이승준 (컴퓨터 과학자)

이승준(영어: Aiden Lee)은 대한민국의 기업인·컴퓨터 과학자·소프트웨어 엔지니어로, 비디오 이해 인공지능 기업 트웰브랩스의 공동 창업자이자 최고기술책임자(CTO)이다. 트웰브랩스의 비디오 임베딩 모델 마렝고(Marengo)와 비디오 언어 모델 페가수스(Pegasus)의 개발·상용화를 총괄하며, 두 모델은 2025년 아마존 웹 서비스의 베드록(Amazon Bedrock)에 공식 탑재되었다. 2025년 포브스 북미 30 Under 30(AI) 명단에 올랐다.

 생애 
이승준은 브라운 대학교에서 컴퓨터과학과 응용수학을 전공했다. 이후 2021년 동료들과 함께 트웰브랩스를 공동 창업하고 샌프란시스코와 서울을 기반으로 영상 이해 파운데이션 모델을 연구·개발하였다. 트웰브랩스는 2024년 시리즈 A 투자 유치 이후 누적 투자금 1억 달러 이상을 기록했고, 2025년에는 AWS 베드록을 통해 기업 고객 대상 완전관리형 모델 제공을 시작했다.

 경력 
 2021–현재: 트웰브랩스 – 공동 창업자·최고기술책임자(CTO).
 2024.03: 트웰브랩스 – 멀티모달 비디오 임베딩 모델 마렝고 2.6 및 비디오 언어 모델 페가수스‑1 공개 총괄.
 2025.04–07: 트웰브랩스 – 아마존 베드록 탑재 협력 주도(마렝고 2.7, 페가수스 1.2 → 완전관리형 제공).
 2025.10: 트웰브랩스 – 마렝고 임베드 3.0(Marengo Embed 3.0) 출시(베드록 제공) 기술 책임.

 연구 및 기술적 관점 
이승준은 영상의 시간적 맥락과 다중 모달(영상·음성·텍스트)을 동시에 반영하는 비디오 이해 파운데이션 모델의 산업화에 집중한다. 트웰브랩스의 마렝고는 장면과 음성에서 추출한 정보를 고차원 벡터로 임베딩하여 검색·분류 등 다운스트림 과제를 수행하는 모델이며, 페가수스는 긴 영상에 대한 요약·질문응답 등 텍스트 생성을 수행하는 비디오 언어 모델이다. 두 모델 모두 2025년 아마존 웹 서비스 베드록의 완전관리형 서비스로 제공되며(마렝고 2.7, 페가수스 1.2), 같은 해 10월에는 마렝고 임베드 3.0이 추가되었다. 이 과정에서 엔터프라이즈 워크로드에 맞춘 API·플랫폼 최적화를 병행했고, 예시 구현은 엘라스틱서치와의 통합 코드로 공개되었다.

 제품과 프로젝트 
 마렝고 (Marengo)
 멀티벡터 임베딩·멀티모달 검색을 위한 비디오 네이티브 임베딩 모델. 2024년 12월 마렝고 2.7 발표, 2025년 7월 베드록 완전관리형 제공, 2025년 10월 임베드 3.0 공개.
 페가수스 (Pegasus)
 비디오‑언어 모델. 긴 영상 요약, 동영상 질의응답, 시간적 추론 성능을 보고서와 기술블로그를 통해 공개했다.
 에코시스템
 베드록 제공과 함께 엔터프라이즈 통합을 위한 레퍼런스 구현 및 예제를 제공한다(엘라스틱서치 통합 등).

 경영 및 리더십 
CTO로서 연구·데이터·엔지니어링·제품을 가로지르는 로드맵 정렬과 출시 일정 관리를 담당한다. 베드록 통합을 포함한 대규모 배포에서 지연·비용·신뢰성 간의 균형을 설계 의사결정의 핵심으로 삼았으며, 팀 확장과 문화 정립, 대규모 비디오 처리 파이프라인의 운영 기준을 제시하였다. 또한 외부 강연·인터뷰를 통해 영상 AI의 기술적 의의와 산업 적용 전략을 설명했다.

 대외 활동 
 서울대학교 데이터사이언스대학원 세미나 연사(2025.04.30).
 유튜브 토크 및 기술 대담(예: Databricks 세션, 팟캐스트 출연 등).

 수상 
 포브스 북미 30 Under 30(AI, 2025).

 논문 
 조용래; 이성윤; 이승준; 이현지; 오한석; 서민준 (2023). 〈텍스트와 순간을 공동 최적화한 제로샷 조밀 영상 캡셔닝(Zero‑Shot Dense Video Captioning by Jointly Optimizing Text and Moment)〉. arXiv (2307.02682). doi:10.48550/arXiv.2307.02682.
 이 논문은 추가 학습 없이 다양한 영상에서 장면별 설명을 생성하는 방법을 제안한다. 핵심 아이디어는 텍스트와 장면 구간을 함께 최적화해 긴 영상에서도 적절한 타이밍에 맞춘 문장을 생성하는 것이다. 연구진은 공개 데이터셋에서 기준 모델과 비교해 일관된 성능 향상을 보였다. 방법은 별도 주석 비용을 줄이면서 실제 서비스 적용 가능성을 높인다. 영상 검색·요약 등 다운스트림 작업에도 쉽게 응용될 수 있다.
 이형민; 김진영; 백경준; 김지환; 이승준 (2024). 〈TWLV‑I: 비디오 파운데이션 모델에 대한 총체적 평가 분석(TWLV‑I: Analysis and Insights from Holistic Evaluation on Video Foundation Models)〉. arXiv (2408.11318). doi:10.48550/arXiv.2408.11318.
 이 논문은 비디오 파운데이션 모델의 공정하고 재현 가능한 비교를 위해 평가 틀을 설계한다. 평가 축으로 ‘외형(appearance)’과 ‘운동(motion)’ 이해를 구분해 모델의 강·약점을 분해한다. 제안한 프레임워크는 여러 공개 기준과 실제 사용 시나리오를 아우르며 결과 해석을 쉽게 한다. 실험은 다양한 모델에 동일한 샘플링과 입력 조건을 적용해 편향을 줄였다. 연구는 산업 현장에서 모델 선택과 배치를 돕는 실용적 가이드를 제공한다.

 연표 

 연도  사건  출처 2021  트웰브랩스 공동 창업   2024-03  마렝고 2.6·페가수스‑1 공개   2024-11-06  IT조선 인터뷰 공개(기술·사업 전략)   2024-12-05  포브스 북미 30 Under 30(AI) 선정 보도   2025-04-06  베드록 탑재 예고(프레스 릴리스)   2025-04-30  서울대 데이터사이언스대학원 세미나 연사   2025-07-15  마렝고 2.7·페가수스 1.2, AWS 베드록 완전관리형 출시   2025-10-29  마렝고 임베드 3.0, AWS 베드록 제공  

 각주 

 외부 링크 
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