diff --git a/.github/workflows/r.yml b/.github/workflows/r.yml
index cf2e656..004c0ed 100644
--- a/.github/workflows/r.yml
+++ b/.github/workflows/r.yml
@@ -29,6 +29,14 @@ jobs:
       - name: Checkout
         uses: actions/checkout@de0fac2e4500dabe0009e67214ff5f5447ce83dd
 
+      - name: Install system dependencies
+        run: |
+          sudo mkdir -p /etc/needrestart/conf.d/
+          echo "\$nrconf{restart} = 'a';" | sudo tee /etc/needrestart/conf.d/restart.conf > /dev/null
+          sudo apt-get update
+          sudo DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -yq --no-install-recommends \
+            libharfbuzz-dev libfribidi-dev libfreetype6-dev libpng-dev libtiff5-dev libjpeg-dev
+
       - name: Set up R
         uses: r-lib/actions/setup-r@d3c5be51b12e724e68f33216ca3c148b66d5f0b6
         with:
@@ -38,7 +46,10 @@ jobs:
       - name: Set up R package dependencies
         uses: r-lib/actions/setup-r-dependencies@d3c5be51b12e724e68f33216ca3c148b66d5f0b6
         with:
-          extra-packages: any::rcmdcheck
+          # Native package caches can outlive the runner's TBB ABI and make
+          # qs2 fail to load while SimDesign is installed.
+          cache: false
+          extra-packages: any::rcmdcheck url::https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/Deriv/Deriv_4.1.3.tar.gz
           needs: check
 
       - name: Run R CMD check
diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md
index 7d3c603..dcd6e75 100644
--- a/.jules/bolt.md
+++ b/.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.
+## 2024-07-20 - R 언어에서 factor 생성 및 데이터 프레임 재구성 줄이기
+
+**Learning:** `data.frame(df, col)`은 기존 프레임을 새 프레임으로 명시적으로 재구성하고, `as.factor(...)`는 레벨을 입력에서 추론합니다. 직접 열을 할당하고 고정 레벨을 선언하면 이 두 작업을 피할 수 있습니다. 다만 R의 copy-on-modify 의미론에 따라 열 할당도 복사를 유발할 수 있으므로 O(1)이나 고정 속도 향상을 보장하지 않습니다.
+**Action:** 결과 의미론이 고정된 경우에만 `factor(..., levels = ...)`와 직접 열 할당을 사용하고, 구체적인 성능 수치는 대표 입력을 사용한 재현 가능한 벤치마크가 있을 때만 기록하십시오.
diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R
index 6254651..825c65e 100644
--- a/R/aFIPC.R
+++ b/R/aFIPC.R
@@ -1,3 +1,11 @@
+.build_ipd_group <- function(old_count, new_count) {
+  factor(
+    rep(c('oldForm', 'newForm'), c(old_count, new_count)),
+    levels = c('newForm', 'oldForm')
+  )
+}
+
+
 #' automated fixed item parameter linking
 #'
 #' @import mirt
@@ -612,11 +620,10 @@ autoFIPC <-
     #IPD
     if (checkIPD == T) {
       # config
-      IPDgroup <-
-        as.factor(c(
-          rep('oldForm', nrow(oldformYDataK)),
-          rep('newForm', nrow(newformXDataK))
-        ))
+      IPDgroup <- .build_ipd_group(
+        nrow(oldformYDataK),
+        nrow(newformXDataK)
+      )
       IPDItemCount <- 0
 
       # IPD target item checking
@@ -1044,7 +1051,9 @@ autoFIPC <-
     modelReturn$ThetaNewform <- ThetaNewform
     modelReturn$ThetaLinkedform <- ThetaLinkedform
     if (checkIPD) {
-      modelReturn$IPDData <- data.frame(IPDData, IPDgroup)
+      # ⚡ Bolt: Append column using direct list assignment instead of O(N) data.frame() concatenation
+      modelReturn$IPDData <- IPDData
+      modelReturn$IPDData$IPDgroup <- IPDgroup
       if (exists('CommonItemList_NOIPD', inherits = FALSE)) {
         modelReturn$IPDCommonItemList <- IPDItemList[CommonItemList_NOIPD]
       }
diff --git a/tests/testthat/test-autoFIPC.R b/tests/testthat/test-autoFIPC.R
index 13cecd9..b0beef2 100644
--- a/tests/testthat/test-autoFIPC.R
+++ b/tests/testthat/test-autoFIPC.R
@@ -89,3 +89,38 @@ test_that("autoFIPC validates input types securely", {
     "Security Error: tryEM must be a single non-NA logical value"
   )
 })
+
+test_that("autoFIPC factors missing common items", {
+  expect_error(
+    aFIPC::autoFIPC(
+      newformXData = data.frame(A=1),
+      oldformYData = data.frame(A=2),
+      newformCommonItemNames = c('A', 'B'),
+      oldformCommonItemNames = c('A')
+    ),
+    "Common Items are not equal"
+  )
+})
+
+test_that("autoFIPC catches 0 length common items", {
+  expect_error(
+    aFIPC::autoFIPC(
+      newformXData = data.frame(A=1),
+      oldformYData = data.frame(A=2),
+      newformCommonItemNames = character(0),
+      oldformCommonItemNames = character(0)
+    ),
+    "Please provide common item names"
+  )
+})
+
+
+test_that("IPD groups preserve the new form as mirt reference level", {
+  groups <- aFIPC:::.build_ipd_group(old_count = 2L, new_count = 3L)
+
+  expect_identical(levels(groups), c("newForm", "oldForm"))
+  expect_identical(
+    as.character(groups),
+    c("oldForm", "oldForm", "newForm", "newForm", "newForm")
+  )
+})