⚡ Bolt: stats::na.omit() 사용 배제를 통한 결측치 카운트 로직 최적화

.Rbuildignore

@@ -24,3 +24,4 @@
 ^\.jules(/.*)?$
 ^\.trivyignore\.yaml$
 ^trivy\.yaml$
+^\.markdownlint\.json$

.jules/bolt.md

@@ -16,3 +16,7 @@
 ## 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.
+
+## 2024-08-28 - `stats::na.omit` 오버헤드 최적화
+**Learning:** 데이터 프레임이나 벡터의 유일한(unique) 값을 찾은 후 `stats::na.omit()`을 사용할 때, S3 메서드 디스패치 및 `na.action` 속성 할당으로 인해 불필요한 성능 오버헤드가 발생합니다.
+**Action:** 결측치가 아닌 유일한 값의 개수를 셀 때 `length(unique(stats::na.omit(x)))`나 `length(stats::na.omit(unique(x)))` 대신 `sum(!is.na(unique(x)))`를 사용하여 오버헤드를 제거합니다.

.markdownlint.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+{
+  "MD013": false,
+  "MD022": false,
+  "MD041": false
+}

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 ',

R/surveyFA.R

@@ -83,7 +83,7 @@ surveyFA <- function(
   response_data <- as.data.frame(data)
   response_data <-
     response_data[, vapply(response_data, function(column) {
-      nunique <- length(unique(stats::na.omit(column)))
+      nunique <- sum(!is.na(unique(column)))
       nunique >= 2L
     }, logical(1L))]