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인공지능에 관한 산업적 관심이 높아지고 시장이 확대되면서 국내에서 인공지능에 관한 컴퓨터프로그램(이하 “프로그램”이라 한다)의 활용이 점차 확대되고 있다. 인공 지능을 구현하기 위해 머신러닝 기술이 활용되는데, 이 분야의 주요한 머신러닝 관련 프로그램으로 TensorFlow를 비롯하여 scikit-learn, Machine Learning Library (MLlib), Weka 3 등이 있다. 그리고 이것들에는 오픈소스 라이선스인 Apache License v.2.0, MIT License 및 New BSD License(3-Clause BSD License)이 적용되었다. 특히, Apache License v.2.0에 관하여서는 국제적으로 높은 사용률을 보이면서도 국내에 참고문헌이 많지 않다. 그리고 프로그램의 법적 문제는 이것에 적용된 라이선스의 해석에 기초해 야 하므로, 적용된 라이선스들의 구체적인 해석이 필요하다. 그렇지만 관련 산업에서 오픈소스 소프트웨어에 대한 법적 문제의식은 상당히 낮은 상황이다. 따라서 오픈소 스 소프트웨어에 적용된 라이선스들에 대한 법적 해석론을 제시함에 의해 관련 산업 에서의 잠재적인 법적 문제들을 해결할 수 있을 것이다. 그래서 이 논문은 머신러닝 에 관한 오픈소스 소프트웨어에 적용된 오픈소스 라이선스들에 대해 간략히 살펴보 고, 라이선스에 사용된 중요한 용어들을 검토한 후에, 라이선스의 주요한 법적 문제들 을 검토하다. Apache License v.2.0, MIT License 및 New BSD License는 퍼미시브 라이선스이고, 이 중 Apache License v.2.0은 정의, 저작권, 특허, 상표 등을 포함하여 상당히 구체적으로 규 정되어 있다. 그리고 라이선시는 재배포 시에 라이선스를 함께 배포하고, 저작권 외에도 특허권, 상표권 등에 관하여 고려해야 한다. 그런데 이 라이선스는 오픈소스 이니셔티브 의 오픈소스의 정의에 부합하도록 정의되어 있으면서, 퍼미시브 라이선스로 오픈소스 소프트웨어의 이용자 측면에서 비교적 유연한 내용들을 포함한다. 예를 들어 TensorFlow 와 같이 이 라이선스가 적용된 프로그램의 변경물이나 2차적저작물의 일부 또는 전체에 추가적인 또는 별도의 라이선스 규정 및 조건을 부여할 수 있다. 다만, 카피레프트 조항 을 포함하는 라이선스와의 양립성의 문제는 카피레프트 라이선스로의 일방적인 통합을 의미한다. 결론적으로, Apache License v.2.0은 개발자나 사업자의 관점에서는 다양한 선택지를 갖도록 한다. 그렇지만 오픈소스 라이선스가 적용된 머신러닝 관련 프로그램들을 이용할 때 라 이선스와 관련한 사안들에 유의해야 할 필요가 있다. 우선, 조합저작물 또는 2차적저 작물에 대해 권리 및 귀속 고지의 의무를 반드시 준수해야 한다. 그리고 작은 분량의 프로그램도 저작권이 있을 수 있으므로 권리 및 귀속에 관한 고지를 소스 형태 내에 반드시 포함시키도록 한다. 또한 머신러닝 관련 프로그램들을 조합하거나 이 프로그 램을 다른 프로그램에 포함시키는 경우에 라이선스 간의 양립성 문제가 발생할 수 있 으므로, 라이선스의 양립성에 대해 유의해야 한다. 이에 더해 라이선시는 머신러닝에 관한 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 발명을 하고 이것에 대해 특허를 취득한 경우 에, 특허 소송에 대한 보복조항이 있을 수 있고 없더라도 묵시적 실시허락이 인정될 수 있으므로, 특허 소송은 신중하게 접근할 필요가 있다.


As the industrial interest on artificial intelligence(AI) increases and the market related to AI expands, the application of computer programs on AI is gradually expanding in Korea. Machine learning technology is used to implement AI, and major machine learning programs in this field include scikit-learn, Machine Learning Library (MLlib), and Weka 3 in addition to TensorFlow, which are covered by the Apache License v.2.0, MIT License and New BSD License(3-Clause BSD License). In particular, Apache License v.2.0 has a high usage rate internationally, but there are not many references in the country. And the copyright issue of the program must be based on the interpretation of the license applied to it, so a specific interpretation of the applied licenses is necessary. However, legal awareness of open source software (OSS) in the related industry is very low. Therefore, we expect to be able to solve the potential legal problems in the related industry by presenting the legal interpretation related to the licenses applied to the OSS. So, this paper briefly reviews the open source licenses applied to OSS for machine learning, reviews the key terms used in the licenses, and then reviews the major legal issues of the licenses. The Apache License v.2.0, MIT License, and New BSD License are Permissive licenses, of which the Apache License v.2.0 was prescribed in considerable detail, including definitions, copyright, patent, and trademark. And Licensee shall distribute the Licenses at the time of redistribution and take into account patents, trademarks, etc. in addition to copyrights. However, this license is defined to conform to Open Source Initiative’s open source definition, and it also includes relatively flexible content in terms of users of the OSS as a permissive license. For example, Licensee of programs such as TensorFlow may provide additional or different license terms and conditions for use, reproduction, or distribution of Your modifications, or for any such Derivative Works as a whole under certain conditions. However, the issue of compatibility with licenses including copyleft terms implies a one way integration into copyleft licenses. In conclusion, the Apache license v.2.0 allows a wide variety of choices from the developer or business perspective. Nevertheless, you need to be aware of issues related to OSS licenses when using programs licensed by OSS licenses. First of all, you shall comply with the obligations of the rights and attribution notices for the combined or Derivative works. And a small amount of programs can be copyrighted, so you shall be sure to include notices of rights and attribution in the source form. In addition, compatibility between licenses may occur when combining machine learning-related programs or including them in other programs, so you shall be careful about licenses’ compatibility. In addition, if a licensee invents and patents using an open source software related to machine learning, patent litigation needs to be taken with caution, as there may be retaliation provision for patent litigation and implied licenses may be admitted.