diff --git a/clone-graph/clara-shin.js b/clone-graph/clara-shin.js
new file mode 100644
index 000000000..23ddfe320
--- /dev/null
+++ b/clone-graph/clara-shin.js
@@ -0,0 +1,37 @@
+/**
+ * BFS를 사용한 그래프 복제
+ * @param {_Node} node
+ * @return {_Node}
+ */
+var cloneGraph = function (node) {
+  if (!node) return null;
+
+  // 원본 노드와 복제된 노드를 매핑하는 해시맵
+  const cloned = new Map();
+
+  // BFS를 위한 큐
+  const queue = [node];
+
+  // 시작 노드 복제
+  cloned.set(node, new _Node(node.val));
+
+  while (queue.length > 0) {
+    const currentNode = queue.shift();
+
+    // 현재 노드의 모든 이웃들을 처리
+    for (let neighbor of currentNode.neighbors) {
+      // 이웃이 아직 복제되지 않았다면
+      if (!cloned.has(neighbor)) {
+        // 새로운 노드 생성하고 맵에 저장
+        cloned.set(neighbor, new _Node(neighbor.val));
+        // 큐에 추가하여 나중에 처리
+        queue.push(neighbor);
+      }
+
+      // 복제된 현재 노드의 이웃 리스트에 복제된 이웃 추가
+      cloned.get(currentNode).neighbors.push(cloned.get(neighbor));
+    }
+  }
+
+  return cloned.get(node);
+};
diff --git a/longest-common-subsequence/clara-shin.js b/longest-common-subsequence/clara-shin.js
new file mode 100644
index 000000000..347391856
--- /dev/null
+++ b/longest-common-subsequence/clara-shin.js
@@ -0,0 +1,40 @@
+/**
+ * 두 문자열에서 공통으로 나타나는 부분 수열 중 가장 긴 것의 길이를 찾는 문제
+ *
+ * 다이나믹 프로그래밍(DP): 작은 문제의 결과를 저장해서 큰 문제를 해결하는 방법
+ * 시간 복잡도: O(m × n)
+ * 공간복잡도: O(min(m, n))
+ */
+/**
+ * @param {string} text1
+ * @param {string} text2
+ * @return {number}
+ */
+var longestCommonSubsequence = function (text1, text2) {
+  // 더 짧은 문자열을 text2로 만들어 공간 절약
+  if (text1.length < text2.length) {
+    [text1, text2] = [text2, text1];
+  }
+
+  const m = text1.length;
+  const n = text2.length;
+
+  // 1차원 배열 2개만 사용 (이전 행, 현재 행)
+  let prev = Array(n + 1).fill(0);
+  let curr = Array(n + 1).fill(0);
+
+  for (let i = 1; i <= m; i++) {
+    for (let j = 1; j <= n; j++) {
+      if (text1[i - 1] === text2[j - 1]) {
+        curr[j] = prev[j - 1] + 1;
+      } else {
+        curr[j] = Math.max(prev[j], curr[j - 1]);
+      }
+    }
+    // 다음 반복을 위해 배열 교체
+    [prev, curr] = [curr, prev];
+    curr.fill(0);
+  }
+
+  return prev[n];
+};
diff --git a/longest-repeating-character-replacement/clara-shin.js b/longest-repeating-character-replacement/clara-shin.js
new file mode 100644
index 000000000..d113f331f
--- /dev/null
+++ b/longest-repeating-character-replacement/clara-shin.js
@@ -0,0 +1,51 @@
+/**
+ * 최대 k번 문자 변경 후, 가장 긴 동일문자 부분문자열 찾기
+ * 문자열 s와 정수 k, 최대 k번까지 문자를 다른 영문대문자로 바꿀 수 있음
+ * 동일한 문자로 구성된 가장 긴 부분문자열 길이를 리턴해라
+ *
+ * 슬라이딩 윈도우 사용(문자열을 한번만 순회)
+ * 윈도우 내에서, 가장 많이 등장하는 문자를 제외한 나머지 문자들이, k개 이하일 때만, 유효한 부분 문자열이다
+ * 조건을 만족하지 않으면 윈도우의 왼쪽 포인터를 오른쪽으로 이동하여 윈도우 크기를 줄인다
+ *
+ * 시간복잡도 O(n)
+ * 공간복잡도 O(1) - 문자 빈도수 저장배열 크기는 항상 26 고정
+ */
+
+/**
+ * @param {string} s
+ * @param {number} k
+ * @return {number}
+ */
+var characterReplacement = function (s, k) {
+  // 문자 빈도수를 저장할 배열 (A-Z: 65-90) 0으로 초기화
