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(사카나AI) 연속 사고 기계(CTM) 소개
연속 사고 기계(Continuous Thought Machines) 소개
2025년 5월 12일
Sakana AI에서는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징, 바로 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 연속 사고 기계는 뉴런 역동성 간의 동기화를 사용하여 작업을 해결하는 새로운 종류의 인공 신경망입니다.
요약
Sakana AI는 생물학적 신경망에서 영감을 받아 뉴런 활동의 동기화를 핵심 추론 메커니즘으로 독특하게 활용하는 AI 모델인 연속 사고 기계(CTM)를 자랑스럽게 발표합니다. 기존의 인공 신경망과 달리, CTM은 뉴런 수준에서 타이밍 정보를 사용하여 더 복잡한 신경 행동과 의사결정 프로세스를 가능하게 합니다. 이러한 혁신으로 모델이 문제를 단계별로 "사고"할 수 있으며, 추론 과정을 해석 가능하고 인간과 유사하게 만듭니다. 우리의 연구는 다양한 작업에서 문제 해결 능력과 효율성이 모두 향상됨을 보여줍니다. CTM은 인공 신경망과 생물학적 신경망 간의 간극을 메우는 의미 있는 진전을 나타내며, AI 능력의 새로운 지평을 열 수 있습니다.
자세한 내용은 대화형 보고서, 기술 논문 및 공개 코드를 참조하시기 바랍니다.
CTM이 미로를 해결하고 실제 사진에 대해 사고하는 시각화 (사진 제공: Alon Cassidy). 놀랍게도, 명시적으로 설계되지 않았음에도 불구하고, 미로에서 학습한 해결책은 매우 해석 가능하고 인간과 유사하여 해결책을 '사고'하면서 미로를 통과하는 경로를 추적하는 것을 볼 수 있습니다. 실제 이미지의 경우, 명시적인 인센티브가 없음에도 직관적인 방식으로 주변을 둘러봅니다.
소개
우리의 뇌는 가장 정교한 현대 AI조차도 어려워하는 영역에서 종종 훨씬 더 효율적으로 뛰어난 성능을 발휘합니다. Sakana AI에서는 AI의 발전을 위해 자연에서 영감을 찾곤 합니다. 예를 들어 진화를 사용한 모델 병합, 더 효율적인 언어 모델용 메모리 진화, 또는 인공 생명의 공간 탐색 등이 있습니다. 인공 신경망은 최근 몇 년간 AI가 놀라운 성과를 달성할 수 있게 했지만, 여전히 생물학적 대응물의 단순화된 표현에 머물러 있습니다. 생물학적 뇌에서 발견되는 특징들을 통합함으로써 AI의 새로운 수준의 능력과 효율성을 달성할 수 있을까요?
우리는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징인 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 2012년 딥러닝의 등장으로 AI 능력이 크게 도약했음에도 불구하고, AI 모델에 사용되는 인공 뉴런의 기본 모델은 1980년대 이후 크게 변하지 않았습니다. 연구자들은 여전히 뉴런이 얼마나 활성화되는지를 나타내는 단일 출력을 주로 사용하지만, 다른 뉴런과 비교하여 뉴런이 언제 활성화되는지의 정확한 타이밍은 무시합니다. 그러나 강력한 증거는 이러한 타이밍 정보가 생물학적 뇌에서 매우 중요하며, 예를 들어 스파이크 타이밍 의존 가소성에서 생물학적 뇌 기능의 기초가 됨을 시사합니다.
우리가 새로운 모델에서 이 정보를 표현하기 위해 사용한 방법은 단순히 뉴런이 자신의 행동 이력에 접근할 수 있게 하고, 단지 현재 상태만 아는 것이 아니라 이 정보를 사용하여 다음 출력을 계산하는 방법을 학습하는 것입니다. 이를 통해 과거의 다른 시점의 정보를 기반으로 행동을 변경할 수 있습니다. 또한, 새로운 모델의 주요 행동은 이러한 뉴런 간의 동기화에 기반하며, 이는 작업을 해결하기 위해 함께 조정하기 위해 이 타이밍 정보를 활용하는 방법을 학습해야 함을 의미합니다. 우리는 이것이 현대 모델에서 관찰되는 것보다 훨씬 더 풍부한 역동성의 공간과 다른 작업 해결 행동을 만들어낸다고 주장합니다.
