Amazon Bedrock과 Transcribe로 구축하는 자동 회의 요약 시스템 Terraform 배포 가이드

회의 녹음 자동 요약 시스템 구축 – Amazon Bedrock, Amazon Transcribe, Terraform을 활용한 배포 가이드

조직 내 수많은 회의, 고객 상담, 인터뷰 등에서 발생하는 오디오 데이터는 중요한 비즈니스 인사이트를 담고 있지만, 수작업으로 정리하기엔 시간과 자원이 너무 많이 소모됩니다. 이제 이러한 문제를 해결하기 위해, Amazon Bedrock과 Amazon Transcribe를 활용한 자동 요약 시스템을 Terraform으로 간편하게 배포하고 이용할 수 있는 방법을 소개합니다.

이 시스템은 서버리스 기반으로 구축되어, 인프라 관리 부담 없이 확장성과 효율성을 극대화할 수 있습니다. 본문에서는 어떻게 이 시스템이 작동하는지, 어떤 모듈로 구성되어 있고 실제 구축 단계는 어떻게 되는지를 상세히 알아보겠습니다.

AI 기반 회의 요약 시스템 개요

본 솔루션은 두 개의 주요 구성요소로 나뉩니다. 사용자가 음성 파일을 업로드하고 요약 결과를 검토하는 사용자 인터페이스(프론트엔드)와, 오디오를 텍스트로 변환하고 요약해주는 백엔드 처리 파이프라인입니다.

프론트엔드 기능

프론트엔드는 React 기반 웹 애플리케이션으로 구성되며 다음 기능을 포함합니다:

• Amazon Cognito로 사용자 인증 처리
• 오디오 파일 업로드 UI 제공
• 요약된 회의 정보 조회
• 회의 요약 검색 기능 추가
• 회의 통계 시각화 기능

백엔드 처리 흐름

1. 사용자가 업로드한 오디오 파일은 Amazon S3에 저장됩니다.
2. S3 버킷 내 이벤트가 Amazon SQS로 전달되고, Lambda 함수가 트리거됩니다.
3. AWS Step Functions가 전체 흐름을 오케스트레이션하며, 언어 감지 → 음성 인식 → 요약 → 저장 절차를 자동화합니다.
4. Amazon Transcribe가 고정확도의 텍스트 전환 작업을 수행합니다.
5. Amazon Bedrock의 Claude 모델을 활용해 구조화된 요약을 생성합니다.
6. 결과는 S3 및 DynamoDB에 안전하게 저장되고 추후 검색이 용이하도록 구성됩니다.

인프라 구성 및 자동 배포 가이드

본 솔루션은 Terraform을 이용하여 모든 구성을 코드로 정의하고 자동 배포가 가능합니다. 다음은 실제 코드 모듈의 예시입니다:

• compute: Lambda 함수 관련 설정
• orchestration: Step Functions 워크플로우 정의
• queue-processor: SQS 큐 처리용 Lambda 설정

설치 전 준비사항

• AWS 계정 및 Bedrock, Transcribe 서비스 접근 권한
• Terraform 및 AWS CLI 설치
• Amazon Bedrock에서 Claude 3.7 Sonnet 모델 사용 권한
• Terraform AWS provider 구성

시스템 배포 절차

1. 소스코드 클론
2. AWS 자격 설정 (aws configure –profile meeting-summarizer)
3. 프론트엔드 디펜던시 설치 (npm install)
4. terraform.tfvars 파일 설정
5. terraform init → terraform apply 로 리소스 구축
6. ./scripts/deploy.sh 실행하여 전체 프론트/백엔드 배포

Amazon Bedrock 기반 요약 기능

Amazon Bedrock은 Anthropic Claude 등의 고성능 생성형 AI 모델을 단일 API로 제공합니다. Terraform으로 구성된 백엔드에서 모델 호출 시 세부 프롬프트를 활용하여 회의 목적, 참석자, 주요 논의 사항, 행동 항목 등을 자동으로 도출합니다.

이러한 자동화는 요약 정확도를 높이고 회의 주요 정보를 쉽게 공유할 수 있도록 도와주며, 추가적인 맞춤형 프롬프트 구성이 가능하여 다양한 산업에 유연하게 대응할 수 있습니다.

활용 사례 및 비용 최적화 전략

본 시스템은 회의 후속 조치 내용 공유, 기업 내 지식 공유 및 의사결정 자동화에 효과적입니다. 예산 측면에서도 Amazon Transcribe가 가장 큰 비중을 차지하므로 정확한 필요량 예측을 통해 비용을 절감할 수 있습니다.

• 음성 파일 압축을 통해 저장 및 처리 비용 감축
• 동일 요청에 대해 캐시 구현을 통해 비용 효율성 향상
• AppSync 쿼리 최적화 및 DynamoDB 예약 처리량 활용

비용 시뮬레이션 (월 기준, 50시간 오디오 처리, 100명 사용자 기준)

• Amazon Transcribe: $72
• AWS AppSync: $20
• Amazon Bedrock: $3
• 기타 (Lambda, DynamoDB, S3 등): 약 $3.39
• 총합: 약 $98.39 (회의당 약 $0.98)

결론

Amazon Bedrock과 Transcribe를 통합한 자동 회의 요약 시스템은 기업의 정보 처리 속도를 높이고, 협업 효율성과 조직 내 커뮤니케이션을 향상시키는 데 큰 기여를 합니다. 손쉽게 Terraform으로 배포할 수 있다는 점에서 DevOps 전략에도 잘 맞으며 새로운 AI 기술 적용이 매우 용이합니다.

앞으로 Amazon Sonic Model과 Bedrock Flows 같은 추가 기능을 통해 더욱 풍부한 분석과 실시간 요약, 맞춤형 정보 제공이 가능해지며, 생산성을 높이고 조직 내 지식 기반을 강화하는 데 필수적인 도구로 자리잡을 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-ai-powered-automated-summarization-system-with-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe-using-terraform/