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걷는 것이 힘든 초등학교 저학년 아이와 함께 시애틀 명소를 둘려봤습니다

아이와 함께 여행하다 보니, 약간은 시간 여유가 있게 일정을 짰습니다. 자동차를 렌트해서 많이 걷지 않았지만 주차는 항상 좀 신경 쓰이더군요. 비슷한 고민 하시는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.

작지만 드나드는 사람이 많은 타코마 공항 (Sea Tac)

저는 미국 국내 다른 곳을 여행하고 국내선으로 시애틀 타코마 공항에 도착했습니다.Sea Tac이라고도 부르는 곳입니다. 지도에 Sea Tac이라고 자주 나오니 알아두면 좋습니다.가운데 부메랑 같이 생긴 터미널이 있고, 북쪽에는 North Satellite, 남쪽에는 South Satellite가 있습니다.N, S satellite에 내렸을 때는 한 층 아래로 내려가 셔틀 기차를 타고, 짐 찾는 곳으로 이동하면 됩니다.랜터카를 빌리려면, 짐을 찾고 약간만 이동하면 바로 출구가 나오는데,Rental Car Facility로 이동해야 합니다. 표지판을 따라 가면 셔틀 버스 승강장이 있습니다.셔틀 버스가 꽤 자주 오고, 타는 사람도 많습니다.시애틀 시내까지 한두번 차가 막히는 상습 정체 구간이 있습니다.시내는 작다보니 아무리 막혀도 크게 오래 걸리지는 않습니다만, 고속도로는 공항 갈 때 항상 여유를 더 두시는 것이 좋을 것 같습니다.

여행할 때 유용한 App 정보 참고하세요

App으로 여행자보험을 가입하고우버, 리프트를 타고 이동하고Google 캘린더와 Google Maps를 써서 장소를 찾아가다가피곤해지면 호텔에서 우버이츠로 음식을 배달시켜 먹는 방법이 나와 있습니다. ^^

소박하지만 공짜로 전망을 볼 수 있는 캐리 공원

숙소 근처 캐리공원으로 향했습니다.관광객, 산책하는 사람이 좀 있었습니다.한 눈에 시애틀 시내와 바다가 보이는 전망이 제법 괜찮은 공원입니다.근처에 노상 주차를 할 수 있고요.

시애틀 주차 참고하세요

시내 주차는, 길에 코인 주차하거나 주차장을 이용하게 됩니다.대부분 코인 주차가 가격이 저렴합니다. 제가 가 본 시내 주차장은 한 시간에 3~7달러였는데, 길가 주차장은 이보다 저렴한 경우가 많더군요.다만, 코인주차는 선불이어서 시간을 계산할 때 좀 고민이 됩니다.주택가에 무료 주차가 가능한 지역도 있는데요.보도 턱에 보면, 아무 색이 안 칠해져 있고 주차 금지 표지판이 없는 지역이면 주차가 가능합니다.(보도 턱에 노란색, 빨간색이 칠해져 있으면 주차 금지, 흰색은 30분정도 가능하다네요)주차 금지 표지판은, 화살표가 있는 경우가 있습니다. 그쪽 방향으로는 주차를 하지 말라는 뜻이죠.가끔 동서남북 방위가 써 있는 곳도 있고요.

물과 식료품을 사러 마트에 갔습니다

우리나라 좀 큰 수퍼마켓 정도 크기 였는데요.제가 간 곳은, 외부 주차장도 있고 매장 내에 스타벅스와 조리 식품 판매하는 곳도 있었습니다.좀 작은 이마트 정도 된다고 할까요? (식료품 위주로 판매하는....)미국 마트는 대부분 점원이 가격을 계산하며 봉투에 물건을 담아 줍니다.다 담고 나서 결제 할 때, 저에게 멤버쉽 카드가 있냐고 물어보더군요.없다고 하니, 새거를 꺼내서 멤버쉽 할인을 적용해 주었습니다.(별도로 가입도 안 하고, 그냥 할인 적용하고 그 카드는 다시 넣더군요)이유는 모르겠지만, 멤버쉽 할인이 되는 특정 상품이 포함되어 있어서 몇 달러 싸게 지불했습니다.

