Abstract Ubiquitous computing transforms physical environments into smart spaces, supporting users in an unobtrusive fashion. Such support requires sensing and interpreting the situation of the user, and providing the required functionality utilizing resources available. In other words, context acquisition, context modelling, and context reasoning are required. This thesis explores rule-based context reasoning from three perspectives: to implement the functionality of ubiquitous applications, to support the creation of ubiquitous applications, and to achieve self-adaptation. First, implementing functionality with reasoning is studied by comparing an application equipped with rule-based reasoning with an application providing similar functionality with hard coded application logic. The scalability of rule-based reasoning is studied with a large-scale student assistant scenario. Reasoning with constrained resources is explored with an application that performs reasoning partially on mobile devices. Finally, distributing a reasoning component that supports smart space interaction is explored with centralized, hybrid, and distributed architectures. Second, the creation of applications with rule-based reasoning is explored. In the first study, rules support building applications from available services and resources based on the instructions that users give via physical user interfaces. The second study supports developers, by proposing middleware that dynamically selects services and data based on the rules written by application developers. Third, self-adaptation is explored with a conceptual framework that adds self-introspective monitoring and control to smart space applications. This framework is verified with simulation and theoretical studies, and an application that fuses diverse data to provide fuel-efficient driving recommendations and adapts decision-making based on the driver’s progress and feedback. The thesis’ contributions include demonstrative cases on using rule-based reasoning from different perspectives, different scales, and with different architectures. Frameworks, a middleware, simulations, and prototypes provide the concrete contribution of the thesis. Generally, the thesis contributes to understanding how rule-based reasoning can be used in ubiquitous computing. The results presented can be used as guidelines for developers of ubiquitous applications. / Tiivistelmä Jokapaikan tietotekniikka muokkaa fyysisen ympäristömme älykkääksi tilaksi, joka tukee käyttäjää häntä häiritsemättä. Tuki toteutetaan asentamalla ympäristöön käyttäjää ja ympäristöä havainnoivia laitteita, tulkitsemalla kerätyn tiedon perusteella käyttäjän tilanne ja tarjoamalla tilanteeseen sopiva toiminnallisuus käyttäen saatavilla olevia resursseja. Toisin sanoen, älykkään tilan on kyettävä tunnistamaan ja mallintamaan toimintatilanne sekä päättelemään toimintatilanteen perusteella. Tässä työssä tutkitaan sääntöpohjaista päättelyä toimintatilanteen perusteella sovellusten toiminnallisuuden toteutuksen, kehittämisen tuen sekä mukautuvuuden näkökulmista. Sovellusten toiminnallisuuden toteuttamista päättelemällä tutkitaan vertaamalla sääntöpohjaisen päättelyn avulla toteutettua toiminnallisuutta vastaavaan suoraan sovellukseen ohjelmoituun toiminnallisuuteen. Sääntöpohjaisen päättelyn skaalautuvuutta arvioidaan laajamittaisessa opiskelija-assistenttiskenaariossa. Niukkojen resurssien vaikutusta päättelyyn arvioidaan päättelemällä osittain mobiililaitteessa. Älykkään tilan vuorovaikutusta tukevan päättelykomponentin hajauttamista tutkitaan keskitetyn, hybridi- ja hajautetun arkkitehtuurin avulla. Sovelluskehityksen tukemiseksi päättelyn säännöt muodostetaan saatavilla olevista palveluista ja resursseista käyttäjän fyysisen käyttöliittymän välityksellä antamien ohjeiden mukaisesti. Toisessa tapauksessa sovelluskehitystä tuetaan väliohjelmistolla, joka valitsee palvelut ja datan dynaamisesti sovelluskehittäjien luomien sääntöjen perusteella. Mukautuvuutta tutkitaan tilan hallintaan ja itsehavainnointiin liittyvän toiminnallisuuden lisäämiseen pystyvän käsitteellisen kehyksen avulla. Kehyksen toiminta varmennetaan simulointien sekä teoreettisten tarkastelujen avulla. Toteutettu useita datalähteitä yhdistävä sovellus antaa ajoneuvon kuljettajalle polttoaineen kulutuksen vähentämiseen liittyviä suosituksia sekä mukautuu kuljettajan ajotavan kehityksen ja palautteen perusteella. Työssä on osoitettu sääntöpohjaisen päättelyn toimivuus eri näkökulmista, eri skaalautuvuuden asteilla sekä eri arkkitehtuureissa. Työn konkreettisia tuloksia ovat kehykset, väliohjelmistot, simuloinnit sekä prototyypit. Laajemmassa mittakaavassa työ edesauttaa ymmärtämään sääntöpohjaisen päättelyn soveltamista ja työn tuloksia voidaankin käyttää suosituksina sovelluskehittäjille.

