diff --git a/docs/troubleshooting/20250715_metrics_graph_timebucket_error.md b/docs/troubleshooting/20250715_metrics_graph_timebucket_error.md
new file mode 100644
index 0000000..8c63fd5
--- /dev/null
+++ b/docs/troubleshooting/20250715_metrics_graph_timebucket_error.md
@@ -0,0 +1,135 @@
+# 시스템 메트릭 그래프 time_bucket 쿼리 오류 해결
+
+## 개요
+- **날짜**: 2025-07-15
+- **문제**: 관리자 대시보드에서 시스템 메트릭 그래프가 표시되지 않음
+- **원인**: TimescaleDB time_bucket 함수의 asyncpg 파라미터 바인딩 문제
+
+## 문제 상황
+
+### 증상
+- 관리자 대시보드의 시스템 메트릭 그래프에 데이터가 표시되지 않음
+- PostgreSQL에는 336개의 메트릭 데이터가 정상적으로 저장됨
+- 백엔드 로그에서 쿼리 오류 발생
+
+### 에러 메시지
+```
+메트릭 데이터 조회 실패 (1h): invalid input for query argument $1: '1 minute' ('str' object has no attribute 'days')
+```
+
+## 원인 분석
+
+### 코드 문제점
+```python
+# 문제가 있던 코드
+query = """
+SELECT 
+    time_bucket($1, time) as time_bucket,
+    metric_type,
+    AVG(value) as avg_value
+FROM system_metrics 
+WHERE time >= $2 AND metric_type IN (...)
+GROUP BY time_bucket, metric_type
+ORDER BY time_bucket, metric_type
+"""
+
+rows = await conn.fetch(query, interval, start_time)
+```
+
+### 문제 원인
+1. **asyncpg vs psycopg2 차이**: asyncpg는 파라미터 바인딩에서 PostgreSQL interval 타입 자동 변환을 지원하지 않음
+2. **TimescaleDB time_bucket 함수**: `time_bucket('1 minute', time)` 형식이 필요한데 문자열 `'1 minute'`를 `$1` 파라미터로 전달할 수 없음
+3. **타입 불일치**: 문자열을 interval 타입으로 변환하는 과정에서 오류 발생
+
+## 해결 방법
+
+### 적용한 해결책: f-string 직접 삽입
+```python
+# 수정된 코드
+query = f"""
+SELECT 
+    time_bucket('{interval}', time) as time_bucket,
+    metric_type,
+    AVG(value) as avg_value
+FROM system_metrics 
+WHERE time >= $1 AND metric_type IN (...)
+GROUP BY time_bucket, metric_type
+ORDER BY time_bucket, metric_type
+"""
+
+rows = await conn.fetch(query, start_time)
+```
+
+### 다른 가능한 해결 방법들
+
+1. **명시적 타입 캐스팅**
+```python
+query = """
+SELECT time_bucket($1::interval, time) as time_bucket, ...
+"""
+rows = await conn.fetch(query, interval, start_time)
+```
+
+2. **SQL 함수 사용**
+```python
+query = """
+SELECT time_bucket(INTERVAL %s, time) as time_bucket, ...
+"""
+# 하지만 asyncpg는 %s 문법을 지원하지 않음
+```
+
+## 검증 과정
+
+### 1. PostgreSQL에서 직접 테스트
+```bash
+sudo -u postgres psql robing_metrics -c "SELECT time_bucket('1 minute', NOW()) as test_bucket;"
+# 결과: 정상 동작 확인
+```
+
+### 2. 데이터 존재 확인
+```bash
+sudo -u postgres psql robing_metrics -c "SELECT COUNT(*) FROM system_metrics;"
+# 결과: 336개 데이터 존재
+```
+
+### 3. 최신 데이터 확인
+```bash
+sudo -u postgres psql robing_metrics -c "SELECT time, metric_type, value FROM system_metrics ORDER BY time DESC LIMIT 5;"
+# 결과: 1분 전까지 정상 수집됨
+```
+
+## 적용 결과
+
+수정 후 기대되는 결과:
+- 관리자 대시보드에서 시스템 메트릭 그래프 정상 표시
+- 1h/1d/7d/30d/90d/1y 기간별 데이터 조회 정상화
+- Chart.js 그래프에 실제 데이터 렌더링
+
+## 주의사항
+
+### SQL Injection 방지
+f-string 사용 시 주의할 점:
+- `interval` 값은 사전 정의된 값들만 사용 (`'1 minute'`, `'1 hour'` 등)
+- 사용자 입력을 직접 f-string에 넣지 않음
+- 화이트리스트 방식으로 검증:
+
+```python
+time_ranges = {
+    '1h': (timedelta(hours=1), '1 minute'),
+    '1d': (timedelta(days=1), '10 minutes'),
+    '7d': (timedelta(days=7), '1 hour'),
+    '30d': (timedelta(days=30), '4 hours'),
+    '90d': (timedelta(days=90), '12 hours'),
+    '1y': (timedelta(days=365), '1 day')
+}
+```
+
+### 성능 고려사항
+- time_bucket 함수는 TimescaleDB에서 최적화됨
+- 인덱스가 적절히 설정되어 있어 성능 문제 없음
+- 대용량 데이터에서도 효율적인 집계 가능
+
+## 참고 자료
+- [TimescaleDB time_bucket 문서](https://docs.timescale.com/api/latest/hyperfunctions/time_bucket/)
+- [asyncpg 파라미터 바인딩](https://magicstack.github.io/asyncpg/current/usage.html#prepared-statements)
+- PostgreSQL interval 데이터 타입 문서
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