적응형 볼륨 유한 요소 메싱(Adaptive volumetric finite element meshing)은 컴퓨터 지원 공학 및 분석에서 핵심 단계이며, 주어진 문제의 계산 예산을 결정합니다. 이는 전통적으로 반복적인 편미분 방정식(PDE) 솔버나 대규모 시뮬레이션 데이터로 훈련된 고도로 감독되는 데이터 기반 서로게이트를 필요로 했습니다. 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLMs)이 2D 시각 작업에서 탁월함을 보이지만, 기하학적 이해와 물리 법칙에 기반하여 영역을 의미론적으로 근거화하는 그들의 제로샷(zero-shot) 능력은 여전히 미해결 과제입니다. 전반적으로 본 연구는 중요한 질문을 탐구합니다: 상용 MLLMs의 고수준 시맨틱 이해가 유한 요소 메쉬 정제를 위한 실행 가능한, 제로샷 기하학적 프록시 역할을 할 수 있는가? 이를 조사하기 위해, 우리는 GReFEM(Geometric Reasoning Enhanced Multimodal LLMs for Finite Element Meshing)을 소개합니다. 이 프레임워크는 MLLMs를 활용하여 물리 기반 텍스트 프롬프트에 따라 응력 임계 영역을 시각적으로 국소화합니다. 2D MLLM 사전 학습과 3D 기하학 사이의 격차를 해소하기 위해, 우리는 주요 기하학적 특징의 관측 가능성을 극대화하는 뷰 선택 모듈인 orthoViews를 도입했습니다. 우리는 다양한 CAD 기하학, 하중 케이스 및 SOTA MLLMs 전반에 걸쳐 심층적인 경험적 평가를 수행하고, 엄격하게 일치된 정제 예산(matched refinement budget) 하에서 조정된 기하학적 휴리스틱과 비교합니다. 우리의 발견은 MLLMs가 복잡한 공간-물리 지침을 정확하게 따르는 강력한 제로샷 능력을 보여주며, 이는 맹목적인 휴리스틱보다 더 높은 정밀도로 응력 관련 특징을 분리해냅니다. 본 연구는 물리적 근거화(physical grounding)에서 MLLMs의 성공과 현재 한계를 모두 매핑함으로써, 자동화된 시뮬레이션 워크플로우에서 의미론적 어시스턴트로서 파운데이션 모델의 최전선을 정의합니다.