Abstract Pervasive environments are physical spaces saturated with devices collecting data, controlling the environment, and interacting with users. These environments support human users in their everyday tasks so that the users can focus on their own tasks and access services and resources whenever and wherever they want. Such environments are also called smart spaces. Knowledge-based systems would enable realizing a variety of intelligent applications for pervasive environments. Generally, such systems recognize the situation in the environment from sensor data and utilize automated reasoning techniques to respond to the situation and the needs of the users. However, building knowledge-based systems for pervasive environments presents challenges. This dissertation focuses on the challenge of data and knowledge representations. Knowledge-based systems utilize expressive knowledge representations that are verbose and require sufficient resources in order to use them. Most devices in pervasive environments cannot handle these representations as the devices have limited resources for computation, storage, and communication. The main aim of this dissertation is to tackle this challenge. That is, on the one hand, pervasive environments demand data and knowledge representations that do not require many resources from the resource-constrained devices; and on the other hand, the representations should be compatible with the knowledge-based systems. Specifically, a general solution is required that enables many applications to use the same data with minimal effort from application developers. This dissertation presents a novel representation, Entity Notation (EN), to tackle these challenges. EN is designed as a general lightweight representation for data and knowledge. EN expresses entities, their properties, and property values. This structure resembles the triple structure of Resource Description Framework (RDF) and Web Ontology Language (OWL). Hence, sensor data in EN syntax can be transformed into common knowledge models in a straightforward manner and utilized with ease by knowledge-based systems. EN Schema is designed for transferring advanced knowledge models. Moreover, EN also offers an approach to shorten the format with templates and prefixes. This way, EN can be utilized by resource-constrained devices and environments. Our evaluation verifies that small devices can utilize EN to transfer data and knowledge to devices realizing intelligent functions, such as inference. Moreover, the expressive power of EN is comparable with the alternative representations. Finally, resource consumption is verified by prototypes. Based on the evaluation, we can conclude that EN can facilitate harnessing the full potential of pervasive environments. / Tiivistelmä Kaikkialla läsnäolevat ympäristöt ovat fyysisiä tiloja täynnä laitteita, jotka keräävät dataa, ohjaavat ympäristöä ja ovat vuorovaikutuksessa käyttäjien kanssa. Nämä ympäristöt tukevat ihmisiä päivittäisissä tehtävissä siten, että ihmiset voivat keskittyä tehtäviinsä sekä käyttää erilaisia palveluja ja resursseja ajanhetkestä ja paikasta riippumatta. Tällaisia ympäristöjä kutsutaan myös älykkäiksi tiloiksi. Tietämysjärjestelmät mahdollistavat monia sovellusskenaarioita näihin ympäristöihin. Nämä järjestelmät tunnistavat ympäristössä vallitsevan tilanteen