refactor(B04/B05): 배수유역 분석을 B04로 이관, B05는 저장분 소비만

분석이 30초 걸리는데 B05는 일반 사용자 화면이다. 관리자 확인용 B04에서
한 번 돌려 저장하고, B05는 그 결과를 읽어 관 보충과 세부유역만 처리한다
(2026-07-31 사용자 지시).

노선 원천 변경
- B05 확정 경로 -> B03 업로드 계획 노선 파일(CSV). 분석이 노선 설계보다
  먼저 끝나 있어야 하기 때문. 샘플 planned_route_sample_epsg5187.csv 로 검증.
- common_util_route_geometry.py 신설 — RouteVertex/StructureCandidate/누가거리
  보간/세류 교차점/계획 노선 CSV 리더. B04와 B05가 같은 표현을 쓰도록 공용화.
  열 이름은 대소문자·한글 표기를 함께 받는다(B03이 여러 형식 수용 예정).

B04 (관리자 확인용, 신규)
- Engine_Watershed_{Grid,Stream,Descent,Flow,Expand,Export} — B05에서 git mv
- Engine_Watershed_Analyze.py — 1~8단계 오케스트레이션
- Router_Watershed.py — GET /drainage/primary-region
- UI_Watershed.ts — 2D 지도 GIS 레이어 그룹에 "배수유역" 토글 추가.
  격자/화살표/세류망/1차영역/2차유역/기본관을 겹쳐 그린다.
- 저장 위치 B05_wf2_Route/drainage -> B04_wf1_Surface/drainage
- 03_road_routing 단계 추가: B05가 세부유역을 나눌 최소 배열(셀->도로셀 귀속,
  유하장, 강도, 도로셀 제원, 셀 표고) + 계획도로선/기본배관/2차유역 기하

B05 (일반 사용자용, 축소)
- Engine_Drainage_Basin.py — B04 산출물 로더 + 관 보충(9) + 측구 라우팅/세부유역(10,11)
- Engine_Drainage.py 는 관경 산정만 남기고 322 -> 27줄
- Router_Drainage.py 509 -> 142줄. POST /drainage/basins 만 남김
- 화살표·격자·강도 띠 렌더 제거. 계획도로선/기본배관/2차유역만 받는다

삭제
- _legacy_watershed/ 4파일 (능선 행진 방식 원본 보관본)
- Engine_Watershed_Basin.py (B04 Analyze + B05 Drainage_Basin 으로 분할)
- GET /drainage/candidates 와 propose_structure_stations (구방식 후보 제안)

E2E 검증 (실데이터)
  B04 분석 28.2s -> 저장(geojson 11KB + npz 2.6MB)
  B05 로드 + 세부 설계 0.11s   <-- 30초가 0.1초로
  면적 457,404m2 로 B04 2차 유역과 정확히 일치
  관 편집 재산정 0.12s, 관 3개 -> 세부유역 3개, 면적 보존

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

B03_FileInput/B03_FileInput_Engine_Analyze.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 """B03 원본 입력 파일 메타데이터 분석."""
 
+import csv
 import logging
 import math
 import re
@@ -269,10 +270,121 @@ def analyze_tif_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
         rasterio_logger.removeFilter(warning_filter)
 
