⚡ Bolt: O(N) 메모리 복사를 방지하기 위한 열 추출 최적화

.Rbuildignore

@@ -22,3 +22,4 @@
 ^\.jules(/.*)?$
 ^\.trivyignore\.yaml$
 ^trivy\.yaml$
+^\.semgrepignore$

.jules/bolt.md

@@ -16,3 +16,6 @@
 ## 2025-02-12 - R 언어에서 반복적인 mirt 모델 생성 시 불필요한 데이터프레임 부분집합 추출 최적화
 **Learning:** R에서 데이터프레임의 특정 열을 추출하는 작업(`df[cols]`)은 O(N)의 메모리 복사를 수반합니다. `autoFIPC`에서 `mirt` 모델의 파라미터를 설정하거나 호출하는 과정 중에 `newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]` 코드가 반복해서 사용되었고, 심지어 `ncol()`을 위해 단순히 개수를 구할 때도 사용되어 불필요한 메모리 할당과 오버헤드를 초래했습니다.
 **Action:** 조건문이나 반복문 내부에서 불필요하게 데이터프레임 부분집합 연산이 반복되지 않도록 외부에서 한 번만 `linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]`로 캐싱(caching)한 뒤, `ncol(linkedFormData)`와 `data = linkedFormData` 형태로 재사용하여 메모리 복사와 O(N) 오버헤드를 방지해야 합니다.
+## 2024-07-23 - R 언어에서 열 이름 추출 시 데이터프레임 부분집합 추출을 피하여 O(N) 메모리 복사 방지
+**Learning:** R에서 열 이름을 확인하기 위해 `colnames(df[cols])` 형태로 데이터프레임을 서브셋팅하면, 단순히 이름만 추출하는 경우에도 데이터를 복사하는 과정에서 불필요한 O(N) 메모리 할당과 복사 오버헤드가 발생합니다.
+**Action:** 열 이름을 추출하거나 비교할 때는 서브셋팅 대신 `intersect(cols, colnames(df))` 함수를 사용하여 데이터 복사 없이 O(1) 수준으로 성능을 개선해야 합니다.

R/aFIPC.R

@@ -620,8 +620,8 @@ autoFIPC <-
       IPDItemCount <- 0
 
       # IPD target item checking
-      newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)])
-      oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)])
+      newFormColNames <- intersect(colnames(newFormModel@Data$data), colnames(newformXDataK))
+      oldFormColNames <- intersect(colnames(oldFormModel@Data$data), colnames(oldformYDataK))
 
       # ⚡ Bolt: Vectorized match() to avoid dynamic array growth overhead inside a for loop
       idxNew <- match(newformCommonItemNames, newFormColNames)
@@ -749,8 +749,8 @@ autoFIPC <-
       }
     }
 
-    newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)])
-    oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)])
+    newFormColNames <- intersect(colnames(newFormModel@Data$data), colnames(newformXDataK))
+    oldFormColNames <- intersect(colnames(oldFormModel@Data$data), colnames(oldformYDataK))
 
     # ⚡ Bolt: Cache parameter indices to avoid O(N) linear search inside loop
     newScaleParmsItemIdxCache <- split(seq_len(nrow(NewScaleParms)), NewScaleParms$item)
@@ -848,7 +848,7 @@ autoFIPC <-
     message('\nestimating Linked Form Eq(X) parameters')
 
     # ⚡ Bolt: Cache subsetted dataframe to avoid repeated O(N) memory copies during mirt model setup
-    linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]
+    linkedFormData <- newformXDataK[, intersect(colnames(newFormModel@Data$data), colnames(newformXDataK)), drop = FALSE]
 
     if (forceNormalZeroOne) {
       freeMEAN <- F

tests/testthat/test-bolt-intersect.R

@@ -0,0 +1,30 @@
+test_that("intersect column name extraction works properly in autoFIPC", {
+  skip_if_not_installed("mirt")
+  set.seed(42)
+
+  a <- matrix(c(1, 1.2, 0.8, 1.5, 0.9, 1.1, 1.0, 1.3), ncol=1)
+  d <- matrix(c(1, -1, 0, 0.5, -0.5, 0, 0.2, -0.2), ncol=1)
+  oldformYData <- mirt::simdata(a, d, 250, itemtype = '2PL')
+  colnames(oldformYData) <- paste0("Item", 1:8)
+
+  a2 <- matrix(c(1, 1.2, 0.8, 1.0, 1.3), ncol=1)
+  d2 <- matrix(c(1, -1, 0, 0.2, -0.2), ncol=1)
+  newformXData <- mirt::simdata(a2, d2, 250, itemtype = '2PL')
+  colnames(newformXData) <- c("Item1", "Item2", "Item3", "NewItem1", "NewItem2")
+
+  result <- aFIPC::autoFIPC(
+    newformXData = newformXData,
+    oldformYData = oldformYData,
+    newformCommonItemNames = c('Item1', 'Item2', 'Item3'),
+    oldformCommonItemNames = c('Item1', 'Item2', 'Item3'),
+    confirmCommonItems = FALSE, # This skips interactive confirmation
+    tryEM = TRUE,
+    freeMEAN = FALSE,
+    forceNormalZeroOne = FALSE,
+    tryFitwholeOldItems = FALSE,
+    tryFitwholeNewItems = FALSE
+  )
+
+  expect_true(!is.null(result$LinkedModel))
+  expect_true(methods::is(result$LinkedModel, "SingleGroupClass"))
+})