diff --git a/.jules/bolt.md b/.jules/bolt.md
index 7d3c603f..3717da88 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.
+## 2024-07-23 - R 언어에서 열 이름 추출 시 데이터프레임 부분집합 추출을 피하여 O(N) 메모리 복사 방지
+**Learning:** R에서 열 이름을 확인하기 위해 `colnames(df[cols])` 형태로 데이터프레임을 서브셋팅하면, 단순히 이름만 추출하는 경우에도 데이터를 복사하는 과정에서 불필요한 O(N) 메모리 할당과 복사 오버헤드가 발생합니다.
+**Action:** 열 이름만 필요할 때는 모델의 이름 벡터를 직접 사용하여 행 수에 비례하는 데이터 프레임 복사를 피해야 합니다. 이름 비교 자체는 열 수에 비례하며, 필수 열을 선택할 때는 직접 서브셋팅하여 누락 열에서 실패하도록 보존해야 합니다.
diff --git a/R/aFIPC.R b/R/aFIPC.R
index 62546519..17a3c3a9 100644
--- a/R/aFIPC.R
+++ b/R/aFIPC.R
@@ -620,8 +620,8 @@ autoFIPC <-
       IPDItemCount <- 0
 
       # IPD target item checking
-      newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)])
-      oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)])
+      newFormColNames <- colnames(newFormModel@Data$data)
+      oldFormColNames <- colnames(oldFormModel@Data$data)
 
       # ⚡ Bolt: Vectorized match() to avoid dynamic array growth overhead inside a for loop
       idxNew <- match(newformCommonItemNames, newFormColNames)
@@ -749,8 +749,8 @@ autoFIPC <-
       }
     }
 
-    newFormColNames <- colnames(newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)])
-    oldFormColNames <- colnames(oldformYDataK[colnames(oldFormModel@Data$data)])
+    newFormColNames <- colnames(newFormModel@Data$data)
+    oldFormColNames <- colnames(oldFormModel@Data$data)
 
     # ⚡ Bolt: Cache parameter indices to avoid O(N) linear search inside loop
     newScaleParmsItemIdxCache <- split(seq_len(nrow(NewScaleParms)), NewScaleParms$item)
@@ -848,7 +848,7 @@ autoFIPC <-
     message('\nestimating Linked Form Eq(X) parameters')
 
     # ⚡ Bolt: Cache subsetted dataframe to avoid repeated O(N) memory copies during mirt model setup
-    linkedFormData <- newformXDataK[colnames(newFormModel@Data$data)]
+    linkedFormData <- newformXDataK[, colnames(newFormModel@Data$data), drop = FALSE]
 
     if (forceNormalZeroOne) {
       freeMEAN <- F
diff --git a/tests/testthat/test-bolt-intersect.R b/tests/testthat/test-bolt-intersect.R
new file mode 100644
index 00000000..ae7e0a05
--- /dev/null
+++ b/tests/testthat/test-bolt-intersect.R
@@ -0,0 +1,61 @@
+test_that("model metadata preserves linked-form column order", {
+  skip_if_not_installed("mirt")
+  set.seed(42)
+
+  old_discrimination <- matrix(
+    c(1, 1.2, 0.8, 1.5, 0.9, 1.1, 1.0, 1.3),
+    ncol = 1
+  )
+  old_intercept <- matrix(
+    c(1, -1, 0, 0.5, -0.5, 0, 0.2, -0.2),
+    ncol = 1
+  )
+  oldform_data <- mirt::simdata(
+    old_discrimination,
+    old_intercept,
+    250,
+    itemtype = "2PL"
+  )
+  colnames(oldform_data) <- paste0("Item", 1:8)
+
+  new_discrimination <- matrix(c(1, 1.2, 0.8, 1.0, 1.3), ncol = 1)
+  new_intercept <- matrix(c(1, -1, 0, 0.2, -0.2), ncol = 1)
+  newform_data <- mirt::simdata(
+    new_discrimination,
+    new_intercept,
+    250,
+    itemtype = "2PL"
+  )
+  colnames(newform_data) <- c(
+    "Item1",
+    "Item2",
+    "Item3",
+    "NewItem1",
+    "NewItem2"
+  )
+
+  result <- aFIPC::autoFIPC(
+    newformXData = newform_data,
+    oldformYData = oldform_data,
+    newformCommonItemNames = c("Item1", "Item2", "Item3"),
+    oldformCommonItemNames = c("Item1", "Item2", "Item3"),
+    itemtype = "2PL",
+    confirmCommonItems = TRUE,
+    tryEM = TRUE,
+    checkIPD = FALSE,
+    freeMEAN = FALSE,
+    forceNormalZeroOne = FALSE,
+    tryFitwholeOldItems = FALSE,
+    tryFitwholeNewItems = FALSE
+  )
+
+  expect_s4_class(result$LinkedModel, "SingleGroupClass")
+  expect_identical(
+    colnames(result$newFormModel@Data$data),
+    colnames(newform_data)
+  )
+  expect_identical(
+    colnames(result$LinkedModel@Data$data),
+    colnames(newform_data)
+  )
+})