sensoridatan avulla ja hyödyntävät automaattista päättelyä reagoidakseen tilanteeseen ja käyttäjien tarpeisiin. Tietämysjärjestelmien kehitys näihin ympäristöihin on kuitenkin haasteellista. Tämä väitöskirja keskittyy datan ja tiedon esitystavan haasteisiin. Tietämysjärjestelmät käyttävät ilmaisuvoimaisia tietämyksen esitysmalleja, joiden monimuotoisuus puolestaan edellyttää riittäviä resursseja. Monet laitteet eivät pysty käsittelemään näitä esitysmalleja koska niillä ei ole riittäviä laskenta-, kommunikaatio- ja tallennusresursseja. Väitöskirjan päätavoite on ratkaista tämä haaste: Toisaalta dataa ja tietämyksen esitysmalleja on voitava käsitellä niukoilla resursseilla; toisaalta esitysmallien on oltava yhteensopivia erilaisten tietämysjärjestelmien kanssa. Erityisesti tarvitaan yleisratkaisu, joka voidaan yhdistää useaan sovellukseen vähäisellä sovelluskehitystyöllä. Tämä väitöskirja esittää ratkaisuksi uuden datan ja tietämyksen esitystavan, Entity Notation -mallin (EN). EN on suunniteltu yleiseksi ja kevyeksi tiedon ja tietämyksen esitystavaksi. EN ilmaisee entiteettejä sekä niiden ominaisuus-arvopareja. Tämä rakenne muistuttaa RDF-kuvauskieltä sekä OWL-ontologiakieltä. Täten sensoridata EN-kielessä voidaan muuttaa suoraviivaisesti yleisiksi tietämysmalleiksi ja hyödyntää helposti tietämysjärjestelmissä. EN Schema on suunniteltu tietämysmallien siirtämiseen. EN tarjoaa myös tavan lyhentää muotoa mallineilla ja etuliitteillä. Näin EN-esitystapaa voidaan hyödyntää resurssirajoitteisissa laitteissa ja ympäristöissä. Tehdyt kokeet osoittavat, että pienet laitteet voivat käyttää EN-esitystapaa tiedon ja tietämyksen siirtämiseen älykkäitä toimintoja toteuttaviin laitteisiin. Lisäksi EN-esitystavan ilmaisuvoimaisuus on verrattavissa vaihtoehtoisiin esitystapoihin. Prototyyppien avulla tarkistettiin resurssien tehokas käyttö. Kokeiden perusteella voidaan todeta, että EN-esitystapa helpottaa läsnäolevien ympäristöjen täyden potentiaalin hyödyntämistä.

Abstract This research explored, within the framework of relevance theory, how normally developing 3- to 9-year-old children and two age groups (age 7–9 and age 10–12) of children with Asperger syndrome or high-functioning autism (AS/HFA) and their 7- to 9-year-old control group used context when answering questions and giving explanations for their correct answers. The children were asked questions targeting the pragmatic processes of reference assignments, enrichments, routines, implicatures and feelings. They were also asked to explain their correct answers to routine, implicature and feeling questions to elicit understanding about their awareness of how they had derived the answers from the context. In normally developing children the largest increase in correct answers occurred between the ages of 3 and 4 in all question types except feeling questions, where rapid development continued until age 5. After that development progressed more gradually until the age of 8 when the children performed near the ceiling level in all of these question types. Giving explanations for correct answers developed gradually between the ages of 3 and 9, indicating that becoming aware of the information used in inferencing has a longer developmental timeframe. Children's incorrect answers and explanations showed that, as children develop, their answering strategies become more