공간적으로 국소화되어 있고 동적으로 진화하는 해(solution)를 갖는 시간 의존적 고차원 편미분 방정식 (PDEs)은 물리 정보 신경망 (PINNs)에 근본적인 과제를 제기합니다. 이는 고차원 시공간 영역에서 균일한 콜로케이션 샘플링 (uniform collocation sampling)이 점점 더 비효율적이 되기 때문입니다. 본 연구에서는 공간과 시간을 명시적인 시간 진행 (time marching) 없이 통합된 영역으로 취급함으로써, PINNs를 위한 심층 적응형 샘플링 (deep adaptive sampling) 프레임워크를 시간 의존적 설정으로 확장합니다. 정규화 흐름 (normalising flow) 신경망 모델은 PDE 잔차 (residual)에 의해 유도된 분포를 효과적으로 학습하며, 해를 학습하기 가장 어려운 영역에 집중된 새로운 콜로케이션 지점 (collocation points)을 생성합니다. 명시적인 시간 단계 (time stepping)나 이동 격자 (moving meshes)를 요구하는 기존의 적응형 전략과 달리, 높은 잔차 영역은 순수하게 PDE 잔차 분포에 의해 공간과 시간 모두에서 자동으로 식별되고 추적됩니다. 제안된 전략의 효과는 2차원 공간에서의 날카롭고 움직이는 특징부터 최대 8차원 공간에서의 국소적 구조에 이르기까지 다양한 벤치마크 문제에서 평가되었습니다.