diff --git a/.Rbuildignore b/.Rbuildignore index 232504f..28b2d85 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..7985357 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. +## 2025-02-12 - R 언어에서 데이터 프레임 2차원 서브셋팅 오버헤드 최적화 +**Learning:** R에서 특정 조건을 만족하는 데이터 프레임의 항목을 업데이트할 때, 2차원 서브셋팅 방식(`df[idx, "col"] <- val`)을 사용하면 매번 `[<-.data.frame` 메소드 디스패치가 발생하여 차원 검사 및 데이터 프레임의 깊은 복사가 수반되어 O(N) 이상의 심각한 오버헤드가 발생합니다. +**Action:** 직접 벡터 할당 방식(`df$col[idx] <- val`)으로 변경하여 메소드 디스패치 및 데이터 프레임 복사를 피하고 O(1)에 가까운 C-레벨 벡터 수정 속도로 성능을 크게 최적화해야 합니다. diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R index 6254651..594e249 100644 --- a/R/aFIPC.R +++ b/R/aFIPC.R @@ -598,15 +598,15 @@ autoFIPC <- # Preserve mirt's structural estimability flags. Forcing every row TRUE # frees boundary parameters such as 2PL g/u and makes the Hessian unstable. - NewScaleParms[NewScaleParms$item == 'GROUP', "est"] <- FALSE - OldScaleParms[OldScaleParms$item == 'GROUP', "est"] <- FALSE + NewScaleParms$est[NewScaleParms$item == 'GROUP'] <- FALSE + OldScaleParms$est[OldScaleParms$item == 'GROUP'] <- FALSE - NewScaleParms[NewScaleParms$name == "COV_11", "est"] <- TRUE - OldScaleParms[OldScaleParms$name == "COV_11", "est"] <- TRUE + NewScaleParms$est[NewScaleParms$name == "COV_11"] <- TRUE + OldScaleParms$est[OldScaleParms$name == "COV_11"] <- TRUE if (itemtype == 'Rasch') { - NewScaleParms[NewScaleParms$name == "a1", "est"] <- FALSE - OldScaleParms[OldScaleParms$name == "a1", "est"] <- FALSE + NewScaleParms$est[NewScaleParms$name == "a1"] <- FALSE + OldScaleParms$est[OldScaleParms$name == "a1"] <- FALSE } #IPD @@ -789,11 +789,11 @@ autoFIPC <- message(' Newform Parms: ', paste(NewScaleParms[newIdx, "value"], collapse = ' ')) message(' Oldform Parms: ', paste(OldScaleParms[oldIdx, "value"], collapse = ' ')) - NewScaleParms[newIdx, "value"] <- - OldScaleParms[oldIdx, "value"] + NewScaleParms$value[newIdx] <- + OldScaleParms$value[oldIdx] message(' Linkedform Parms: ', paste(NewScaleParms[newIdx, "value"], collapse = ' '), '\n') - NewScaleParms[newIdx, "est"] <- + NewScaleParms$est[newIdx] <- FALSE } else { message( @@ -813,9 +813,9 @@ autoFIPC <- newBetaIdx <- NewScaleParms$item == 'BETA' oldBetaIdx <- OldScaleParms$item == 'BETA' - NewScaleParms[newBetaIdx, "value"] <- - OldScaleParms[oldBetaIdx, "value"] - NewScaleParms[newBetaIdx, "est"] <- + NewScaleParms$value[newBetaIdx] <- + OldScaleParms$value[oldBetaIdx] + NewScaleParms$est[newBetaIdx] <- FALSE message('applying BETA parameter as linking') @@ -858,13 +858,13 @@ autoFIPC <- new_mean11_idx <- NewScaleParms$name == "MEAN_11" old_mean11_idx <- OldScaleParms$name == "MEAN_11" - NewScaleParms[new_cov11_idx, "est"] <- FALSE - OldScaleParms[old_cov11_idx, "est"] <- FALSE - NewScaleParms[new_mean11_idx, "est"] <- FALSE - OldScaleParms[old_mean11_idx, "est"] <- FALSE + NewScaleParms$est[new_cov11_idx] <- FALSE + OldScaleParms$est[old_cov11_idx] <- FALSE + NewScaleParms$est[new_mean11_idx] <- FALSE + OldScaleParms$est[old_mean11_idx] <- FALSE - NewScaleParms[new_cov11_idx, "value"] <- 1 - OldScaleParms[old_mean11_idx, "value"] <- 0 + NewScaleParms$value[new_cov11_idx] <- 1 + OldScaleParms$value[old_mean11_idx] <- 0 } if (freeMEAN == T) { LinkedModelSyntax <- @@ -875,8 +875,8 @@ autoFIPC <- 'MEAN = F1' )) - NewScaleParms[NewScaleParms$name == "MEAN_1", "est"] <- TRUE - OldScaleParms[OldScaleParms$name == "MEAN_1", "est"] <- TRUE + NewScaleParms$est[NewScaleParms$name == "MEAN_1"] <- TRUE + OldScaleParms$est[OldScaleParms$name == "MEAN_1"] <- TRUE } else { LinkedModelSyntax <- mirt::mirt.model(paste0(