Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Os sistemas de software adaptativos sensÃveis ao contexto, tambÃm conhecidos como auto-adaptativos, representam uma classe particular de sistemas de software complexos. Esse tipo de sistema de software tem como requisito bÃsico observar o ambiente (fÃsico e lÃgico) em que executa e reagir de forma apropriada Ãs mudanÃas, quer seja adaptando sua estrutura e comportamento ou executando tarefas de forma automÃtica. Nos ambientes ubÃquos, o software adaptativo sensÃvel ao contexto assume um papel fundamental, sendo projetado para interagir com o ambiente fÃsico com intuito de auxiliar as pessoas, de forma transparente, na execuÃÃo das suas atividades cotidianas, tornando a interaÃÃo humano-computador mais natural. Devido ao seu amplo domÃnio de aplicaÃÃo (e.g., casas inteligentes, guias mÃveis de visitaÃÃo, jogos, saÃde e missÃes de resgate), os sistemas de software adaptativo sensÃvel ao contexto precisam ser confiÃveis, para cumprir com a sua funÃÃo e lidar com situaÃÃes anormais, evitando eventuais falhas. Nesse sentido, o tratamento de exceÃÃo sensÃvel ao contexto vem sendo empregado na melhoria dos nÃveis de robustez e confiabilidade desse tipo de sistema de software. Entretanto, o projeto e implementaÃÃo do tratamento de exceÃÃo sensÃvel ao contexto exige dos projetistas insights e expertise de domÃnio, sendo uma atividade complexa e propensa a erros. Desse modo, para que o tratamento de exceÃÃo sensÃvel ao contexto atinja os objetivos esperados, à necessÃrio que ele seja projetado de forma rigorosa, buscando eliminar ao mÃximo o nÃmero de faltas de projeto (design faults). Nesse cenÃrio, esta tese de doutorado propÃe um mÃtodo para verificaÃÃo de modelos do tratamento de exceÃÃo sensÃvel ao contexto, denominado CAEHV (Context-Aware Exception Handling Verification). O CAEHV provà um conjunto de abstraÃÃes que permitem aos projetistas modelarem o comportamento excepcional sensÃvel contexto e mapeÃ-lo para uma estrutura de Kripke. AlÃm disso, um conjunto de propriedades comportamentais à estabelecido com o intuito de auxiliar os projetistas no processo de identificaÃÃo de determinados tipos de faltas de projeto. Por fim, com o objetivo de avaliar a viabilidade do mÃtodo, uma ferramenta para a modelagem e verificaÃÃo do comportamento excepcional sensÃvel ao contexto foi desenvolvida e cenÃrios de injeÃÃo de faltas (fault injection) foram modelados para analisar a sua efetividade na identificaÃÃo de faltas de projeto no modelo. / The context-aware adaptive software, also known as self-adaptive software, represents a specic class of complex software systems, which has as primary requirement the ability to monitor its execution environment (physical and logical) and reacts upon change, either adapting its internal structure and behavior or performing automatic tasks. In ubiquitous environments, context-aware adaptive software plays a fundamental role, as it must be designed to interact with the physical environment, aiming to transparently supporting users in their daily activities, improving or hiding the interaction between human and computer. In that direction, the application domain in which context-aware adaptive software may be applied is broad (e.g., smart home, mobile visit guide, gaming, health or rescue missions), requiring a high-degree of reliability, not only capable of performing its functional requirements, but also dealing with abnormal conditions, avoiding occasional failures. Although context-aware exception handling has been used to improve robustness and reliability levels of context-aware adaptive software, it requires from the software designers a good understanding of the application domain, turning out to be a complex and error-prone activity. In order to achieve the expected results of using context-aware exception handling, it is mandatory to follow a rigorous design approach, trying to minimize the number of design faults. In this scenario, this doctoral thesis proposes a method for model checking context-aware exception handling, named CAEH!(Context-Aware Exception Handling Verication). It provides a set of abstractions that permits designers to model the context-aware exceptional behavior and translates it to a Kripke structure. Additionally, a set of behavior properties is established, attempting to aid designers to identify specic types of design faults. To evaluate the feasibility of the proposed method, a tool, called JCAEH!, for modeling and verication of context-aware exceptional behavior is developed, and fault injection scenarios are modeled to analyze its eectiveness in identifying design faults.