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PyTorch, TensorFlow, Paddle 등 주요 딥러닝 오픈 소스 프로젝트의 거버넌스 관행을 분석한 연구입니다. 제도 분석 및 개발(IAD) 프레임워크를 통해 운영 및 구조적 규칙의 특성을 규명하고, 대규모 OSS 프로젝트를 위한 33가지 실행 가능한 거버넌스 관행을 제안합니다.
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원문 바로가기오픈 소스 소프트웨어 (OSS) 프로젝트에서의 협업은 다양한 기여자 기반에 걸쳐 상당한 조정(coordination) 및 품질 관리(quality-control) 과제를 발생시킵니다. 프로젝트들은 문서화된 거버넌스(governance) 규칙을 통해 이러한 과제들을 해결하지만, 유지 관리자(maintainer)들은 어떤 규칙을 성문화할지, 언제 규칙을 도입하거나 수정할지, 그리고 문서 전반에 걸쳐 규칙을 어떻게 구성할지에 대한 체계적인 지침이 부족한 실정입니다. 본 연구에서는 세 가지 성숙한 딥러닝 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow, Paddle을 대상으로 혼합 방법론(mixed-methods) 기반의 실증 연구를 수행했습니다. 제도 분석 및 개발 (Institutional Analysis and Development) 프레임워크를 사용하여 109개의 문서를 분석하였으며, 7가지 규칙 유형에 걸쳐 17개의 규칙 테마를 식별했습니다. 워크플로(workflows)와 같은 운영 규칙(operational rules)은 세 프로젝트 모두에서 나타난 반면, 역할 계층(role hierarchies)과 같은 구조적 규칙(structural rules)은 더 큰 차이를 보였습니다. 1,700개 이상의 커밋(commit)을 추적한 결과, 운영 규칙 테마는 일반적으로 더 일찍 등장하고 더 빈번하게 수정되는 반면, 많은 구조적 규칙 테마는 나중에 등장하고 변화 빈도가 더 낮다는 것을 발견했습니다. 또한 규칙을 포함하는 콘텐츠는 작업 및 역할별 파일에 따라 점점 더 전문화되었습니다. 나아가 우리는 실질적인 규칙 변화에 반영된 네 가지 거버넌스 기능, 즉 규범 정렬 (Norm Alignment), 워크플로 개선 (Workflow Refinement), 조정 구조화 (Coordination Structuring), 커뮤니티 및 거버넌스 개발 (Community and Governance Development)을 식별했습니다. 이러한 연구 결과들을 종합하여, 상당한 조정 요구와 조직적 참여가 필요한 성숙한 대규모 OSS 프로젝트를 위한 33가지 실행 가능한 거버넌스 관행을 도출했습니다.