word.length) return true;
+
+    // 2) 가드 조건
+    if (r < 0 || r >= rows || c < 0 || c >= cols) return false;
+    if (visited[r][c]) return false;
+    if (board[r][c] !== word[idx]) return false;
+
+    // 3) 방문 처리
+    visited[r][c] = true;
+
+    // 4) 네 방향 탐색
+    const ok =
+      dfs(r + 1, c, idx + 1) ||
+      dfs(r - 1, c, idx + 1) ||
+      dfs(r, c + 1, idx + 1) ||
+      dfs(r, c - 1, idx + 1);
+
+    // 5) 복구 (다른 경로에서 다시 쓸 수 있게)
+    visited[r][c] = false;
+
+    return ok;
+  }
+
+  // 6) 시작점 순회
+  for (let r = 0; r < rows; r++) {
+    for (let c = 0; c < cols; c++) {
+      if (board[r][c] === word[0] && dfs(r, c, 0)) return true;
+    }
+  }
+
+  return false;
+};