감정 시스템 설계도에 시퀀스 다이어그램 및 플로우차트 추가

- 수학-임베딩-LLM 통합 파이프라인 시퀀스 다이어그램
- 기억 회상 메커니즘 시퀀스 다이어그램
- 베이지안 학습 플로우차트
- Mermaid 형식으로 시각화

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

ideas/250807_로빙_감정_시스템_설계도.md

@@ -58,6 +58,47 @@
 3. **LLM 의미 분석**: 불확실성이 높을 때만 호출
 4. **베이지안 증거 결합**: 세 가지 신호를 확률적으로 통합
 
+### 4.2 시퀀스 다이어그램
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    participant User
+    participant Pipeline
+    participant Entropy
+    participant ChromaDB
+    participant LLM
+    participant Bayesian
+    participant Memory
+    
+    User->>Pipeline: 텍스트 입력
+    Pipeline->>Entropy: 엔트로피 변화 계산
+    Entropy-->>Pipeline: 특이점 점수 (m)
+    
+    Pipeline->>ChromaDB: 감정 임베딩 검색
+    ChromaDB-->>Pipeline: 유사 감정 top-k
+    Pipeline->>Pipeline: 임베딩 거리 계산 (e)
+    
+    alt 불확실성 높음
+        Pipeline->>LLM: 의미 분석 요청
+        LLM-->>Pipeline: 중요도 점수 (l)
+    else 불확실성 낮음
+        Pipeline->>Pipeline: LLM 스킵
+    end
+    
+    Pipeline->>Bayesian: P(z=1|m,e,l) 계산
+    Bayesian->>Bayesian: Thompson Sampling
+    Bayesian-->>Pipeline: 저장 여부 결정
+    
+    alt 저장 결정 (z=1)
+        Pipeline->>Memory: ChromaDB 저장
+        Memory-->>Pipeline: 저장 완료
+    else 무시 결정 (z=0)
+        Pipeline->>Pipeline: 폐기
+    end
+    
+    Pipeline-->>User: 감정 응답
+```
+
 ### 4.2 중요도 결정 방식
 - 잠재 중요도 z ∈ {0,1}
 - 관측: m(엔트로피), e(임베딩 거리), l(LLM 점수)
@@ -81,6 +122,30 @@
 - 지연 피드백 처리 (backward update)
 - 불확실성 기반 탐색-활용 균형
 
+### 5.4 학습 플로우
+
+```mermaid
+flowchart TD
+    A[사용자 피드백] --> B{피드백 타입}
+    B -->|명시적| C[즉시 업데이트]
+    B -->|암묵적| D[증거 누적]
+    
+    C --> E[사후분포 계산]
+    D --> F[신뢰도 가중치]
+    F --> E
+    
+    E --> G{계층 레벨}
+    G -->|개인| H[개인 파라미터 업데이트]
+    G -->|팀| I[팀 사전분포 조정]
+    G -->|조직| J[글로벌 사전분포 조정]
+    
+    H --> K[Thompson Sampling]
+    I --> K
+    J --> K
+    
+    K --> L[다음 행동 결정]
+```
+
 ## 6. 감정-기억 통합
 
 ### 6.1 저장 결정
@@ -95,6 +160,31 @@
 - MMR로 다양성 보장
 - 시간 감쇠 적용
 
+### 6.3 기억 회상 시퀀스
+
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    participant Query as 현재 감정
+    participant ChromaDB
+    participant Filter as 필터링
+    participant Ranking as 재순위화
+    participant Response
+    
+    Query->>ChromaDB: 감정 임베딩 벡터
+    ChromaDB->>ChromaDB: 코사인 유사도 검색
+    ChromaDB-->>Filter: top-100 후보
+    
+    Filter->>Filter: 엔트로피 점수 확인
+    Filter->>Filter: 시간 가중치 적용
+    Filter-->>Ranking: 필터링된 후보 (20-30개)
+    
+    Ranking->>Ranking: MMR 다양성 계산
+    Ranking->>Ranking: 베이지안 결합
+    Ranking-->>Response: 최종 5-10개 기억
+    
+    Response-->>Query: 관련 기억 반환
+```
+
 ## 7. 공감 시스템
 
 ### 7.1 전략 선택