LLM 기반의 조항 이해 및 속성 추출을 활용한 라이선스 양립성 판단 모델 연구
A Study on a License Compatibility Determination Model Using LLM-Based Clause Understanding and Attribute Extraction
김동완(엘에스웨어); 박경엽(엘에스웨어); 조용준(엘에스웨어); 신동명(엘에스웨어 (주))
21권 3호, 31~46쪽
초록
OSS의 확산에 따라 라이선스 간 충돌이 주요한 법적·기술적 문제로 대두되고 있다. 그러나 기존 컴플라이언스 도구는 주로 라이선스 탐지에 머무르며, 양립성 판단은 전문가의 수작업에 의존한다. 실제 양립성은 라이선스 전문의 조항뿐 아니라 결합 방식과 배포 형태 등 실행 문맥이 함께 결정하므로 단순 자동화가 어렵다. 본 논문에서는 외부 규칙 엔진을 배제하고 규칙 지식을 내재화한 LLM을 학습하여, 라이선스 조항을 법적·기술적·맥락적 속성으로 분해하고 각 항목을 삼진 벡터(+1, 0, −1)로 예측한 뒤, 예측 속성과 실행문맥을 결합해 양립성 여부를 판단하는 모델을 제안한다. 입력에는 라이선스 전문과 소프트웨어 간 결합·배포정보가 포함되며, 모델은 문장 단위 근거 매핑을 함께 제공하여 판단 결과에 대한 설명 가능성을 제공한다. 본 연구는 LLM의 법률 해석력과 문맥 인식 능력을 결합하여 명시적 규칙 엔진에 의존하지 않는 양립성 판정 체계를 제안하고, OSS 컴플라이언스 자동화를 위한 기반을 마련한다.
Abstract
As OSS adoption grows, license conflicts emerge as critical legal and technical challenges. Existing compliance tools mainly focus on license identification and still rely on manual expert review for compatibility decisions. In practice, compatibility depends not only on license clauses but also on operational context, which makes automation difficult. We propose a structured approach in which an LLM internalizes licensing rules without an external rule engine, predicts legal/technical/contextual attributes as ternary vectors (+1, 0, −1), and directly decides compatibility given the context. The input includes full license texts and integration/distribution details, and the model outputs sentence-level rationales to ensure explainability. These results indicate that combining legal reasoning and contextual awareness in LLMs can enable compatibility judgments without explicit rule engines, providing a foundation for automated OSS license compliance.
- 발행기관:
- 한국소프트웨어감정평가학회
- 분류:
- 컴퓨터학