본 논문은 물리 정보 기반 신경망(PINN)을 이용하여 다상 Lattice Boltzmann Method (LBM) 시뮬레이션에서 날카로운 계면을 보존하는 향상된 방법을 제시합니다. 계면 확산은 다상 LBM에서 일반적인 문제이며, 계면 역학이 중요한 현상을 시뮬레이션하는 정확도를 떨어뜨립니다. 제안된 PINN-LBM 프레임워크는 시뮬레이션의 물리적 정확도를 유지하면서 계면의 선명도를 유지합니다. 방울 시뮬레이션을 통해 계면 폭, 최대 기울기, 상 분리, 유효 계면 폭, 계면 에너지를 정량적으로 측정하여 접근 방식의 유효성을 검증합니다. 향상된 시각화 기법을 통해 특히 시뮬레이션 전반에 걸쳐 잘 정의된 계면을 유지하는 측면에서 다상 시뮬레이션에 대한 PINN-LBM의 우수한 성능을 명확하게 보여줍니다. 신경망 통합이 기본 유체 역학과의 물리적 일관성을 유지하면서 수치적 확산을 효과적으로 상쇄하는 방법을 보여주는 결과에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다.