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@@ -1,3 +1,4 @@
+```yaml
 ---
 license: mit          # 라이선스 (mit, apache-2.0 등)
 task: text-classification # 모델이 수행하는 작업 (예: text-classification, image-classification)
@@ -51,6 +52,7 @@ print(dataset['train'][0].keys())
 # Convert to Pandas DataFrame for easy analysis
 df = dataset['train'].to_pandas()
 print(df[['Time_Code', 'Scene_Description', 'Audio_i']].head())
+```
 
 ### Method 2: Using `pandas` for direct Parquet loading (For Data Analysts)
 데이터 통계 분석이나 시각화 툴 연동을 위해 엑셀 형태(DataFrame)로 직접 불러올 때 가장 간편한 방식입니다.
@@ -83,4 +85,11 @@ VPA 엔진이 추출한 1340차원의 다중 모달(Multimodal) 벡터가 포함
 * **`Time_Code` & `Scene_Description`:** 해당 벡터가 추출된 영상 내 정확한 타임라인과 텍스트 요약
 * **`Label` (`Audio_Label` 등):** 해당 구간의 맥락적 반응(긴장/고조/정적 등) 분류
 
-이 데이터를 통해 모델은 **"어떤 시각적/청각적 자극이 주어졌을 때 시청자가 몰입하는가?"**에 대한 정교한 패턴을 학습할 수 있습니다.
+이 데이터를 통해 모델은 **"어떤 시각적/청각적 자극이 주어졌을 때 시청자가 몰입하는가?"**에 대한 정교한 패턴을 학습할 수 있습니다.
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+## 💡 Potential Use Cases (활용 시나리오)
+이 방대한 1340D Multimodal 데이터를 활용하여 다음과 같은 차세대 AI 모델을 직접 구축해 볼 수 있습니다.
+
+1. **Audience Retention Predictor:** 특정 영상 구간(Vision+Audio+NLP)이 주어졌을 때, 시청자의 이탈률(Drop-off)을 사전 예측하는 회귀 모델.
+2. **AI Auto-Editor (하이라이트 자동 추출기):** 긴 원본 영상에서 텐션(Tension)이 가장 고조되는 핵심 10초 구간을 자동으로 찾아내어 숏폼(Shorts)으로 컷팅하는 알고리즘.
+3. **Multimodal LLM Fine-tuning:** 텍스트뿐만 아니라 화면의 구도와 오디오의 긴장감까지 이해하는 고도화된 비디오 분석 언어 모델 학습.