diff --git "a/parkHyeJung/Section04/02-\353\222\244\354\247\221\354\235\200\354\206\214\354\210\230.js" "b/parkHyeJung/Section04/02-\353\222\244\354\247\221\354\235\200\354\206\214\354\210\230.js"
new file mode 100644
index 0000000..0ba19d5
--- /dev/null
+++ "b/parkHyeJung/Section04/02-\353\222\244\354\247\221\354\235\200\354\206\214\354\210\230.js"
@@ -0,0 +1,85 @@
+/*
+[문제]
+N개의 자연수가 입력되면 각 자연수를 뒤집은 후 소수이면 그 소수를 출력하는 프로그램을 작성하세요.
+
+예시) 
+* 32를 뒤집으면 23, 23은 소수. => 23 출력
+* 910 뒤집으면 19 => 첫 자리부터 연속된 0 무시
+*/
+
+// 소수판별 알고리즘
+const isPrime = num => {
+  // 인자로 들어온 num === filteredArr에서 전달되는 각 배열의 숫자 n
+  // 1 이하일 경우 소수가 아니므로 false
+  if (num <= 1) return false;
+
+  // 제곱근까지 비교하여 나누어떨어지는 수가 있는지 확인
+  // 12 => 1*12 / 2*6 / 3*4 / 4*3/ 6*2 ... => 4까지 확인하면 나머지 숫자는 같은 숫자의 반복이므로 상관없다.
+  for (let i = 2; i <= parseInt(Math.sqrt(num)); i++) {
+    if (num % i === 0) return false;
+  }
+  return true;
+};
+
+// 필터링 알고리즘
+const reversePrime = arr => {
+  // map => 뒤집은 숫자 배열
+  // filter => isPrime에 해당하는 숫자만 모음
+  const filteredArr = arr
+    .map(num => {
+      return Number(String(num).split('').reverse().join(''));
+    })
+    .filter(num => isPrime(num));
+
+  // filteredArr을 순회하며 출력
+  filteredArr.forEach(num => console.log(num));
+};
+
+const arr = [32, 55, 62, 20, 250, 370, 200, 30, 100];
+const N = arr.lenght;
+// let result1 = reversePrime(arr);
+
+/*
+[풀이 과정]
+
+* 시도 1
+- 각 자연수를 뒤집은 숫자를 만든다.
+... 뒤집을 때 메서드를 사용했는데 다른 방법은 없는가..??
+- 각 수가 소수인지 판별 : 소수 판별 알고리즘을 만든다.
+- 소수 판별 알고리즘? 2 ~ 각 수의 제곱근까지와 비교해 나뉘어 떨어지는것이 있는지 판별.
+
+*/
+
+function answer(arr) {
+  let answer = [];
+  for (let x of arr) {
+    // 뒤집어지는 수가 저장되는 res
+    let res = 0;
+    while (x) {
+      let t = x % 10;
+      res = res * 10 + t;
+      x = parseInt(x / 10);
+    }
+    if (isPrime(res)) answer.push(res);
+  }
+  return answer;
+}
+let result2 = answer(arr);
+console.log(result2);
+
+/*
+[답안 해설]
+- arr의 숫자들을 x 로 반복하면서, x의 각 자릿수를 뜯어서 자리를 바꾸는 방법이다.
+- x === 32 일 때.
+
+* 1번째 반복 : x === 32
+... t = x % 10 => 32를 10으로 나눈 나머지이므로  t === 2가 된다.
+... res = res * 10 + t => 0 * 10 + 2 이므로 res === 2가 된다.
+... x = parseInt(x / 10) => 32를 10으로 나눈 몫이므로 3이 된다.
+
+* 2번째 반복 : x === 3
+... t = x % 10 => 3을 10으로 나눈 나머지이므로 t === 3이 된다.
+... res = res * 10 + t => 2 * 10 + 3 이므로 23이 된다. (***)
+... x = parseInt(x / 10) => parseInt( 3 / 10 ) === 0 이기 때문에 while문이 종료된다.
