diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore
index 232504f..0821274 100644
--- a/.Rbuildignore
+++ b/.Rbuildignore
@@ -22,3 +22,6 @@
 ^\.jules(/.*)?$
 ^\.trivyignore\.yaml$
 ^trivy\.yaml$
+.semgrepignore
+test_dummy.R
+test_validation.R
diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md
index 7d3c603..de6d3cb 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.
+## 2024-07-31 - R 언어에서 불필요한 데이터 프레임의 부분 추출(subsetting) 방지를 통한 성능 최적화
+**Learning:** R에서 열 이름을 기반으로 공통 열을 찾기 위해 `colnames(df[cols])`를 사용하는 것은 데이터 프레임을 전체 스캔하고 부분집합을 추출하므로 O(N) 메모리 복사 및 계산 오버헤드가 발생합니다.
+**Action:** `colnames(df[cols])` 대신 `intersect(cols, colnames(df))`를 사용하여 데이터를 복사하지 않고 인덱스만으로 효율적으로 공통 열을 찾음으로써 메모리 절약과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.
diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R
index 6254651..eb4474b 100644
--- a/R/aFIPC.R
+++ b/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)