본 논문은 단일 이미지 초해상도(SISR) 분야에서 심층 학습의 발전에도 불구하고, 기존 연구가 성능 향상에만 집중하고 모듈의 전이 가능성 정량화에는 소홀했던 점을 지적합니다. "범용성(Universality)" 개념과 이에 따른 정의를 제시하여 기존의 "일반화(Generalization)" 개념을 모듈의 전이 용이성으로 확장하고, 모듈의 전이 용이성을 정량화하는 지표인 "범용성 평가 방정식(UAE)"을 제안합니다. UAE 결과를 바탕으로, 사이클 잔차 블록(CRB)과 심층별 사이클 잔차 블록(DCRB)이라는 두 가지 최적화된 모듈을 설계합니다. 자연 장면 벤치마크, 원격 감지 데이터셋 및 기타 저수준 작업에 대한 실험을 통해 제안된 플러그 앤 플레이 모듈이 포함된 네트워크가 여러 최첨단 방법을 능가하며 최대 0.83dB의 PSNR 향상 또는 매개변수 71.3% 감소를 달성함을 보여줍니다. 다양한 기본 모듈에 유사한 최적화 접근 방식을 적용하여 플러그 앤 플레이 모듈 설계의 새로운 패러다임을 제시합니다.