본 논문은 오픈소스 AI 생태계 내 숨겨진 라이선스 충돌 문제를 데이터 중심으로 분석한 연구 결과를 제시합니다. Hugging Face의 36만 개 데이터셋, 160만 개 모델, 14만 개 GitHub 프로젝트를 대상으로 라이선스 준수 여부를 전면적으로 감사했습니다. 그 결과, 모델에서 애플리케이션으로 전환되는 과정에서 35.5%가 제한적인 라이선스 조항을 무시하고 허가적인 라이선스로 재라이선싱하는 체계적인 비준수 사례를 발견했습니다. 또한, 약 200개의 SPDX 및 모델별 조항을 포함하는 확장 가능한 규칙 엔진을 개발하여 소프트웨어 애플리케이션의 라이선스 충돌 중 86.4%를 해결할 수 있음을 보였습니다. 연구 결과와 함께 데이터셋 및 프로토타입 엔진을 공개하여 향후 연구를 지원합니다.
