feat(B05 노선 추천 엔진): 합치기 판정 = 바뀐 측점 횡단 차이 · 후보 줄 세움 = 노선 횡단 토공 · 균형 종단 위 5 개 (419-1)

- 420 cross_earthwork · cross_earthwork_delta 이음 — 합치기 멈춤 = 계획고 지반고 노선 횡단 +10 %
- 토공 · 공사비 줄 세움 = 상한 누른 계획선 횡단(종단 켬) · 지반고 횡단(종단 끔)
- 위 후보 수 3 → 5(검증_sub4 균형 종단 토공 최소 = 줄 세움 5 위)

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B05_Profile/B05_Profile_Engine_RouteInitial.py

@@ -54,11 +54,18 @@ from __future__ import annotations
 
 import hashlib
 import json
+import math
 from pathlib import Path
 from typing import Any
 
 import numpy as np
+from shapely.geometry import LineString
 
+from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_CrossEarth import (
+    cross_earthwork,
+    cross_earthwork_delta,
+)
+from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Merge import RouteEarth
 from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Metrics import GRADE_SMOOTH_M, route_metrics
 from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Pool import (
     Pool,
@@ -70,6 +77,8 @@ from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Pool import (
     weighted,
 )
 from B05_Profile.B05_Profile_Engine_RouteInitial_Profile import (
+    STATION_M,
+    _reference,
     attach_profile,
     cover_shortfall,
     plain_metrics,
@@ -300,9 +309,10 @@ def generate_initial_route(
     후보 묶음(`..._Pool`)에서 제 목표 비교값이 가장 좋은 것. `stream_offset_m`·`grade_smooth_m` 을
     안 주면(None) 이 머리의 기본값을 쓴다 — 화면에서 프로젝트마다 겹쳐 쓸 수 있다(PLAN 20장 확정).
 
-    후보마다 균형 종단(`..._Profile` · PLAN 63-4)을 붙여 토공 점수를 그것으로 고른다 — 편집 창
-    추천 점수 · 미리 보기에만 쓰고 확정 종단과 무관. `pipes`(x, y, 덮개 여유)는 덮개 부족 수만 센다.
-    `with_profile` 끄면(종단 반영 끔) 종단 없이 63-4 전 점수(원지반 가늠)로 고른다.
+    토공 · 공사비 갈래는 후보를 노선 횡단 토공(`..._CrossEarth` · 상한 누른 계획선)으로 줄 세워 위
+    몇 개에만 균형 종단(`..._Profile` · PLAN 63-4)을 붙여 고른다(419) — 편집 창 추천 점수 · 미리
+    보기에만 쓰고 확정 종단과 무관. `pipes`(x, y, 덮개 여유)는 덮개 부족 수만 센다.
+    `with_profile` 끄면(종단 반영 끔) 종단 없이 계획고 지반고 횡단 토공으로 고른다.
     """
     if mode not in MODES:
         raise ValueError(f"모르는 갈래: {mode}")
@@ -365,6 +375,58 @@ def generate_initial_route(
     def quick(route: Any) -> None:
         profiled(route, exact=False)
 
