diff --git a/B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_Watershed_Stream.py b/B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_Watershed_Stream.py
index c6951a5f..3200c4ee 100644
--- a/B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_Watershed_Stream.py
+++ b/B04_PreProcess/B04_PreProcess_Engine_Watershed_Stream.py
@@ -90,14 +90,25 @@ def split_streams_at_road(
         node_edges.setdefault(head, []).append(index)
         node_edges.setdefault(tail, []).append(index)
 
-    sampler = ElevationSampler(cloud)
+    # 표고를 묻는 조각은 **도로 교차 노드에 닿은 것뿐**이다(나머지는 확산으로만 정해진다).
+    # 그 조각들만 먼저 골라 두고, 그 둘레로 삼각망을 좁힌다 — 위 클래스 주석 참조.
+    seed_pieces = [
+        (index, piece, touching)
+        for index, piece in enumerate(pieces)
+        if (touching := [node for node in ends[index] if node in crossing_nodes])
+    ]
+    focus_xy = (
+        np.concatenate(
+            [np.asarray(piece.coords, dtype=np.float64)[:, :2] for _index, piece, _n in seed_pieces]
+        )
+        if seed_pieces
+        else None
+    )
+    sampler = ElevationSampler(cloud, focus_xy=focus_xy)
     # 씨앗 조각 → 그 조각의 하류쪽 끝점(= 도로 교차 노드). 이 값이 물 흐름 방향의 기준이 된다.
     upper_seeds: dict[int, tuple[float, float]] = {}
     lower_seeds: dict[int, tuple[float, float]] = {}
-    for index, piece in enumerate(pieces):
-        touching = [node for node in ends[index] if node in crossing_nodes]
-        if not touching:
-            continue
+    for index, piece, touching in seed_pieces:
         heights = sampler.at(np.array(touching, dtype=np.float64))
         crossing_node = touching[int(np.argmin(heights))]
         if _mean_elevation(piece, sampler) > float(np.min(heights)):
@@ -210,16 +221,42 @@ class ElevationSampler:
     최근접 등고선 정점만 쓰면 오차가 등고선 간격(주곡선 5m)만큼 나서, 계곡 교차점 표고가
     실제보다 한 등고선 위로 잡히고 상류 조각이 통째로 하류로 오판된다. TIN 선형보간을
     1차로 쓰고, TIN 밖(볼록껍질 외부)만 최근접 정점으로 메운다.
+
+    **`focus_xy` 를 꼭 줄 것 — 노선 [확인] 이 3분 반이던 원인이 여기였다**(2026-09-07 실측).
+    `LinearNDInterpolator` 는 들로네 삼각망을 **첫 호출 때** 만드는데, 등고선 구름을 통째로
+    (용화 317,348점) 넘기면 그 한 번이 **256~1,481초**로 뛴다(같은 입력에도 편차가 큼).
+    쓰는 곳은 세류 조각 위 몇 점뿐이므로, 물어볼 자리 둘레만 남기면 삼각망이 작아져
+    **1초 아래**가 된다. 남기는 여유(`margin_m`)는 등고선 재샘플 간격(5m)의 스무 배라
+    물어볼 점은 언제나 볼록껍질 한참 안쪽에 있고 보간값도 그대로다.
     """
 
-    def __init__(self, cloud: ContourCloud) -> None:
+    def __init__(
+        self,
+        cloud: ContourCloud,
+        focus_xy: np.ndarray | None = None,
+        margin_m: float = 100.0,
+    ) -> None:
         self._z = cloud.z
         if cloud.is_empty:
             self._interpolator = None
             self._tree = None
             return
-        self._interpolator = LinearNDInterpolator(cloud.xy, cloud.z)
-        self._tree = cKDTree(cloud.xy)
+        xy = np.asarray(cloud.xy, dtype=np.float64)
+        z = np.asarray(cloud.z, dtype=np.float64)
+        if focus_xy is not None and len(focus_xy):
+            focus = np.asarray(focus_xy, dtype=np.float64)
+            near = cKDTree(focus).query(xy, workers=-1)[0] <= margin_m
+            if near.any():
+                xy, z = xy[near], z[near]
+                logger.info(
+                    "배수유역: 표고 보간 구름을 물어볼 자리 %.0fm 안으로 줄임 — %d → %d점",
+                    margin_m,
+                    len(cloud.z),
+                    len(z),
+                )
+        self._z = z
+        self._interpolator = LinearNDInterpolator(xy, z)
+        self._tree = cKDTree(xy)
 
     def at(self, xy: np.ndarray) -> np.ndarray:
         """(N, 2) 좌표의 표고 (N,)."""