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⚡ Bolt: 데이터 프레임 할당 최적화 (direct vector subsetting) #215

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⚡ Bolt: 데이터 프레임 할당 최적화 (direct vector subsetting) #215

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bc157da
Refactor 2D dataframe assignments to direct vector subsetting for per…
seonghobae Aug 5, 2026
f571c87
Fix R CMD check by adding .semgrepignore to .Rbuildignore and cleanup
seonghobae Aug 5, 2026
82d241e
Update .Rbuildignore to ignore CI artifacts causing Check failure
seonghobae Aug 5, 2026
9214102
Fix R CMD check by ignoring hidden files and binaries
seonghobae Aug 5, 2026
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12 changes: 12 additions & 0 deletions .Rbuildignore
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -22,3 +22,15 @@
^\.jules(/.*)?$
^\.trivyignore\.yaml$
^trivy\.yaml$
^\.semgrepignore$
^actionlint_.*$
^gitleaks_.*$
^actionlint_.*$
^gitleaks_.*$
^gitleaks$
^actionlint$
^\.semgrepignore$
^actionlint_.*$
^gitleaks_.*$
^gitleaks$
^actionlint$
3 changes: 3 additions & 0 deletions .jules/bolt.md
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -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.
## 2025-02-13 - R 언어에서 데이터프레임 원소 수정 시 1D 벡터 인덱싱을 통한 최적화
**Learning:** R에서 데이터 프레임의 일부 원소를 변경할 때 `df[idx, "col"] <- val`와 같은 2D 매트릭스 형태의 인덱싱을 사용하면 내부적으로 복잡한 `[<-.data.frame` 메소드가 호출되어 차원 검사 및 요소 타입 확인 등의 추가적인 오버헤드가 발생하며 성능이 크게 저하됩니다.
**Action:** 데이터 프레임 원소를 변경할 때는 `df$col[idx] <- val`와 같이 1D 벡터 인덱싱(리스트 추출 후 수정)을 사용하면 `[<-.data.frame` 메소드 호출을 우회하고 벡터 요소에 직접 O(1) 수준으로 빠르게 접근할 수 있으므로, 할당(assignment) 시 이 방식을 강제해야 합니다.
36 changes: 18 additions & 18 deletions R/aFIPC.R
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Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -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
Expand Down Expand Up @@ -789,11 +789,11 @@ autoFIPC <-
message(' Newform Parms: ', paste(NewScaleParms[newIdx, "value"], collapse = ' '))
message(' Oldform Parms: ', paste(OldScaleParms[oldIdx, "value"], collapse = ' '))

NewScaleParms[newIdx, "value"] <-
NewScaleParms$value[newIdx] <-
OldScaleParms[oldIdx, "value"]
message(' Linkedform Parms: ', paste(NewScaleParms[newIdx, "value"], collapse = ' '), '\n')

NewScaleParms[newIdx, "est"] <-
NewScaleParms$est[newIdx] <-
FALSE
} else {
message(
Expand All @@ -813,9 +813,9 @@ autoFIPC <-
newBetaIdx <- NewScaleParms$item == 'BETA'
oldBetaIdx <- OldScaleParms$item == 'BETA'

NewScaleParms[newBetaIdx, "value"] <-
NewScaleParms$value[newBetaIdx] <-
OldScaleParms[oldBetaIdx, "value"]
NewScaleParms[newBetaIdx, "est"] <-
NewScaleParms$est[newBetaIdx] <-
FALSE

message('applying BETA parameter as linking')
Expand Down Expand Up @@ -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 <-
Expand All @@ -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(
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