공예품이 인상깊었던 시장

해산물 파는 곳도 있었던 것 같은데, 저희는 공예품 파는 곳을 둘러봤습니다.예쁜 물건들이 많더군요.스타벅스 1호점도 있는데 줄이 꽤 깁니다.

시애틀의 작은 경리단길

작은 골목인데 문득 식당과 가게, 사람들이 보입니다.잠시 구경하거나 식사하기 괜찮습니다.

탁자에 쏟아주는 분위기가 괜찮은 식당

점심 식사를 여기서 했는데, 서양 사람들은 단품을 주로 먹는 것 같고 동양사람들은 게 세트 메뉴를 많이 먹었습니다.식탁에 쏟아 놓고 먹는 재미가 있습니다.제가 느끼기에 해산물 맛은 한국이 좀 더 나은 것 같고요.식당은 움푹 들어간 입구로 들어가시면 되고,건물 안에 이런저런 조각상이 재미있게 놓여져 있습니다.

아이들이 특히 좋아하는, 육지와 바다를 넘나드는 투어 버스

아이가 타고 싶어해서 탔는데 가격이 싸지는 않습니다.어른 35달러 두 장, 어린이 20달러, 애들 다 목에 걸고 쾍쾍 소리내는 quacker와 출발 전 기념사진 촬영권까지 합쳐서 100달러가 넘었네요.사진은 촬영하면 휴대폰 문자로 다운로드 받을 수 있는 주소를 보내주는 방식입니다.출발 장소와 시간은 아래 사이트 참고하시면 됩니다.시애틀 시내 주요 관광지를 한 바퀴 돌고, lake union에서 풍덩 물에 들어갑니다.시애틀 여행 처음이나 마지막에 관광지를 정리하는 느낌으로 보시면 좋을 것 같아요.

Ride the Duck (오리배), Space Needle 근처 싼 주차장!! (1시간에 1달러)

시애틀 여행에서 차를 몰고 다니다보니 항상 주차가 신경쓰였습니다.오리배를 타러 가려는데 그 근처에 space needle이라는 중요한 관광지가 있다보니 주변 주차장이 꽤 비싸더군요. 그래서 돌다가 발견한 장소입니다. 

주소는 여기를 찍고 가면 됩니다.   348 Taylor Ave N Seattle, WA 98109

아래 빨간 점선이 도로에 주차할 수 있는 유료 주차장이고요. 그 아래 사진처럼 생겼습니다. 바로 걸어서 갈만한 거리죠. 주차하고, 적당히 시간 정해서 기계에 돈 넣고, 주차권이 나오면 스티커를 살짝 떼서 운전석 옆에 붙이면 됩니다.

계산대가 없는 미래 매장에서 쇼핑

작년에 국내에서도 꽤 화재가 되었던 아마존 고 매장을 일반인도, 한국인도 이용할 수 있게 되었습니다.물건을 들고 나오면 바로 계산이 되는, 미래의 매장이었습니다.

상세한 이용법은 아래 링크를 참고하세요.

아마존 고 (amazon go)가 두 번째 매장을 연다고 하네요

2018년 8월27일에 나온 뉴스입니다.아마존 고 2호점이 시애틀에 생긴다고 하네요. 위치는 5th and Marion 이고, 첫번째 매장보다는 좀 작을 것이라고 합니다.1호점은 업무지구였는데, 2호점은 주택가에 인접한 것 같네요.

스낵, 캔디, 간편 조리 식품은 파는데, 1호점에서 판매하던 주류는 빠진다고 하네요.

연내 미국에서 매장을 더 연다는 말이 있었는데, 어떻게 될 것인지 궁금합니다.

한글 요약본을 추가합니다.

