diff --git a/troubleshooting/20251002_emotion_system_implementation.md b/troubleshooting/20251002_emotion_system_implementation.md
index 61d5ffe..dbfc7d2 100644
--- a/troubleshooting/20251002_emotion_system_implementation.md
+++ b/troubleshooting/20251002_emotion_system_implementation.md
@@ -71,11 +71,11 @@ done
 - rb8001/app/core/emotion/monitoring.py (감정 모니터링)
 - rb8001/app/llm/emotion_llm.py (analyze_user_emotion, generate_response_with_emotion)
 
-### 미구현 항목
-- rb8001/app/core/emotion/emotion_classifier.py (rb10508_micro에서 복사 필요)
-- ONNX 모델 마운트 (docker-compose.yml 볼륨 설정 없음)
-- emotion_readings 테이블 (없음)
-- /v1/emotion/* API 엔드포인트 (없음)
+### 미구현 항목 (2025-10-02 업데이트)
+- ✅ rb8001/app/core/emotion/emotion_classifier.py (skill-embedding 호출로 구현)
+- ✅ ONNX 모델은 skill-embedding이 처리 (rb8001 마운트 불필요)
+- ✅ emotion_readings 테이블 (51123 서버에서 생성 완료)
+- ✅ /v1/emotion/* API 엔드포인트 (구현 완료)
 
 ### ONNX 모델 현황
 - **모델 위치** (51124 서버): /home/admin/ivada_project/onnx_models/aihub-7emotions/
@@ -183,15 +183,19 @@ done
 
 ## 작업 순서
 
-1. Docker 볼륨 마운트: rb8001 docker-compose.yml에 `../onnx_models:/code/onnx_models:ro` 추가
-2. 의존성 추가: rb8001/requirements.txt에 `onnxruntime==1.18.1`, `transformers==4.45.2` 추가
-3. 추론 모듈 복사: rb10508_micro/app/core/emotion/emotion_classifier.py → rb8001/app/core/emotion/
-4. EmotionAwareLLM 연결: rb8001/app/llm/emotion_llm.py:25
-5. LLMService 톤 조절: rb8001/app/llm/llm_service.py:133
-6. DB 스키마 준비: 51123 서버에서 robeing_metrics DB에 emotion_readings 테이블 생성
-7. DB 클라이언트: rb8001/app/state/database.py 활용 또는 신규 파일 생성
-8. API 라우터 생성: rb8001/app/router/emotion_endpoint.py 생성 후 main.py에 include
-9. 집계 쿼리 구현: time_bucket 기반
+1. skill-embedding 서비스에 감정 분석 추가:
+   - emotion_service.py: ONNX 모델 로드 및 추론
+   - routers/emotion.py: API 엔드포인트 (/emotion)
+   - main.py: 라우터 include
+2. rb8001에서 skill-embedding 호출:
+   - emotion_classifier.py: HTTP 클라이언트로 skill-embedding 호출
+   - 환경변수: SKILL_EMBEDDING_URL=http://localhost:8515
+3. EmotionAwareLLM 연결: rb8001/app/llm/emotion_llm.py:25
+4. LLMService 톤 조절: rb8001/app/llm/llm_service.py:133
+5. DB 스키마 준비: 51123 서버에서 robeing_metrics DB에 emotion_readings 테이블 생성
+6. DB 클라이언트: rb8001/app/state/database.py 활용 또는 신규 파일 생성
+7. API 라우터 생성: rb8001/app/router/emotion_endpoint.py 생성 후 main.py에 include
+8. 집계 쿼리 구현: time_bucket 기반
 
 ## 모니터링/성능