Claude Cowork로 족보책을 한글·영어책으로 만들기

시도하고자 했던 것과 그 이유

은퇴 후 미국에 살고 있는 손주들을 위해, 한자로 된 족보책을 영어로 번역하여 손주 세대가 읽고 간직할 수 있게 해주고 싶었습니다. 족보는 수백 년에 걸친 가문의 역사를 담은 소중한 기록이지만, 손주 세대는 한자를 전혀 읽을 수 없기 때문입니다.

AI 도구 사용

🛠  진행 방법: 도구와 프롬프트 활용

사용 도구

• Claude Cowork (데스크톱 앱) — 메인 번역 엔진

• Python PIL — 초고해상도 이미지(16320×7536) 처리

• JSON 파일 — lineage_v3.json (직계 데이터 구조화)

진행 방식 (2단계 번역)

족보책 페이지를 직접 사진으로 찍어 Claude Cowork에 업로드하고, 아래 2단계로 번역을 진행했습니다.

사용한 프롬프트

작업 화면 캡처

Claude Cowork가 작업 날짜·목표·완료 항목을 스스로 정리한 보고서. 31세~41세 직계 4명이 확인되고, 분파도 구조(세대별 칼럼·박스 차트)가 파악되었습니다.

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한국어 웹사이트 스크린샷

주요 발견사항 — 17~31세 직계 라인 & 32세 확정

익재공(17세) → 명복(31세) 사이 18~30세 14명이 미확인 상태이며, 분파도 텍스트 추출을 통해 순차적으로 확정 중입니다. 32세 환엽/환립 분기 확정도 진행 중입니다.

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한국어 텍스트가 있는 검은 화면

미분석 사진 현황 및 기술적 접근 방법

신규 촬영본 47장(초고해상도 20~26MB)과 기존 촬영본 10장을 처리. ImageMagick 메모리 한계 문제를 Python PIL로 해결하여 16320×7536 초고해상도 분파도 처리에 성공했습니다.

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한국사이트 스크린샷

Tesseract OCR(한글 모델) 시도 후 실패, 수동 추출(한자 명확도 높음)로 방향 전환. 총 45분 예상 작업으로 JSON 최종 완성 계획입니다.

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검은 화면에 한국어 단어 목록

현재 31~41세(11명) + 17세(확정) = 12명/25명(48%) 완성. 분파도 텍스트 추출 후 직계 라인 100% 확정이 예상됩니다.

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한국어 페이지 스크린샷

💡  결과와 배운 점

✅ 첫 테스트 결과 요약

나만의 꿀팁

• 한자 번역은 한 번에 영어로 시키기보다 한글 변환 → 영어 번역 2단계로 나누면 오류가 줄어듭니다.

• 분파도 촬영 시 정면·밝은 조명·초고해상도(20MB 이상)로 찍는 것이 인식률에 결정적 영향을 줍니다.

• Claude Cowork는 별도 코딩 없이 파일/이미지를 올려 바로 작업할 수 있어 비개발자에게 가장 접근하기 쉬운 도구입니다.

• 작업 세션마다 Claude Agent가 진행 보고서를 자동 생성하여 다음 세션 연속성을 유지해 줍니다.

시행착오

• 2022~2023년 ChatGPT 시도: 한자 사진 인식 자체가 안 되어 수년간 보류했습니다.

• Claude Code: 기능은 강력하나 비개발자에게 진입장벽이 높아 중단했습니다.

• Tesseract OCR(한글 모델): 한자 족보에는 작동하지 않아 수동 추출로 방향 전환했습니다.

• ImageMagick: 초고해상도 이미지(16320×7536) 처리 중 메모리 한계 발생 → Python PIL로 해결했습니다.

앞으로의 계획

도움 받은 글: 참고 자료

• Claude Cowork 공식 출시 안내 (Anthropic, 2026. 4)

• 지피터스 커뮤니티 — Claude Cowork 활용 사례 공유

• DeepSeek 한자 번역 실험 (2024, 개인 테스트)