AI로 하드웨어 역공학하기

Windows 드라이버의 정상 동작과 Linux 드라이버의 동작을 AI로 비교해, 필름 스캐너 드라이버를 개발하고 노트북 MIPI 카메라의 화질 문제를 개선함 실제 장치를 연결한 Windows 가상 머신과 호스트 측 USB 캡처를 활용하자, 수개월간 막혀 있던 스캐너 작업에서 몇 시간 만에 Linux 스캔에 성공함 작업용 스크립트를 일반화한 hw-harness를 공개함. 실제 프로젝트에는 공개 버전이 아닌 당시의 맞춤형 코드를 사용함 스캐너는 적외선 먼지 제거까지 지원하게 됐고, MIPI 카메라는 커널과 libcamera 수정으로 밝기와 색상이 개선됐지만, 결과가 완벽한 상태는 아님 정상 동작의 참조 데이터와 실제 하드웨어 검증이 작업의 핵심임. AI는 캡처 해독과 테스트 작성 등 반복 작업을 맡고, 사람은 만들 대상을 정하고 실물에서 결과를 확인함 지원되지 않는 스캐너에서 시작한 작업 가족사진 필름을 디지털화하려고 Linux 지원을 확인한 뒤 Plustek 8200i를 구매했지만, 실제 제품은 칩셋이 바뀌어 Linux에서 지원되지 않았음 Claude Code로 Dell 카메라 제어 앱 같은 Linux 하드웨어 설정 도구를 만든 경험을 바탕으로 SANE 드라이버 개발을 시도했으나, 오랫동안 진전이 없어 수개월간 중단함 Tom Crider, 일명 Glorious Eggroll의 게시물이 재시도의 계기가 됨 AI 에이전트에 Windows 인스턴스의 제어권을 주고, 마우스 드라이버 수정에 필요한 데이터를 수집한 사례였음 같은 방식으로 스캐너를 다룰 수 있도록 Claude에 Windows 가상 머신 구성을 요청함 Windows에서 스캔을 실행하며 USB 데이터를 캡처할 수 있게 되자 몇 시간 만에 Linux에서 첫 스캔에 성공함 초기에는 화질 문제가 있었지만 필름 속 이미지를 분명히 알아볼 수 있었음 Claude Code 자체의 개선도 도움이 됐을 가능성이 있음 며칠 뒤 적외선 스캔을 포함해 거의 완성된 드라이버를 만들었으나, 작업을 중단했던 사이 다른 개발자가 이미 SANE에 해당 스캐너 지원을 추가한 사실을 발견함 같은 작업으로 필름 스캔 앱 Negative Vibes도 만들었으며, 이후 하네스를 재사용해 노트북 MIPI 카메라 수정을 시도함 아침에 작업을 시작해 그날 저녁 커널과 libcamera 패치를 확보했고, 카메라 상태가 크게 개선됨 hw-harness의 비교 방식과 적용 범위 문서가 없는 하드웨어의 드라...