응집 구역 모델 (Cohesive Zone Models, CZMs)은 항공우주 복합재 구조에서 계면 파괴 (interface fracture), 층간 분리 (delamination), 접착 실패 (adhesive failure), 그리고 섬유-기재 박리 (fiber--matrix debonding)를 시뮬레이션하는 데 널리 사용됩니다. 암시적 준정적 유한 요소 해석 (implicit quasi-static finite element analyses)에서, 응집 연화 (cohesive softening)는 음의 계면 접선 (negative interface tangents), 해의 도약 (solution jumps), 그리고 뉴턴 베이신 불일치 (Newton-basin mismatch)를 유발할 수 있으며, 이로 인해 이전 수렴 상태가 다음 증분 (increment)을 위한 불충분한 초기 추측값 (initial guess)이 될 수 있습니다. 이는 정체 (stagnation), 잘못된 분기 수렴 (wrong-branch convergence), 또는 반복적인 스텝 컷 (step cuts)으로 이어질 수 있습니다. 점성 정규화 (viscous regularization), 경로 추적 (path following), 동적 이완 (dynamic relaxation), 그리고 수동 뉴턴-랩슨 (Newton--Raphson, NR) 수정 등을 포함한 기존의 해결책들은 유효 응답을 변경하거나, 비용을 증가시키거나, 혹은 수작업으로 제작된 계면 규칙에 의존합니다. 본 연구는 까다로운 CZM 증분을 위해 인터페이스 인식 신경 뉴턴 프리컨디셔너 (Interface-Aware Neural Newton Preconditioner, IA-NNP)를 제안합니다. IA-NNP는 수동 NR 수정을 규칙 기반의 인터페이스 리프팅 (interface lifting)으로 재구성하고, 이를 학습된 상태 의존적 인터페이스 보정 (state-dependent interface correction)으로 일반화합니다. 이 방법은 활성화된 계면 변수에만 작용하며, 원래의 인장-분리 법칙 (traction--separation law), 잔차 조립 (residual assembly), 접선 평가 (tangent evaluation), 이력 업데이트 (history update), 그리고 소산 체크 (dissipation checks)를 보존합니다. 두 가지 구현 방식이 개발되었습니다: 학습된 초기 추측값 리프팅을 위한 IA-NNP-Init과 반복 단계 수준의 비선형 우측 프리컨디셔닝 (nonlinear right preconditioning)을 위한 IA-NNP-NL입니다. 인터페이스 그래프 특징 (interface graph features)은 개구 (opening), 인장 (traction), 접선 (tangent), 손상/이력 변수 (damage/history variables), 모드 혼합도 (mode mixity), 잔차 (residuals), 그리고 인접 상태 (neighboring states)를 인코딩합니다. 보정은 경계가 지정되고 신뢰도 게이트 (confidence-gated)를 거치며, 오직 원래의 CZM 뉴턴 풀(Newton solve)을 통해서만 수락됩니다. 근동등성 (root-equivalence) 특성은 IA-NNP가 수렴 경로를 변경할 뿐, 이산 CZM 해 집합 (discrete CZM solution set)을 변경하지 않음을 보여줍니다. 수평, 원형, 이중 계면, 그리고 활성 전선 (active-front) 벤치마크 테스트 결과, 표준 NR 및 수동 NR 수정 방식보다 힘-변위 응답 (force--displacement response)을 보존하면서도 까다로운 증분 수렴 성능, 더 나은 분기 회복 (branch recovery), 그리고 더 적은 실패율을 보여주었습니다.