이 타이밍 정보를 추가한 후, 우리는 여러 작업에서 광범위한 비자명한 행동을 관찰했습니다. 아래에 몇 가지 결과를 강조합니다. 우리는 매우 해석 가능한 행동을 봅니다: 이미지를 관찰할 때, CTM은 장면 주위를 주의 깊게 시선을 이동시키며, 존재하는 가장 두드러진 특징에 집중하기로 선택하고 일부 작업에서 성능이 향상됩니다. 우리는 특히 뉴런 활동의 역동성에서 보여지는 행동의 다양성에 놀랐습니다.
CTM에서 관찰된 뉴런 역동성 샘플로, 다른 입력에 따라 어떻게 변화하는지 보여줍니다. CTM은 명확하게 매우 다양한 뉴런 행동 세트를 학습합니다. 각 뉴런(임의의 색상)이 다른 뉴런과 함께 활성화되는 방식을 우리는 동기화라고 부릅니다. 우리는 이를 측정하고 CTM의 표현으로 사용합니다.
새로운 모델의 행동은 새로운 종류의 표현에 기반합니다: 시간에 따른 뉴런 간의 동기화입니다. 우리는 이것이 엄격한 에뮬레이션은 아니지만 생물학적 뇌를 훨씬 더 연상시킨다고 믿습니다. 우리는 결과적인 AI 모델을 연속 사고 기계(CTM)라고 부르며, 이는 이 새로운 시간 차원, 풍부한 뉴런 역동성 및 동기화 정보를 사용하여 작업에 대해 '사고'하고 답을 제공하기 전에 계획을 세울 수 있는 모델입니다. 우리는 이름에 '연속'이라는 용어를 사용하는데, 이는 CTM이 추론할 때 전적으로 내부 '사고 차원'에서 작동하기 때문입니다. 소비하는 데이터에 대해 비동기적입니다: 정적 데이터(예: 이미지) 또는 순차적 데이터에 대해 동일한 방식으로 추론할 수 있습니다. 우리는 이 새로운 모델을 광범위한 작업에서 테스트했으며 다양한 문제를 해결할 수 있고 종종 매우 해석 가능한 방식으로 해결할 수 있음을 발견했습니다.
우리가 관찰한 뉴런 역동성은 훨씬 덜 다양한 행동을 보이는 더 전통적인 인공 신경망과 달리 실제 뇌에서 측정된 역동성을 다소 더 연상시킵니다. 아래에서 클래식 AI 모델인 LSTM과의 비교를 참조하세요. CTM은 다른 주파수와 진폭으로 진동하는 뉴런을 보여줍니다. 때로는 단일 뉴런에서 다른 주파수를 볼 수 있고 다른 뉴런은 작업을 해결할 때만 활동을 보입니다. 이러한 모든 행동은 완전히 창발적이며, 모델에 설계되지 않았고, 타이밍 정보를 추가하고 다른 작업을 해결하는 방법을 학습하는 부작용으로 나타난다는 점을 강조할 가치가 있습니다.
CTM의 신경 역동성과 현재 인기 있는 인공 신경망에서 관찰된 역동성의 비교.
새로운 CTM 모델 아키텍처 테스트
새로운 시간 차원이 있기 때문에 CTM의 주요 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 문제를 해결하는 방법을 관찰하고 시각화할 수 있다는 것입니다. 신경망을 통한 단일 패스로 이미지를 분류할 수 있는 기존 AI 시스템과 달리, CTM은 작업을 해결하는 방법에 대해 '사고'하기 위해 여러 단계를 수행할 수 있습니다. CTM의 능력과 해석 가능성을 보여주기 위해 아래에서 두 가지 작업을 소개합니다: 미로 해결과 사진 속 객체 분류. 더 많은 작업에 대한 데모는 대화형 보고서와 학술 논문에서 확인할 수 있습니다.
