En la República de Corea, las grietas en las estructuras de concreto se consideran defectos estructurales objetivos, y el mantenimiento constante de las instalaciones en deterioro conlleva costos sociales sustanciales. Por lo tanto, es importante desarrollar tecnologías que permitan una inspección de seguridad en edificios de manera económica y eficiente. Recientemente, la aplicación de UAVs y el aprendizaje profundo están atrayendo atención para una inspección de seguridad eficiente. Sin embargo, la tecnología actualmente desarrollada tiene limitaciones para definir grietas estructurales que pueden afectar seriamente la estabilidad de los edificios. Este estudio propone un método para definir grietas estructurales en la pared exterior de un edificio de concreto mediante la fusión de la capa de ortoimagen y la capa de dibujo estructural con el UAV y el aprendizaje profundo que se aplicaron previamente durante una inspección de seguridad. Primero, adquirimos datos de fotografía aérea basada en UAV y detectamos grietas a través del aprendizaje profundo. Se definieron grietas estructurales y no estructurales utilizando la capa de grietas detectadas, la capa de dibujo de diseño definió la parte estructural, y la capa de ortoimagen se basó en imágenes de UAV. Según los resultados del análisis, se definieron 116 grietas en partes estructurales y 149 grietas en partes no estructurales de un total de 265 grietas. En el futuro, se espera que el método propuesto contribuya en gran medida a las inspecciones de seguridad al poder determinar la calidad y el riesgo de las grietas.