인공지능, 딥러닝 이야기

복잡한 이야기가 쉽게 정리가 된 기사가 있어서 주요 내용 발췌해서 인용합니다.

(전략)

“인공지능은 (인간에 비하면) 좁은 범위의 일을 수행할 수 있다. 우선 개·고양이·자동차 같은 대상을 인식하고, 자동차를 운전하며, 문장의 의미를 잡아챌 수 있다. 특정 언어를 다른 언어로 번역하는 것도 가능하다. 이런 능력들은 대부분 이른바 ‘지도학습(supervised learning)’으로 가능해졌다.”

지도학습은 이른바 ‘기계학습(machine learning)’의 방법 중 하나다. 학습이란 ‘문제의 규칙을 익히는 작업’이다. 일단 학습을 마치면, 같은 유형의 다른 문제를 풀 수 있어야 한다. 어린이가 ‘1+2’ ‘2+3’ 등 더하기 문제를 해결하는 덧셈 규칙을 익혀 ‘12+15’도 풀 수 있을 때 ‘학습했다’라고 평가한다. 기계학습은 문자 그대로, 기계가 어떤 문제를 해결하기 위한 규칙을 습득한다는 의미다. 개와 고양이 같은 대상을 인식하는 ‘지도학습’에 AI는 능하다.

예컨대 ‘강아지 사진을 고르라’는 문제가 있다고 치자. 컴퓨터에게는 굉장히 어려운 문제다. 가장 간단한 해결 방법은, 인간 프로그래머가 강아지의 특성들을 컴퓨터에 일일이 입력해주는 것이다. ‘네 발로 서 있다’ ‘얼굴이 역삼각형이다’ ‘입이 튀어나와 있다’ ‘얼굴의 아래로부터 위로 3분의 1 지점에 둥근 형태의 코가 있다’ 따위. 대상의 특성을 언어로 표현하기는 결코 쉬운 일이 아니다. 이럭저럭 수많은 특성을 자세히 입력하면, 컴퓨터는 그 특성들을 조합해서 강아지를 골라낼 수 있기는 할 것이다. 그러나 컴퓨터가 ‘학습’한 것은 아니다. 사람이 제공한 ‘강아지를 강아지로 인식하는 규칙(특성)’들을 받아 명령대로 수행한 것에 불과하기 때문이다.

이에 비해 기계학습에서는 컴퓨터가 훈련을 통해 강아지를 인식하는 규칙을 스스로 익힌다. 사람은 컴퓨터에게 미리 준비한 강아지, 고양이, 자동차, 의자 등의 사진(훈련 자료)을 보여주면서 강아지를 고르라고 ‘지도’한다. 사진에는 정답(강아지, 고양이 등)이 달려 있다. 컴퓨터는 수많은 사진 자료를 보고 맞히거나 틀리면서 점점 더 강아지의 특성을 잘 알게 된다. 제시된 자료 속 대상의 발이 네 개면 ‘강아지일 가능성이 매우 크고’, 입이 튀어나와 있으면 ‘어느 정도 강아지일 가능성이 있다’는 식으로 나름의 ‘규칙’을 만든다. 그러던 중 예컨대 자동차를 강아지로 판단하는 실수를 범할 수 있다. ‘발이 네 개면 강아지일 가능성이 매우 크다’는 규칙을 만들어놓았는데 자동차도 발이 네 개이기 때문이다. 오류를 범했다는 것을 인지한 컴퓨터는 강아지를 가리는 문제에서 ‘발이 네 개’의 중요성을 줄이고 ‘튀어나온 입’과 ‘역삼각형 얼굴’의 중요성을 강화하는 쪽으로 규칙을 스스로 바꾼다. 수십만~수백만 장의 자료가 동원되는 훈련을 거치고 나면 컴퓨터는 새로운 사진에 대해서도 강아지 여부를 꽤 정확하게 가려내게 된다. 이를 위한 규칙은 컴퓨터가 스스로 만들었지만(학습), 정답이 달린 자료를 제공하면서 규칙을 형성하게 ‘지도’한 것은 사람이다. 지도학습이라 부르는 이유다.

