docs: 시간 인식 의도 처리 섹션 추가 (3.4)

- 실제 대화 로그 분석 결과 반영 (2025-09-09)
- 시간 인식 실패 사례 ("오늘은 2024년" 오류)
- 3가지 시급 시나리오: 시간 질문, 맥락 참조, 감정 피드백
- Snips + Self-Attentive Gate 통합 코드 예시
- TimeAwareIntentClassifier 구현 방안

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.ai/code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

ideas/250819_대화형_점진적_의도_구축_시스템.md

@@ -212,6 +212,89 @@ flowchart TD
 
 ---
 
+## 3.4 시간 인식 의도 처리 (신규 추가 2025-09-09)
+
+### 3.4.1 실제 대화 로그 분석 결과
+2025년 9월 9일 PostgreSQL conversation_logs 테이블 분석 결과, 로빙의 가장 심각한 문제는 **시간 인식 부재**입니다.
+
+```
+실제 사례:
+사용자: "오늘 몇일이야?"
+로빙: "오늘은 2024년 5월 16일 목요일입니다" ❌ (실제: 2025년 9월 9일)
+```
+
+### 3.4.2 시급한 의도 파악 시나리오
+
+#### 시나리오 1: 시간 질문 의도
+```python
+TIME_QUERY_PATTERNS = {
+    "absolute_time": r"몇시|몇일|무슨요일|오늘|내일",
+    "relative_time": r"어제|아까|방금|조금전",
+    "time_reference": r"그때|언제|며칠"
+}
+
+# 의도 분류 시 시간 컨텍스트 필수 주입
+if any(pattern in text for pattern in TIME_QUERY_PATTERNS.values()):
+    context["current_time"] = datetime.now(KST).strftime("%Y년 %m월 %d일 %H:%M")
+    context["needs_time"] = True
+```
+
+#### 시나리오 2: 맥락 참조 의도
+```python
+CONTEXT_RETRIEVAL_PATTERNS = {
+    "past_reference": r"어제.*했|아까.*말한|그때.*것",
+    "modification": r"바꿔|수정|변경|취소"
+}
+
+# DB에서 과거 대화 조회 필수
+if pattern_matches(CONTEXT_RETRIEVAL_PATTERNS):
+    past_logs = await fetch_conversation_logs(
+        user_id=user_id,
+        time_range="-2 hours",
+        limit=5
+    )
+    context["past_context"] = past_logs
+```
+
+#### 시나리오 3: 감정적 피드백 의도
+```python
+NEGATIVE_FEEDBACK_PATTERNS = {
+    "frustration": r"모르는구나|답답|짜증",
+    "correction": r"아니야|틀렸어|다시",
+    "sarcasm": r"그래그래|알았어알았어"
+}
+
+# 부정 피드백 감지 시 시스템 점검
+if pattern_matches(NEGATIVE_FEEDBACK_PATTERNS):
+    log_system_error("User frustration detected")
+    return apologize_and_clarify()
+```
+
+### 3.4.3 Snips + Self-Attentive Gate 통합
+```python
+class TimeAwareIntentClassifier:
+    def __init__(self):
+        self.snips = SnipsNLU()  # 경량 의도 분류
+        self.gate = SelfAttentiveGate()  # 시간 게이트
+        
+    async def classify_with_time(self, text, user_id):
+        # Step 1: Snips로 빠른 의도 분류 (50ms)
+        intent = self.snips.classify(text)
+        
+        # Step 2: Gate로 시간 필요 여부 결정 (10ms)
+        needs_time = self.gate.needs_temporal_context(intent)
+        
+        # Step 3: 선택적 시간 컨텍스트 추가
+        if needs_time:
+            context = await self.enrich_temporal_context(text, user_id)
+        else:
+            context = {}
+            
+        return {"intent": intent, "context": context}
+```
+
+---
+
 ## 4. 데이터 구조
 
 ### 4.1 컨텍스트 스키마