MCP 기반 멀티에이전트오케스트레이션과 로컬 VLM을 융합하여 센서·영상 데이터를 실시간 분석하고 병해충 탐지 및 생육 상태를 음성·텍스트로 요약·제어하는 지능형 VISTA Agent로 스마트팜환경에서 LLM·VLM·IoT제어를 통합 운영하여 자율적 생육 관리와 지능형 의사결정을 수행하는 AI 시스템임
ㅇ 스마트농업 산업은 생산성 향상과 자동화를 목표로 빠르게 확산되고 있으나, 현장에서는 여전히 병해충 발생의 예측 실패, 전문 인력 부족, 비효율적인 환경 제어 등의 문제가 지속되고 있음
ㅇ 특히 기후변화와 이상기후로 인해 병해충의 발생 양상이 불규칙하게 변화하면서, 기존의 정적·경험 기반 진단 시스템으로는 신속하고 정확한 대응이 어려운 상황임
ㅇ 또한 국내 농업은 고령화율이 40% 이상으로, 전문 인력에 의존하는 관리 체계로는 지속 가능한 농업 유지가 점점 더 어려워지고 있음
ㅇ 농업 현장에서 AI가 실시간으로 생육 데이터를 분석하고 병해충을 탐지하며, 자동으로 환경을 제어할 수 있는 자율형 시스템의 필요성이 급격히 증가하고 있음
ㅇ 본 기술은 로컬 VLM(Vision-Language Model) 과 MCP(Multi-Agent Control Protocol) 기반 LLM 오케스트레이션을 결합함으로써, 센서·영상·음성 데이터를 통합적으로 분석하고 제어할 수 있는 구조를 제공있음
ㅇ 이를 통해 농업인이나 관리자가 물리적으로 현장에 상주하지 않아도 영상 기반 병해충 탐지, 생육상태 분석, IoT 제어가 가능한 자율형 스마트팜 AI 에이전트 구현이 가능함
ㅇ 단순히 농업 생산성 향상을 넘어, 국내 스마트농업의 AI·데이터 생태계 고도화를 촉진하고, 스마트팜 산업의 자립형 기술 역량 확보가 가능함
ㅇ MCP 기반 멀티에이전트 오케스트레이션 구조
- 다중 AI Agent(LLM, RAG, VLM 등) 간 상호작용을 표준화한 제어 프로토콜로, 각 기능(영상 분석, 센서 데이터 처리, 음성 대화 등)을 자동 분담하여 병해충 탐지 및 제어를 수행.
- LangGraph 기반 구조로 실시간 데이터 흐름 제어가 가능하며, 확장형 설계로 다양한 IoT 기기 및 제어 API 연동이 용이함.
ㅇ 로컬 VLM 기반 실시간 병해충 영상 분석 기술
- 클라우드 의존도가 낮은 로컬 엣지 VLM 기술을 활용하여,농장 내 네트워크 환경이 불안정한 상황에서도 실시간 병해충 탐지 가능.
- 영상 인식 기반으로 작물 생육상태, 병충해 징후, 생리적 스트레스 등을 시각적으로 분석하고 LLM에 전달하여 자연어 요약 및 대응 명령을 자동 생성.
ㅇ 음성 AI 챗봇 인터페이스 (VISTA Agent)
- STT/TTS(음성인식 및 합성) 기반 음성 대화형 인터페이스로, 농업인이 “말로 묻고 듣는” 방식으로 병해충 진단, 생육상태 확인, 환경 제어 명령을 수행할 수 있음.
- 대화형 LLM 모델을 탑재하여, 작물 상태에 따라 공감형 대화 및 상황별 관리 가이드 제공.
ㅇ 데이터 융합 및 자율제어
- 온도, 습도, 조도, CO₂, 토양 수분 등 환경 데이터를 영상 데이터와 함께 분석하여 생육 상태를 다중모달(Multimodal) 방식으로 판단.
- 판단 결과에 따라 관수·환기·조명 등 IoT 장비를 자동 제어하는 피드백 루프(Feedback Loop) 구조 구현.
ㅇ (기술이전 내용) 실시간 생육 데이터·영상 요약 기반 병해충 탐지 및 음성 AI 챗봇시스템(VISTA Agent)
- MCP(Multi-Agent Control Protocol) 기반 LLM 오케스트레이션 제어 기술
- 로컬 VLM(Vision-Language Model)을 활용한 생육 영상 병해충 분석 기술지니어링 기반 LLM을 활용하여 공감능력과 대화 지속성이 높은 심리상담 챗봇
ㅇ (기술이전 범위)
- ETRI 요구사항정의서 1건
- ETRI 시험절차 및 결과서 1건
- API 문서 관련 기술문서 등 총 3건
- 알고리즘 관련 특허 1건
- 실시간 생육 데이터·영상 요약 기반 병해충 탐지 및 음성 AI 챗봇시스템판별알고리즘 SW 1건
ㅇ (적용분야)
- 스마트팜 : 병해충 진단, 환경제어
- 스마트시티/산업안전 : 영상 기반 이상탐지, IoT 연동
- 시설환경 제어 : 냉난방, 조명 자동화
- AI 융합 연구 : LLM+VLM+IoT 통합 플랫폼 연구
ㅇ (기대효과)
- 기술적 관점 : 멀티에이전트 기반 LLM·VLM 오케스트레이션을 통해 영상·센서·음성 데이터를 통합 분석함으로써, 지능형 자율제어 및 실시간 의사결정이 가능한 AI 인프라를 구현할 수 있음
- 산업적 관점 : 스마트팜, 스마트시티, 산업안전 등 다양한 산업에 적용되어 운영 효율성 및 생산성 향상, 인력 의존도 감소 효과를 기대할 수 있음
- 사회, 경제적 관점 : 지능형 농업 및 환경 관리 기술 확산을 통해 고령화·인력 부족 문제를 완화하고 지역 균형 발전에 기여할 수 있음.