지도학습 이외의 기계학습으로는 ‘강화학습(reinforcement learning)’이 있다. 이세돌 9단을 이긴 알파고가 단기간에 무지막지한 바둑 실력을 쌓은 학습 모델이다. 컴퓨터의 출력 결과에 따라 보상하거나 벌을 준다. 컴퓨터는 보상과 벌칙을 감안하면서 점점 더 최선의 결정을 내리도록 학습한다. 어린이에게 상벌을 주는 방법으로 올바른 행위를 유도하는 것과 비슷하다. 그러나 강화학습에 대한 르쿤의 평가는 그리 후하지 않았다. “기계에게 (지도학습과 달리) 정답을 제시하지 않고 질문만 던진다. 기계가 올바른 대답을 내놓으면 ‘맞다’라고 하면 된다(기계에 대한 보상). 강화학습은 바둑, 체스 등 게임에 많이 활용된다. 컴퓨터가 한국 바둑 챔피언 이세돌 같은 고수들과 대전할 수 있었던 이유다. 강화학습 모델은 발전 중이지만 한계도 있다. 게임에서만 잘 작동할 수 있기 때문이다.”

게임 밖의 현실 세계에서 강화학습으로 컴퓨터를 훈련시킬 수는 없다. “만약 강화학습으로 자율주행차를 훈련하려면 제대로 운전하기까지 수천 회에 걸쳐 가로수와 충돌하고 수천명의 보행자에게 중상을 입혀야 한다. 더욱이 엄청나게 긴 훈련 시간이 필요하다. 사람의 경우, 20~30시간 연습하면 사고를 내지 않고 자동차를 운전할 수 있다. 기계는 수천~수만 시간을 연습해야 한다. 기계는 사람과 달리 스스로 판단할 수 없기 때문이다. 오늘날 인공지능의 한계다.”

(중략)

인간과 동물은 지도받지 않아도 ‘세계에 대한 기본 지식’을 학습할 수 있기 때문이라고 말했다. “인간의 아기는 (감독자가 정답을 붙인 자료를 제시하며 훈련하지 않아도) 단지 관찰로써 세상에 대해 엄청난 양의 지식을 배운다. ‘3차원 공간을 파악하는 법’ ‘하나의 물건이 한 시점에서 두 공간에 동시에 존재할 수 없다는 것’ ‘어떤 물건을 보고 있는데 누군가 앞을 가려도 그 물건은 그 자리에 그대로 존재한다는 것’ ‘허공으로 던진 물건은 다시 떨어진다’ 따위 개념을 그저 관찰하면서 알게 된다. 우리는 기계 역시 세상을 관찰하는 것만으로 학습할 수 있기를 바라지만, 아직까진 그렇지 않다.”

르쿤이 언급한, 인간이 자기도 모르게 학습하는 ‘엄청난 양의 지식’을 ‘상식(common sense)’이라고 부른다. 그 상식의 내용(예컨대 ‘허공으로 던진 물건은 떨어진다’)은 ‘세계의 법칙’ 혹은 ‘세계의 제약’이다. 사람 역시 이런 상식을 태어날 때부터 가진 것은 아니라고, 르쿤은 믿는다. 태어난 뒤 세상을 ‘관찰하면서 자연스럽게 학습’하게 되었다는 것이다. 이런 종류의 학습 방법을 ‘비지도 학습(unsupervised learning)’이라고 부른다.