미로 해결
이 작업에서 CTM은 2D 탑다운 미로를 제시받고 이를 해결하는 데 필요한 단계를 출력하도록 요청받습니다. 이 형식은 모델이 단순히 경로의 시각적 표현을 출력하는 것이 아니라 미로 구조에 대한 이해를 구축하고 해결책을 계획해야 하므로 특히 어렵습니다. CTM의 내부 연속 '사고 단계'를 통해 계획을 개발할 수 있으며, 각 사고 단계 동안 미로의 어느 부분에 집중하는지 시각화할 수 있습니다. 놀랍게도, CTM은 미로를 해결하는 매우 인간적인 접근 방식을 학습합니다—실제로 주의 패턴에서 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것을 볼 수 있습니다.
CTM은 관찰(주의 사용)하고 단계(예: 왼쪽으로 이동, 오른쪽으로 이동 등)를 직접 생성하여 미로를 해결합니다. 이는 직접적으로 신경 역동성의 동기화(즉, 동기화 자체에서 선형 프로브 사용)를 사용하여 수행됩니다. 주의 패턴이 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것에 주목하세요: 매우 해석 가능한 접근 방식입니다. 대화형 보고서에서 미로 해결 시각화의 대화형 버전을 탐색해 보세요.
이 행동에서 특히 인상적인 점은 모델의 아키텍처에서 자연스럽게 나타난다는 것입니다. 우리는 CTM이 미로를 통과하는 경로를 추적하도록 명시적으로 설계하지 않았습니다—학습을 통해 이 접근 방식을 스스로 개발합니다. 또한, 더 많은 사고 단계가 허용될 때 CTM이 훈련된 지점을 넘어서도 계속해서 경로를 따라가며, 실제로 이 문제에 대한 일반적인 해결책을 학습했음을 보여준다는 것을 발견했습니다.
이미지 인식
ImageNet은 2012년 딥러닝 혁명을 촉발시킨 클래식 이미지 분류 벤치마크입니다. 기존 이미지 인식 시스템은 단일 단계로 분류 결정을 내리지만, CTM은 결정을 내리기 전에 이미지의 다른 부분을 검토하는 여러 단계를 수행합니다. 이러한 단계별 접근 방식은 AI의 행동을 더 해석 가능하게 만들 뿐만 아니라 정확도도 향상시킵니다: 더 오래 "사고"할수록 답변이 더 정확해집니다. 또한 이를 통해 CTM이 더 간단한 이미지에서는 더 적은 시간을 사고하도록 결정할 수 있어 에너지를 절약할 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 고릴라를 식별할 때 CTM의 주의는 눈에서 코, 입으로 이동하며 인간의 시각적 주의와 현저하게 유사한 패턴을 보입니다.
여기서 우리는 이미지를 분류할 때 CTM의 행동 예를 봅니다 (사진 제공: Alon Cassidy). 히트맵은 이미지를 처리할 때 CTM이 주의를 집중하는 위치를 보여주며, 화살표는 주의의 중심을 나타냅니다. 대화형 보고서에서 더 많은 예시를 볼 수 있습니다.
이러한 주의 패턴은 모델의 추론 과정에 대한 창을 제공하여 분류에 가장 관련성이 있다고 판단하는 특징을 보여줍니다. 이러한 해석 가능성은 모델의 결정을 이해하는 데 가치가 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 편향이나 실패 모드를 식별하고 해결하는 데도 유용합니다.
결론
현대 AI가 '인공 신경망'으로서 뇌에 기반을 두고 있음에도 불구하고, AI 연구와 신경과학 간의 겹침은 오늘날에도 놀랍도록 얇습니다. AI 연구자들은 단순성, 효율적인 훈련 및 AI 발전을 이끄는 지속적인 성공으로 인해 80년대에 개발된 매우 단순한 모델을 고수하기로 선택합니다. 반면 신경과학은 지능의 우수한 모델을 만들려고 시도하기보다는 주로 뇌를 이해하는 목적으로 뇌의 훨씬 더 정확한 모델을 만들 것입니다(물론 하나가 다른 하나로 이어질 수 있지만). 이러한 신경과학 모델은 복잡성이 추가되었음에도 불구하고 일반적으로 여전히 현재의 최첨단 AI 모델보다 성능이 떨어지므로 AI 응용 분야를 위해 더 조사할 만큼 특히 매력적이지 않을 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 현대 AI를 어떤 측면에서 뇌의 작동 방식에 더 가깝게 만들지 않는 것은 놓친 기회라고 믿으며, 이런 방식으로 훨씬 더 능력 있고 효율적인 모델을 찾을 수 있을 것입니다. 2012년 능력의 대규모 도약, 이른바 "딥러닝 혁명"은 뇌에서 영감을 받은 모델인 신경망 때문에 발생했습니다. 이러한 진전을 계속하기 위해 계속해서 뇌에서 영감을 받아야 하지 않을까요? CTM은 여전히 중요한 문제를 해결하기 위한 실용적인 AI 모델이면서도 뇌와 더 유사한 행동의 초기 힌트를 보여주는 방식으로 이 두 분야 간의 격차를 좁히려는 우리의 첫 번째 시도입니다.