+
+*/
diff --git "a/parkHyeJung/Section04/05-K\353\262\210\354\247\270\355\201\260\354\210\230.js" "b/parkHyeJung/Section04/05-K\353\262\210\354\247\270\355\201\260\354\210\230.js"
new file mode 100644
index 0000000..184cdec
--- /dev/null
+++ "b/parkHyeJung/Section04/05-K\353\262\210\354\247\270\355\201\260\354\210\230.js"
@@ -0,0 +1,90 @@
+/*
+[문제]
+현수는 1부터 100사이의 자연수가 적힌 N장의 카드를 가지고 있습니다. 같은 숫자의 카드가
+여러장 있을 수 있습니다. 현수는 이 중 3장을 뽑아 각 카드에 적힌 수를 합한 값을 기록하려
+고 합니다. 3장을 뽑을 수 있는 모든 경우를 기록합니다. 기록한 값 중 K번째로 큰 수를 출력
+하는 프로그램을 작성하세요.
+만약 큰 수부터 만들어진 수가 25 25 23 23 22 20 19......이고 K값이 3이라면 K번째 큰 값
+은 22입니다.
+
+[출력]
+K번째 수가 존재하지 않으면 -1을 출력한다.
+
+*/
+
+function kLargestNum(N, K, cards) {
+  // cards 배열 내림차순 정렬
+  cards.sort((a, b) => b - a);
+
+  // 3개를 뽑은 합계를 담을 배열 sums
+  let sums = [];
+
+  // 숫자를 3회 뽑아야 하므로, for문을 3번 돈다. 중복 방지를 위해서 각각 0, 1, 2 순서로 진행.
+  for (let i = 0; i < N; i++) {
+    for (let j = i + 1; j < N; j++) {
+      for (let k = j + 1; k < N; k++) {
+        // 3번째 for문에서 각 순서대로 뽑힌 카드를 더한 값을 배열에 담아준다.
+        sums.push(cards[i] + cards[j] + cards[k]);
+      }
+    }
+  }
+  // 3번째로 '큰' 값, 즉 중복을 제외한 값이어야 하기 때문에 set을 사용해 중복제거 후 다시 배열로 변환
+  sums = [...new Set(sums)];
+
+  // 해당 배열에 K번째 큰 수가 존재하면 리턴하고 아닐 경우 -1을 리턴
+  return sums[K - 1] ? sums[K - 1] : -1;
+}
+
+const N = 10; // cards.length
+const K = 3;
+const cards = [13, 15, 34, 23, 45, 65, 33, 11, 26, 42];
+
+const result1 = kLargestNum(N, K, cards);
+// console.log(result1);
+
+/*
+[풀이과정]
+
+* 시도1
+- 3중 for문... 을 사용해서 각 숫자 조합을 만들고 배열에 입력한다. 
+... 숫자를 내림차순으로 정렬하면 k번째 숫자가 더 빨리 나오지 않을까?
+... 배열의 길이가 k를 넘어가는 순간 반복문을 중지하고 리턴.
+=> 중복된 값이 있다는 것을 미처 생각하지 못했다! 다시 수정했음
+
+* 시도2
+- 3중 for문으로 모든 경우를 배열에 담은 뒤 Set으로 중복을 제거하고 해당하는 인덱스로 접근하여 리턴.
+*/
+
+function answer(N, K, cards) {
+  // 3개를 뽑은 합이 중복되지 않고 추가되도록 Set을 생성한다.
+  let sums = new Set();
+
+  // 반복을 3중으로 돌아서 중복되지 않는 모든 경우의 조합을 만든다.
+  for (let i = 0; i < N; i++) {
+    for (let j = i + 1; j < N; j++) {
+      for (let k = j + 1; k < N; k++) {
+        // Set 에 add 메서드를 사용해 합계를 추가할 수 있다.
+        sums.add(cards[i] + cards[j] + cards[k]);
+        console.log(i, j, k);
+      }
+    }
+  }
+
+  // K번째 큰 수를 출력하는 것이므로 sums를 배열로 변환하고 내림차순 정렬한 후 출력한다.
