ko: fix Relational Databases README(2)

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2-Working-With-Data/05-relational-databases/translations/README.ko.md

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 과거에 스프레드 시트를 통해 정보를 저장한 경험이 있을 것입니다. 이는 행(rows)과 열(columns)을 가지고 있으며, 행(rows)에는 정보(혹은 데이터)를 나타내고 열(columns)에는 해당 정보(또는 메타데이터)를 정의합니다. 관계형 데이터베이스는 테이블의 행과 열의 핵심 원리를 기반으로 구축되며 여러 테이블에 정보를 분산시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 복잡한 데이터를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 중복을 방지하고, 데이터 탐색 방식에서 유연성을 가질 수 있습니다. 관계형 데이터베이스의 개념을 좀 더 살펴보겠습니다.
 
-## [Pre-lecture quiz](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/8)
+## [강의 전 퀴즈](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/8)
 
 ## 모든 것의 시작 : 테이블(table)
 
@@ -86,7 +86,7 @@ A relational database has at its core tables. 스프레드 시트와 마찬가
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-새롭게 생성된 **강수량** 테이블의 **city_id** 열이 추가 되었습니다. 이 열은 **cities** 테이블의 참조 값(reference id)을 나타냅니다. 기술적 용어로 이것을, **외래 키(foreign key)**라고 부릅니다; 이는 다른 테이블의 기본키입니다. 참조나 포인터의 개념이라고 생각할 수 있습니다. **city_id** 1은 Tokyo를 참조합니다.
+새롭게 생성된 **강수량** 테이블의 **city_id** 열이 추가 되었습니다. 이 열은 **cities** 테이블의 참조 값(reference id)을 나타냅니다. 기술적 용어로 이것을, **외래키(foreign key)**라고 부릅니다; 이는 다른 테이블의 기본키입니다. 참조나 포인터의 개념이라고 생각할 수 있습니다. **city_id** 1은 Tokyo를 참조합니다.
 
 > ✅ 외래키(Foreign key)는 주로 FK라고 약칭합니다.
 
@@ -125,7 +125,7 @@ WHERE country = 'New Zealand';
 
 우리는 이전까지 단일 테이블에서 데이터를 검색했습니다. 이제 도시(**city**)와 강수량(**rainfall**)의 데이터를 하나로 통합해 보여주려 합니다. 이것은 데이터 *조인*을 통해서 할 수 있습니다. 데이터 조인은 두개의 다른 테이블의 열을 일치시킴으로써 효과적으로 이어줍니다.
 
-예를들어, 강수량(**rainfall) 테이블의 **city_id** 열과 도시(**city**) 테이블의 **city_id** 열을 매칭할 수 있습니다. 조인을 통해 각 도시들과 그에 맞는 강수량을 매칭할 것입니다. 여러 조인의 종류 중에서 먼저 다룰 것은 *inner* 조인입니다. *inner* 조인은 테이블간의 행이 정확하게 일치하지 않으면 표시되지 않습니다. 위의 예시의 경우 모든 도시에 비가 내리므로, 모든 행이 표시될 것입니다.
+예를들어, 강수량(**rainfall**) 테이블의 **city_id** 열과 도시(**city**) 테이블의 **city_id** 열을 매칭할 수 있습니다. 조인을 통해 각 도시들과 그에 맞는 강수량을 매칭할 것입니다. 여러 조인의 종류 중에서 먼저 다룰 것은 *inner* 조인입니다. *inner* 조인은 테이블간의 행이 정확하게 일치하지 않으면 표시되지 않습니다. 위의 예시의 경우 모든 도시에 비가 내리므로, 모든 행이 표시될 것입니다.
 
 그렇다면 모든 도시의 2019년 강수량을 보겠습니다.