영상 발표자료를 자동으로 핸드아웃으로 변환하는 AWS 서버리스 솔루션

최근에는 온라인 강의와 세미나 콘텐츠가 늘어나면서, 발표 자료를 활용한 핸드아웃 제작 수요도 함께 증가하고 있습니다. 하지만 발표 영상에서 슬라이드 전환을 파악하고, 음성 내용을 받아적어 정리하며, 시각 자료까지 정렬해서 문서로 만드는 과정은 수작업으로 처리하기엔 매우 번거롭고 비효율적입니다. 이런 문제를 해결하기 위해 AWS에서는 Amazon Bedrock Data Automation을 활용한 영상 기반 핸드아웃 자동화 솔루션을 소개하고 있습니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock과 AWS 서버리스 서비스를 조합해 자동으로 핸드아웃을 생성하는 방법(how)을 다루며, 다양한 기능 활용 및 자동화 배포 가이드도 함께 설명합니다.

Amazon Bedrock Data Automation이란?
Amazon Bedrock Data Automation은 생성형 AI를 기반으로 이미지, 영상, 오디오 등 다양한 멀티모달 데이터를 구조화된 정보로 자동 변환하는 기능을 제공합니다. 특히 영상 내 장면 요약, 음성 전사, 슬라이드 전환 감지 등 복잡한 작업을 손쉽게 처리할 수 있습니다. 이러한 기능은 교육, 컨퍼런스, 일반 발표자료 분석 등 다양한 분야에서 자동화 효율성을 극대화할 수 있습니다.

핵심 아키텍처 구성
이 자동화 시스템은 전적으로 서버리스 구조로 구성되어 있으며, 주요 서비스는 Amazon S3, AWS Lambda, AWS Step Functions, Amazon Bedrock으로 구성됩니다. 아래는 전반적인 구조를 나타낸 아키텍처 다이어그램입니다.

핵심 기능별 자동화 절차

1. 영상 업로드 및 이벤트 트리거
   Amazon S3에 발표 영상이 업로드되면 EventBridge를 통해 Step Functions 워크플로우가 자동 시작됩니다. 이는 수작업 없이 전체 프로세스를 자동화하는 데 중요한 출발점입니다.

2. 슬라이드 전환 감지 및 음성 전사
   Amazon Bedrock Data Automation은 영상에서 슬라이드 전환을 감지하고, 음성 콘텐츠를 추출합니다. 슬라이드 전환은 영상 속 장면(shot) 인식으로 구현되며, 각 장면의 타임스탬프 정보를 수집합니다.

3. 장면과 음성 동기화
   AWS Lambda를 이용해 각각의 장면과 해당하는 음성 구간을 타임스탬프로 매칭하는 알고리즘을 수행합니다. 이 과정은 슬라이드마다 실제 설명한 내용을 정확히 대응할 수 있도록 하는 핵심 절차입니다.

4. 슬라이드 캡처 생성
   FFmpeg 기능이 내장된 Lambda 함수로 각 슬라이드(장면)에 해당하는 스크린샷을 생성합니다. 이 이미지는 핸드아웃의 시각 자료로 활용됩니다.

5. 전사 텍스트 정제 및 개선
   Amazon Bedrock의 LLM 모델로 초벌 전사된 음성 내용을 자동으로 다듬습니다. 구어체 표현, 말더듬음("음", "어") 등을 제거하고, 문법적 오류도 자동 정정함으로써 더 완성도 있는 작성물이 생성됩니다.

6. 최종 핸드아웃 생성
   python-pptx 라이브러리를 사용하는 Lambda를 활용해, 정제된 텍스트와 스크린샷을 통합한 PPT 슬라이드 핸드아웃을 생성합니다. 결과 파일은 Amazon S3에 저장되어 최종 배포가 가능합니다.

활용 사례 및 실제 적용 방안
이 자동화 솔루션은 교육기관의 강의자료 제작, 기업의 트레이닝 핸드북 생성, 컨퍼런스 녹화 영상 아카이빙 등 다양한 분야에 적용 가능합니다. 특히 Step Functions와 AWS Lambda 조합을 통해 확장성과 비용 효율을 모두 만족시키며, GitHub 예제 레포지토리를 활용해 직접 배포하고 테스트할 수도 있습니다.

▶ 배포 가이드
AWS에서 제공하는 CDK 스택을 사용해 손쉽게 솔루션 배포 및 테스트가 가능합니다. GitHub의 상세 가이드를 참고하면 각 서비스 구성과 Lambda 함수 구현에 대한 기술적 상세도 확인할 수 있습니다.

결론
Amazon Bedrock Data Automation을 중심으로 구성된 본 솔루션은 영상 기반 발표자료를 자동으로 핸드아웃으로 변환함으로써, 수작업의 비효율성을 극복하고, 정확도 높은 콘텐츠 자동화를 실현할 수 있습니다. 다양한 AWS 서비스의 통합 활용은 개발자와 운영자 모두에게 강력한 자동화 도구로서 의미 있고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다. 향후에는 번역 기능 추가, 더 다양한 출력 포맷으로의 확장 등도 고려할 수 있어 지속적인 커스터마이징 및 고도화가 가능합니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/automate-the-creation-of-handout-notes-using-amazon-bedrock-data-automation/