트웰브랩스 ‘마렝고’, 아마존 베드록 지식 베이스 첫 영상 모델 등재

by newsit posted Sep 11, 2026
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- 별도 검색 인프라 없이 영상 의미 검색…아이코닉은 첫 프리미어 티어 파트너로 선정

 

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트웰브랩스가 영상 임베딩·검색 모델 ‘마렝고(Marengo)’를 아마존 베드록 관리형 지식 베이스(Amazon Bedrock Managed Knowledge Base)에 등재했다. 영상 모델로는 처음으로, 고객은 별도의 벡터 데이터베이스나 검색 파이프라인을 마련하지 않고 영상 저장소를 연결해 자연어로 원하는 장면을 검색한다.

 

아마존 베드록 관리형 지식 베이스는 기업이 보유한 데이터를 AI가 검색해 활용하도록 수집부터 색인, 검색까지 처리하는 서비스다. 마렝고는 화면 장면과 화면 속 문자, 음성, 소리를 함께 분석하고 이용자의 질문과 의미가 맞는 영상 구간을 찾아 결과 순위를 정한다.

 

영상 저장소 연결하면 수집·색인·검색 자동 처리

기존 영상 의미 검색은 프레임 추출과 음성 텍스트 변환, 임베딩 생성을 각각 처리해 별도 데이터베이스에 연결하고, 화면과 소리, 대사에 담긴 정보를 개별적으로 색인한 뒤 이용자의 질문에 맞춰 검색 결과를 통합해야 했다.

 

마렝고를 아마존 베드록 관리형 지식 베이스에서 사용하면 아마존 S3 등 영상 저장소를 연결하는 것만으로 데이터 수집과 색인, 검색을 아마존 베드록 관리형 지식 베이스가 처리한다. 예를 들어 “후반전 페널티킥 장면 보여줘”라고 입력하면 수천 시간 분량의 영상에서 해당 장면을 찾아 제시한다.

 

호세 쿠나칼 존(Jose Kunnackal John) 아마존 에이전틱 AI 총괄은 “스튜디오와 스포츠 리그, 방송사는 값진 영상을 방대한 규모로 보유하고 있지만 그 가치를 꺼내 쓰려면 검색 인프라부터 만들어야 했다”며 “이제는 영상 아카이브만 지정하면 원하는 장면을 말로 찾을 수 있고 수집부터 색인까지 AWS에서 처리해 시간을 아끼면서 보유 영상을 활용할 수 있다”고 밝혔다.

 

화면·음성 함께 분석하고 메타데이터 조건 결합

마렝고는 자연어로 영상과 음성, 이미지를 검색하며, 화면에 보이는 장면과 문자부터 음성·소리까지 함께 분석해 질문과 관련된 결과의 순위를 자동으로 정한다.

 

의미 기반 검색에는 날짜와 카테고리, 태그 등 메타데이터 조건을 함께 적용해 검색 범위를 좁힐 수 있다. 영상과 검색 데이터는 고객 AWS 계정 안에서 처리돼 금융과 의료, 공공 등 데이터 관리 요건이 높은 분야에서도 고객 환경 밖으로 나가지 않는다.

 

대니 니콜로풀로스(Danny Nicolopoulos) 트웰브랩스 전략적 파트너십 총괄은 “AWS와 긴밀히 협력해 영상 검색 도입을 가로막던 가장 큰 걸림돌을 없앴다”며 “아마존 S3에 영상만 있으면 코드를 작성하거나 벡터 검색 인프라를 구축하지 않고도 마렝고의 멀티모달 검색을 바로 사용할 수 있다”고 설명했다.

 

아이코닉에 의미 검색 기본 기능으로 적용

백라이트(Backlight)의 클라우드 네이티브·API 퍼스트 미디어 자산 관리(MAM) 플랫폼 아이코닉(Iconik)은 아마존 베드록 관리형 지식 베이스에서 마렝고를 먼저 도입한 고객 가운데 하나다. 이번 연동으로 고객은 AWS 환경에서 트웰브랩스의 멀티모달 영상 검색을 이용하고, 트웰브랩스 기반 의미 검색은 아이코닉 플랫폼의 기본 기능으로 제공된다. 아이코닉은 트웰브랩스 생태계 파트너 가운데 처음으로 최상위 등급인 ‘프리미어 티어(Premier Tier)’에도 선정됐다.

 

에드 라친스키(Ed Laczynski) 백라이트 전략 파트너십 총괄은 “보유한 모든 영상에서 가치를 뽑아내 고객이 콘텐츠를 더 빨리 찾고 쓰고 수익으로 연결하도록 돕는 일에 아이코닉은 꾸준히 투자해 왔다”며 “이번 파트너십으로 고객은 필요한 순간에 트웰브랩스의 영상 이해 기술을 바로 활용할 수 있다”고 밝혔다.

 

IBC 2026서 마렝고·아이코닉 연동 시연

마렝고는 11일부터 아마존 베드록 관리형 지식 베이스에서 이용할 수 있으며, 트웰브랩스는 같은 날부터 14일까지 네덜란드 암스테르담에서 열리는 IBC 2026에서 마렝고와 아이코닉 연동 사례를 공개하고 5.D82 부스에서 라이브 데모를 선보인다.

 

 

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