+  const charCount = new Array(26).fill(0);
+
+  let left = 0; // 윈도우 왼쪽 끝
+  let maxCount = 0; // 현재 윈도우에서 가장 많이 등장하는 문자의 빈도수
+  let maxLength = 0; // 결과: 가장 긴 부분 문자열 길이
+
+  // 윈도우의 오른쪽 끝 이동
+  for (let right = 0; right < s.length; right++) {
+    // 현재 문자의 빈도수 증가 (문자 코드를 인덱스로 변환)
+    const charIndex = s.charCodeAt(right) - 65;
+    charCount[charIndex]++;
+
+    // 현재 윈도우에서 가장 많이 등장하는 문자의 빈도수 업데이트
+    maxCount = Math.max(maxCount, charCount[charIndex]);
+
+    // 현재 윈도우에서 변경해야 할 문자 수가 k를 초과하면 윈도우의 왼쪽을 이동
+    // 현재 윈도우에서 변경해야 할 문자 수: 윈도우 크기 - 가장 많이 등장하는 문자의 빈도수
+    // 윈도우 크기: right - left + 1
+    if (right - left + 1 - maxCount > k) {
+      // 왼쪽 문자의 빈도수 감소
+      const leftCharIndex = s.charCodeAt(left) - 65;
+      charCount[leftCharIndex]--;
+      left++;
+    }
+
+    // 현재 윈도우 크기로 최대 길이 업데이트
+    maxLength = Math.max(maxLength, right - left + 1);
+  }
+
+  return maxLength;
+};
diff --git a/palindromic-substrings/clara-shin.js b/palindromic-substrings/clara-shin.js
new file mode 100644
index 000000000..58d1317c0
--- /dev/null
+++ b/palindromic-substrings/clara-shin.js
@@ -0,0 +1,46 @@
+/**
+ * 주어진 문자열에서 팰린드롬(앞뒤로 읽어도 같은 문자열)인 부분 문자열의 개수를 구하는 문제
+ *
+ * 투 포인터(Two Pointers) vs. 중심확장(Center Expansion)
+ * 투포인터: 보통 정렬된 배열에서 두 요소의 합을 찾는 등에 사용
+ *
+ * 중심확장이 더 적합한 이유:
+ * 팰린드롬의 특성(중심 대칭)을 직접적으로 활용
+ * 불필요한 비교 최소화
+ * 구현이 간단하고 이해하기 쉬움
+ *
+ * 이번 문제는: Center Expansion 방법으로 접근
+ * 모든 부분 문자열을 확인해야 함
+ * 각 위치에서 팰린드롬 가능성을 체크해야 함
+ *
+ * 시간 복잡도: O(n²) - 각 중심에서 최대 n번 확장
+ * 공간 복잡도: O(1) - 추가 공간 거의 불필요
+ */
+/**
+ * @param {string} s
+ * @return {number}
+ */
+var countSubstrings = function (s) {
+  if (!s || s.length === 0) return 0; // 빈 배열이면 빠른 리턴
+
+  let count = 0;
+  const n = s.length;
+
+  // 중심 확장 함수
+  function expandAroundCenter(left, right) {
+    while (left >= 0 && right < n && s[left] === s[right]) {
+      count++;
+      left--;
+      right++;
+    }
+  }
+
+  for (let i = 0; i < n; i++) {
+    // 홀수 길이 팰린드롬
+    expandAroundCenter(i, i);
+    // 짝수 길이 팰린드롬
+    expandAroundCenter(i, i + 1);
+  }
+
+  return count;
+};
diff --git a/reverse-bits/clara-shin.js b/reverse-bits/clara-shin.js
new file mode 100644
index 000000000..6fca7cf8c
--- /dev/null
+++ b/reverse-bits/clara-shin.js
@@ -0,0 +1,31 @@
+/**
+ * 비트 반전 문제(32비트 무부호 정수, 32 bits unsigned integer)
+ * 비트 반전: 32비트 전체를 뒤집는 것(왼쪽과 오른쪽을 바꾸는 것)
+ *
+ * 접근 방법:
+ * 32비트 정수의 각 비트를 오른쪽에서 왼쪽으로 순회하며 확인
+ * 각 비트를 왼쪽에서 오른쪽으로 반대로 위치시킴
+ * 각 위치에 따라 결과값에 더함
+ *
+ * 시간복잡도: O(1)
+ * 공간복잡도: O(1)
+ */
+/**
+ * @param {number} n - a positive integer
+ * @return {number} - a positive integer
+ */
+var reverseBits = function (n) {
+  let result = 0;
+
+  for (let i = 0; i < 32; i++) {
+    // 결과에 현재 비트를 추가 (비트 OR 연산)
+    // 결과를 왼쪽으로 시프트한 후, n의 최하위 비트가 1이면 결과에 1을 더함
+    result = (result << 1) | (n & 1);
+
+    // n을 오른쪽으로 시프트
+    n >>>= 1;
+  }
+
+  // 부호 없는 정수로 변환
+  return result >>> 0;
+};