sophisticated as they increasingly utilise context in different ways. Children with AS/HFA were able to answer all the question types. However, compared to the control group, the younger AS/HFA group did less well when answering contextually demanding questions, and the performance of the older AS/HFA group fell in between the younger AS/HFA group and the control group. Both AS/HFA groups had difficulties when giving explanations for their correct answers, showing difficulty in articulating explicitly how they had used context in arriving at the correct answer. Incorrect answers and explanations indicated that, usually, all the children tried to utilise contextual information, although the attempt failed somehow. For children with AS/HFA it was more typical to continue with their answer after first giving a correct answer or explanation, which then led to an irrelevant answer, suggesting that these children had difficulties with stopping processing at the relevant point. / Tiivistelmä Tutkimuksessa tarkasteltiin, kuinka normaalisti kehittyneet 3–9-vuotiaat lapset ja kaksi ikäryhmää lapsia (7–9-vuotiaat ja 10–12-vuotiaat), joilla on Aspergerin oireyhtymä tai hyvätasoinen autismi (AS/HFA) ja heidän 7–9-vuotiaista koostuva kontrolliryhmänsä, käyttivät kontekstia vastatessaan kysymyksiin ja perustellessaan oikeita vastauksiaan. Tutkimus tehtiin relevanssiteorian viitekehyksessä. Lapsilta kysyttiin pragmaattista prosessointia vaativia kysymyksiä, jotka arvioivat viittausten, epätäydellisten lauseiden, rutiinien, implikatuurien ja tunnetilojen ymmärtämistä. Lisäksi heidän tuli perustella oikeat vastaukset rutiini-, implikatuuri- ja tunnekysymyksiin, jotta nähtiin, olivatko lapset tietoisia, kuinka he olivat johtaneet vastauksensa kontekstista. Normaalisti kehittyneillä lapsilla oikeiden vastausten määrä lisääntyi nopeasti 3. ja 4. ikävuoden välillä kaikissa kysymystyypeissä. Tunnekysymyksiin vastaamisessa tämä nopean kehityksen kausi jatkui 5. ikävuoteen saakka. Tämän jälkeen kehitys jatkui hitaampana 8 vuoden ikään saakka, jolloin lapset suoriutuivat lähes kaikista kysymyksistä kaikissa eri kysymystyypeissä. Perustelujen antaminen oikeisiin vastauksiin kehittyi asteittain 3. ja 9. ikävuoden välillä, mikä kertoi, että vastauksessa käytetyn informaation tiedostamisen kehittyminen tapahtui pitemmällä aikavälillä. Lasten virheelliset vastaukset ja perustelut osoittivat, että iän lisääntyessä lasten vastausstrategiat muuttuivat kehittyneemmiksi ja he hyödynsivät kontekstia monin eri tavoin. Lapset, joilla oli AS/HFA, osasivat vastata kaikkiin esitettyihin kysymystyyppeihin. Kuitenkin nuorempi AS/HFA-ryhmä suoriutui kontrolliryhmää heikommin ja vanhemman AS/HFA-ryhmän suoriutuminen sijoittui nuoremman ikäryhmän ja kontrolliryhmän suoriutumisen puoliväliin. Molemmilla AS/HFA-ryhmillä esiintyi vaikeuksia oikeiden vastausten perustelussa, mikä kertoi vaikeudesta ilmaista, kuinka he olivat käyttäneet kontekstia oikeaan vastaukseen pääsemiseksi. Virheelliset vastaukset ja perustelut osoittivat, että yleensä kaikki lapset pyrkivät kontekstin hyödyntämiseen vaikka epäonnistuivatkin siinä. Lapsille, joilla oli AS/HFA, oli tyypillisempää jatkaa vastaamista vielä oikean vastauksen tai perustelun antamisen jälkeen, mikä lopulta johti aiheesta syrjähtämiseen. Tämä kertoi vaikeudesta lopettaa prosessointi relevantissa kohdassa.

