人間の運動予測は、過去の人体運動軌道をもとに、将来の姿勢シーケンスを予測することを目的としている。本研究では、人体の運動学的構造と運動の時間的滑らかさの性質の両方を考慮した人間運動予測フレームワーク「FreqMRN」を提案する。具体的には、FreqMRNはまず、運動注意モジュールを用いて固定サイズの運動履歴要約を生成することで、過度に長い運動入力を原因とする予測精度の低下を回避する。その後、提案する空間時間に配慮した、速度に配慮した、およびグローバルな滑らかさに配慮した損失関数によって監視され、運動再精査モジュールを通じて予測運動が反復的に改善される。この再精査モジュールは、姿勢空間と周波数空間の間で運動表現を相互に変換する。本手法は、Human3.6M、AMASS、3DPWを含む複数の標準ベンチマークデータセット上で評価された。実験結果から、短期および長期の両方の予測において、従来手法を大きく上回る性能を示すとともに、優れたロバスト性を確認した。