다상 유체 시스템의 복잡한 역학을 효율적으로 시뮬레이션하기 위해, 인터페이스 정보를 물리적 사전으로 활용하는 Interface Information-Aware Neural Operator (IANO) 프레임워크를 제안합니다. IANO는 인터페이스 인식 다중 함수 인코딩 메커니즘과 기하학 인식 위치 인코딩 메커니즘을 통해 정확도를 향상시킵니다. 실험 결과는 IANO가 다상 유체 시뮬레이션에서 기존 모델보다 약 10% 정확도가 높고 데이터 부족 및 노이즈 환경에서도 강건함을 보임을 보여줍니다.