+  sums = [...sums].sort((a, b) => b - a);
+  return sums[K - 1] ? sums[K - 1] : -1;
+}
+const result2 = answer(N, K, cards);
+console.log(result2);
+
+/*
+[Set 자료구조 정리]
+- '중복되지 않는 유일한 값들의 집합'이다. set 안에 존재하는 한 값은 유일한 값이다.
+- 이터러블한 자료구조로 반복할 수 있지만, 순서에 의미가 없고 그렇기 때문에 index 개념도 없다.
+- set.size : 요소의 갯수를 확인
+- set.add(el) : 요소 추가
+- set.has(el) : el 이 set에 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.(boolean 값 리턴)
+- set.delete(el) : el이 set에 존재할 경우 삭제하고, 삭제 여부에 대한 boolean 값을 리턴한다.
+- set.clear() : 전체 요소를 삭제할 수 있고, undefined를 반환한다.
+- for...of나 forEach 메서드로 순회할 수 있다. forEach를 사용했을 때 두 번째 인자는 index 대신 해당 요소임.
+*/
diff --git "a/parkHyeJung/Section04/Section04_\354\231\204\354\240\204\355\203\220\354\203\211.md" "b/parkHyeJung/Section04/Section04_\354\231\204\354\240\204\355\203\220\354\203\211.md"
new file mode 100644
index 0000000..d2c1e3f
--- /dev/null
+++ "b/parkHyeJung/Section04/Section04_\354\231\204\354\240\204\355\203\220\354\203\211.md"
@@ -0,0 +1,29 @@
+# Section_04 완전탐색
+
+## 개요
+
+- 모든 경우를 탐색해보는 알고리즘(방법), 가능한 경우의 수를 일일이 나열하면서 해당되는 답을 찾는 방법이다.
+- 가능한 모든 경우를 (무식하게) 나열하며 찾기 때문에, 100% 정답을 도출할 수는 있지만 그 속도가 굉장히 느린 편이다.
+- 문제를 해결할 수는 있지만 그 효율성이 떨어지기 때문에 너무 많은 경우의 수를 도출해야 하는 경우 적절하지 않은 방법이다.
+- 완전탐색이 어떤 특정한 알고리즘 기법이라기 보다는, 그냥 모든 경우의 수를 다 구하며 문제를 해결하는 방식이면 완전탐색이라고 할 수 있다.
+
+## 적용 방법
+
+1.  해결하고자 하는 문제의 경우의 수를 대략적으로 계산한다.
+2.  가능한 모든 방법을 다 고려한다.
+3.  실제 답을 구할 수 있는지 적용해본다.
+
+이 문제가 완전탐색을 적용하기에 알맞은 문제인지 파악한 뒤에,
+완전 탐색 중에서도 구체적으로 어떤 방식을 사용할 것인지 고려하여 적용한다.
+
+## 해당하는 알고리즘 종류
+
+1.  **Brute Force 기법** : 반복문 / 조건문을 활용해 가능한 모든 경우를 나열하는 방법
+2.  **순열** : n개의 원소 중 r 개만큼의 원소를 중복 없이 나열하는 방법 (순서가 중요하다.)
+3.  **재귀 호출** : 재귀 식을 가지고 자기 자신을 반복 호출하는 알고리즘, 반복문으로 코드를 작성할 때 반복문의 중첩 횟수를 예측할 수 없거나 중첩이 과다하게 많은 경우 적용해볼 수 있다.
+4.  **비트마스크** : 2진수 표현을 활용해 집합과 부분집합을 구할 수 있는 알고리즘. 2진수의 자릿수를 활용해 즉 0과 1인 bit 를 가지고 빠르게 연산한다는 장점이 있음.
+5.  **DFS, BFS** : 그래프 자료구조에서 '모든 정점을 탐색'하기 위한 방법.
+
+### 참고자료
+
+[알고리즘-완전탐색(Exhaustive Search)](https://hongjw1938.tistory.com/78)