diff --git a/journey/plans/251016_emotion_integration_plan.md b/journey/plans/251016_emotion_integration_plan.md
deleted file mode 100644
index 25000f7..0000000
--- a/journey/plans/251016_emotion_integration_plan.md
+++ /dev/null
@@ -1,55 +0,0 @@
-# 감정 분류기 Router 통합 계획
-
-**날짜**: 2025-10-16
-**목표**: 감정 분석을 대화 흐름에 통합
-
----
-
-## 구현 완료
-
-**완료일**: 2025-10-16  
-**커밋**: `413b1e0` (rb8001)  
-**상세**: `troubleshooting/251016_emotion_classifier_router_integration.md`
-
-### 완료 사항
-- ✅ 환경변수 추가: `USE_EMOTION_ANALYSIS` (config.py)
-- ✅ Router 통합: `router.py:_call_internal_llm()`에서 감정 분석 실행
-- ✅ skill-embedding 연동: EmotionClassifier → HTTP API 호출
-- ✅ Context 전달: `user_emotion`, `emotion_confidence`를 LLM context에 추가
-- ✅ Graceful degradation: 실패 시 에러 로그만, 서비스 계속 작동
-
----
-
-## 미구현: 감정 기반 응답 톤 자동 조정
-
-### 현재 한계
-- 감정 분석 → LLM 프롬프트 전달만
-- 톤 조정은 LLM 자율 판단 (불안정)
-- 명시적 규칙 없음
-
-### 필요 작업
-
-**감정-톤 매핑**:
-```python
-EMOTION_TONE_MAP = {
-    "fear": {"style": "reassuring", "emoji": False, "length": "short"},
-    "anger": {"style": "calm", "emoji": False, "length": "medium"},
-    "sadness": {"style": "empathetic", "emoji": True, "length": "medium"}
-}
-```
-
-**LLM 시스템 프롬프트 동적 생성**:
-- `services/llm/gemini_handler.py` 수정
-- 감정별 톤 지시 자동 삽입
-- 예: "사용자가 불안(fear)을 느낍니다. 안심시키는 톤으로 짧게 답변하세요."
-
-**A/B 테스트**:
-- ON/OFF 비교
-- 사용자 만족도 측정
-
----
-
-## 참고
-
-- `troubleshooting/251016_emotion_router_integration.md`
-- `311_FastAPI_구조_원칙.md`
diff --git a/journey/plans/archive/251016_emotion_integration_plan.md b/journey/plans/archive/251016_emotion_integration_plan.md
index 25000f7..590ca03 100644
--- a/journey/plans/archive/251016_emotion_integration_plan.md
+++ b/journey/plans/archive/251016_emotion_integration_plan.md
@@ -20,32 +20,37 @@
 
 ---
 
-## 미구현: 감정 기반 응답 톤 자동 조정
+## 구현 완료: 감정 기반 응답 톤 자동 조정
 
-### 현재 한계
-- 감정 분석 → LLM 프롬프트 전달만
-- 톤 조정은 LLM 자율 판단 (불안정)
-- 명시적 규칙 없음
+**완료일**: 2025-01-03  
+**커밋**: (푸시 전)
 
-### 필요 작업
+### 완료 사항
+- ✅ `llm_service.py`에서 감정 분석 후 system_instruction 동적 생성 (227-233줄)
+- ✅ single_strategies/compound_strategies로 감정-전략 매핑 (202-208줄)
+- ✅ XML 구조화된 system_instruction을 context에 추가하여 gemini_handler에 전달
+- ✅ 이모지 제거: remove_emoji로 모든 이모지 제거 (원칙 준수: 명시적 요청 시만 허용)
+- ✅ 응답 길이 명시적 제어: emotion_length_map 추가, system_instruction에 길이 지시 포함 (210-220줄, 244줄)
 
-**감정-톤 매핑**:
+### 구현 상세
+
+**감정별 응답 길이 매핑** (`llm_service.py:210-220`):
 ```python
-EMOTION_TONE_MAP = {
-    "fear": {"style": "reassuring", "emoji": False, "length": "short"},
-    "anger": {"style": "calm", "emoji": False, "length": "medium"},
-    "sadness": {"style": "empathetic", "emoji": True, "length": "medium"}
+emotion_length_map = {
+    'fear': "짧게",
+    'anger': "중간",
+    'sadness': "중간",
+    'joy': "중간",
+    'happiness': "중간",
+    'surprise': "중간",
+    'disgust': "중간",
+    'neutral': "중간"
 }
 ```
 
-**LLM 시스템 프롬프트 동적 생성**:
-- `services/llm/gemini_handler.py` 수정
-- 감정별 톤 지시 자동 삽입
-- 예: "사용자가 불안(fear)을 느낍니다. 안심시키는 톤으로 짧게 답변하세요."
-
-**A/B 테스트**:
-- ON/OFF 비교
-- 사용자 만족도 측정
+**system_instruction에 길이 지시 추가** (`llm_service.py:244`):
+- 전략 텍스트와 함께 길이 지시 포함: "{strategy} {length_instruction} 응답하세요."
+- 예: "공감과 이해를 담아 부드럽게 짧게 응답하세요." (fear 감정)
 
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