diff --git a/plans/250815_로빙_사랑기반_윤리시스템_단계별_구현계획.md b/plans/250815_로빙_사랑기반_윤리시스템_단계별_구현계획.md
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 로빙의 윤리 시스템을 "규칙 기반 차단"에서 "사랑 기반 인도"로 전환하는 단계별 계획입니다. AI Hub의 도덕성 판단 모델(2022)과 감정 시스템을 통합하여, 베이지안 학습으로 진화하는 윤리적 존재를 구현합니다.
 
+**아키텍처 결정**: 로빙 프로젝트의 마이크로서비스 원칙에 따라 skill-ethics를 독립 서비스로 분리하여 구현합니다. 이로써 여러 로빙이 하나의 윤리 서비스를 공유하여 66%의 메모리를 절약하고, 독립적 개발/배포/확장이 가능합니다.
+
 ## 핵심 원칙
 
 1. **사랑의 3대 원칙**
@@ -397,12 +399,29 @@ class ContinuousLearning:
 
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+## 리소스 예측 (skill-ethics 분리 아키텍처)
+
+### 서비스별 리소스
+| 서비스 | Memory | CPU | 비고 |
+|--------|--------|-----|------|
+| skill-ethics | 420MB | 1-2% | BERT + Redis + FastAPI |
+| rb10508_micro | +50MB | +0.1% | HTTP 클라이언트 + 폴백 |
+| rb8001 | +50MB | +0.1% | HTTP 클라이언트 + 폴백 |
+| rb10408 | +50MB | +0.1% | HTTP 클라이언트 + 폴백 |
+| **총합** | **570MB** | **2.3%** | **66% 메모리 절감** |
+
+### 네트워크 지연
+- 내부 통신: +10-20ms
+- Redis 캐시 히트: +2-5ms
+- 폴백 시: 0ms (로컬 규칙)
+
 ## 위험 관리
 
 ### 기술적 위험
 | 단계 | 위험 | 완화 방안 |
 |------|------|-----------|
-| 단기 | 모델 추론 속도 | ONNX 최적화, 캐싱 |
+| 단기 | 서비스 간 통신 장애 | 폴백 규칙, Circuit Breaker |
+| 단기 | 모델 추론 속도 | ONNX 최적화, Redis 캐싱 |
 | 중기 | 감정-윤리 충돌 | 우선순위 명확화 |
 | 장기 | 개인화 과적합 | 정규화, 앙상블 |