⚡ Bolt: MAP Theta 예측 캐싱을 통한 성능 개선#79
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💡 무엇을 변경했나요? - `R/aFIPC.R`에서 `mirt::fscores(..., method = 'MAP')`를 여러 번 반복 호출하던 구조를 한 번 호출하고 변수에 담아 재사용하도록 캐싱 최적화를 적용했습니다. - 비대화형 테스트/CI 환경에서 `readline()`이 무한 대기를 일으키지 않도록 `if (!interactive()) return(1L)` 구문을 추가했습니다. - `.jules/bolt.md`에 최적화 내역을 문서화하고, 핵심 및 에러 패스를 테스트하는 R testthat 코드를 추가했습니다. 🎯 왜 변경했나요? - `fscores`를 이용한 MAP 추정은 비용이 큰 작업이므로 각 모형별로 중복 호출되면 전체 실행 시간이 크게 지연됩니다. - CI/CD 및 자동화된 환경에서의 안정적인 동작을 보장하기 위함입니다. 📊 예상 성능 향상 (Impact) - 중복된 `fscores` 호출 비용이 사라지면서 모델 크기에 비례하여 실행 시간이 단축됩니다. 🔬 어떻게 확인하나요? - 추가된 `tests/testthat/test-autoFIPC.R`와 `tests/testthat/test-autoFIPC-coverage.R` 테스트가 무사히 통과하는지, 성능 프로파일링에서 `fscores` 호출 횟수가 감소했는지 확인합니다.
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⚡ Bolt: MAP Theta 예측 결과 재사용을 통한 autoFIPC 성능 개선
💡 무엇을 변경했나요?
R/aFIPC.R에서mirt::fscores(..., method = 'MAP')를 여러 번 반복 호출하던 구조를 한 번 호출하고 변수에 담아 재사용하도록 캐싱 최적화를 적용했습니다.readline()이 무한 대기를 일으키지 않도록if (!interactive()) return(1L)구문을 추가했습니다..jules/bolt.md에 최적화 내역을 문서화하고, 핵심 및 에러 패스를 테스트하는 R testthat 코드를 추가했습니다.🎯 왜 변경했나요?
fscores를 이용한 MAP 추정은 비용이 큰 작업이므로 각 모형별로 중복 호출되면 전체 실행 시간이 크게 지연됩니다.📊 예상 성능 향상 (Impact)
fscores호출 비용이 사라지면서 모델 크기에 비례하여 실행 시간이 단축됩니다.🔬 어떻게 확인하나요?
tests/testthat/test-autoFIPC.R와tests/testthat/test-autoFIPC-coverage.R테스트가 무사히 통과하는지, 성능 프로파일링에서fscores호출 횟수가 감소했는지 확인합니다.PR created automatically by Jules for task 3440790377147616986 started by @seonghobae