“예측은 지능의 실체, 인공지능의 핵심”기계학습에서 가장 발전되지 못한 학습 모델이다. 물론 비지도 학습은, ‘정답이 달리지 않은 자료’를 수없이 제시한 뒤 컴퓨터가 알아서 그 자료들의 특성이나 관계를 파악하도록 하는 방식으로 지금도 시행 중이다. 그러나 데이터만 많이 확보할 수 있다면, 지도학습으로 컴퓨터를 훈련시키는 방법이 비지도 학습보다 훨씬 뛰어나다고 한다. 르쿤에 따르면, 인공지능이 현재 수준을 훌쩍 뛰어넘는 방법은 미개척지인 비지도 학습을 개발하는 것 외에 없다. 그는 저명한 인공지능 학회인 ‘NIPS(신경정보처리시스템 학회) 2016’에서 이렇게 말한 바 있다. “만약 지능이 케이크라면 비지도 학습은 케이크의 본체다. 지도학습은 케이크 본체의 겉에 발린 크림(icing)이고, 강화학습은 케이크 위의 체리다. 우리는 크림과 체리를 어떻게 만드는지 안다. 그러나 케이크를 만드는 법은 모른다.”

‘지도학습’과 ‘강화학습’이 케이크의 크림과 체리라면 ‘비지도 학습’은 케이크의 본체다.그래서 앞으로 10년 사이 인공지능 학계 및 업계가 직면할 가장 큰 도전은 ‘관찰로 학습하는 기계를 내놓을 수 있는가’라고 르쿤은 전망한다. “만약 우리가 이 문제를 해결한다면 기계는 상식을 획득하게 된다. 그 단계에 도달해야 비로소 우리는 설거지와 청소를 하고 쓰레기를 버리는 가정부 로봇을 양산할 수 있을 것이다.” 그런데 상식에는 ‘시간의 흐름’도 포함된다. 인공지능은 아직 시간 개념을 모른다. 사람이 여기에서 저기까지 걸어가는 모습이 기계에게는 한 컷 한 컷의 정지 화면으로 인식될 뿐이다. 그 컷들 간의 관계(=시간)를 이해하지 못한다. ‘시간의 흐름’이라는 상식을 모른다면, 어떤 일의 결과로 ‘잠시 후’ 발생할 사건 역시 ‘예측’할 수 없다. 접시를 놓치면 잠시 후 바닥에 떨어져 깨진다는 것마저 예측하지 못하는 가정부를 사용하다간 편익보다 비용이 훨씬 커질 것이다. 상식이 없으면 예측도 없다.르쿤은 <시사IN> 인터뷰에서 “예측은 지능의 실체”라며 다음과 같이 설명했다. “인간은 자신의 행위가 세상에 어떤 영향을 미치는지 예측할 수 있다. 작은 물체를 밀면 움직이지만, 큰 물체라면 더 큰 에너지로 밀어야 한다는 것을 안다. 인간은 예측으로, 자동차 운전대를 잘못 틀어 가로수에 부딪치면 아주 나쁜 일이 발생한다는 것을 추론할 수 있다. 이렇게 행동의 결과를 예측할 수 있기 때문에 계획을 세워 불행한 사태를 방지하는 것이다. 인간이 20~30시간만 학습하면 운전할 수 있는 이유다. 이처럼 관찰로 세계의 제약을 학습하고, 이에 기초해서 예측하며 계획할 수 있는 능력을 인공지능은 갖추지 못했다.” 그는 인공지능 업계의 용어 중 하나인 ‘비지도 학습’의 의미가 모호하다며, ‘예측학습(predictive learning)’ ‘자가지도 학습(self-supervised learning)’으로 대체하자고 주장해왔다.컴퓨터에게 예측 능력을 갖추게 하려면 어떻게 해야 하나? 르쿤 역시 아직까지 명확한 방법론을 제시할 수 있는 것 같진 않다. 지금까지 해온 것처럼 가능한 길을 찾아 조금씩 전진할 따름이다. 이런 측면에서 그는 최근 이른바 ‘생성적 적대 신경망(GANs·오른쪽 상자 기사 참조)’에 큰 관심을 갖고 있다. 이 기술에 대해 그는 “지난 20여 년 동안 나온 기계학습 기술 가운데 가장 ‘쿨’하다”라고 평가하기도 했다.