Abstract Software and ICT companies fail due less to technological factors than socioorganizational factors, among which the most common is unrealistic goals and objectives. The socioorganizational factors are present in companies and organizations of all sizes. Organizations need to know whether their goals and strategies are working and whether the strategies are effectively providing a reasonable return on investment for the effort that is being applied, i.e. to understand how valuable they are for the organization. In addition, organizations need to recognize what the risks are in achieving those goals and evaluate their probability. And, when goals are set properly then they have directive and energizing functions, they tend to utilize available resources better and serve as activators of cognitive processes and knowledge sharing cycles. In this dissertation the GQM+Strategies approach was used. The approach was designed to help organizations to align goal-driven measurement schemes, i.e. GQM, with organizational goal hierarchy. The extensions developed in this dissertation (i.e., the solution proposed here) evolve the GQM+Strategies approach by providing an organization with capabilities to: (1) apply the work of value-based software engineering to directly address the return on investment (ROI) of their goals and strategies via evaluation of the costs and benefits of the goals and strategies chosen, (2) calculate a set of earned value metrics that allows organizations to effectively monitor the implementation of the organizational goals and strategies, (3) identify the risks associated with not achieving various sub-goals in a grid by analyzing goal risk exposures and acceptable risk levels, and (4) assess the threats of risky goals on other goals in the grid via evaluation of goal dependencies using the formal goal-strategies-goals models. The GQM+Strategies approach was piloted in four different organizations involving more than 60 participants. The feedback from the participants was used to identify the research questions posed in this dissertation. The research approach (solution development process) adopted the design science framework and utilized analytical and empirical paradigms in different phases of the solution development. The analytical paradigms were used for solution development and evaluation, while empirical paradigms where used for evaluating certain aspects of the solution. / Tiivistelmä Ohjelmisto- ja tietotekniikkayritysten epäonnistumiset johtuvat useimmin sosio-organisationaalisista tekijöistä kuin teknologisista tekijöistä. Näistä sosio-organisationaalisista tekijöistä yleisin on epärealististen tavoitteiden asettaminen. Sosio-organisatoriset tekijät ovat läsnä kaiken kokoisissa yrityksissä ja organisaatioissa. Organisaatioiden tulee tietää ovatko heidän tavoitteensa ja strategiansa toimivia ja tarjoavatko heidän strategiansa kohtuullisen tuoton suhteessa käytettyihin investointeihin. Toisin sanoen, organisaatioiden tulee ymmärtää kuinka arvokkaita heidän strategiansa ovat. Tämän lisäksi organisaatioiden täytyy kyetä tunnistamaan riskit asetettujen tavoitteiden saavuttamisessa sekä arvioimaan näiden riskien todennäköisyys. Kun tavoitteet on asetettu asianmukaisesti niillä on ohjaava ja energisoiva vaikutus. Ne sekä ohjaavat hyödyntämään tehokkaammin käytettävissä olevia rerursseja että toimivat kognitiivisten prosessien ja tiedonjakosyklien aktivaattoreina. Tässä väitöskirjassa käytettiin GQM+Strategies lähestymistapaa. Tämä lähestymistapa on suunniteltu auttamaan organisaatiota linjaamaan tavoitelähtöisiä mittausmenetelmiä, kuten GQM, organisaation tavoitehierarkian suhteen. Tässä väitöskirjassa esitetty laajennus kehittää GQM+Strategies lähestymistapaa tarjoamalla organisaatioille kyvykkyyksiä: (1) soveltaa arvoperustaisen ohjelmistotuotannon menetelmiä tavoitteiden ja strategioiden investoinnin tuottojen tarkasteluihin arvioimalla valittujen tavoitteiden ja strategioiden kustannuksia ja hyötyjä, (2) laskea joukko saavutetun arvon mittareita jotka mahdollistavat organisaatioille toteutettujen organisationaalisten tavoitteiden ja strategioiden tehokkaan seurannan, (3) identifioida riskejä jotka liittyvät eri alitavoitteiden saavuttamattomuuteen analysoimalla tavoiteriskeihin altistumista ja hyväksyttäviä riskitasoja ja (4) arvioida riskejä sisältävien tavoitteiden uhkia suhteessa muihin tavoitteisiin arvioimalla tavoitteiden riippuvuuksia käyttäen formaaleja tavoite-strategiat-tavoite -malleja. GQM+Strategies lähestymistapaa pilotoitiin neljässä organisaatiossa yhteensä yli 60 osallistujan kanssa. Tutkimuksen osallistujilta saatua palautetta käytettiin väitöskirjan tutkimuskysymysten identifiointiin. Tutkimuksen lähestymistavassa (ratkaisun kehittämisprosessi) sovellettiin design science -kehikkoa ja ratkaisun kehittämisen eri vaiheissa hyödynnettiin analyyttisiä ja empiirisiä paradigmoja. Analyyttisiä paradigmoja käytettiin ratkaisun kehittämisessä ja arvioinnissa ja empiirisiä paradigmoja ratkaisujen määrättyjen aspektien arvioinnissa.