우리는 이러한 자연에서 영감을 받은 방향으로 모델을 계속 발전시키고 어떤 새로운 능력이 나타날 수 있는지 탐색하게 되어 매우 기쁩니다. 다른 작업에서 CTM의 행동에 대한 더 자세한 예는 대화형 보고서를 방문하시기 바랍니다. CTM의 아키텍처 및 구현에 대한 전체 세부 사항은 기술 논문 및 코드에서 찾을 수 있습니다.
우리가 앞으로 나아가면서, AI 및 신경과학 커뮤니티가 생물학과 계산의 이 유망한 교차점을 탐색하는 데 함께 참여하기를 초대합니다. 함께 인공 신경망의 실용적인 이점을 유지하면서 생물학적 지능의 놀라운 능력을 더 잘 포착하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
Sakana AI
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© Sakana AI 株式会社
원본 출처: https://sakana.ai/ctm/
번역: 특이점이온다 갤러리의 초존도초
작성자 : 초존도초고정닉
~ 아무도 관심 없을 시마네현 여행기 [下] ~
[시리즈] 시마네현 여행기 2024.12 · ~ 아무도 관심 없을 시마네현 여행기 [上] ~ · ~ 아무도 관심 없을 시마네현 여행기 [下] ~ 안녕하십니까 하편 바로 달려보겠습니다.2일차 점심부터 이어집니다. 이즈모를 야무지게 관광하고 왔슴남은 일정- 2일차 : 마쓰에로 이동 후 관광- 3일차[막날] : 마쓰에 관광 후 한국 복귀사실상 시마네현여행기라고 하지만 이즈모+마쓰에 여행기인것임..다시 보는 지도암튼 이즈모는 알차게 다 봤다. 마쓰에로 출발 ㄱㄱ혓드라이빙 중 시골마을? 에서 찍은 샷12월의 시마네현은 비가 스콜처럼 내렸다 그쳤다 한다. 눈이 오기에는 평균 기온이 좀 높은 편이라, 비가 자주 내림. 참고하도록 해 하지만 그 덕분에 예쁜 무지개를 볼 수 있었다. 흐흐 여긴 어디냐면 마쓰에 포겔 파크라는 곳의 주차장입니다.새들과 펭귄과 꽃들 등등으로 유명한 정원임.원래 가기로 예정 되어 있었는데, 예정보다 시간이 좀 늦기도 했고(입장마감 17:30 인데 16:30 인가 도착) 가족들도 뭔가 굳이 가야되나? 싶어서 들어가진 않았음. 집와서 생각해보니까 좀 후회됨..근데 왜 왔냐고? 급똥이슈로 ㅋㅋ Matsue Vogel Park · Matsue, ShimaneMatsue Vogel Park · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl갈 갤러들은 참조하길 바람. 가볼만 한것같애이건 마쓰에포겔파크 역에서 찍어본 사진이야.키야 예쁘노?암튼 20분 정도 더 달려서 2번째 호텔인 Hotel ichibata 입갤 Hotel Ichibata · Matsue, ShimaneHotel Ichibata · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl유명한 이치바타 브랜드의 호텔이야. 현대식 suite room 두개 하면 쌀 수도 있지만 가족여행이기도 하니 젤 비싼 일본식 방으로 예약해봤어. 1박 약 55만원주차장. 텅텅 놀랍게도 주차비 1만원을 받는다방은 뭐 무난한 일본식 방입니다현대식 호텔인데도 직원들이 료칸마냥 이불도 다 깔아줌 ㅋㅋ매우 좋을 뻔했던 전경앞에 갑자기 공사 머노??이런 느낌이다. 그래도 뭐 ㄱㅊ..잠시 마실 나옴.. 왜 점점 날씨가 흐려지니우중충 하다. 