# 고인이 된 어머니가 남긴 오래된 사진을 읽어내기 위한 AI로 필름 스캐너용 드라이버를 자작하다

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> 게시판: 뉴스
> 작성자: tachikoma43
> 작성일: 2026-10-17T05:31:42.074Z

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레드햇의 엔지니어링 디렉터인 크리스찬 F.K. 샤ラー 氏가, 오래된 사진의 네거 필름을 스캔하기 위해 “AI로 드라이버를 자작했다”고 보고했습니다. 인공지능을 이용한 하드웨어 역공학 | 크리스찬 F.K. 샤ラー https://blogs.gnome.org/uraeus/2026/10/15/aiandreverseengineerhardware/

어머니를 잃은 샤라 씨는 자녀 시절 가족 여행 등을 촬영한 고인의 네거 필름이 들어있는 상자를 발견했다고 합니다. 이에 네거 필름을 읽어내기 위한 필름 스캐너를 구매했습니다. 리눅스에 대응한다고 되어 있다는 이유로 “Plustek OpticFilm 8200I-SE”를 구매했지만, 도착해서 보니 탑재 칩이 리눅스 비지원 모델로 변경되어 있었다고 합니다. 샤라 씨는 AI 코딩 툴인 Claude Code를 사용하여 필름 스캐너용 소프트웨어 기반인 SANE이 동작하는 드라이버를 자작하려고 시도했지만, 처음에는 막히고 수개월 동안 문제가 해결되지 않아 방치되었습니다. 그러다 톰 클라이더 씨가 AI 툴을 사용하여 마우스 드라이버를 수정했다고 X에 게시하는 것을 보았습니다. 클라이더 씨는 드라이버 수정에 필요한 데이터를 수집할 수 있도록 AI 에이전트에 윈도우즈 환경을 완전히 조작시키는 시스템에 대해서도 설명하고 있습니다.

Windows 머신에 Codex 설치 - Windows 머신에 SSH 서버 설치 및 활성화 - Linux에서 Codex 실행, Windows RDP 및 Windows SSH에 대해 한 번 인증을 요청하는 클라이언트를 생성 - xfreerdp 및 Pipewire 윈도우 캡처를 사용하여 RDP 세션을 렌더링…

샤ラー 씨는 이 게시물을 Claude Code에 붙이고, 자신의 스캐너에서도 동일하게 수행할 수 있도록 Windows 가상 머신을 구축했습니다. 이를 통해 생성된 것이 바로 하드웨어 동작을 분석할 수 있는 “hw-harness”입니다. hw-harness를 통해 Windows에서 필름을 스캔하는 동안 USB 통신을 모니터링할 수 있게 되었고, Linux용 드라이버 완성에 한 걸음 더 다가섰습니다. GitHub - cschalle/hw-harness: Small set of tools for helping with reverse engineering Linux drivers · GitHubhttps://github.com/cschalle/hw-harness 이와 함께 Claude Code 자체 개선도 겹쳤는지, 몇 시간 만에 SANE 드라이버를 구축하는 데 성공했다고 샤ラー 씨는 밝혔습니다. 화질에는 문제가 있었지만, 네거 필름에 찍힌 이미지라 확실하게 알아볼 수 있는 수준의 사진을 획득하는 데 성공했습니다.  더욱이, 며칠 뒤에는 적외선 스캔에도 대응한 거의 완벽한 드라이버까지 완성했습니다. 샤ラー 씨가 드라이버를 제작하는 동안 SANE 측에서도 동일한 스캐너를 지원하는 드라이버가 개발되었고, 2026년 9월에는 해당 지원이 추가된 사실이 뒤늦게 확인되었습니다.  다음은 샤ラー 씨가 제작한 드라이버와 SANE 공식 드라이버 간의 차이점을 보고한 페이지입니다. GitHub - cschalle/OpticFilm8200i-sane: This is a driver for the Opticfilm8200i scanner using the GL128 chipset and USB id 07b3:1825 · GitHubhttps://github.com/cschalle/OpticFilm8200i-sane  또한, SANE의 공식 드라이버와 Genesys GL128 (Opticfilm 8200i)를 위한 대체 SANE 드라이버 (#886)에 대한 Issue 입니다. https://gitlab.com/sane-project/backends/-/work_items/886 다음 이미지는 샤ラー 씨가 자작한 드라이버(왼쪽)와 SANE 공식 드라이버로 네거 필름을 스캔한 결과 비교 사진입니다. 밝기 등은 다소 차이가 있지만, 원본 사진을 획득하는 데는 성공했습니다.

샤라 씨는 “이러한 작업은 AI 모델에 최적적입니다. 수천 행의 USB 캡처 데이터를 읽어들이고, 1바이트만 변화하면서 반복되는 시퀀스에 주목하고, 그 바이트의 의미를 제안할 수 있습니다. AI 모델은 이를 검증하기 위한 테스트 코드를 생성할 수 있으며, 작업에 지치지 않습니다. 물론, 무엇을 만들지 결정하고, 실제 하드웨어에서 작동하는지 확인하는 것은 인간의 역할이지만, 복잡한 작업은 AI를 활용함으로써 크게 줄일 수 있습니다”라고 밝혔습니다.

[원문 보기](https://gigazine.net/news/20261016-using-ai-reverse-engineer-hardware/) | 출처: Gigazine