+    def cross(line: Any, at: Any = None, design_z: Any = None) -> dict[str, Any]:
+        return cross_earthwork(
+            line.vertices,
+            at,
+            design_z,
+            terrain,
+            standard,
+            design_curves=[curve.as_dict() for curve in line.curves],
+        )
+
+    def route_earth(line: Any) -> float:
+        # 합치기 멈춤 잣대 = 계획고 지반고 횡단(1차 종단 규칙 · 종단 끔과 같음)
+        try:
+            found = cross(line)
+        except ValueError:
+            return math.inf
+        return found["cut"] + found["fill"]
+
+    def merge_delta(before: Any, after: Any, window: tuple[float, float]) -> float:
+        # 바뀐 자리 측점만 — 뒤 측점은 같은 선을 따라 밀린 것뿐(옛 선 끝 s1 → 새 선 s1 + 연장 차)
+        shift = LineString(after.vertices).length - LineString(before.vertices).length
+        first = math.ceil(window[0] / STATION_M) * STATION_M
+        try:
+            return cross_earthwork_delta(
+                before.vertices,
+                after.vertices,
+                np.arange(first, window[1] + shift + 1e-9, STATION_M),
+                terrain,
+                standard,
+                before_chainages=np.arange(first, window[1] + 1e-9, STATION_M),
+                design_curves_before=[curve.as_dict() for curve in before.curves],
+                design_curves_after=[curve.as_dict() for curve in after.curves],
+            )["earth"]
+        except ValueError:
+            return math.inf
+
+    def cross_score(route: Any, capped: bool) -> float:
+        # 후보 줄 세움(419) — 켬 = 상한 누른 계획선(`_reference`) 횡단 · 끔 = 계획고 지반고 횡단
+        held = pool.scores if pool is not None else {}
+        key = (id(route[1]), capped)
+        if key not in held:
+            try:
+                found = cross(route[0])
+                if capped:
+                    at = np.asarray([row["chainage_m"] for row in found["per_station"]])
+                    ground = np.asarray([row["ground_m"] for row in found["per_station"]])
+                    found = cross(route[0], at, _reference(ground, np.diff(at), max_grade))
+                held[key] = found["cut"] + found["fill"]
+            except ValueError:
+                held[key] = math.inf
+        return held[key]
+
     bound = None
     pool: Pool | None = None
     target = _weighted_end(used) if mode == "weighted" else mode
@@ -387,17 +449,24 @@ def generate_initial_route(
             graph = RouteGraph(grid, expected, limit=max_grade, min_radius_m=min_radius_m)
             while len(_POOLS) >= POOL_CACHE_SIZE:
                 _POOLS.pop(next(iter(_POOLS)))
-            # 합치기 멈춤 토공 — 420 `cross_earthwork_delta`(바뀐 측점 횡단 차이)가 오면 `earth_delta`
-            # 로 이음 · 그 전엔 노선 잣대 토공(띠 가늠 · `..._Merge.merge_same_side`)
-            _POOLS[key] = build_pool(graph, follow_line(), max_grade, min_radius_m, measure, fit)
+            # 합치기 멈춤 토공 = 노선 횡단 + 바뀐 측점 횡단 차이(420 `..._CrossEarth` · 419)
+            _POOLS[key] = build_pool(
+                graph,
+                follow_line(),
+                max_grade,
+                min_radius_m,
+                measure,
+                fit,
+                cross=RouteEarth(route_earth, merge_delta),
+            )
         pool = _POOLS[key]
         bound = pool.bound
         if target == "weighted":
             outline, metrics = weighted(pool, used, min_radius_m, measure)
         else:
-            # 종단 반영 켬 토공 · 공사비 = 줄 세운 위 후보만 균형 종단(빠른 판) · 고른 하나만
-            # 아래에서 바로 셈(419)
-            outline, metrics = choose(target, pool.candidates, with_profile, quick)
+            # 토공 · 공사비 = 횡단 토공으로 줄 세움 · 종단 반영 켬이면 위 후보만 균형 종단(빠른
+            # 판) · 고른 하나만 아래에서 바로 셈(419)
+            outline, metrics = choose(target, pool.candidates, with_profile, quick, cross_score)
     # 후보는 이미 측점에 맞춘 선(383-1 · `..._Pool.settle` · 맞추기 전 선은 안 냄 · 419)
     snapped = (outline, metrics)
 
@@ -432,7 +501,9 @@ def generate_initial_route(
         "ends_grade_pct": ends,
         "ends_over_limit": ends > max_grade * 100.0 + 1e-6,
         # 10 m 안인 다른 갈래(같은 노선 알림) · 제약 안 띠 폭 어림 — 추적은 묶음이 이미 있을 때만
-        "similar": None if pool is None else similar(pool, target, outline, with_profile, quick),
+        "similar": None
+        if pool is None
+        else similar(pool, target, outline, with_profile, quick, cross_score),
         "with_profile": with_profile,
         "band_width_m": None if pool is None else round(pool.band_width_m, 1),
         "criteria": {