신지호대교앞에서,,“신지호(宍道湖, 신지코)는 일본 시마네현 동북부에 위치한 해수와 담수가 섞인 기수호로, 면적 약 79.1㎢로 일본에서 일곱 번째로 큰 호수이다. 동서로 약 17km, 남북으로 약 6km의 직사각형 형태를 띠며, 동쪽 끝의 오하시강을 통해 나카우미호로 물이 빠져나간다. 호수 주변에는 갈대와 해조류가 자라며, 농어, 숭어, 뱅어, 빙어 등 다양한 어류와 기수재첩, 기수갈고둥, 기수우렁이 등의 조개류가 서식한다. 또한, 매년 4만 마리 이상의 철새가 찾아오는 중요한 서식지로, 2005년 람사르 협약에 등록되었다. “산책을 하다가 무료 전망대가 있다길래 바로 출격 山陰合同銀行本店展望フロア · Matsue, Shimane山陰合同銀行本店展望フロア · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl친절하게 안내문도 있다참고로 사람은 0명인데 경비원은 뭔 4명 ㅋㅋㅋ대충 이렇게 생긴 도시다 평화로운 평범한 일본 도시다음날이면 저 다리를 건너 다시 한국으로..사진도 한컷이후 호텔에서 좀 쉬다가 저녁 식사를 위해 이동하다가..이게 뭐노??ㅇ????사람들 좀 있길래 슬쩍 찍음독도는 그래도 한국땅이 맞다 음음오후 7시 인데도 사람이 너무 없었다일본 저녁 특인거같다 어두컴컴하고2일차 저녁 식당은 론진 마쓰에 라는 유서깊은 샤브샤브/스키야키 식당이다.**론진 마쓰에(Ronjin Matsue)**는 일본 시마네현 마쓰에시에 위치한 전통 있는 식당으로, 2016년 12월 19일에 현재의 위치로 이전하여 영업을 시작하였습니다. 이전에는 마쓰에시 치도리초에서 오랜 기간 동안 샤부샤부 전문점으로 운영되었으며, 이후 마쓰에성 해자 근처로 이전하여 현재까지 영업을 이어오고 있습니다 . 역사와 분위기론진 마쓰에는 약 60년 이상의 전통을 자랑하며, 다이쇼 시대의 낭만적인 분위기를 현대적으로 재현한 인테리어로 유명합니다. 식당 내부에는 다이쇼 시대의 분위기를 느낄 수 있는 펜듈럼 시계와 고풍스러운 가구들이 배치되어 있어, 방문객들에게 특별한 경험을 제공합니다 .주요 메뉴론진 마쓰에는 시마네현산 흑모와규와 오쿠이즈모산 돼지고기를 사용한 샤부샤부와 스키야키가 대표 메뉴입니다. 또한, 다이쇼 로망 오므라이스, 크림 크로켓, 비프 카레 등 전통적인 일본식 양식 요리도 제공합니다 . 특히, ‘미야비 코스’는 시마네현산 프리미엄 흑모와규를 사용한 샤부샤부 코스로 인기 있습니다 .Gpt 좋네. 우리는 와규 스키야키 코스로 결정했다. 근데 개비쌈 1인분(120g)에 무려 66000 6600엔이다 ㅋㅋㅋㅋ그래도 유명하다니까 ㄱㄱ. Ronjin Matsue · Matsue, ShimaneRonjin Matsue · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl전채 나왔다. 뭘 의도한진 모르겠는데 예술 점수는 있음예술 점수 빼면 사실 내 방 냉장고에서 아무거나 꺼낸거 가틈고기 질도 좋고 육수도 맛있구 전반적으로 맛은 괜찮았는데, 너무 비싼거같다....그래도 지역 특산물이란 거에 의의를 두자여러 유명인사들의 싸인인가보다특이점으로 종업원들이 메이드복 입고있슴.. 근데 아주머니들이니 기대는 ㄴㄴ..-3일차으아악 집가는날.오늘은 마쓰에성을 보기 위해 왔다.렌트하는 사람은 절 대 마쓰에성에 주차(800엔)를 하지말고 현청에 무료 주차를 하도록 하자!! おもてなし駐車場 島根県庁 · Matsue, Shimaneおもてなし駐車場 島根県庁 · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl성곽 걷는중. 