Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The availability of low cost sensors and mobile devices allowed many advances in research of ubiquitous and pervasive computing area. With the capture of contextual data provided by the sensors attached to these devices it is possible to obtain user state information and the environment, and thus map the relationship between them. One approach to map these relationships are the activities performed by the user, which also are part of the context itself. However, even that human activities could cause injuries, there is not much discussion in the academy of how ubiquitous computing could assess the risk related to them. In this sense, the Activity Project aims to determine the risk situations related to activities performed by people in a context aware environment, through a middleware that considers the risk in the actions that composes an activity and the user performance while performing an activity. This thesis aims to specify the Activity Manager middleware layer proposed for the Activity Project, whose goal is to address issues relating to the prediction of actions and activities and the detection of risk situation in the actions performed by an user. The model developed to address the composition and prediction of activities is based on the Activity Theory, while the risk in actions is determined by changes in the physiological context of the user caused by the actions performed by itself, modeled through the model named Hyperspace Analogous to Context. Tests were conducted and developed models outperformed proposals found for action prediction, with an accuracy of 78.69%, as well as for risk situations detection, with an accuracy of 98.94%, showing the efficiency of the proposed solution. / A popularização de sensores de baixo custo e de dispositivos móveis permitiu diversos avanços nas pesquisas da área de computação ubíqua e pervasiva. Com a captura dos dados contextuais providos pelos sensores acoplados a estes dispositivos é possível obter informações do estado do usuário e do ambiente, e dessa forma mapear a relação entre ambos. Uma das possíveis abordagens para mapear essas relações são as atividades executadas pelo usuário, que inclusive são parte constituinte do próprio contexto. Entretanto, mesmo que as atividades humanas possam causar danos físicos, não há muita discussão na academia de como a computação ubíqua poderia avaliar esse risco relacionado a elas. Neste sentido, o projeto Activity Project objetiva determinar situações de risco no momento da realização de atividades desempenhadas por pessoas em um ambiente sensível ao contexto, através de um middleware sensível ao contexto que considera o risco nas ações que compõe uma atividade e o desempenho do usuário enquanto executa uma atividade. Esta dissertação tem por objetivo especificar a camada Gerência de Atividades do middleware proposto para o Activity Project, cujo objetivo é tratar as questões referentes à predição de ações e atividades e a detecção de situações de risco em ações. O modelo desenvolvido para tratar a composição das atividades e a predição das mesmas baseia-se na Teoria da Atividade, enquanto que o risco em ações é determinado pelas mudanças no contexto fisiológico do usuário, modeladas através do modelo Hiperespaço Análogo ao Contexto. Nos testes realizados os modelos desenvolvidos superaram as propostas encontradas até o momento para a predição de ações com uma a precisão de 78,69%, bem como para a determinação de situações de risco com uma precisão de 98,94%, demonstrando a eficácia da solução proposta.