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.