안녕하세요.

AGPL 3.0 라이선스를 따르는 Ultralytics의 Yolov8 커스텀 학습 사용시, 딥러닝 가중치(weight)에 대한 AGPL 라이선스 문의 드립니다.

- 폐쇄망 서버에서 소스코드 수정 없이 Ultralytics의 Yolov8를 자사 보유 커스텀 데이터 셋으로 학습하여 weight 파일 생성

- 딥러닝 가중 파일을 타겟 디바이스에 적합하도록 변환 (onnx -> trt)

- 타겟 디바이스에서는 자체 개발한 weight 파일 inference 코드 탑제

- 타겟 디바이스에 weight 파일 탑제 이후에 배포

위와 같은 구조로 시스템을 구성 할 때, 아래와 같은 상황에서 AGPL 3.0 라이선스의 적용 범위가 궁금합니다.

- 코드나 알고리즘 수정 없이, 자체 학습 데이터로 학습한 weight 파일의 AGPL 3.0 라이선스 적용 여부

- 소스 코드가 아닌 Yolov8 모델 레이어 구조 변경 이후, 학습한 weight 파일의 AGPL 3.0 라이선스 적용 여부

- weight 파일에 AGPL 3.0 라이선스가 적용 된다면, 폐쇄망 서버 사이드의 AGPL 3.0 라이선스 공개 범위

- Yolov8 모델 레이어 구조 변경 부분

- weight 파일

- 커스텀 학습 데이터 셋

- weight 파일에 AGPL 3.0 라이선스가 적용 된다면, 타겟 디바이스 자체 개발 inference 및 기타 코드부의 AGPL 3.0 라이선스 적용 여부

이상입니다.

------ 댓글 -------

License 관리자

안녕하세요,

오픈소스SW 라이선스 관리자입니다.

문의주신 내용 답변 드립니다.

귀사 보유 커스텀 데이터 셋으로 학습한 weight 파일은 AGPL-3.0이 적용되지 않습니다.

따라서, 말씀주신 적용 여부, 공개 범위 등 모두 해당하지 않습니다.

감사합니다.

※ 법적 분쟁 발생시 본 답변은 법률적 해석이나 논리로 활용될 수 없습니다.