(중략)

얀 르쿤 교수가 요즘 관심을 갖고 있는 ‘생성적 적대 신경망(GANs:Generative Adversarial Networks)’은, 서로 경쟁하는 두 개의 인공 신경망을 활용해서 ‘진짜 같은 가짜’를 만들어내는 기술이다.

창안자인 이언 굿펠로는 위조지폐의 사례를 들어 GANs를 설명한다. 예컨대 신경망 중 하나는 생성자(generator·위조범)로서 위조지폐를 만든다. 다른 하나는 감식자(discriminator·경찰관)로서 제시된 이미지의 위조 여부를 판독한다. 초기 단계에서 생성자는 아주 엉성한 위조지폐를 만든다. 감식자는 이런 위조지폐에도 속아 넘어갈 수 있다. ‘초보’이기 때문이다. 이런 경우에는 사람이 개입해서 감식자에게 위조지폐라는 사실을 알려준다. 생성자에게는 적발되었다고 지적해준다. 다음 단계에서 지폐에 이미지가 들어간다는 것을 알게 된 생성자는 미키마우스라도 넣어서 작품을 만든다. 감식자는 세종대왕 대신 생쥐가 들어간 지폐에 위조 판정을 내린다. 이런 식으로 한쪽은 속이려 하고 다른 쪽은 속지 않으려고 발버둥 치는 사이에 양측의 실력이 점점 발전하게 된다. 결국 진짜 같은 가짜 지폐가 생성된다.

지도학습(supervised learning)에서 컴퓨터는 정답을 붙여둔 이미지 자료의 학습으로 특정 대상(예컨대 강아지)을 가려낼 수 있게 되었다. 다만 이것만으로 해당 컴퓨터가 그 대상의 개념을 ‘이해한다’라고 단정 짓기는 어렵다. 그러나 GANs에서는 컴퓨터가 ‘진짜 같은 가짜’를 만들어낸다. 기계가 어떤 이미지를 가려내는 정도가 아니라 생성할 수 있다면, 그 대상을 이해하는 것으로 간주할 수도 있지 않을까? 뭔가를 알아야 만들어낼 수도 있을 것이기 때문이다. 르쿤을 포함한 컴퓨터 과학자들이 GANs에 흥분한 이유다. 

(후략)

아마존 고 (amazon go) 세 번째 매장. 곧 뉴욕에도..

얼마전 시애틀에 두 번째 매장을 준비중이라는 포스팅을 했는데, 그 사이 세번째 매장까지 오픈했네요.위치는 다음과 같습니다.

이렇게 매장을 계속 여는 것을 보면, 기술과 운영에 자신감이 붙은 것이 아니냐는 분석입니다.아래 기사를 참고하시길..

아마존고를 다른 회사가 따라할 수 있는가? HBR 기사

아마존이 무인 매장을 2021년까지 3천개까지 확대한다고 합니다.한국에 이마트 에브리데이도 손님이 스스로 결제(셀프 체크아웃)이 가능한 시범 매장이 생기고 있습니다. 바코드를 앱에서 찍고 SSG Pay로 결제한 후 나갈 수 있다는 컨셉은 좀 비슷합니다만, 고객 경험은 많이 다르죠.

파급 효과가 어떨 것인가 하는 분석 기사가 있어서 인용합니다.결론은, 아직은 모르겠다, 시간이 더 필요하다 입니다.

요약하면, 1. 소매 매장에서는 얼마나 비용을 절감할 수 있는가, 고객이 얼마나 좋아할 것인가가 가장 중요한 요소2. 새로운 기술이 확산되려면 10~15% 이상의 고객이 만족해야 함(얼리어댑터를 넘어서서)3. 셀프체크아웃을 하고 있는 나라들도 있지만, 아직까지는 관리 직원이 있어서 비용 절감 효과가 크지 않고, 사람이 해 주는 것을 좋아하는 고객이 아직까지는 많음4. 결제 앱을 사용하게 하는 것도 어려운 일

앞으로 아마존 매장이 천 개, 이천개가 된 이후 어떤 변화가 생길지 궁금합니다.

