기업이 보유한 영상은 빠르게 늘고 있지만 필요한 장면을 다시 찾는 방법은 파일명과 태그, 수작업 메타데이터에 의존해 왔다. 영상 속 화면과 대사, 소리까지 검색하려면 프레임 추출과 음성 변환, 임베딩 생성, 벡터 데이터베이스 구축을 각각 진행해야 했다. 생성형 AI가 기업의 영상 아카이브를 지식으로 활용하려면 이러한 복잡한 검색 인프라를 단순화하는 과정이 필요하다. 멀티모달 영상 이해 AI 기업 트웰브랩스는 영상 임베딩·검색 모델 ‘마렝고(Marengo)’를 아마존 베드록 관리형 지식 베이스에 등재했다.
아마존 베드록 관리형 지식 베이스는 기업 데이터를 AI가 활용할 수 있도록 수집과 색인, 검색 과정을 관리하는 AWS 서비스다. 트웰브랩스에 따르면 영상 모델이 이 서비스에 등록된 것은 마렝고가 처음이다.
이용자는 아마존 심플 스토리지 서비스에 보관한 영상 저장소를 연결한 뒤 일상적인 문장으로 원하는 장면을 검색할 수 있다. “후반전 페널티킥 장면을 보여줘”라고 입력하면 영상 아카이브에서 질문의 의미와 일치하는 구간을 찾아 결과로 제시하는 방식이다.
트웰브랩스, Amazon Bedrock Knowledge Base에 영상검색 모델 등재 (자료 제공: 트웰브랩스)
저장소 연결하면 검색 시작…영상·음성·이미지를 하나의 흐름으로
마렝고는 화면에 등장하는 장면과 문자뿐 아니라 음성과 주변 소리까지 함께 분석한다. 이용자의 질문이 영상의 시각 정보와 대사, 음향 가운데 무엇을 가리키는지 판단하고 관련도에 따라 검색 결과의 순위를 정한다.
자연어 검색에 날짜와 카테고리, 태그 등의 조건을 결합해 검색 범위를 좁힐 수도 있다. 영상뿐 아니라 음성과 이미지 검색도 지원해 미디어 기업이 보유한 여러 형태의 콘텐츠를 하나의 검색 환경에서 탐색할 수 있도록 했다.
기존에는 영상 검색을 구현하기 위해 프레임과 음성을 각각 처리하고 생성한 임베딩을 별도의 벡터 데이터베이스와 연결해야 했다. 이번 등재로 수집부터 색인과 검색까지 아마존 베드록 관리형 지식 베이스에서 처리할 수 있어 고객은 별도의 검색 파이프라인을 직접 설계하지 않고 서비스를 시작할 수 있다.
영상과 관련 데이터는 고객의 AWS 계정 안에서 처리된다. 트웰브랩스는 이를 통해 데이터의 외부 이동을 제한해야 하는 금융과 의료, 공공 분야에서도 보안·규제 요건에 맞춰 영상 검색을 검토할 수 있다고 설명했다.
호세 쿠나칼 존 아마존 에이전틱 AI 총괄은 “스튜디오와 스포츠 리그, 방송사는 방대한 영상을 보유하고 있지만 이를 활용하려면 검색 인프라부터 구축해야 했다”며 “이제는 영상 아카이브를 지정해 필요한 장면을 문장으로 찾고, 수집과 색인도 AWS 환경에서 처리할 수 있다”고 말했다.
클라우드 기반 미디어 자산 관리 플랫폼 아이코닉은 아마존 베드록 관리형 지식 베이스를 통해 마렝고를 먼저 적용한 공동 고객 가운데 하나다. 이번 연동에 따라 아이코닉 이용자는 AWS 환경에서 트웰브랩스의 의미 기반 영상 검색 기능을 이용할 수 있으며, 해당 기능은 아이코닉 플랫폼의 기본 기능으로 제공된다.
아이코닉은 트웰브랩스 파트너 생태계에서 처음으로 최상위 등급인 ‘프리미어 티어’에도 선정됐다. 아이코닉 운영사 백라이트의 에드 라친스키 전략 파트너십 총괄은 “고객이 콘텐츠를 더 빠르게 찾고 활용해 수익으로 연결하도록 지원해 왔다”며 “이번 협력으로 필요한 시점에 트웰브랩스의 영상 이해 기술을 사용할 수 있게 됐다”고 설명했다.
마렝고는 11일부터 아마존 베드록 관리형 지식 베이스에서 이용할 수 있다. 트웰브랩스는 9월 11일부터 14일까지 네덜란드 암스테르담에서 열리는 ‘IBC 2026’에 참가해 아이코닉과의 연동 사례를 소개하고 5.D82 부스에서 라이브 데모를 진행한다.
대니 니콜로풀로스 트웰브랩스 전략적 파트너십 총괄은 “아마존 S3에 영상이 있다면 별도의 코드나 벡터 검색 인프라를 구축하지 않고도 마렝고의 멀티모달 검색을 사용할 수 있다”며 “AWS와의 협력을 통해 의미 기반 영상 검색 도입을 어렵게 했던 기술적 장벽을 낮췄다”고 말했다.
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