diff --git a/research/intent_classification/README.md b/research/intent_classification/README.md
index 8cc647a..007d28f 100644
--- a/research/intent_classification/README.md
+++ b/research/intent_classification/README.md
@@ -47,17 +47,19 @@
 
 ## 로빙 프로젝트 적용 현황
 
-### 구현 완료
+### 구현 완료 (2025-11-17)
 - ✅ 사용자 피드백 수집 (좋아요/싫어요)
 - ✅ 리뷰 큐 진입 로직 (low confidence, error, negative feedback)
-- ✅ 관리자 라벨링 API
+- ✅ 관리자 라벨링 API (조회/라벨링/통계)
 - ✅ 데이터 수집 파이프라인 (100% 수집률 달성)
+- ✅ 코드 작성 원칙 준수 (router → services → state)
 
-### 다음 단계
-- [ ] 재학습 배치 구현
+### 진행 중 (2025-11-17)
+- [ ] 재학습 배치 스크립트 구현 (TDD)
 - [ ] 재학습 전후 정확도 비교 측정
+- [ ] Active Learning 쿼리 전략 구현 (uncertainty sampling, margin sampling)
+- [ ] 암묵적 피드백 수집 (재질문, 세션 종료 등)
 - [ ] Few-shot learning 기법 적용
-- [ ] 암묵적 피드백 통합
 
 ## 관련 연구 분야
 
diff --git a/research/intent_classification/retraining_pipeline_plan.md b/research/intent_classification/retraining_pipeline_plan.md
new file mode 100644
index 0000000..78203cb
--- /dev/null
+++ b/research/intent_classification/retraining_pipeline_plan.md
@@ -0,0 +1,81 @@
+# 의도 분류 재학습 파이프라인 설계
+
+**작성일**: 2025-11-17  
+**목적**: 라벨링된 데이터로 의도 분류기 재학습 및 개선 검증
+
+## 1. 재학습 배치 스크립트 설계
+
+### 1.1 입력 데이터
+- `IntentReviewQueue`에서 `status='confirmed'` 또는 `status='corrected'`인 항목
+- `true_intent`가 설정된 항목만 사용
+- 최소 라벨링 개수: intent별 5개 이상 (통계적 유의성)
+
+### 1.2 재학습 대상 모델
+1. **Naive Bayes 분류기** (`app/services/intent_bayes.py`)
+   - 라벨링된 메시지로 vocabulary 및 intent별 통계 업데이트
+   - 기존 seed 데이터와 병합
+
+2. **Ko-SRoBERTa Prototype** (`intent_prototypes` 테이블)
+   - `true_intent`로 재라벨링된 메시지 임베딩으로 centroid 재계산
+   - 기존 prototype과 가중 평균 또는 교체
+
+### 1.3 재학습 스크립트 구조
+```
+scripts/retrain_intent_classifier.py
+- 라벨링된 데이터 추출
+- Naive Bayes 재학습
+- Prototype 재계산
+- 검증 (기존 테스트 세트)
+- 롤백 가능한 백업 생성
+```
+
+## 2. 재학습 전후 측정
+
+### 2.1 측정 지표
+- **정확도**: 동일 테스트 샘플에서 `predicted_intent == true_intent` 비율
+- **리뷰 큐 진입률**: low confidence 케이스 감소율
+- **Intent별 F1-score**: intent별 성능 변화
+
+### 2.2 측정 스크립트
+```
+scripts/measure_intent_improvement.py
+- 재학습 전 baseline 측정
+- 재학습 실행
+- 재학습 후 측정
+- 비교 리포트 생성
+```
+
+## 3. Active Learning 쿼리 전략
+
+### 3.1 Uncertainty Sampling
+- **Margin Sampling**: `confidence(predicted) - confidence(2nd)`가 작은 순서
+- **Entropy Sampling**: 예측 분포의 엔트로피가 높은 순서
+
+### 3.2 구현 위치
+- `app/brain/intent_review.py`: `should_enqueue_for_review` 확장
+- `app/state/intent_review_repository.py`: 우선순위 정렬 함수 추가
+
+## 4. 암묵적 피드백 수집
+
+### 4.1 암묵적 신호
+- **재질문**: 같은 사용자가 짧은 시간 내에 유사한 질문 반복
+- **세션 종료**: 응답 후 즉시 세션 종료 (불만족 가능성)
+- **무응답**: 사용자가 응답 없이 다음 메시지 전송
+
+### 4.2 구현 위치
+- `app/services/conversation_service.py`: 세션 종료 감지
+- `app/router/message_router.py`: 재질문 패턴 감지
+- `app/brain/intent_review.py`: 암묵적 피드백 조건 추가
+
+## 5. 구현 순서
+
+1. **재학습 배치 스크립트** (TDD)
+2. **재학습 전후 측정 스크립트** (TDD)
+3. **쿼리 전략 구현** (TDD)
+4. **암묵적 피드백 수집** (TDD)
+5. **문서 업데이트**
+
+---
+
+**참고**: 각 단계는 TDD 원칙에 따라 테스트 먼저 작성 후 구현
+