날씨 낫배드퍄퍄슥슥 지나가는중암튼 그렇다천수각이 거의 완전히 보존된 몇 안되는 성중 하나래“마쓰에성(松江城)은 일본 시마네현 마쓰에시에 위치한 에도 시대 초기의 성으로, 일본에서 원형에 가까운 천수각을 보존하고 있는 몇 안 되는 성 중 하나이다. 1611년에 호리오 요시하루에 의해 완성된 이 성은 외부의 침입을 방어하기 위한 전략적 구조와 함께 아름다운 외관을 갖추고 있으며, ‘흑성’이라는 별칭으로도 불린다. 특히 마쓰에성은 일본에 현존하는 12개의 천수각 중 하나로, 2015년에는 국가 중요문화재에서 국보로 승격되며 그 역사적 가치를 인정받았다. 성을 둘러싼 해자와 석벽, 그리고 주변의 마쓰에 조카마치(城下町)는 당시 무사들의 생활과 도시 구성을 느낄 수 있는 중요한 유산이다. 오늘날 마쓰에성은 벚꽃 명소로도 유명하며, 천수각 내부에는 무기, 갑옷, 역사적 문서 등이 전시되어 있어 방문객들에게 에도 시대의 분위기를 생생하게 전달한다.”키야 예쁘다들어가도 뭐 별거 없대서 들어가진 않음ㅋ뒷쪽에서. 운치있다누군지 모르는 사무라이터벅터벅 걷는중.관광좀 했으니 카페를 가야지.참고로 성곽을 도는 유람선도 있으니까 타고 싶은 사람은 타보는걸 추천해. 지역 어르신들이 성에 대해 설명도 해주신다고 함. 1인 1500엔. 우린 귀국 일정이 촉박하여 과감히 스킵대충 이렇다함 ㄷㄷ암튼, 카페 키하루 라는 곳에 도착했다참고로 역사관을 실내로 지나쳐가야 들어갈수 있으므로 당황하지말자 (내가당황함) 카페 키하루 · Matsue, Shimane카페 키하루 · Matsue, Shimanemaps.app.goo.gl운치있죠?말차 다과 세트. 890엔 이었나.. 말차를 담는 잔이 뭔 세숫대야만해서 인상적역사관 내 화장실이 깔끔해서 찍어봤다.뭔 양말 신고 들어가게돼있어 화장실이이제 복귀할 시간이다!!공항 가던 중 다시 찍어본 에시마 대교잡설이지만 10년전쯤 중학생때 에시마 대교 착시 짤 보면서 와 신기하다 하면서 찾아보고, 내가 갈 일은 없겠지 하고 그냥 묻어두었던 기억이 있음.근데 우연히 마주치게 되니까, 마음이 싱숭생숭해.렌터카 반납직원분이 90도 인사해주심아침을 많이먹고 점심을 때에 맞게 못먹어서 공항에서 먹었다..근데 기대 하나도 안했는데 생각보다 퀄리티 ㅅㅌㅊ라서 놀람;;;메뉴판. 비싼건 감안하자.직원분 한국어 하시더라 깜놀함다시 한번 공항의 마스코트를 보고..안녕~후기 : 가족끼리 해외 자유여행 자체가 처음이고(나는 몇번 감), 해외에서 렌트카 타는 여행은 더더욱 처음이라 걱정 쫌 했다. 하지만 생각보다 너무 좋았고, 동선이 더 자유로워진다는 장점도 있었음. 일붕이들도 아직 안해봤다면 렌트카 일본 여행도 괜찮을 것 같다.시마네현(이즈모 + 마쓰에)은 뭐랄까, 힐링 여행 컨셉을 잡고 가서 그런지 너무 좋았다. 바쁜 일상에서 벗어나 휴식을 주는 듯한 곳이었다. 온천도 있고, 성도 있고, 사람은 없다. 진짜 한국분들뿐만이 아니라 일본인들도 없음 .. ㅋㅋ북적북적하고 활기찬 걸 좋아하는 분들께는 지루할수도 있겠다. 부모님 모시고 가는 여행으로 추천!다음에도 언젠간 방문할 의향이 있다. -끝-- dc official App
작성자 : 일본려횡고정닉
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