그 동안 친구들 생일에 초대받아 참석하면서 우리 애들 생일이 되면 어떻게 하나 부담이 컸는데 즐겁게 잘 치뤘다. 누구를 초대할 지(누구를 안할 지) 정하기, 엄마들 이름과 WhatsApp 연락처 파악하기, 파티 이벤트/장소 정하기, 날짜 정하기, 초대장 만들기, 단톡방 만들어서 초대하기, 반응들에 응답하기, 파티 후 감사 인사 보내기 등 어느 하나 쉬운 게 없고, 특히 영어로 메신저하는 것이 어려웠는데 잘 해냈다. 와이프가 Flower Workshop으로 방향을 잡고 진행해 주었고 첫째가 초대장을 만들고 세부적인 기획을 스스로 해준 덕분이다. 초대 메세지 마무리는 Claude가 했고.
사실 애들 생일 파티 문화가 마음에 들지 않는다. 모두를 초대할 수가 없어서 ‘선별’을 해야 하는 점, 초대 받으면 다음에 초대해야 하는 부담, 초대 받을 때 선물 고민, 초대할 때 파티 비용, 등 전반적으로 편안하지 않고 부담스럽다. 그런데 한 번 해보니 긍정적 측면도 있다는 것을 느꼈다. 우선 아이들끼리 조금 더 친해진 것 같고 부모들끼리도 조금은 더 가까워졌다. 그리고 마음이 담긴 선물, 즐거워하는 아이들 그래서 진심으로 고마워하는 부모들을 보니 이 문화가 지속되는 이유를 알 것 같았다. 결정적으로 행복해하는 아이를 보니 더 클 때까지는 해줘야겠다는 생각이 들었다.
결론적으로, 9명의 10살/11살 여자 아이들이 모여서 즐거운 시간을 보냈고, 들고 돌아간 꽃으로 9 가족이 행복해 했다.
(친구들의 작품)
(첫째의 작품)
프로젝트 중 사람들과의 관계를 요약하는 Widget이 완성됐다. 당연한 얘기이겠지만 휴직 전과 비교해서 Interaction이 있는 사람의 수는 현격하게 줄었고, 업무 위주의 관계에서 가족 중심의 관계로 전환이 됐음을 가시적으로 볼 수 있었다.
5/17(일),
애들 학교에서 Summer Fair가 있어서 가족이 같이 참석했다. 각 나라별로 부스를 차려서 음식을 팔았는데 스웨덴 부스에 계피 빵이 보여서 오랜만에 반가운 마음에 사서 맛있게 먹었다. 안면이 있는 아이들 부모님들도 몇몇 마주쳤고, 같은 학교에 애들을 보내는 전자 프로님들도 만나서 반가웠다. (NSCM이 잘 돼야 할텐데..)
행사 끝나고 H마트에 들러 장을 보고 한국 식당에 가서 저녁을 먹고 들어왔다. 근 3달 만에 소주를 마셨다.
5/18(월)
Eurotunnel 예약 이후에 새 차가 나와서 예약된 번호판을 변경하려 했는데 Website에서는 에러가 나서 Call center에 전화해서 해결할 수밖에 없었다. 영어가 아직 어렵고 불편한데 Call center 통화는 특히 어렵다. 영어 잘하는 척, 알아 듣는 척할 필요가 없고 전화하는 목적만 달성할 수 있게 계속 물어보고 무식하게 얘기하면 되는데 그게 잘 안된다. 긴 통화 끝에 문제 해결.
5/19(화)
요 며칠 계속 비가 와서 뒤뜰에 물을 안주다가 날씨가 다시 좋아져서 오랜만에 물을 줬다. 정원이 크지는 않는데 꼼꼼하게 충분히 물을 주자니 꼬박 1시간이 걸린다. 농업 혁명 이후 사람이 밀을 길들인(domesticate) 게 아니라 밀이 사람을 길들였다는 유발 하라리 말이 떠올랐다. 식물이 상전이다. 물 주는 것을 명상으로 활용해 보고자 했는데 은근 머리를 계속 써야 해서 잘 안된다. 수도 호스 앞에 꽂는 형태의 스프링클러로 일을 좀 줄여야겠다.
애들과 연습장을 다녀 왔다. 둘째는 4월 이후 두 번째이지만 첫째는 영국에 와서 처음 연습하는 날이었다. 그래서 인지 둘째에 비해서 첫째는 공이 잘 맞지 않았다.
(4달 만인데 어드레스가 나쁘지는 않다. 손목은 좀 죽여야 되지만.)
5/22(금),
프로젝트에 시간을 많이 쓰고 있고 진도도 잘 나가고 있다. 술 마시는 Behaviour를 요약하는 Widget을 완성했다. 작년 7~9월에 금주를 다짐하고 실행한 것을 Data로 볼 수 있었다.
아이들과 또 연습장에 갔다. 첫째는 두 번째라 그런지 많이 좋아졌는데 둘째는 점점 힘이 들어가고 팔로만 치고 있는데, 레슨을 시켜야 될 지 그냥 좀 더 자유롭게 치는 게 좋을 지 모르겠다.
5/28(목)
프로젝트의 식음 테마 분석에 들어가니 Data 이슈를 만났다. 그 동안 열심히 입력해둔 양에 비해서 분석에 활용하기가 어려웠다. Gen AI를 통해 정리를 해보니 예를 들어 “가츠동”이라는 단어를 “돼지고기, 계란, 밥”이라는 High-level 재료로 분리하고 요리 형태는 “덮밥”이라고 제법 잘 분류해 낸다. 그런데, API를 쓰려면 또 돈을 내야 해서 조금 더 고민해 보기로 하고, 우선 손으로 할 수 있는 만큼, 정밀하진 않더라도 최소한의 틀을 맞추기로 했다. 며칠 동안 Data를 정비하고 단위 환산을 했다. 지루한 작업이었지만 과거 Data를 하나 씩 보면서 추억을 돌아보는 기회도 되어서 좋았다. 신기하게도 날짜와 장소를 보니 몇 년 전이지만 어느 테이블에 앉아서 누구와 뭘 먹었는지 선명하게 기억나는 경우가 많았다.
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