차를 타고 만년설을 볼 수 있는 국립공원

한국에서 보기 힘든, 만년설을 볼 수 있는 국립공원입니다.차를 타고 쭉 가다보면, 빙하물이 녹아 흐르는 듯한 계곡도 있고 아담한 폭포도 있습니다.

다섯군데 진입로가 있는데,가장 많이 간다는 파라다이스 쪽으로 올라갔다 내려왔습니다.

차를 타고 이동하지만 크기가 크다보니 이동 시간이 오래 걸리는 것을 감안하셔야 합니다.중간중간 멈춰서 사진 찍는 시간도 무시 못합니다.

시간이 좀 여유 있으면 시애틀쪽으로부터 올라갔던 길과 다른 길로 내려오는 것도 좋지만시간이 촉박하면 올라갔던 길로 돌아오는 방법도 고려하시기 바랍니다.

특히 산에서 휴대폰 통화가 안되니, 구글맵으로 경로나 예상 시간을 확인하기 힘듭니다.사전에 경로를 잘 확인하시거나 지도를 챙기시는 것이 좋겠습니다.

입장료는 아래를 참고하세요.https://www.nps.gov/mora/planyourvisit/fees.htm

잔잔한 호수와 넓은 잔디가 인상적입니다

잘 정돈된 잔디가 있는 피크닉 장이 있는 반면,호수에는 쓰러진 고목도 그대로 있어서 자연미가 살아 있었습니다.수영을 할 수 있도록 펜스도 쳐 놓은 지역도 있더군요. 잠시 쉬어가기에 좋은 장소입니다.

레이니어 산, 파라다이스에 가기 전 작은 마을

기차 식당이 두 개 있습니다. 산에 오르기 전에 여기에서 피자를 먹을 수 있어요.아래 사진은 저희가 먹은 식당인데 야외에서만 먹을 수 있습니다. 토핑을 다 골라야 해요. 맛은 있었어요.

눈을 밟고 기념품도 사고

주차를 하고, 쌓여 있는 만년설을 밟아볼 수 있습니다.방문자 센터(Visitor Center)에 가서 기념품도 사고 차 한잔 할 수 있죠.

커피 로스팅 기계를 구경하고 기념품을 살 수 있는 장소

커다란 로스팅 기계가 가운데 있고,사람들이 북적북적 기념품을 사러 다니는 한편,커피 맛을 보는 사람도 많습니다.

여기 말고 바로 근처에 맛있는 커피집도 있더군요. ^^

운하의 원리를 직접 볼 수 있는 곳

강과 바다의 수위 차이가 있고, 그래서 배를 양쪽으로 이동시켜주는 운하입니다.

북쪽과 남쪽에서 접근이 가능한데요.걸어서 운하를 건너서 이동이 가능합니다.

큰 배와 작은배 용 운하가 두 개 있는데, 배가 자주 다니는 것 같더군요.금방 운하가 작동하는 것을 볼 수 있습니다.

따르릉 소리가 나면 운하 문이 움직이는 신호입니다.

여기 물개? 물범?이 살고 있어요. 수영하는 모습을 볼 수 있고,연어 철이면 연어가 수중계단으로 이동하는 모습도 볼 수 있습니다.

넓은 미국식 쇼핑몰, 좀 침체된 듯

점심 식사를 하러 평일에 갔는데, 사람이 별로 없었습니다.백화점도 두 개인가 연결되어 있고, 푸드코트, 식당, 상점이 여러개 있는데 좀 썰렁한 느낌이었죠.한식, 중식, 일식이 섞인 뷔페 식당도 있어서 간만에 한국 음식을 먹었습니다.여기에 반즈엔 노블 서점이 있는데,한적한 서점 구경하며 커피 한잔 하기 괜찮았습니다.