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 과학 분야 컴퓨팅은 빠른 성능을 요구함에도, 정작 대부분의 연구자들은 속도가 느린 동적인 언어로 일을 처리한다.
 동적 언어를 즐겨쓰는 여러 이유로 보아 이러한 추세는 쉽게 사그러들지는 않아 보인다.
 다행히 언어 디자인과 컴파일러 기법의 발달로 성능 문제가 해결되면서 동적 언어의 성능 하락 문제를 극복하고 프로토타이핑과 계산 집중형 애플리케이션의 구축을 하나의 환경에서 발휘할 수 있게 되었다.
-Julia는 이런 장점을 최대화한 언어이다. Julia는 (1) 과학과 수학 분야의 컴퓨팅에 적합한 동적 언어이면서 (2) 정적 타입 언어에 겨줄만한 성능을 지닌다.
+줄리아 (Julia)는 이런 장점을 최대화한 언어이다. 줄리아는 (1) 과학과 수학 분야의 컴퓨팅에 적합한 동적 언어이면서 (2) 정적 타입 언어에 견줄만한 성능을 지닌다.
 
 줄리아 컴파일러는 파이썬, R과 같은 언어의 해석 방식과 다르다. 줄리아가 뽑아내는 성능이 아마도 처음에는 의아할 것이다.
 그럼에도 작성한 코드가 느리다면 [성능 팁](@ref man-performance-tips)을 읽어보길 권한다.
@@ -77,7 +77,7 @@ Julia는 이런 장점을 최대화한 언어이다. Julia는 (1) 과학과 수
 
 런타임 타입 추론(타입 지정을 점진적으로 늘려가며)을 이유로, 또 이 프로젝트를 시작할 때 무엇보다도 성능을 강조하였기에
 줄리아의 계산 효율은 다른 동적 언어들에 비해 우월하며 심지어 정적으로 컴파일하는 경쟁 언어들마저 능가한다.
-거대 규모의 수치 해석 문제에 있어 속도는 매번 그리고 앞으로도, 아마 항상 결정적 요소일 것이다: 처리되는 데이터의 양이 지난 수십년간 무어의 법칙을 따르고 있지 않은가.
+거대 규모의 수치 해석 문제에 있어 속도는 매번 그리고 앞으로도, 아마 항상 결정적 요소일 것이다: 처리되는 데이터의 양이 지난 수십 년간 무어의 법칙을 따르고 있지 않은가.
 
 사용하기 편하면서도 강력하고 효율적인 언어를 줄리아는 목표하고 있다. 다른 시스템과 견주어 줄리아를 씀으로 좋은 점은 다음과 같다:
 
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   * 효율적인 [유니코드](https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9C%A0%EB%8B%88%EC%BD%94%EB%93%9C) 와 [UTF-8](https://ko.wikipedia.org/wiki/UTF-8) 지원
   * C 함수 직접 호출(별도의 래퍼나 특정한 API가 필요하지 않음)
   * 다른 프로세스를 관리하는 쉘과 비슷한 강력한 기능
-  * 리스프와 비슷한 매크로, 메타프로그래밍을 위한 장치들
+  * 리스프 (Lisp)와 비슷한 매크로, 메타프로그래밍을 위한 장치들