add some explanation in the module test project

module-d/module-d-kr.md

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    *(설치가 완료되면 터미널을 재시작해야 환경변수가 적용됩니다.)*
 
 #### **2.4. AI 모델 다운로드 및 특징**
-터미널을 열고 아래 명령어를 순차적으로 실행하여 본 과제에 사용할 2개의 AI 모델을 다운로드합니다. (`ollama list` 명령어로 설치 완료 확인)
+터미널을 열고 아래 명령어를 순차적으로 실행하여 본 과제에 사용할 2개의 AI 모델을 다운로드합니다.
 
 * **텍스트 처리 모델 다운로드:** `ollama pull phi3`
   * **[모델 특징]:** Microsoft에서 개발한 초경량 언어 모델(SLM)입니다. 가볍고 빠르면서도 훌륭한 문장 생성 및 논리적 추론 능력을 갖추고 있어 도시의 소개글을 작성하는 데 사용됩니다.
 * **비전(이미지) 처리 모델 다운로드:** `ollama pull llava`
   * **[모델 특징]:** 텍스트뿐만 아니라 '눈(Vision)'을 가진 멀티모달(Multimodal) AI입니다. 사용자가 업로드한 명소 이미지를 분석하여 그 안의 객체나 풍경을 설명하고 핵심 키워드를 추출하는 역할을 합니다.
 
+**🚨 중요: `ollama list`를 통한 모델명 확인**
+설치 환경이나 다운로드 시점에 따라 설치된 모델의 정확한 이름과 태그가 다를 수 있습니다 (예: `phi3:latest`, `phi3:pb3`, `llava:latest` 또는 태그 없이 `llava`). 다운로드가 완료되면 터미널에서 반드시 `ollama list` 명령어를 실행하여 PC에 설치된 모델들의 정확한 "NAME"을 확인하십시오. 다음 단계의 서버 설정에서 이 정확한 이름이 필요합니다.
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 ### **3. AI Middleware Server 설치 및 실행**
-제공된 Starter Kit 안에는 AI 엔지니어링 팀이 작성한 `ai-api` 폴더가 있습니다. 이 폴더 안에는 `server.js`와 `package.json`이 포함되어 있습니다. **(🚨 주의: 이 서버의 코드는 절대 수정하지 마십시오.)**
+제공된 Starter Kit 안에는 AI 엔지니어링 팀이 작성한 `ai-api` 폴더가 있습니다. 이 폴더 안에는 `server.js`와 `package.json`이 포함되어 있습니다. 
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+**🚨 `server.js` 모델명 수정 안내 및 주의사항:**
+선수들은 `server.js` 파일을 열고 본인의 로컬 환경에 맞게 모델명을 업데이트해야 합니다. 파일 내 API 라우트 코드에 작성된 `model: 'phi3'`와 `model: 'llava'` 속성을 찾아, 앞서 `ollama list` 명령어로 확인한 정확한 이름으로 변경하십시오 (예: `model: 'phi3:pb3'`로 변경). **이 두 개의 모델명을 수정하는 것 외에, 서버의 다른 핵심 로직 코드는 절대 수정하지 마십시오.**
 
 1. 터미널을 열고 제공된 `ai-api` 폴더 경로로 이동합니다.
 2. 아래 명령어를 입력하여 필수 패키지를 설치합니다.
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 3. 설치가 완료되면 서버를 실행합니다.
    `npm start`
 4. 터미널에 `🚀 AI Middleware Server running on http://localhost:3000` 메시지가 출력되면 서버가 정상 작동 중인 것입니다. 이 터미널은 과제가 끝날 때까지 닫지 마십시오.
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 ### **4. HOPPSCOTCH를 활용한 API 테스트**