본 논문은 저궤도(LEO) 위성 기반 원격 탐사(RS) 작업에 대규모 시각-언어 모델(LVLM)을 실제 환경에 적용하기 위한 위성-지상 협업 시스템인 Grace를 제안한다. 제한적인 탑재 컴퓨팅 자원과 짧은 위성-지상 통신 시간을 극복하기 위해, 위성에는 소형 LVLM을, 지상 기지(GS)에는 대형 LVLM을 배치하여 실시간 추론을 보장한다. Grace는 비동기식 위성-지상 검색 증강 생성(RAG)과 작업 할당 알고리즘으로 구성된다. 제한적인 위성-지상 데이터 교환 기간 동안 GS RAG의 지식 아카이브를 위성 아카이브로 전송하며, 신뢰도 기반 테스트 알고리즘을 통해 작업을 위성 또는 GS로 할당한다. 실제 위성 궤도 데이터를 기반으로 한 실험 결과, Grace는 최첨단 방법 대비 평균 지연 시간을 76-95% 감소시키면서 추론 정확도는 유지했다.