 
+_PLANNED_ROUTE_COLUMNS = ("route_name", "sequence", "x", "y", "z", "crs_epsg")
+
+
+def _parse_route_integer(value: str, *, field: str, row_number: int) -> int:
+    normalized = value.strip()
+    if not re.fullmatch(r"[0-9]+", normalized):
+        raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 양의 정수여야 합니다.")
+    parsed = int(normalized)
+    if parsed <= 0:
+        raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 양의 정수여야 합니다.")
+    return parsed
+
+
+def _parse_route_coordinate(value: str, *, field: str, row_number: int) -> float:
+    try:
+        parsed = float(value.strip())
+    except (AttributeError, ValueError) as exc:
+        raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 숫자여야 합니다.") from exc
+    if not math.isfinite(parsed):
+        raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 {field} 값은 유한한 숫자여야 합니다.")
+    return parsed
+
+
+def analyze_planned_route_csv(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
+    """원청 계획노선 CSV를 검증하고 경로 메타데이터를 반환한다."""
+    source = Path(path)
+    with source.open("r", encoding="utf-8-sig", newline="") as csv_file:
+        reader = csv.DictReader(csv_file)
+        if reader.fieldnames is None:
+            raise ValueError("계획노선 CSV 헤더를 찾을 수 없습니다.")
+
+        normalized_headers = [header.strip() for header in reader.fieldnames]
+        if len(set(normalized_headers)) != len(normalized_headers):
+            raise ValueError("계획노선 CSV 헤더에 중복된 열이 있습니다.")
+        header_map = dict(zip(normalized_headers, reader.fieldnames, strict=True))
+        missing = [column for column in _PLANNED_ROUTE_COLUMNS if column not in header_map]
+        if missing:
+            raise ValueError(f"계획노선 CSV 필수 열이 없습니다: {', '.join(missing)}")
+
+        route_name: str | None = None
+        crs_epsg: int | None = None
+        points: list[tuple[float, float, float]] = []
+        for expected_sequence, row in enumerate(reader, start=1):
+            row_number = expected_sequence + 1
+            current_name = (row.get(header_map["route_name"]) or "").strip()
+            if not current_name:
+                raise ValueError(f"CSV {row_number}행의 route_name 값이 비어 있습니다.")
+            if route_name is None:
+                route_name = current_name
+            elif current_name != route_name:
+                raise ValueError("계획노선 CSV에는 하나의 route_name만 사용할 수 있습니다.")
+
+            sequence = _parse_route_integer(
+                row.get(header_map["sequence"]) or "",
+                field="sequence",
+                row_number=row_number,
+            )
+            if sequence != expected_sequence:
+                raise ValueError(
+                    f"CSV {row_number}행의 sequence는 {expected_sequence}이어야 합니다."
+                )
+
+            current_epsg = _parse_route_integer(
+                row.get(header_map["crs_epsg"]) or "",
+                field="crs_epsg",
+                row_number=row_number,
+            )
+            if crs_epsg is None:
+                crs_epsg = current_epsg
+            elif current_epsg != crs_epsg:
+                raise ValueError("계획노선 CSV의 crs_epsg는 모든 행에서 같아야 합니다.")
+
+            points.append(
+                tuple(
+                    _parse_route_coordinate(
+                        row.get(header_map[field]) or "",
+                        field=field,
+                        row_number=row_number,
+                    )
+                    for field in ("x", "y", "z")
+                )
+            )
+
+    if len(points) < 2:
+        raise ValueError("계획노선 CSV에는 좌표가 2개 이상 있어야 합니다.")
+
+    xs, ys, zs = zip(*points, strict=True)
+    return {
+        "file": source.name,
+        "extension": "csv",
+        "size_bytes": source.stat().st_size,
+        "purpose": "planned_route",
+        "route_name": route_name,
+        "point_count": len(points),
+        "epsg": crs_epsg,
+        "columns": list(_PLANNED_ROUTE_COLUMNS),
+        "bounds": {
+            "x_min": min(xs),
+            "x_max": max(xs),
+            "y_min": min(ys),
+            "y_max": max(ys),
+            "z_min": min(zs),
+            "z_max": max(zs),
+        },
+        "start_point": list(points[0]),
+        "end_point": list(points[-1]),
+    }
+
+
 def analyze_input_metadata(path: str | Path) -> dict[str, Any]:
     """입력 파일 확장자에 맞는 B03 메타데이터 분석 함수를 호출한다."""
     source = Path(path)
     extension = source.suffix.lower()
+    if extension == ".csv":
+        return analyze_planned_route_csv(source)
     if extension in {".las", ".laz"}:
         return analyze_las_metadata(source)
     if extension == ".prj":