본 논문은 드론 기반 이미지를 이용한 인프라 자산 관리에서 저해상도 이미지 문제를 해결하기 위해 CNN과 효율적인 서브픽셀 CNN(ESPCNN)을 결합한 새로운 프레임워크를 제안한다. CNN은 양성(손상) 및 음성(정상) 클래스를 정확하게 분류하고, 경량화된 초해상도 기법인 ESPCNN은 CNN에서 얻은 양성 클래스 이미지에 대해 고해상도 이미지를 생성한다. ESPCNN은 바이큐빅 보간법보다 우수한 성능을 보였으며, CNN과 ESPCNN의 결합은 음성 클래스 이미지 전처리를 통해 계산 비용과 오경보를 줄이는 효과를 나타냈다. 특히 ESPCNN은 미세균열의 복잡한 형태까지 포착하는 시각적 성능을 보였다. 이 프레임워크는 고속도로 관리 기관의 손상 검출 및 자산 관리 효율 향상에 기여할 것으로 기대된다.
