From 089e3b18bf7d4b89cff7ed7bcc4b3e0f178a51eb Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com>
Date: Tue, 15 Sep 2026 19:31:48 +0000
Subject: [PATCH 1/2] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20stats::na.omit()=20?=
 =?UTF-8?q?=EC=98=A4=EB=B2=84=ED=97=A4=EB=93=9C=20=EC=A0=9C=EA=B1=B0=20?=
 =?UTF-8?q?=EB=B0=8F=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0=EA=B0=92=20=EC=82=B0=EC=B6=9C=20?=
 =?UTF-8?q?=EC=B5=9C=EC=A0=81=ED=99=94?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

고유값 개수 산출 로직에서 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 `sum(!is.na(unique(x)))`로 변경하여 최적화했습니다. `stats::na.omit()` 함수는 내부적으로 메소드 디스패치와 `na.action` 속성 할당을 수행하여 불필요한 오버헤드를 발생시킵니다. 이를 논리 배열의 합산으로 대체하여 성능 병목을 해결합니다.
---
 .jules/bolt.md | 3 +++
 R/aFIPC.R      | 4 ++--
 2 files changed, 5 insertions(+), 2 deletions(-)

diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md
index 7d3c603f..424147db 100644
--- a/.jules/bolt.md
+++ b/.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.
+## 2024-03-22 - R 언어에서 고유값 개수 산출 시 stats::na.omit() 오버헤드 최적화
+**Learning:** R에서 데이터 내 고유(unique) 비결측치(NA 제외) 값의 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit()` 함수의 내부 메소드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당 오버헤드로 인해 성능 저하가 발생합니다.
+**Action:** `sum(!is.na(unique(x)))`와 같은 논리 인덱스 합산 방식을 사용하여 불필요한 속성 할당 및 함수 오버헤드를 제거함으로써 성능을 최적화해야 합니다.
diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R
index 62546519..c8bdc58a 100644
--- a/R/aFIPC.R
+++ b/R/aFIPC.R
@@ -770,8 +770,8 @@ autoFIPC <-
       if (
         !is.na(newFormItemName) &&
         !is.na(oldFormItemName) &&
-          (length(stats::na.omit(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) ==
-            length(stats::na.omit(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName]))))
+          (sum(!is.na(unique(newFormModel@Data$data[, newFormItemName]))) ==
+            sum(!is.na(unique(oldFormModel@Data$data[, oldFormItemName]))))
       ) {
         message(
           'applying ',

From 540a0509f09fe4a37f577cdb7b3637b6f6883db8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: seonghobae <8172694+seonghobae@users.noreply.github.com>
Date: Wed, 16 Sep 2026 03:43:56 +0000
Subject: [PATCH 2/2] =?UTF-8?q?=E2=9A=A1=20Bolt:=20stats::na.omit()=20?=
 =?UTF-8?q?=EC=98=A4=EB=B2=84=ED=97=A4=EB=93=9C=20=EC=A0=9C=EA=B1=B0=20?=
 =?UTF-8?q?=EB=B0=8F=20=EA=B3=A0=EC=9C=A0=EA=B0=92=20=EC=82=B0=EC=B6=9C=20?=
 =?UTF-8?q?=EC=B5=9C=EC=A0=81=ED=99=94?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

고유값 개수 산출 로직에서 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 `sum(!is.na(unique(x)))`로 변경하여 최적화했습니다. `stats::na.omit()` 함수는 내부적으로 메소드 디스패치와 `na.action` 속성 할당을 수행하여 불필요한 오버헤드를 발생시킵니다. 이를 논리 배열의 합산으로 대체하여 성능 병목을 해결합니다.
---
 .jules/bolt.md    | 4 ++++
 fix_journal.patch | 9 +++++++++
 2 files changed, 13 insertions(+)
 create mode 100644 fix_journal.patch

diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md
index 424147db..d127ea3f 100644
--- a/.jules/bolt.md
+++ b/.jules/bolt.md
@@ -19,3 +19,7 @@
 ## 2024-03-22 - R 언어에서 고유값 개수 산출 시 stats::na.omit() 오버헤드 최적화
 **Learning:** R에서 데이터 내 고유(unique) 비결측치(NA 제외) 값의 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit()` 함수의 내부 메소드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당 오버헤드로 인해 성능 저하가 발생합니다.
 **Action:** `sum(!is.na(unique(x)))`와 같은 논리 인덱스 합산 방식을 사용하여 불필요한 속성 할당 및 함수 오버헤드를 제거함으로써 성능을 최적화해야 합니다.
+
+## 2024-03-22 - R 언어에서 고유값 개수 산출 시 stats::na.omit() 오버헤드 최적화
+**Learning:** R에서 데이터 내 고유(unique) 비결측치(NA 제외) 값의 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit()` 함수의 내부 메소드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당 오버헤드로 인해 성능 저하가 발생합니다.
+**Action:** `sum(!is.na(unique(x)))`와 같은 논리 인덱스 합산 방식을 사용하여 불필요한 속성 할당 및 함수 오버헤드를 제거함으로써 성능을 최적화해야 합니다.
diff --git a/fix_journal.patch b/fix_journal.patch
new file mode 100644
index 00000000..ba3183ca
--- /dev/null
+++ b/fix_journal.patch
@@ -0,0 +1,9 @@
+--- a/.jules/bolt.md
++++ b/.jules/bolt.md
+@@ -16,6 +16,5 @@
+ ## 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.
+-## 2024-03-22 - R 언어에서 고유값 개수 산출 시 stats::na.omit() 오버헤드 최적화
+-**Learning:** R에서 데이터 내 고유(unique) 비결측치(NA 제외) 값의 개수를 셀 때 `length(stats::na.omit(unique(x)))`를 사용하면 `stats::na.omit()` 함수의 내부 메소드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당 오버헤드로 인해 성능 저하가 발생합니다.
+-**Action:** `sum(!is.na(unique(x)))`와 같은 논리 인덱스 합산 방식을 사용하여 불필요한 속성 할당 및 함수 오버헤드를 제거함으로써 성능을 최적화해야 합니다.